高光谱三维数据降维方法主成分分析法怎么理解？

高光谱成像仪获取的图谱信息较多，其中包含许多的无用信息，会影响建模结果的准确性。因此，在数据处理过程中，高光谱数据的降维是减小噪声，提高模型识别速率和识别准确率的有效手段，而主成分分析法是常见的降维方法。那么，高光谱三维数据降维方法主成分分析法怎么理解？下文就带大家一起了解一下！

高光谱三维数据降维方法主成分分析法怎么理解？

主成分分析（PCA）作为一种关键信息提取方法，能够有效地将数据降维，能够把多个变量进行线性计算后组合成少数的几个变量，是一种多元统计分析方法。一般采用的方法是将第一主成分的方差作为新指标，如果其未能满足要求再选择第二主成分的方差，但是在以第二主成分的方差为指标时，第一主成分中已包含的信息不需要存在于第二主成分中，依次类推。

原始高光谱数据经过PCA变换，可以看作各个主成分图像的线性组合，主成分图像所占原始图像信息的比重由方差贡献率决定。一般，当主成分的累计贡献率达到一定比例，如85%以上，即可解释大部分高光谱数据信息。因此，经过PCA变换的高光谱数据仅需少量主成分就可以极大程度上表征原始信息，大大减少了数据处理时间，并消除原始数据之间冗余的信息。

高光谱三维数据降维方法主成分分析法优势：

主成分分析法基于原始高光谱数据协方差矩阵实现线性正交变换，能够去除相邻波段间高度冗余的光谱信息，将高维光谱空间映射至低维主成分空间。方差最大方向作为第一主成分，依次保留绝大部分有效信息，在大幅降低数据维度、削减存储与运算开销的同时，最大限度保留场景主要光谱差异特征，无需先验光谱知识，对原始数据适应性强。

主成分分析数学理论完备、计算框架成熟，算法易于编程实现，运算效率较高。变换后主成分之间相互正交、互不相关，消除波段间共线性干扰，有利于后续图像分类、特征提取、异常检测等任务开展。此外变换结果物理意义清晰，输出分量便于可视化，常作为高光谱图像预处理标准手段，通用性强，适配各类光栅分光型高光谱成像系统获取的三维数据立方体。