《表1 土壤分类特征分量间的相关系数》

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《不同等级土壤遥感分类的尺度匹配性探讨》

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将前面提取到的主成分变量、植被指数、湿度指数和水体指数等7个不同分量组成相应的分类特征数据集，通过ENVI软件数据进行处理，得到该7个分量的相关系数（表1）和它们的统计特征信息（表2），以此构造信息熵，作为选取研究最佳分量组合的依据.信息熵即以3个分量标准差之和最大、分量间的相关系数最小为依据.若1个分量与其他6个分量之间的相关系数绝对值大于0.65的分量个数大于3，即表明该分量具有高相关性；数量等于2，即为中等相关性；数量小于2，即为低相关性分量.按照上述规则，将7个分量依次划分为高相关性分量（TM4、NDMI），中等相关性分量（NDVI、NDMI、PC123-1），低相关性分量（PC57-1、TM6）3组.然后根据标准差之和最大的原则，在3组分量中分别依次选取1个分量作为最终的RGB合成波段，在相关性系数较低的第3组分量TM6和PC57-1中，虽然分量TM6的标准差大于PC57-1，但它与分量PC123-1之间的相关系数不如PC57-1低，故综合考虑，最终选取分量PC57-1.因此，研究最终选取TM4、PC123-1和PC57-1等3个分量合成RGB彩色图像用于土壤遥感分类实验.