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主成分分析技术在遥感蚀变信息提取中的应用研究综述 总被引：1，自引：0，他引：1
主成分分析是目前遥感蚀变异常信息提取常用方法之一,该方法具有对影像大气校正质量要求不高、实现简单、提取效果好、效果稳健等优点,广受地质工作者的青睐。根据输入影像的数量及类型、主成分分析的次数等,本文将主成分分析分为标准主成分分析、特征向量主成分分析、定向主成分分析、二次主成分分析、不同影像间的主成分分析等5种类型。其中,特征向量主成分分析又可细分为4个波段特征向量主成分分析和3个波段特征向量主成分分析。在上述分类的基础上,系统介绍了各种主成分分析及蚀变信息主分量的选择,尤其是对特征向量主成分分析的Crosta技术和定向主成分分析的软落叶技术进行了详细阐述。并以TM/ETM+、ASTER影像为例,对部分应用主成分分析提取蚀变异常信息的实例进行了分析,认为：在基岩裸露区,不同主成分分析都可以很好地提取铁化、泥化蚀变信息;在中、低植被覆盖区,采用标准主成分分析、Crosta技术、改进的Crosta技术、软落叶技术、“掩膜/抑制干扰信息+主成分分析”等方法可以有效地提取蚀变异常信息;高植被覆盖区多采用主成分分析生成的蚀变信息主分量进行彩色合成,再通过对彩色影像进行目视解译的方式判断蚀变的类型和范围。其中,“掩膜+Crosta技术”、“掩膜+软落叶技术”、二次主成分分析等方法在高植被覆盖区也可以取得较好的应用效果;对于干扰信息种类众多、岩性复杂的地区,可根据干扰信息、岩性种类划分成若干个小区,再根据每个小区实际情况采用不同的蚀变提取方法,最后将每个小区内提取的蚀变信息进行合并。 相似文献
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在地质工作程度较低、基岩出露较好的地区,充分重视遥感数据的使用,可有效地缩小工作靶区,提高找矿效率。该文以甘肃省席芨水地区为研究区,基于ETM+遥感数据,利用多元数据分析、准归一化、掩膜分析、主成分分析、密度分割等方法,从Landsat7ETM+数据中提取金矿化蚀变信息。在遥感地质解译的基础上,充分分析提取的羟基异常和铁染异常,结合区域地质特征、区域成控矿条件及区域物化探异常特征等,尽可能去掉假、弱异常。结果表明:该方法能有效消除植被、水系、阴影等干扰信息的影响,从遥感数据载体中提取微弱的金矿化蚀变信息。提取的矿化蚀变信息与断裂构造具有较好的相关性,主要分布于断裂构造交会处、断裂与岩体交会处等成矿优势部位,对今后的找矿工作具有一定的指导意义。 相似文献
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在论述矿井水文地质特征的基础上,分析了矿井的涌水来源,认为上组煤主要涌水来源是煤层顶板的基岩裂隙水。下组煤主要涌水水源是太原组灰岩水和奥灰水。结合矿井近年来涌水状况及抽水试验参数,采用含水系数法、达西定律与"大井法"对矿井涌水量进行了预测,预算结果与矿井涌水量真实情况相接近,建议矿方在开采下组煤奥灰岩溶水带压区时,应配置不低于最大预测涌水量的强排系统,确保矿井安全生产。 相似文献
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水源涵养林对保障城市用水质量有重要作用,但目前研究水源保护区的火险评估模型较少,且相关驱动因素分析匮乏。针对上述问题,从地形、植被、气象和人为因素4个维度出发,构建水源保护区的火险评价指标体系,同时结合层次分析法定权构建火险预警模型。以深圳市铁岗-石岩水源保护为例,对该区域2015年4月、8月、10月、12月份的火险进行评估,根据评估结果分析研究区火险指数时空分布特征,并引入主成分分析模型分析水源保护区火险发生驱动因素。得出结论:①火险指数分布时空差异明显,呈现季节性变化和区域性变化。②水源保护区火险发生的主要驱动因素是离构筑物(发电站、高压电塔)距离、离道路距离、地表覆盖类型这3个因子。 相似文献
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变化检测是资源和环境遥感应用的一个重要内容。在变化矢量分析法的基础上,本文提出采用变化矢量-主成分分析法提取研究区变化信息,首先,对不同时相的遥感影像进行差值运算得到差值影像,再对其进行主成分变换并选取主分量,最后,使用多尺度分割获取影像对象。在影像分割的基础上,采用变化矢量-主成分分析方法构建自动检测规则提取变化信息,并作精度评价。研究表明：基于对象的变化矢量-主成分分析方法不仅可克服传统的基于像元式方法难以利用空间信息的缺陷,有效避免了“椒盐”噪声,而且可将多波段差值信息经主成分变换后集中在几个累计贡献率较高的主成分分量上;同时,结合了变化矢量法与主成分分析法的优点,与单独使用变化矢量分析法相比提取精度明显提高。 相似文献
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地下水形成、演化过程中控制因素不同所造成的水化学组分的差异性是矿井涌水水源识别的基础，为揭示矿井主要充水含水层水化学作用及控制因素，以位于太行山东麓的典型华北型煤矿区———鹤壁矿区为研究对象，采 用 统 计 分 析、Ｐｉｐｅｒ三 线图、Ｇｉｂｂｓ图、离子相关性分析与主成分分析法对矿区１２２个地下水水化学资料进行了分析研究。结果表明鹤壁矿区主要充水含水层中地下水的化学组分主要受岩石的风化作用控制。地下水形成、演化过程中控制因素不同所造成的水化学组分的差异性是矿井涌水水源识别的基础，为揭示矿井主要充水含水层水化学作用及控制因素，以位于太行山东麓的典型华北型煤矿区———鹤壁矿区为研究对象，采 用 统 计 分 析、Ｐｉｐｅｒ三 线图、Ｇｉｂｂｓ图、离子相关性分析与主成分分析法对矿区１２２个地下水水化学资料进行了分析研究。结果表明鹤壁矿区主要充水含水层中地下水的化学组分主要受岩石的风化作用控制。 相似文献
