针对高光谱图像进行主成分分析

资 源 简 介

针对高光谱图像进行主成分分析

详 情 说 明

主成分分析（PCA）是高光谱图像处理的经典降维方法，它通过正交变换将光谱维的高冗余数据转换为少数不相关的主成分。针对.mat格式的高光谱数据，通常需要以下处理流程：

数据预处理 读取.mat文件时需注意数据结构，通常包含三维矩阵（空间高度×宽度×光谱波段）。需将数据重整为二维矩阵（像素点×波段）并进行中心化处理，即每个波段减去均值以消除亮度差异。

协方差矩阵计算 对预处理后的数据计算协方差矩阵，反映各波段间的相关性。由于高光谱波段数可能高达数百，需注意内存优化，可采用分块计算或使用稀疏矩阵技术。

特征分解与成分提取 对协方差矩阵进行特征值分解，按特征值降序排列获取特征向量。前几个特征向量对应的主成分通常包含90%以上的信息量，实现从数百波段到10-20个主成分的压缩。

结果可视化 将前三个主成分映射到RGB通道生成伪彩色图像，或绘制特征值贡献率曲线判断所需保留的主成分数量。

关键细节： .mat格式需使用特定库（如Python的scipy.io）读取，需验证变量名与维度顺序 大数据场景建议使用增量PCA或随机PCA算法 光谱归一化可能提升不同地物特征的分离效果