在遥感技术中，高光谱图像因其丰富的光谱信息而备受关注，但随之而来的高维度数据也带来了存储和计算上的挑战。这时，主成分分析（PCA）便成为了一种有效的降维工具！📚

利用MATLAB强大的矩阵运算能力，我们可以轻松实现高光谱图像的PCA降维过程。首先，将原始高光谱图像的数据矩阵进行标准化处理，确保各波段具有可比性。接着，通过求解协方差矩阵的特征值与特征向量，找到数据的主要成分方向。最后，选取前几个贡献率最高的主成分，即可完成数据压缩，同时保留大部分信息。💻📈

这一过程不仅大幅减少了数据量，还提高了后续处理效率，为图像分类、目标检测等应用奠定了坚实基础。💡

如果你也对高光谱图像感兴趣，不妨尝试用MATLAB动手实践一番吧！📊🔍