В супутникових знімках, як правило, існує сильна кореляція між багатоспектральними каналами. Така кореляція показує, що, якщо коефіцієнти відбиття високі в одному каналі, то вони також, ймовірно, будуть високими і в іншому каналі. В ідеальному випадку, якби два канали були повністю корельовані, вони описали б ту ж саму інформацію.
Тому виникає питання, чи забезпечують тільки декілька каналів адекватну характеристику коефіцієнтів відбиття земної поверхні. Спробуємо дослідити це питання, застосувавши аналіз основних компонент РСА (Principal Components Analysis).
Аналіз основних компонент базується на факторному аналізі та може використовуватись для перетворення ряду зображень на нові так звані «компоненти», які некорельовані між собою і впорядковані за кількістю змін, яку вони можуть пояснити. Отже, компоненти – статистична абстракція мінливості (неоднаковості), властивій початковому набору смуг. Оскільки компоненти некорельовані між собою, то кожна з них несе нову інформацію. Як правило, перші декілька компонент містять більшу частину первинної інформації, що міститься у початковому наборі смуг. Останні компоненти описують тільки незначні зміни та різні шуми.
Одне з використань РСА – ущільнення даних шляхом збереження тільки декількох перших компонент. Таким чином зменшується об’єм пам’яті для збереження інформації.
Більшість класифікаторів не мають значних обмежень на кількість вхідних смуг для аналізу. Але один з методів неконтрольованої класифікації може аналізувати тільки три вхідні смуги. В такому випадку модуль РСА може бути використаний для зменшення кількості смуг, які несуть найповнішу інформацію про територію.
Відкрийте зображення H87TM4 та інші шість смуг в сірій палітрі, рівні інтервали.
Візуально проаналізуйте які смуги найбільше схожі на H87TM4.
| 
