主成分监督分类及其在水质特征遥感图像识别中的应用

建立了一种水域水质状况图像识别的主成分监督分类方法。首先通过TM水域图像数据的主成分分析，将原有各波段图像的显著且独立的信息集中在数目尽可能少的合成图像中；再依据不同类型水体的光谱特性，分析各主成分图像的构成及其环境生态学含义，由此对整个研究区域内存在的不同标志类型及其分布特征有所了解；在此基础上，选定训练样本集，从而根据具有清楚的环境生态意义的标志类型，应用监督法得到较好的识别分类结果。分析表明，这一方法采用主成分分析确定标志类型，无需大量的现场调查，因而具有非监督聚类成本低的优点，分类结果则优于非监督法，且各类型的生态意义明显，分布特征与环境因子相互吻合，是水域水质环境图像识别的有效而实用的方法。