1.计算效果图

使用多波段遥感图像进行主成分分析，这里使用了6个波段的数据计算和显示效果图如下：左边是原图像IR+R+G显示图，右边是计算得到的3个主成分组合显示的RGB图像。

 2.计算方法详解

使用GDAL库读取和保存遥感图像，使用numpy对图像数据进行相应的变换和计算，使用Scikit-image库中的PCA方法计算主成分。

使用GDAL对图像数据的读取和保存这里不做赘述。

图像特征值和特征向量计算代码：

def calculate_eigenvalues(data_matrix):
    # 计算协方差矩阵
    covariance_matrix = np.cov(data_matrix, rowvar=False)
    # 计算特征值和特征向量
    eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(covariance_matrix)
    # 对特征值进行排序
    sorted_indices = np.argsort(eigenvalues)[::-1]
    sorted_eigenvalues = eigenvalues[sorted_indices]
    sorted_eigenvectors = eigenvectors[:, sorted_indices]

    # 输出前几个主成分的解释方差比例
    total_variance = np.sum(sorted_eigenvalues)
    explained_variance_ratios = sorted_eigenvalues / total_va