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GEE：主成分分析（Principal components analysis，PCA）

本文将介绍主成分分析（Principal components analysis，PCA）原理和在Google Earth Engine（GEE）平台上应用 PCA 算法的代码和案例。并应用于 Landsat 数据可见光波段和生态遥感指数（RSEI） 案例中。并介绍如何针对一副影像、一个影像集合进行 PCA 分析，文中对 PCA 的计算过程进行了封装，只需要调用 imagePCA(imageCollection, imageBands) 函数，即可得到影像的主要成分分量，并输出特征值和特征向量。可以输出多个分量，也可以只输出前三个或者第一个PC。

文章目录

      • 一、主成分分析介绍
      • 二、代码
          • 2.1 针对一个影像
          • 2.2 针对影像集合
      • 三、官方案例（Landsat 可见光波段主成分分析）
      • 四、生态遥感指数RSEI

一、主成分分析介绍

主成分 (PC) 变换（也称为 Karhunen-Loeve 变换

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