遥感影像与信息处理特征变换

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1、实验名称：特征变换一、实验内容1.对某地区的多波段遥感影像进行主分S变换：分析原始影像与结果影像的差异，并通过主分:S:变换后多波段遥感影像的相关系数阵的区别来说明变换的作用和目的。2.对影像进行其他特征变换（缨帽变换、傅里叶变换）。比较选择的方法与主分S变挽的差异和效果。二、实验所用的仪器设备，包括所用到的数据电脑一台，WidowsXP/7操作系统，遥感影像处理软件（ENVI〉，一幅多波段的卫星遥感影像,如图1所示。该影像是用TM4、TM3、TM2三个波段进行合成的假彩色。三、实验原理1.主分:W:变换（1）原理：主分fi变换也叫主成份分析

2、或者主分S分析。是在统计特征基础上的一种多维（如多波段）正交线性变换。变换依裾的准则是最小均方误差（K-L准则），即使经过反变换而恢复的影像X与原影像之间的均方差最小。（2）目的：消除相关系数，进行有效的特征选择；减少波段特征空间维数，达到数据压缩的目的。2.缨帽变换（1）原理：缨帽变换，即坎斯一托马斯变挽、又称K-T变换。是根据多光谱遥感屮土壤、植被等信息在多维光谱空间屮信息分布结构对图像做的经验性的多波段图像的线性正交变换。（2）目的：缨帽变换既可以实现信息压缩，乂可以帮助解译分析农业特征，因此有很人的实际应用意义。四、实验步骤及其结果分

3、析（一）主分S变换实验步骤：envi软件一File—OpenImageFile-bhtmref.img-TMBand432-LoadRGB—原始影像（图1）。图1TM432假彩色合成原始影像选择Transform—PrincipalComponents-*ForwardPCRotation-*ComputeNewStatisticsandRotate一出现PrincipalComponentsInputfile对话框中选择输入文件。ForwardPCRotationParameters对活框中，在“StatsX/YResizeFactor”文

4、本框键入小于1的调整系数，对计算统计值的数据进行二次抽样，键入一个小于1的调整系数，以提高统计计算的速度一选择是否计算“CovarianceMatrix”，计算主成分时，有代表性地要用到协方差矩阵。当波段之间数据范围差异较大时，要用到相关系数矩阵，并且耑要标准化一选用Memory输出。从“OutputDataType”菜单里，选择需要的输出类型（字节型，整型，无符号整型，长整型,无符号长整型，浮点型，双精度型）。用“NumberofOutputPCBands”标签附近的按钮确定输出的PC波段数。默认的输出波段数等于输入的波段数一通过检查特征值

5、，选择输出的PC波段数一点击“SelectSubsetfmmEigenvalues”标签附近的按钮选择“YES”-*特征值将被计算一SelectOutputPCBands对话框，列表显示每一个波段和其相应的特征值，同时也为所有波段显示出每个波段中包含的数据变化的累积结果分析:百分比（图2）。SelectOutputPCBandsFC123456PCFile:bhtmrefjmq120-ooooO086421—3nlD>u3Q1lLLJ■:»«Iaa。—■■2、3456EigenvalueNumber图2SelectOutputPCBands对

6、话框图3特征值输出图NumberofOutputPCBands-*确定输出的波段数（特征值大的PC波段包含最大量的数据差异，较小的特征值包含较少的数据信息和较多的噪声）一SelectOutputPCBands-*点出“OK"—^ForwardPCRotationParameters对话框里-*0K~*输出特征值输出图（图3）-*在AvailableBandsList中选择PCBand432进行标准假彩色合成得到结果影像（图4）。阁4主分以变换后的影像主分量变换后多波段遥感影像的相关系数阵与原始影像的相关系矩阵对比如下表（表1）。由图nJ知，变

7、换后影像的相关系数比变换的数值大，相关系数越大包含的信息量越少，所以变换后的影像包含信息量大，由图1和图4比较看出，变换后的影像色彩更加丰富，将不同地类用各种对比鲜明的颜色显示出，更利于肉眼辨别特征地物。表1变换前后相关系数阵影像图相关系数波段2波段3波段4波段20.9568171.0000000.979257原始影像波段30.9379710.9792571.000000波段40.0129660.1187240.080316波段21.000000-0.0006040.011855主分量变换后影像波段3-0.0006041.0000000.01

8、1855波段4-0.0119350.0118551.000000波段247.63677440.2332419.173379缨帽变换后影像波段340.23324150