スペクトル バンドの削減 (Image Analyst ツール)
サマリー
最小ノイズ分数 (MNF) および主成分分析 (PCA) 解析法を用いて、マルチバンド画像におけるスペクトル バンドの数を削減します。
使用法
PCA と MNF はどちらもハイパースペクトル画像のバンド数を削減するために広く使われていますが、最適化方法、ノイズの処理方法、ハイパースペクトル データへの適性において異なります。
PCA は、元のスペクトル バンドを全体の分散の説明量に基づいて順序付けられた直交成分の新しいセットに再投影する統計的変換です。 最初の成分は最大の分散 (通常、最も多くの情報を含む) を説明し、2 番目の成分は次に大きい分散を説明する、以降の成分も同様です。
MNF は、ノイズ調整済みの PCA で、ハイパースペクトル画像専用に設計されています。 ノイズ共分散行列を推定して、ノイズが単位分散を含み (ノイズは 1 単位の変動が 1 標準偏差分のノイズに等しくなるように正規化される)、無相関になるようにデータを変換します。 ノイズ分散 = 1 およびノイズ相関 = 0 になると、分散が > 1 であるスペクトル空間ではどの方向にも信号が含まれなければなりません。 その後、データは PCA によって変換され、SN 比 (SNR) の降順で成分が順序付けられて、分析精度の向上のために意味のあるデータがノイズから分離されます。これは標準的な PCA が分散の合計を優先するのとは異なります。
ツールはマルチバンドまたはハイパースペクトル入力画像を受け取り、指定した数の MNF および PCA 成分 (バンド) を含む変換ラスターを出力します。 スペクトル バンドを最も関連性の高い画像情報を含むものへ変換および削減することで、処理効率と精度を向上させます。
パラメーター
| ラベル | 説明 | データ タイプ |
|---|---|---|
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入力ラスター |
マルチバンドまたはハイパースペクトル画像。 入力が多次元ラスターの場合、1 つ目のスライスが使用されます。 |
Raster Dataset; Mosaic Dataset; Mosaic Layer; Raster Layer; Image Service |
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出力ラスター |
MNF または PCA 成分が含まれている、変換後のラスター。 バンド数は 成分数 パラメーター値と等しくなります。 |
Raster Dataset |
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削減方法 (オプション) |
変換の実行に使用する方法を指定します。
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String |
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成分数 (オプション) |
出力に含まれる MNF または PCA 成分の数。 デフォルト値は画像のバンド数と等しい値ですが、画像のバンド数が 20 を超える場合、デフォルトは 20 に設定されます。 |
Long |
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出力 MNF 変換 (オプション) |
入力バンド数 * 成分数 パラメーター値の形式で入力画像を変換するときに使用する MNF 変換係数。 このラスター データセットを使用して、同じ係数で別の画像を変換できます。 |
Raster Dataset |
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出力 PCA 負荷量 (オプション) |
各入力バンドが主成分に寄与する加重がリストされたテーブル。 これらのウェイトは、入力データと出力主成分の相関を定義します。 |
Table |
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出力 PCA 固有値 (オプション) |
各成分の分散率を示す固有値テーブル。 固有値は、データセットの表現に必要な主成分の数を定義するのに役立ちます。 |
Table |
環境
セル配置, セル サイズ, 圧縮, 現在のワークスペース, 範囲, 地理座標系変換, NoData, 出力データのコンフィグレーション キーワード, 出力座標系, 並列処理ファクター, ピラミッド, ラスター統計, リサンプリング方法, スクラッチ ワークスペース, スナップ対象ラスター, タイル サイズ
ライセンス情報
- Basic: Image Analyst が必要
- Standard: Image Analyst が必要
- Advanced: Image Analyst が必要
参考情報
- "Green, A. A., Berman, M., Switzer, P., and Craig, M. D., 1988, A transformation for ordering multispectral data in terms of image quality with implications for noise removal: IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, v. 26, no. 1, p. 65-74."