机器学习高光谱遥感地物降维数据处理提问

图片为给定数据集，实验要求是要对他进行降维，要求第一条是由于图像空间尺寸过大，需要截取部分区域。
请问是对图像操作还是对数据集操作，该怎么截取？
具体按什么标准和要求截取，是随意的吗？

根据题目所给的信息，高光谱数据集的大小为1280307191，其中1280和307分别表示图像的空间尺寸（像素点），191表示光谱数量。因此，我们可以得出以下结论：

截取部分区域是对图像进行操作，而不是对数据集进行操作。高光谱数据集包含了整张图像的所有像素点和光谱信息，而截取部分区域则是对图像进行局部处理，只提取感兴趣的区域进行分析。

截取部分区域需要根据具体的分析目的和实验要求来确定，不能随意截取。例如，如果我们想研究某个地区的农作物生长情况，那么就需要截取包含该地区的部分图像进行分析；如果想研究不同地区农作物的生长情况，就需要截取不同地区的图像进行比较分析。

截取部分区域的标准和要求可以根据具体应用场景和研究目的来确定。一般来说，可以考虑以下几个因素：

空间位置：根据研究目的确定需要分析的区域，如农田、城市等。
包含内容：选择包含所需信息的图像区域，如植被、建筑等。
大小比例：根据实验要求确定截取的图像区域大小，使得分析结果具有可靠性和代表性。
数据质量：保证截取的图像区域数据质量良好，避免数据噪声和缺失。

我觉得是对图像进行截取吧（我也不是很懂，等大佬来解答）
图像截取的话，通常有以下几个因素需要考虑：
区域选择可以基于空间位置、目标区域、重点的特征等，大小确定取决于您的实验目的和需要保留的空间信息。在截取图像区域后，可以考虑通过选择特定的波段或光谱通道来降低光谱数量。可以使用一些降维技术，如主成分分析（PCA）或线性判别分析（LDA），将原始的191个光谱通道降低到较少的数量，以减小数据集的维度。

该回答引用GPT与博主@晓码自在合作编写：

这是一个包含图像降维的实验要求,需要对图像数据进行操作。

首先,需要对图像空间进行截取,减小图像大小,这属于图像操作。截取区域的标准和要求不应随意,可以考虑:

保留图像中主要目标区域,去除边缘不重要的区域。这需要判断图像中的主要目标和关键特征在哪个区域。
保留图像中信息量最大的区域。这可以通过图像的entropy、梯度等信息计算图像每个区域的信息量,选择信息量最大的区域进行截取。
根据图像的主题和内容,选择与之最相关的区域进行截取。例如人物图像可以 focus 在人物区域,风景图像可以选择主景区域等。
统一按一定比例(例如中心区域70-80%)进行截取。这种方法简单易行,但可能丢失图像边缘重要信息,效果可能稍差。

除此之外,截取区域的形状也要考虑,最常用的为矩形和椭圆形区域。矩形容易实现,但是会有四角 artifacts,椭圆形看起来更自然。

总之,图像区域的截取不能简单随意,需要根据图像内容和重要特征,选择能代表原图像信息的最佳区域进行截取。然后再对截取后的图像进行降维处理。

请根据图像数据和要求,选择一种恰当的截取方法,确定具体的截取区域,并解释选择该方法和区域的原因。然后再对截取后的图像进行降维,得出图像的低维特征来完成实验要求。

据我了解，这通常是对图像进行操作，而不是对数据集进行操作。截取的区域应该是包含有用信息的区域，例如地物或景观。截取的标准和要求可能因应用而异，但通常需要考虑以下因素：
1.包含有用信息的区域
2.图像分辨率和质量
3.截取区域的大小和形状

你是遥感相关专业吗？还是大数据方面？
1.对于高光谱的遥感影像，遥感专业针对一条要求就是裁剪，裁剪是对整个数据集进行裁剪，可以在ENVI软件中进行裁剪。
2.第二就是对波段数进行降维操作，高光谱影像的本质就是多维数组，波段降维就是选取保留某些波段，其他包含信息少的波段删除，每个波段数据信息包含的多少可以使用PCA主成分分析得到，至于如何删除波段，同样可以在ENVI中实现。当然你也可以使用代码编程，使用array读取数据集，选取对应数组导出即可。

我也想知道这个问题。。。