ENVI主成分分析详解

一、主成分分析基本概念
主成分分析（PCA）是一种常用的多元统计分析方法，用于从高维数据中提取主要特征，实现数据降维。PCA通过将原始数据变换到一个新的坐标系，使得新的坐标轴（主成分）上的数据方差最大。这些主成分能够反映原始数据中的主要特征，有助于简化数据结构并揭示隐藏的模式。
二、ENVI主成分分析步骤
在ENVI中，进行主成分分析主要包括以下步骤：

1. 打开ENVI软件，加载需要进行主成分分析的遥感图像。
2. 在主菜单中选择“Transforms”-》“Principal Components Analysis”-》“Compute Principal Components”。
3. 在弹出的对话框中，选择需要进行主成分分析的波段或整个图像。
4. 设置输出路径和文件名，选择输出类型（默认为浮点型）。
5. 点击“OK”按钮，ENVI将自动进行主成分分析，并生成PC文件。
6. 在主菜单中选择“View”-》“Statistics file”，打开之前计算输出的sta文件，查看主成分分析所统计输出的协方差、相关系数、特征值和特征向量等相关信息。
   三、实例应用
   假设我们有一幅包含多个波段的遥感图像，每个波段代表不同的地物信息。为了简化数据并提取主要特征，我们决定使用ENVI的PCA工具。
7. 打开ENVI软件，加载包含多个波段的遥感图像。
8. 在主菜单中选择“Transforms”-》“Principal Components Analysis”-》“Compute Principal Components”。
9. 在弹出的对话框中，选择所有波段进行主成分分析。
10. 设置输出路径和文件名，选择浮点型输出类型。
11. 点击“OK”按钮，ENVI开始进行主成分分析。
12. 等待分析完成后，我们可以在ENVI中查看新的PC图像，其中包含了各主成分的信息。通过观察PC图像，我们可以发现不同地物在各主成分中的分布情况，从而更好地理解数据中的模式和趋势。
13. 另外，我们还可以使用ENVI的“View Statistics file”工具打开sta文件，查看协方差、相关系数、特征值和特征向量等详细信息。这些信息有助于我们深入了解数据特征和模式，为后续的数据分析和处理提供依据。
    四、结论
    通过以上介绍，我们可以看到ENVI的主成分分析功能强大且易于使用。通过PCA工具，我们可以从高维遥感图像中提取主要特征，简化数据结构并揭示隐藏的模式。在实际应用中，我们可以根据具体需求选择不同的波段或整个图像进行主成分分析，以更好地理解和处理遥感数据。同时，ENVI还提供了丰富的统计和分析工具，方便用户对数据进行深入挖掘和处理。因此，ENVI的主成分分析功能是遥感图像处理和分析中不可或缺的重要工具之一。