Разнообразия изображения по объединенным данным осенней и летней съемки

H = 0.5(6log₂ (2pe)+log₂s₁₊ log₂s₂+ log₂s₃+ log₂s₄+ log₂s₅+ log₂s₆₎

В заключении этого раздела приведем оценку разнообразия ландшафта, получаемую одновременно от осенней и зимней съемки. Приращение информации относительно осенней съемки (табл. 8) составляет около 1,3 бита, а осенняя съемка относительно зимней дает приращение 3,3 бита. При этом первый фактор содержит 78,6% варьирования состояний территорий в пространстве за два срока измерения. Можно полагать, что обобщенный первый фактор содержит важнейшую наиболее общую информацию о разнообразии пространственной структуры реальной территории.

Рассмотренный подход к оценке разнообразия опирается на использование метода главных компонент, применение которого в полной мере корректно при линейном характере зависимостей между каналами и нормальными распределениями. Очевидно, что в нашем случае эти условия не выполняются. Формально применение этого метода в данном случае некорректно, однако технологическая простота его применения делает метод главных компонент ведущим при анализе изображений. Правда, в данном случае оценки разнообразия корректировались расчетами по самим распределениям без использования гипотезы нормальности. Однако и здесь нормировки вводились на основе вклада фактора, оцениваемого по дисперсии. В принципе возможно использование методов, результаты которых не зависят от типа распределения и нелинейности отношений между переменными. Однако они более громоздки и требуют специальных программных средств, не реализованных в стандартных пакетах статистических программ (Statistics, SPSS, NCSIS, SYSTAT, SAS). Параллельное использование этих методов показывает, что чаще всего они корректируют отображение относительно редких состояний систем и не изменяют основных свойств отображения.