主成分分析,缨帽变换

《主成分分析,缨帽变换》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。

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-->Principa1ComponentsForwardPCRotationComputeNewStatisticsandRotate,进行主成分分析。选择“南京市”遥感影像。?PrincipalComponentsInputFileSelectInputFile：FileInformation：600x600x7[BSQ]2,520,000bytes.ENVIStandardUnknownHostQntel)None

2、1MetersNoneFile：感数寺®像处理'图片'南京市从DimsSize：[Byte]FileTypeSensorType：ByteOrder:Projection:PixelWavelength:UpperLeftCorner：2542,1353Description：CreateNewFileResult[TueFeb1822:10:342003]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:250200$Statistics

3、Results:AA(JStatisticsResults：分FileOptionsFileOptions500050Q2o>SelectPio"ClearPlot23456BandNumberMin/Max/Mean:;1000c~■■■JL■■'1'''1'L■-■一___—*—1—•—11•?-100/X”/-一200[/•/■1A234BandNumber56SelectPlot▼ClearPlotSelectStat]S@lxtSt・t』123457laJalaJQlaJannnnnnBaBaBaBaBaBas123

4、456slalala1GtnnnnnncsBa]Bd]Bd]Ba]Ba]B3]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Band10.0433351Band20.025463789Band30.091828824Band40.144571585Band50.505262577Band70.189538126主成分变换后Covariance主成分百分比Band10.746706607Band20.171007016B

5、and30.066912956Band40.008309639Band50.006021297Band60.001042485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。特征向量如下：EigenvectorBand1Band2Band3Band4Band5Band7Band1-0.034954-0.022956-0.030838-0.334753-0.818547-0.46392Band20.4595740.3557170.687743-0

6、.299302-0.1023830.298669Band3-0.101843-0.194514-0.336257-0.8174220.1357080.390036Band4-0.739176-0.0232750.552697-0.2035340.22708-0.233693Band5-0.408249-0.0719360.0600090.294007-0.49930.699155Band7-0.2532790.910706-0.32236-0.04810.0147070.004207二.缨帽变换同样，打开名为“南京市”的遥感影

7、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：fileO/erlayEnhanceTodsWindow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

8、以。1,主成分融合方法（1）重釆样打开BasicTools―ResizeData对多光谱彩像进行像元重采样，令具像元人小与全色波段彩像像元大小一致。（2）主成分变换单击Transform—Principa1Compononts—ForwardPCRotation—Comput