SAIL冠层模型.rar - SAIL冠层模型理论基础，帮助更好的理解SAIL模型
random-forest.zip - 随机森林算法是opencv中的重要的算法，其中讲述了随机森林的定义特征构建方法等
RandomForest.rar - 这是一个讲解随机森林算法的PPT，对随机森林讲解的很详细
RandomForest.zip - 随机森林论文作者写的随机森林代码，采用matlab混合编程，需要安装Fortran compiler。。。
bp-matlab-code.rar - BP神经网络 MATLAB源码 没有用到神经网络工具箱
bp神经网络matlab实现.rar - 简单的bp神经网络，bp神经网络matlab实现
BP神经网络.zip - 实现BP神经网络，改进BP神经网络的结构
1th_to_12th_polynomial_ftting.zip - 使用1-12阶多项式拟合算法对光谱数据拟合，从而达到预测红边位置及其反射率的目的，并以均方根误差RMSE和决定系数R^2为精度检验参数，比较各阶拟合效果，确定本次实验最优的拟合阶数，以期达到最佳预测。
levegrep.rar - 此程序用于计算高光谱数据中Linear extrapolation法计算植被红边位置
PLS Extension Module.rar - 安装32bit-win的spss中PSL所需的所有安装文件，包括PythonPlugInWin32、Python2.5.4、scipy-0.6.0、numpy-1-1.0、PLS.py以及plscommand.xml并附安装说明。
第一步:安装spss17.0
第二步：安装 SPSSStatisticsPythonPlugInWin32_1700.exe
第三步：安装Python2.5.4
第四步：安装scipy-0.6.0和numpy-1-1.0
第五步：复制PLS.py文件到Python安装目录----\Python25\Lib\site-packages\
复制plscommand.xml文件到spss安装目录----\SPSSInc\Statistics17\extensions，没有extensions文件夹就新建一个。
第六步：打开软件，导入数据，分析-回归-部分最小平方回归。Ok
PLSPCAdfunction.rar - pls和pca的代码，python编写，添加数据文件后，修改输入变量的参数，即可直接运行。
Python PLS算法的实现并调用.zip - 偏最小二乘法是一种新型的多元统计数据分析方法，于1983年由S.Wold和C.Albano等人首次提出。偏最小二乘法实现了，在一个算法下，可以同时实现回归建模（多元线性回归）、数据结构简化（主成分分析）以及两组变量之间的相关性分析（典型相关分析）。
PCA方法虽解决了自变量共线性的问题，但是并没有考虑自变量主元对于因变量变化的解释作用。所以删除的次要主元有可能包含对回归有益的信息，而保留的主元有可能会夹杂一些对回归模型输出无益的噪声。
PLS方法，通过将自变量和因变量的高维数据空间投影到相应的低维空间，分别得到自变量和因变量的相互正交的特征向量，再建立自变量和因变量的特征向量间的一元线性回归关系。不仅可以克服共线性问题，它在选取特征向量时强调自变量对因变量的解释和预测作用，去除了对回归无益噪声的影响，使模型包含最少的变量数。
pls.zip - PLS 在python中的解释，论文An Introduction to
Partial Least Squares Regression
BP_network.rar - BP网络神经原理,神经网络构造方法，神经网络应该。