缨帽变换(TCT)增强特征(亮度、绿度、湿度)

目录

  • 缨帽变换(TCT)简介
  • TCT与主成分分析(PCA)区别
  • 使用函数
    • .matrixMultiply()
    • .arrayProject()

缨帽变换(TCT)简介

缨帽变换(Tasseled Cap Transformation),也称为缨帽特征空间或缨帽系数,是一种用于遥感图像分析的线性变换方法。它最初由美国农业部的研究人员E. Kauth和G. Thomas在1976年提出,用于增强陆地卫星(Landsat)图像中的特定地表特征,如植被、土壤和城市区域。

缨帽变换通过将原始的多波段遥感图像数据(如Landsat的可见光、近红外等波段)转换为一组新的特征空间,这些新特征空间能够更好地反映地表的物理特性。通常,缨帽变换会产生几个主要的特征分量,包括亮度(Brightness)、绿度(Greenness)或湿度(Wetness)等。

  • 亮度(Brightness):通常与地

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