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遥感影像的增加处理一主成分变换〔K-L变换〕3Band1变换K-L变换后的图像〔K-L反变换〕1.Sta进展变换变换后〔k-t〕翻开数据dp中进展变换，如下图变换后的图像为：对争论区的分析状况：重量中的前三个重量与地面景物的关系明确：yl为亮度，反映了总体的反射值。y2Y3为湿度，反映出湿度特征。如图截取了两个明显的区域进展比较：12由两幅图所示，变换后，在整个争论区中亮度都是变大的，湿度都是削减的，而对于绿度，城市中变小，非城市变大。且非城市区域很大。所以争论区是一个干旱的区域，生物量普遍多。四分析k-l，k-t变化的异同〔1〕K—L变换又称主成分变换，是利用变换距阵对多光谱图像目的主成分分析的目的是通过线性正交变换把多个波段数据集的信息量集中到数量尽可能少的主成分影像数据中，而这些主成分之间相互无关，这样就削减总的数据量并使影像的特征信息得到增加。在遥感应用领域，主成分分析常用作数据压缩(去相关)的一种手段，它将过多的波段数据压缩进较少的波段内。一幅主成分图像中包含了比一幅原始波段内容丰富的信息，起到图像增加作用。特点就变换后的波段主重量而言，K—L变换后的波段主重量包括的信息量不同，呈渐渐削减趋势。其中，第一主重量集中了最大的信息量，常常占80以上，其次、第三主重量的信息量依次快速递减，到第n重量信息几乎为0。由于K—L变换对不相关的噪声没有影响，所以信息削减时，便突出了噪声，最终的重量几乎全是噪声。所以这种变换又可分别出噪声。〔2〕概念1976年，Kauth和Thomas构造的线性变换方法——Kauth-Thomas变换，简称K-T变换。目的可以实现信息压缩，帮助解译分析农作物特征。作用MSSTM影像。原理K－T变换又称缨帽变换(Tasseledcap)，是针对植物学家所关心的植被图像特征，在植被争论中将原始图像数据构造轴进展旋转而优化图像数据显示效果。K-t变换前三个物理量的物理意义亮度：TM6个波段的加权和，反响总体的亮度值绿度：绿色生物量特征。湿度：土壤湿度和植物湿度。亮度和绿度组成“植被视面”；湿度和亮度组成“土壤视面”；绿度与亮度组成〔3〕k-t变换与k-l变换的共同点是两者都是线性变换。从这个意义上说k-t变换是一种特别的k-lk-l变换相关系数是原数据波段间协方差或相关系数的函数。这个特征使得k-l变换可以依据实际的图像产生从数据压缩角度看来最好的转换，但却使得从不同的角度得到的主成分难以进展相互比较。也就是说k-l变换得到的主重量没有物理或景观意义，仅仅反映了包含原数据量的多少。而k-t变换得到的3个重量有肯定的景观意义，它独立于单个图像，不同图像产

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