一、导入遥感影像 Data Manager导入遥感影像。二、主成分分析 (1)主成分正变换 Transform-->PCA Rotation-->Forward PCA Rotation New Statistics and Rotate(2)主成分正变换结果 进行上述操作后,我们可以得到如下图所示的结果。(3)主成分逆变换 Transform-->PCA Rotation-->Inverse PCA Rotation Transform-->Selec...
特征值和特征向量:由协方差矩阵的特征值和特征向量 PCA思想 在PCA中,数据从原来的坐标系转换到了新的坐标系,新坐标系的选择是由数据本身决定的。第一个新坐标轴选择的是原始数据中方差最大的方向,第二个新坐标轴和第一个坐标轴正交且具有最大方差的方向。该特征一直重复,重复次数为原始数据中特征的数目,我们会...
主成分变换(Principal Component Analysis,PCA)是一种常用的遥感图像融合方法。在ENVI中,可以通过以下步骤手动进行主成分变换图像融合:1. 打开ENVI软件,并导入需要融合的遥感图像。2. 对图像进行辐射定标和大气校正,以确保图像的准确性。3. 在ENVI主界面中选择“Spectral > Principal Components Analysis > Perform ...
一、导入遥感影像 Data Manager导入遥感影像。二、主成分分析 （1）主成分正变换 Transform-->PCA Rotat...
主成分分析PCA 2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> PCA(Principal Component Analysis),即主成分分析,一种常用于数据降维分析的方法。要理解PCA的原理,首先需要理解矩阵变换的意义。 矩阵变换,有两种意义:1,在当前坐标系下的向量,经过矩阵M变换后,结果为被变换的向量在当......
通过PCA,可以将多波段图像数据转换为较少的主成分波段,这些主成分波段包含了原始数据中的大部分信息,但数据量更小,便于后续处理和分析。ENVI作为一款强大的遥感图像处理软件,提供了便捷的工具来进行PCA操作。 二、目的与意义 数据压缩:通过减少波段数量,降低数据存储和传输的成本。 噪声去除:在主成分变换过程中,噪声...
PCA变换:先对多光谱数据进行主成分变换,然后用高分辨率波段替换第一主成分波段,最后进行主成分反变换得到融合图像。无波段限制,光谱保持好。第一主成分信息高度集中,色调发生较大变化。 Gram-schmidt Pan Sharpening(GS):从低分辨率的波段中复制出一个全色波段,对复制出的全色波段和多波段进行Gram-Schmidt 变换,其中...
该技术有机地组合了三种传统的数字图像处理方法：掩膜技术(MASK)、主成分变换(PCA)以及弱信息色度与饱和度调整(HIS)。掩膜技术就是去除遥感图像中的干扰信息(如水体、云、阴影等)，掩膜后图像像元灰度值的均值有所下降，而标准差有较大提高。TM多波段数据通过PCA所获每一主分量常常代表某一特定的地质意义。对做完...
ENVI主成分分析(PCA)是通过使⽤Principal Components选项⽣成互不相关的输出波段，达到隔离噪声和减少数据集的维数的⽅法。由于多波段数据经常是⾼度相关的，主成分变换寻找⼀个原点在数据均值的新的坐标系统，通过坐标轴的旋转来使数据的⽅差达到最⼤ ENVI主成分分析(PCA)是通过使⽤Principal Components...
ENVI集成了部分动态检测方法,包括图像直接比较法、分类后比较法、PCA变换、Two-Color Multiview、MNF变换法、ICA变换法、波谱角检测方法。当然还可以自定义方法。 ENVI5.1中变化监测工具放在/Change Detection中,包括五个工具: (1) /Change Detection/Change Detection Difference:使用图像直接比较法对两时相影像做差值或...