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文档简介

1、主成分分析、缨帽变换,主成分变换。步骤如下:1.打开ENVI,打开南京市的遥感影像图。单击TranformPrincipalComponentsForwardPCRotationComputeNewStatisticsandRotate,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BasicToolsStatisticsComputeStatistics进行统计。如图2所示:25D&StatisticEResults:AAFilmOption?2OD翌1兰:t3貝t*15D1OD2片*5tiBandNunnberFiletiaxel逼感逋宇国像处理、国片、南京市阳

2、DinsFullScene北000points)-r口江沁曲江皿.-Id-=.虫展n03LoooMll22yg_u9LDLDH3nunccdrbvn212222MeanS2.2O70S133.D5464743.fl0j2E047.43276157.G99&50nimnnStdev6.47170L4.9G0B959.420e0&11.82061322.098210V!匚!US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出如下表格:主成分变换前后主成分所占百分比。主成分变换前Covariance主成分百分比Band10.0433351Band20.025463789Band3

3、0.091828824Band40.144571585Band50.505262577Band70.189538126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;前三个主成分所占百分比达到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:EigenvectorBand1Band2Band3Band4Band5Band7Band1-0.0

4、34954-0.022956-0.030838-0.334753-0.818547-0.46392Band20.4595740.3557170.687743-0.299302-0.1023830.298669Band3-0.101843-0.194514-0.336257-0.8174220.1357080.390036Band4-0.739176-0.0232750.552697-0.2035340.22708-0.233693Band5-0.408249-0.0719360.0600090.294007-0.49930.699155Band7-0.2532790.910706-0.3223

5、6-0.04810.0147070.004207二.缨帽变换同样,打开名为“南京市”的遥感影像。单击TranformTasseledMap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:本图是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:从左至右以此代表明度,绿度,湿度,且越亮的地方,所代表的意义越大例如:越亮绿度越高等。三融合进行图像融合的两个最大的要点是: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几何校正和裁切操作才可以。1,主成分融合方法(1)重采样打开

6、BasicToolsResizeData对多光谱影像进行像元重采样,令其像元大小与全色波段影像像元大小一致。(2)主成分变换单击TransformPrincipalComponentsForwardPCRotationComputeNewStatisticsandRotate,选择重采样之后的多光谱影像进行主成分变换,注意变换文件的保存,以便完成后边的反变换。(3)直方图匹配打开第一主成分,单击全色波段图层菜单栏下EnhanceHistogramMatching与第一主成分波段影像进行直方图匹配,匹配后,单击第一主成分菜单栏下EnhanceInteractiveStretching,进入图5界面:Eigenvalues11图5打开图5中FileExportStretch,选择所要保存文件的位置,单击OK完成。将多匹配后的光谱主成分(除第1主成分)和直方图匹配后保存的影像(代替第1主成分)重新保存成为一个影像。(4)反变换单击TransformPrincipalComponentsInversePCRotation进行反变换,整个融合过程就完成了,结果如图6所示。Qi阳nd2nb_tnjHsr_TakeIdrinrll34盼比山7$礙畑:Iiri2醐.诡):札2细和t#L2|lniEalwlMtl!L

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