| 实例分析遥感图像处理中的主成分分析 |
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| 引用本文： | 欧春江.实例分析遥感图像处理中的主成分分析[J].测绘与空间地理信息,2006,29(5):56-59. |
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| 作者姓名： | 欧春江 |
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| 作者单位： | 哈尔滨师范大学,地理信息系统实验室,黑龙江,哈尔滨,150080;黑龙江地理信息工程院,黑龙江,哈尔滨,150086 |
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| 摘 要： | 主成份分析是建立在统计特征基础上的多维(如多波段)正交线性变换。它是遥感图像处理中最常用也是最有用的变换算法之一。本文研究了主成份分析的原理、几何解释与计算过程,并用遥感影像和数据加以说明。
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| 关 键 词： | 遥感图像处理 主成份分析 特征值 特征向量 |
| 文章编号： | 1672-5867(2006)05-0056-04 |
| 修稿时间： | 2006年8月11日 |
Research on Principal Component Analysis of Remote Sensing Images Processing through Example |
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| OU Chun-jiang.Research on Principal Component Analysis of Remote Sensing Images Processing through Example[J].Geomatics & Spatial Information Technology,2006,29(5):56-59. |
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| Authors: | OU Chun-jiang |
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| Abstract: | Principal Component Analysis(PCA) is multi-dimen sional(such as multispectral) orthogonal linear transformation based on multiva riate statistical analysis.It is one of the most important and the most frequen t using transformation algorithms in remote sensing digital images processing.T he article studies the theory,geometric explanation and the process of calculat ion of PCA,and uses remote sensing images and concrete data to explain for bein g clear. |
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| Keywords: | remote sensing images processing Principal Compo nent Analysis eigenvalue eigenvector |
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