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主成分变换融合是将N个波段的低分辨率影像进行主成分变换, 以 代替第一分量影像,经过主成分逆变换还原到原始空间。


参考答案和解析
拉伸过的高分辨率影像
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考题 主成分变换的基本性质有:(1)()(2)()(3)前面的p个主成分包含了总方差的大部分。

考题 一般意义上的主成分变换指正变换。该过程通过对图像进行统计分析,在()矩阵或()矩阵的基础上计算特征值,构造主成分。根据主成分-特征值的关系,可以选择少数的主成分作为输出结果。

考题 在进行主成分分析时,应使第一主成分在总方差中所占的比重( )。A.最小B.次大C.最大D.为各个主成分所占比重的加权平均值

考题 ()都是高维空间向低维空间映射变换的方法,通过云除数据值方差小的维度,进行降维。A.线性鉴别分析B.主成分分析C.流形分析D.图模型

考题 红花( )A、主含挥发油B、主含生物碱类成分C、主含黄酮类成分D、主含苷类成分E、主含鞣质类成分

考题 洋金花( )A、主含挥发油B、主含生物碱类成分C、主含黄酮类成分D、主含苷类成分E、主含鞣质类成分

考题 什么是多光谱空间?什么是主成分变换?主成分变换的应用意义是什么?

考题 光谱增强是基于()数据对波段进行变换达到图像增强处理,如主成分变换、独立主成分变换、色彩空间变换和色彩拉伸等。A、单光谱B、多光谱C、单光谱灰度值D、多光谱灰度值

考题 以下关于主成分分析中主成分的说法正确的是()A、主成分是原变量的线性组合B、各个主成分之间相互相关C、每个主成分的均值为0、其方差为协方差阵对应的特征值D、不同的主成分轴(载荷轴)之间相互正交

考题 ()是将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法,又称主分量分析。A、回归分析B、方差分析C、因子分析D、主成分分析

考题 主成分分析中,仅仅对一个原始变量有作用的主成分称为()。A、单一成分B、独立成分C、特殊成分D、公共成分

考题 雄黄的主成分是(),自然铜的主成分是(),石膏的主成分是()。

考题 主成分分析的应用不包括()。A、降低所研究的数据空间的维数B、通过主成分分析法构造回归模型C、通过因子负荷的结果,弄清原始变量间的某些关系D、对样本进行分类

考题 试简要阐述缨帽变换相对于主成分变换具有的特点。

考题 主成分分析(PCA)就是一种去除波段之间的多余信息、将多波段的图像信息压缩到比原波段更有效的少数几个转换波段的方法。一般情况下,第一主成分(PCI)包含所有波段中()的方差信息。A、95%B、90%C、85%D、80%

考题 主成分变换

考题 光谱增强处理是基于多光谱数据对波段进行变换达到图像增强处理如()A、色彩拉伸B、独立成分变换C、主成分变换D、色彩空间变换

考题 有关主成分的方差,下述表达正确的是()A、主成分的方差矩阵是对角矩阵B、第k个主成分的方差为对应的特征根C、主成分的总方差等于原变量的总方差D、主成分的方差等于第k个主成分与第j个变量样本间的相关系数E、任意两个主成分的方差是不相关的。

考题 多选题有关主成分的方差,下述表达正确的是()A主成分的方差矩阵是对角矩阵B第k个主成分的方差为对应的特征根C主成分的总方差等于原变量的总方差D主成分的方差等于第k个主成分与第j个变量样本间的相关系数E任意两个主成分的方差是不相关的。

考题 多选题光谱增强处理是基于多光谱数据对波段进行变换达到图像增强处理如()A色彩拉伸B独立成分变换C主成分变换D色彩空间变换

考题 名词解释题主成分变换

考题 填空题一般意义上的主成分变换指正变换。该过程通过对图像进行统计分析,在()矩阵或()矩阵的基础上计算特征值,构造主成分。根据主成分-特征值的关系,可以选择少数的主成分作为输出结果。

考题 单选题光谱增强是基于()数据对波段进行变换达到图像增强处理,如主成分变换、独立主成分变换、色彩空间变换和色彩拉伸等。A 单光谱B 多光谱C 单光谱灰度值D 多光谱灰度值

考题 名词解释题主分量变换(K-L变换)

考题 单选题主成分分析(PCA)就是一种去除波段之间的多余信息、将多波段的图像信息压缩到比原波段更有效的少数几个转换波段的方法。一般情况下,第一主成分(PCI)包含所有波段中()的方差信息。A 95%B 90%C 85%D 80%

考题 问答题什么是多光谱空间?什么是主成分变换?主成分变换的应用意义是什么?

考题 填空题主成分变换的基本性质有:(1)()(2)()(3)前面的p个主成分包含了总方差的大部分。

考题 问答题试简要阐述缨帽变换相对于主成分变换具有的特点。