主成分分析,缨帽变换

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1、主成分分析、缨帽变换一，主成分变换。步骤如门_1.打开ENV1,打开南京市的遥感影像图。单击Tranform-->Principa1ComponentsForwardPCRotationComputeNewStatistiesandRotate,进行主成分分析。选择“南京市”遥感影像。图12.主成分变换前后的统计对比单击BasicTools—Statistics—ComputeStatistics进行统计。如图2所示:©StatisticsResultsAAW旦整dFileOptionsStl@ctPlot-]ClearPlotMin/

2、Max/Mean:AA250

3、2001501005001234567BandNumber1000>-100-200StltciPlot▼]ClttrPlotFileOptionsStatisticsResult父主fl汾Min/y?x/Meaj”—434BandNumberSelectFilenaaeD：遵感效字田像处理田片南京市'AA>Dins:FullScene(360.000points)S山ctFilenameD暹感数字图像处理主成分分析主成分>DimsFullScene(360,000points)BasicSta

4、tsMinMaxMeanBand1■289878510678061220000000Band2-52.995667151.199875-0.000000Band3-145.714890101.0619890000000Band4-116.10436278.494637・0.000000Band5-66853218941989590.000000Band6-44.75922414.189805-0.000000HistograaDNNptsTotalPeBand1-2898785101104mMmMaxMeanStdev1823882.2

5、0788164717012310538.05464749608952120043.8032509420805022947.43276111820613025557.69965822098210025529.84010013534643DNNptsTotalPercent18110.0003s123457adddddd此nnnnlnLnsBaBaBaBaBaBa图2主成分变换前（左）与变换后（右）的波段统计根据如上的统计计算得岀如下表格：主成分变换前示主成分所占•百分比。主成分变换前Covariance主成分百分比Band10.04333

6、51Band20.025463789Band30.091828824Band40.144571585Band50.505262577Band70.189538126主成分变换后Covariance主成分百分比Band10.746706607Band20.171007016Band30.066912956Band40.008309639Band50.006021297Band60.001042485由主成分变换后的统计得;前三个主成分所占冇分比达到98%以上，基本可以完全代表图的信息，可以舍去后三个主成分，起到了压缩数据的作用。特征向量如

7、下：EigenvectorBand1Band2Band3Band4Band5Band7Band1-0.034954-0.022956-0.030838-0.334753-0.818547-0.46392Band20.4595740.3557170.687743-0.299302-0.1023830.298669Band3-0.101843-0.194514-0.336257-0.8174220.1357080.390036Band4-0.739176-0.0232750.552697-0.2035340.22708-0.233693Ba

8、nd5-0.408249-0.0719360.0600090.294007-0.49930.699155Band7-0.2532790.910706-0.32236-0.04810.0147070.004207二.缨帽变换同样，打开名为“南京市”的遥感影像。单击Tranform—TasseledMap进行缨帽变换。选择“南京市”的图层,单击0K,进入图3：图3如图3所示：木图是Landsat5的TM影像，选择相应的卫星，选择所要保存文件的路径,单击0K即完成。结果如图4所示：图4从左至右以此代表亮度、绿度、湿度可以看出：从左至右以此代表

9、明度，绿度，湿度，R越亮的地方，所代表的意义越大,例如：越疑绿度越咼等C三.融合进行图像融合的两个最人的要点是：具有相同的空间参考和相同的尺寸，这就要求图像必须先进行儿何校正和裁切操作才可以。1,主成分融合