本文将介绍主成分分析（Principal components analysis，PCA）原理和在Google Earth Engine（GEE）平台上应用 PCA 算法的代码和案例。并应用于 Landsat 数据可见光波段和生态遥感指数（RSEI） 案例中。并介绍如何针对一副影像、一个影像集合进行 PCA 分析，文中对 PCA 的计算过程进行了封装，只需要调用 imagePCA(imageCollection, imageBands) 函数，即可得到影像的主要成分分量，并输出特征值和特征向量。可以输出多个分量，也可以只输出前三个或者第一个PC。
一、主成分分析介绍
主成分 (PC) 变换（也称为 Karhunen-Loeve 变换