i.pcagrass - Online în cloud

PROGRAM:

NUME

i.pca - Analiza componentelor principale (PCA) pentru procesarea imaginilor.

CUVINTE CHEIE

imagini, transformare, PCA, analiza componentelor principale

REZUMAT

i.pca
i.pca --Ajutor
i.pca [-nf] intrare=nume[,nume,...] producție=nume de bază [redimensionare=minim maxim] [la sută=întreg]
[--suprascrie] [-ajutor] [-prolix] [-liniştit] [-ui]

Steaguri:
-n
Normalizați (centrați și scalați) hărțile de intrare
Implicit: numai în centru

-f
Ieșirea vor fi benzi de intrare filtrate
Aplicați PCA inversă după PCA

--sobrescrie
Permiteți fișierelor de ieșire să suprascrie fișierele existente

--Ajutor
Imprimați rezumatul utilizării

--verbos
Ieșire modulară

--Liniște
Ieșire silențioasă a modulului

--ui
Forțați lansarea dialogului GUI

parametri:
intrare=nume[,nume,...] [necesar]
Numele a două sau mai multe hărți raster introduse sau grup de imagini

producție=nume de bază [necesar]
Nume pentru hărțile raster ale numelui de bază de ieșire
Se va adăuga un sufix numeric pentru fiecare hartă de componente

redimensionare=minim maxim
Interval de redimensionare pentru hărțile de ieșire
Pentru nicio redimensionare utilizați 0,0
Mod implicit: 0,255

la sută=întreg
Importanță procentuală cumulativă pentru filtrare
Opțiuni: 50-99
Mod implicit: 99

DESCRIERE

i.pca este un program de procesare a imaginilor bazat pe algoritmul oferit de Vali (1990), care
procesează n (n >= 2) straturi de hartă raster de intrare și produce n straturi de hartă raster de ieșire
conţinând componentele principale ale datelor de intrare în ordinea descrescătoare a variaţiei
("contrast"). Straturilor de hărți raster de ieșire li se atribuie nume cu .1, .2, ... .n
sufixe. Numerele folosite ca sufix corespund importanței procentuale, .1 fiind
scorurile componentei principale cu cea mai mare importanță.

Definiția actuală a regiunii geografice și setările MASK sunt respectate atunci când citiți
introduceți straturi de hartă raster. Când se utilizează opțiunea de redimensionare, fișierele de ieșire sunt redimensionate la
se potrivesc intervalului min, max.

Ordinea benzilor de intrare nu contează pentru hărțile de ieșire (scoruri PC), dar contează
contează pentru vectori (încărcări), deoarece fiecare încărcare se referă la o bandă de intrare specifică.

Dacă ieșirea nu este redimensionată (redimensionare=0,0, hărțile raster de ieșire vor fi de tip DCELL,
în caz contrar, hărțile raster de ieșire vor fi de tip CELL.

În mod implicit, valorile hărților raster de intrare sunt centrate pentru fiecare hartă separat cu
x - însemna. Cu -n, hărțile raster de intrare sunt normalizate pentru fiecare hartă separat cu (x -
Rău) / stddev. Normalizarea este foarte recomandată atunci când hărțile raster de intrare au
unități diferite, de exemplu, reprezintă diferiți parametri de mediu.

-f steag, împreună cu la sută opțiune, poate fi folosit pentru a elimina zgomotul de la intrare
benzi. Benzile de intrare vor fi recalculate dintr-un subset de componente principale (invers
PCA). Subsetul este selectat folosind doar cea mai importantă (cea mai mare valoare proprie)
componentele principale care explică împreună la sută variația procentuală observată în intrare
benzi.

NOTE

Richards (1986) oferă un exemplu bun de aplicare a analizei componentelor principale
(PCA) la o serie temporală de imagini LANDSAT ale unei regiuni incendiate din Australia.

Informațiile privind valorile proprii și vectorii proprii sunt stocate în fișierele istorice ale hărților de ieșire. Vedere
implementate cu r.info.

EXEMPLU

Calcul PCA folosind imagini Landsat7 în setul de date eșantion din Carolina de Nord:
g.region raster=lsat7_2002_10 -p
i.pca in=lsat7_2002_10,lsat7_2002_20,lsat7_2002_30,lsat7_2002_40,lsat7_2002_50,lsat7_2002_70
out=lsat7_2002_pca
r.info -h lsat7_2002_pca.1
Valori proprii, (vectori) și [importanță procentuală]:
PC1 4334.35 ( 0.2824, 0.3342, 0.5092, -0.0087, 0.5264, 0.5217) [83.04%]
PC2 588.31 ( 0.2541, 0.1885, 0.2923, -0.7428, -0.5110, -0.0403) [11.27%]
PC3 239.22 ( 0.3801, 0.3819, 0.2681, 0.6238, -0.4000, -0.2980) [ 4.58%]
PC4 32.85 ( 0.1752,-0.0191,-0.4053, 0.1593,-0.4435, 0.7632) [ 0.63%]
PC5 20.73 (-0.6170,-0.2514, 0.6059, 0.1734,-0.3235, 0.2330) [ 0.40%]
PC6 4.08 (-0.5475, 0.8021,-0.2282,-0.0607,-0.0208, 0.0252) [ 0.08%]
d.mon wx0
d.rast lsat7_2002_pca.1
#...
d.rast lsat7_2002_pca.6
În acest exemplu, primele două PCA (PCA1 și PCA2) explică deja 94.31% din varianță
în cele șase canale de intrare.

Hărți PCA rezultate calculate din imaginile Landsat7 (NC, SUA)

Utilizați i.pcagrass online folosind serviciile onworks.net