CP CENTENO

Análise das Componentes Principais

Três primeiras componentes


     Component  	Eigenvalue   	 	 Percent Cum(%)	 

        1 1586.7070	   80.7995	  80.7995	   

         2  309.8964	   15.7808 96.5803	 

         3   56.0933  2.8564	  99.4367	  

         4     4.9300  0.2511	  99.6877	 

         5	         2.5552  0.1301	  99.8179	 

         6	         2.0168  0.1027	  99.9206 

        7	         1.5601  0.0794	 100.000

Significado das Componentes

Visualize as três primeiras componentes como composição colorida, depois como banda isolada (grayscale). O que acha? Poderia dizer o que é salientado em cada imagem?
podemos fazer isto visualmente ou analisando os coeficientes das componentes principais, os coeficientes dos autovetores.
Channels Comp. 1 2 3 4 5 6 7 1 -0.00201 0.05387 0.12115 0.81908 0.49417 -0.01929 0.25876 2 -0.35594 -0.38859 -0.53162 0.41465 -0.30480 -0.08384 -0.40966 3 0.31561 0.40318 0.40883 0.34745 -0.47664 -0.06611 -0.46736 4 -0.73834 -0.14383 0.63701 -0.05042 0.01069 0.09721 -0.12759 5 -0.01079 0.25884 -0.16302 -0.11916 0.56276 0.39845 -0.64548 6 0.46948 -0.76108 0.32124 -0.02411 0.17755 -0.02976 -0.25330 7 0.08953 -0.12893 -0.00288 0.13834 -0.29558 0.90506 0.22298 Os coeficientes da primeira componente (em vermelho) são quase todos positivos. Apenas as bandas 1 e 6 tem coeficientes negativos, mas estes são muito pequenos em relação aos outros. então, poderiam ser desprezados. Isso também vale para a banda 2. Fica então uma soma ponderada das bandas do vermelho e infravermelho. Isto, poderíamos dizer, é uma imagem pancromática cobrindo a faixa do vermelho ao infravermelho médio. CP1= 0.121*Red +0.819*IVP +0.494*IVM1 +0.259*IVM2 Repetimos isto para os coeficientes da segunda componente (em verde). Aqui apenas a banda 6 (do termal) pode ser desprezada. Chama a atenção que existem dois grupos de coeficientes, um positivo, para o infravermelho próximo (Banda 4) e o resto negativos. Ou seja, esta componente mostra o contraste entre o infravermelho e o visível, e o infravermelho médio. Já vimos algo assim antes ao analisar índices de vegetação. A vegetação é o único alvo que tem alta refletância no IVP e baixa no visível, por causa da absorção dos pigmentos, e no IVM, pela umidade. Então, esta banda deve refletir o estado da vegetação. Confere na imagem?

Na terceira componente, novamente a banda 6 tem coeficiente desprezível. Os outros coeficientes mostram o contraste entre o visível+IVP (positivos) e o IVM (negativos). Lembre-se que os solos têm uma curva crescente no visível e IVP, mas são afetados pela umidade no IVM. Então, esta componente nos ajuda discriminar solos. Vale a pena fazer uma observação: A componente nos dá a direção de maior variação, mas não o sentido. então, os sinais dos coeficientes poderiam estar invertidos. Na imagem se nota que os solos, a área urbana e areia aparecem bastante escuros. As regiões onde as ondas se arrebentam aparecem bastante claras. O resto, cinza.

As imagens das outras componentes, 4,5,6 e 7 são muito ruidosas. Se consultamos a quantidade de informação que elas contêm, veremos que contribuem com muito pouco, e por isso apresentam valores de certa forma aleatório. A pior situação é encontrada na última componente.

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