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城镇用地信息是联合国2030年可持续发展议程关注的重点之一。城市在世界范围内迅速扩张,快速准确地获取城镇用地信息对于政府决策具有重要作用。城镇土地覆盖信息非常复杂,包括人工建筑、树木、草地、水体等多种地表覆盖类型。基于传统人工测绘获取城镇用地信息费时费力并且难于及时更新。Landsat等遥感卫星数据为城镇用地信息提取提供了丰富的数据源。基于卫星遥感数据提取的城镇用地信息可以为未来城市的建设和管理提供基础的科学决策数据。基于监督分类方法和卫星遥感数据可快速地提取城镇用地信息,然而特征变量的选择对于高精度城镇用地信息提取尤为重要。为研究不同特征变量组合对于城镇用地信息提取的影响,以北京市为研究区,以2017年7月10日获取的Landsat 8 OLI影像为数据源,通过数据预处理、纹理提取、独立成分分析、主成分分析等得到4个维度的29个特征,选取了7种特征组合方案进行城镇用地提取。考虑随机森林算法性能稳定,分类精度高和可以方便进行特征重要性评价等优点,选择其作为监督分类算法以提取城镇用地信息,并进行了精度评定,以确定最优的城镇用地提取特征组合。研究发现：综合利用光谱特征和独立成分分析后的影像特征,提取城镇用地的总体精度为93.1%,Kappa系数为0.86,优于利用其他特征的提取结果;基于随机森林算法对数据进行训练后输出的各变量的归一化变量重要性与特征均值的标准差结果存在相似性,利用随机森林算法的变量重要性估计与特征均值折线图都可以进行变量重要性评价。 相似文献
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主成分分析(Principal Component Analysis)是根据变量之间的相互关系,尽可能不丢失信息地用几个综合性指标表示多个变量的方法。在多(高)光谱图像中,由于各波段的数据间具有相关性,因此包含许多冗余信息。通过主成分分析法可以把遥感图像中所含的大部分信息用少数波段表示出来,这样就可以几乎不丢失数据但可以减少数据量,消除冗余信息。在遥感数据处理时用主成分分析法作数据分析前的预处理,以达到数据压缩和图像增强的效果,更加有利于影像信息提取。文章对主成分分析在遥感图像处理中的实际应用进行了实例示范应用研究。 相似文献
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为增强信号提取的信噪比，采用奇异谱分析（SSA）对测站大地高序列进行分解与重构，利用仿真实验确定嵌入维数与截断主分量个数的选取原则，进一步将SSA方法应用到CORS时序形变信息提取中。通过FFT分析发现，大地高时序以分解的季节性变化成分为主，重构后时序标准差明显减小，表明SSA方法可有效提高CORS大地高时序信噪比，起到降噪平滑作用。研究结果对地壳垂直形变特征表达及SSA应用拓展具有一定意义。 相似文献
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为消除共模误差CME,目前广泛应用的主成分分析法（PCA）基于观测数据的二阶统计量（方差和协方差）将观测网残差分解成一组不相关的随时间变化的模态和对应的空间响应,而GPS时间序列分布具有非高斯特征,二阶统计量不能完全描述其随机特性。本文假设区域网CME 与其他误差相互统计独立,则可以采用独立分量分析（ICA）法。采用模拟数据对ICA提取CME的精确性和有效性进行验证,并与PCA结果进行对比。结果表明,ICA能够有效地提取观测网CME。 相似文献
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针对主成分分析法提取时变重力场模型信号中存在信号泄漏和去条带噪声不明显的问题，提出对球谐位系数主成分分析的改进方法。首先对球谐位系数进行主成分分析，提取主要的模态，再对不同模态根据其自身噪声特点选择合适的滤波方法和参数，最后在此基础上进行信号提取。以CSR发布的2005-01~2013-12(108个月)GRACE时变地球重力场模型进行实验，提取2006-06和2006-12等效水高数据和改进前的主成分分析进行比较，表明此方法在有效地剔除条带误差的同时又使得信号泄漏减小。 相似文献
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台湾连续GPS网主成分空间滤波分析 总被引：1，自引：0，他引：1
采用PCA方法提取台湾GPS区域网共模误差,进行空间滤波。结果表明,第1主成分在空间上表现出强烈的一致性,第2～5主成分在空间上呈现出局部响应的特点;滤波后残差时间序列的均方根（RMS）在N、E、U方向平均分别降低33%、31%、19%;滤波效果在水平方向好于垂直方向,东、西部存在明显的差异,这可能与台湾地区地形有关;幂律噪声振幅在N、E、U方向平均分别下降36%、43%、23%。 相似文献
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太湖水质站网数据的主成分分析应用 总被引：2，自引：0，他引：2
