Аналіз головних компонент

Аналіз головних компонент (Principal Components Analysis) – це метод аналізу багатоспектральних корельованих даних.

Термін корельовані дані означає, що при зростанні значення яскравості пікселів в одному спектральному каналі зростають значення яскравості і в інших спектральних каналах.

На рис. 8.16 представлений приклад двовимірного простору спектральних ознак, при зростанні значення в першому каналі зростає значення в другому, що свідчить при високу кореляцію між цими каналами [47].

З рис. 8.16 видно, що область розподілу значень розташована під кутом до осей графіка. Це означає, що при синтезуванні кольорового зображення знімок буде обділений кольорами. Наприклад, усі види рослинності будуть зображуватись близькими невиразними відтінку кольору. Таке розташування значень яскравості характерне для більшості природних об’єктів (рослинності, ґрунтів, гірських порід). Проте, якщо осі координат розгорнути так, щоб одна з них йшла паралельно полю розподілу значень, а друга розташовувалась ортогонально (рис. 8.17 а), то вздовж кожної з осей діапазон значень буде максимальним (рис. 18 б), що збільшить можливості дешифрування знімка (рис. 8.18).

Можливості аналізу головних компонент:

1. Якщо знімок містить більше трьох спектральних каналів, можна створити кольорове зображення з трьох головних компонент, оскільки в типовому багатозональному зображенні зазвичай перші два або три компонента здатні описати практично всю мінливість спектральних характеристик. Решта компонент найчастіше усього схильні до шумових впливів. Відкидаючи ці компоненти можна зменшити об’єм даних без помітної втрати інформації.

а)	б)
Рис. 8.17. Приклад збільшення можливостей дешифрування знімка застосуванням методу головних компонент
а)	б)
Рис. 8.18. Оцінка можливостей дешифрування знімка: а) – представленого в хибних кольорах; б) – при застосуванні методу головних компонент

2. Якщо дрібні об’єкти низького контрасту погано дешифруються на вихідних знімках, то найчастіше на зображеннях окремих спектральних компонент виявляються добре. Таке перетворення проводять для серії різночасових знімків, приведених в єдину систему координат, для виявлення динаміки, яка яскраво проявляється в одній або двох компонентах.