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摘要：在对主成分分析的基本原理进行研究的过程中，需要借助专门的MATLAB软件进行主成分分析的全面分析，在遥感图像处理的程序中可以得到全面的应用。同时我们可以借助 ERDAS及MATLB这两种软件，在遥感图像分析中是最专业的软件，可以在最终过程中得出分析的结果和研究成果。通过这些专业的软件可以对分析的结果进行全面的对比，分析遥感图像中存在的主要成份，取得良好的研究成果，进而分析出软件中更多的一些特效性。
关键词：主成分分析；遥感图像处理；MATLAB软件；ERDAS软件
图像从空间地域转换到变换地域就称之为图像变换，在某种程度上来说图像变换可以达到最佳的图像处理效果，并且可以在一定程度上简化图像的复杂系数。但是遥感图像的不同波段中，往往会存在着一些相关密度较高的物质，正是因为这些物质的存在，在直观上看这些图像就会比较抽象。与此同时不同波段的图像会有一定数据的多余性，这些数据的多余性和重复性不断地堆积，就会造成数据大多数的浪费。为了更好地去利用图像中所存在的数据信息，我们需要利用专业的软件将波段图像中一些信息集中，通过专业的技术将这些信息提炼出来。经过专业软件提炼出的图像信息，彼此之间所存在的数据互不相关，并且所存在的大部分信息内容是不会重叠的，在某种程度上来说就大大减少了图像所含的数据，还可以强化图像信息。
1.主成分分析方法
主成分分析方法经常应用于遥感图像处理中，是较为典型的统计分析方法，在一定程度上可以压缩大量的数据信息，同时还可以减少数据中说包含的维数。可以将遥感图像中所存在的一些变量信息进行线性交换，进而就会得出一组位数不会变化的变量。这些数据就可以成为一组较为典型的主成分，这些主要成分在数据的分析上是不相关的，但是满足一定条件时他们会组成一组独立的变量。Y=TX是图像线性变换过程中经常会运用到的公式，不同的字母代表不同的含义，T表示的是变换矩阵，在这个矩阵中的数据是可以实现线性变换的。Y表示的是一个数据矩阵，在这个数据矩阵中的每一个数据都是经过变换的。X代表的是数据矩阵，但是这个数据距阵是经过图像全方位变换的。在不同的遥感图像处理条件下，我们可以赋予公式中每个字母不同的含义，所以说公式中字母所代表的含义是根据条件而变化的。T还可以代表的是正交矩阵，并且还是根据X变化而来的，此时的X可以代表的是图像数据矩阵。主成分分析就是根据线性变换公式得来的，通过公式不断的变形，可以对遥感图像主成分分析应用措施进行仔细的研究。变化后的数据矩阵的每一行矢量都会成为主成分分析中的主要成分，在遥感图像中应用主成分分析，存在最大的优势就是可以消除波段图像之间的相互关系。这样在一定程度上就会减少波段图像中信息的重复率，同时还会减少各个波段图像中所提供信息的交叉和冗余，有利于图像的整体分析。将主成分分析应用于遥感图像处理工程中，在一定程度上可以得到主要图像波段的合理权重，提高遥感图像信息的客观性。
2.实例应用及分析
2.1用ERDAS软件自带的模块对数字遥感图像进行主成分分析
K—L变换也叫作主成分分析在遥感图像中的处理，在这个阶段中遥感光谱中存在的影像波段较多，在某个阶段的波段图像中，会存在相关性处于不同程度的遥感数据。K—L变换具有许多作用，其中有一个作用就是会保留图像中的一些主要信息，并且会降低图像中所存在的数据量。当K—L变换达到一定程度时，就会增强遥感图像中所蕴藏的一些数据效果，同时还会对主成分分析中的数据做一些预处理。在对遥感数据进行处理时，首先，我们要对图像中存在的信息进行压缩，其次，是要通过软件来强化图像的效果。在对遥感图像数据进行处理时，要对遥感图像进行分类，利用一些相关的分析算法来消除特征向量中的一些特征。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆ER-DAS的图像解译器(Image Interpreter)中包含的主成分分析模块和反主成分分析模板对遥感图像进行主成分分析和还原处理，用MATLAB软件编写主成分分析用于遥感图像处理的程序，然后对两种图像处理结果进行比较。MATLAB处理后的图像，图像的纹理会变得更加清晰，同时会将地表的一些物质勾画的非常详细，增强色彩在比较时的对比度，可以更加明显的区分解不同的地物。
2.2用MATLAB软件编程，对遥感图像进行主成分分析
ERDAS软件可以为图像进行微处理，对图像中的每一个波段都进行分幅的裁剪，将图片的格式进行转换。利用软件可以对遥感图像处理的程序进行全方位的编写，可以对图像进行主成分分析和处理，将fig格式的图片转换成jpg格式。转换格式后的图片可以在ERDAS中打开，经过主成分分析处理的遥感图像，在色彩对比度上要比没有处理过的强，并且对于地界的分明会较为明显，此外我们可以通过别的方法来对遥感图像进行辅助分析。在对图像进行主成分分析时，需要操作者了解图像处理的根本原理，并且要熟练地掌握每一个程序之间的操作细节，这样才可以更好的去自主开发一些专业软件。不同的处理软件会对遥感图像处理的结果存在着一定的差异，这些差异主要表现在特征根和特征向量，有一些图像是可以进行矩阵求主成分的，但是有一些只能是根据不同的成分来求出不同的矩阵。不同的矩阵可以求出不同的主成分，并且在求主成分时我们可以利用遥感图像不同的矩阵图形，这样在一定程度上才可以更好的去区分协方差矩阵、偏相关矩阵和偏协方差矩阵。不同的遥感图像所出的结果和有所不同，无论是特征值还是特征向量都会存在着一定的差异。在对遥感图像进行实际主成分分析处理时，应该根据自身实际的需要去达到标准进度，这就需要通过选择不同的图像处理方法来实现。主成分中具有实际意义的合理解释，当遥感图像经过主成分分析后，还是无法将图像所表达的数据更好的阐述下来，就需要对遥感图像进行更深一步的分析。通过遥感图像可以对其进行更深层次的数据讲解，并且还可以发现图像中所存在的一些不合理数据，对这些不合理的数据在主成分分析的基础上再进行更深一层次的因子分析，就可以达到最初的设定标准。
3.结语
综上所述，为了更好地去利用图像中所存在的数据信息，我们需要利用专业的软件将波段图像中一些信息集中在，通过专业的技术将这些信息提炼出来。变化后的数据矩阵的每一行矢量都会成为主成分分析中的主要成分，在遥感图像中应用主成分分析，存在最大的优势就是可以消除波段图像之间的相互关系。在对遥感图像数据进行处理时，要对遥感图像进行分类，利用一些相关的分析算法来消除特征向量中的一些特征。将主成分分析应用于遥感图像处理，可以有效地将图像中所蕴含的一些信息阐述下来，通过分类和收集就可以将这样的信息进行提炼。以上的粗浅之见，如有不到之处，还望相关的专业人士批评指正。
参考文献
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论文作者:陈毅
论文发表刊物:《基层建设》2016年36期
论文发表时间:2017/3/29
标签：遥感论文; 图像论文; 成分论文; 数据论文; 矩阵论文; 图像处理论文; 波段论文; 《基层建设》2016年36期论文;