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引用独立成分分析与盲信号分离的一些重要理论思路,通过分析遥感图像数据非高斯分布的基本特点,以及多(高)光谱数据空间的几何结构特征,探知遥感图像多元数据集合的高维空间属低维几何结构—"超平面"形态,而包含蚀变信息在内的异常点通常会游离在"超平面"之外。在此基础上,引申主成分分析"(PCA)"的基本性质,提出了遥感图像多元数据集合高维空间的背景-异常信号子空间可划分的概念,并给出了一些重要统计参数的估计方法。