用于判断高光谱图像多个波段之间的相关性系数

资 源 简 介

用于判断高光谱图像多个波段之间的相关性系数

详 情 说 明

高光谱图像通过数百个连续的窄波段捕捉场景信息，这些波段之间的相关性分析对于降维、特征选择和分类具有重要意义。计算波段间相关系数的核心思路是通过统计学方法衡量不同波段数据的线性关联程度。

典型的实现会先对每个波段的数据进行标准化处理，消除量纲影响。然后计算两两波段之间的皮尔逊相关系数，这个数值范围在-1到1之间：接近1表示强正相关，接近-1表示强负相关，0则意味着无线性相关。对于N个波段的高光谱数据，最终会生成一个N×N的对称相关系数矩阵。

在实际应用中，高相关性的波段群可以考虑合并或用主成分分析等方法降维，而独立性强、相关性低的波段往往包含独特信息，对分类任务很关键。计算时需要注意内存优化策略，例如分块处理大数据量情况。