В современных технологиях дистанционного зондирования широко используют методы, основанные на синхронных наблюдениях в разных зонах спектра. Число этих зон растет, что потенциально повышает возможности опознавания. Однако, при этом увеличивается сложность анализа данных, повышаются требования к наземной привязке, снижается оперативность получения результата. Редукция размерности повышает эффективность анализа.
Важное место в анализе занимают методы использующие матрицу оценок корреляции наблюдений между зонами спектра.
Связывая частные величины корреляции (ковариации) наблюдаемых параметров с условными яркостями или кодируя их условными цветами, Landgrebe D. A. назвал её корреляционным портретом. [1] Учитывая, что сам вид корреляционного портрета отражает внутренний характер причинных связей, то это неоднократно использовалось для интерпретации наблюдаемых явлений.
Опираясь на информационную значимость корреляционной матрицы, как портрета наблюдаемого объекта, предложен новый способ его идентификации по результатам наблюдений в разных зонах спектра. Он заключается в определении корреляции между структурами корреляционной матрицы текущих наблюдений и матрицы эталона. [2] Этот подход был назван «методом двойной корреляции».
Экспериментальная проверка предложенного решения на результатах реальной съемки убедительно показала его эффективность.
Особенности структуры корреляционных портретов таковы, что результат вычисления двойной корреляции не зависит от абсолютного значения и даже от коэффициента масштабирования. Это позволяет при необходимости формировать корреляционную матрицу эталона на основе данных из каталогов. Как показывает практика, метод двойной корреляции может комплексироваться с методами классификации ориентированными только на средние спектральные показатели. Показано, что его комплексирование с методом максимального правдоподобия позволило существенно улучшить получаемый результат.