PCA-K PCA算法和K-Means聚类算法

资 源 简 介

PCA-K PCA算法和K-Means聚类算法

详 情 说 明

PCA-K算法结合了主成分分析（PCA）和K-Means聚类两大技术，特别适用于合成孔径雷达（SAR）图像的变化检测任务。这种混合方法通过降维和聚类两步操作，能够有效提取SAR图像中的变化区域特征。

核心思路 PCA降维阶段：SAR图像通常包含高维数据（如多时相、多波段信息），直接处理计算复杂度高且可能引入噪声。PCA通过正交变换将原始数据投影到低维空间，保留最大方差的主成分，既压缩了数据量，又突出了关键特征。

K-Means聚类阶段：对降维后的主成分数据进行聚类。K-Means根据像素特征相似性自动划分为若干类别（如变化/未变化区域），无需预先标记训练数据。通过迭代优化聚类中心，最终输出差异明显的区域划分结果。

技术优势 降噪与效率：PCA过滤次要成分，减少冗余信息对聚类干扰； 无监督适应性：K-Means无需预先标注，适合SAR图像中缺乏先验知识的变化检测场景； 可视化支持：PCA降维后数据可配合伪彩色增强，直观展示变化区域分布。

应用扩展 此方法可迁移至其他遥感图像分析领域，如植被覆盖监测、城市扩张追踪等，只需调整PCA保留的主成分数量或聚类类别数即可适配不同分辨率的数据需求。