《表2 ASTER波段1、2、3、4主成分分析特征向量表》

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《结合PCA、多尺度分割及SVM的ASTER遥感蚀变信息提取》

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通过主成分分析去除ASTER各波段数据的相关性。选择主成分分量，突出蚀变信息的同时一定程度地排除干扰。铁染蚀变信息主要与Fe2+和Fe3+有关，在ASTER数据中表现为Band 1和Band 3处有弱吸收谷，Band 2和Band 4处有较高反射峰，可选择Band 1、2、3、4组合进行主成分分析。主成分分析向量矩阵中没有Band 2和Band 4为正而Band1和Band 3为负的主分量（表2），但在PC4中，Band 2和Band 4的特征值符号与Band1和Band3的相反，且Band 2和Band 3的绝对值较大，对PC4的特征值取反即符合铁染蚀变信息提取的要求，选PC4为主要贡献源。