本文采用主成分分析方法,对太湖湖区的水质站网数据进行了定量化研究,挖掘出对于表征水质状况的主成分变量贡献较大的水质指标,并分析了影响水质的主要原因和各个主成分的环境意义,最终求得主成分的综合得分并进行分级排序,结果表明:前四个主成分已经可以综合90%以上的因子信息,完全可以取代11个指标因子进行综合分析太湖湖区的水质状况。说明主成分分析方法克服了多维指标难以综合分析的缺陷,可能是未来水质综合分析的一种重要方法之一。 相似文献
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基于10 a以上的全球GPS台站数据，利用主成分分析法及其他数据处理方法，对台站时间序列进行预处理和结果分析，研究其中的非线性周期规律，探讨时间序列的主要影响机制。结果表明，主成分分析法可以将台站残差时空矩阵分解成若干正交成分，GPS台站时间序列的东西方向具有线性漂移趋势，全球大部分GPS台站都存在非线性周期规律，周年项和半周年周期占据主导地位。 相似文献
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利用主成分分析法对陆态网224个GNSS基准站坐标时间序列进行分析。首先对基准站原始坐标序列进行突变项拟合、粗差剔除、缺失数据插值补齐等预处理;然后对预处理后的站点残差坐标时间序列分N、E、U方向组建时间序列矩阵进行主成分分析,根据各方向主分量及其相应的空间特征向量分析站点空间响应分布特征、共模误差以及异常站点的影响。结果表明,仅通过第1主分量不能准确体现共模误差的时空特点,因此将前3个主分量纳入共模误差分析;华北地区、西北地区以及云南地区各方向主分量显示出相对一致的空间响应分布,可能是水储量变化导致的;对比剔除异常站点前后的PAC结果发现,N、E、U方向第1、2主分量的贡献率变化明显,U方向表现最为显著,其中第1主分量贡献率分别提高2.0% (N)、3.9% (E)、5.7% (U),第2主分量则分别下降1.1% (N)、1.9% (E)、6.7% (U),剔除异常站点后,站点的空间响应得到明显提高。 相似文献
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PCA和KLE在高采样率GPS定位中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
为抑制多路径误差和随机噪声以提高定位精度,引入主成分分析（PCA）和KLE变换方法对定位坐标序列随机噪声水平进行评价、提取和消除多天坐标序列中的多路径误差。对比分析结果表明,主成分系数比值能有效地反映出强随机噪声对某天定位坐标序列的影响,PCA方法能有效地提取和消除多天定位坐标序列中的多路径误差,显著提高定位精度。KLE变换对随机噪声污染不敏感,对多路径误差的滤波能力较PCA略弱,但其对随机噪声以及局部异常具有较好的抑制作用。 相似文献
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《世界地质(英文版)》2015,(3)
The ground penetrating radar( GPR) detection data is a wide band signal,always disturbed by some noise,such as ambient random noise and multiple reflection waves. The noise affects the target identification of underground medium seriously. A method based on principal component analysis( PCA) was proposed to extract the target signal and remove the uncorrelated noise. According to the correlation of signal,the authors get the eigenvalues and corresponding eigenvectors by decomposing the covariance matrix of GPR data and make linear transformation for the GPR data to get the principal components( PCs). The lower-order PCs stand for the strong correlated target signals of the raw data,and the higher-order ones present the uncorrelated noise.Thus the authors can extract the target signal and filter uncorrelated noise effectively by the PCA. This method was demonstrated on real ultra-wideband through-wall radar data and simulated GPR data. Both of the results show that the PCA method can effectively extract the GPR target signal and remove the uncorrelated noise. 相似文献