你能帮我写一篇有关遥感影像降维方法的文献综述吗？

遥感影像降维是一种将遥感影像数据的维度降低的方法，目的是在保留关键信息的同时减少数据的复杂度。这种方法在遥感影像处理和分析中非常有用，因为遥感影像数据往往具有高维度和大尺寸，这使得进行数据处理和分析变得困难。

遥感影像降维方法有许多种，其中一些常用的方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和独立成分分析（ICA）。这些方法都基于数学模型，通过对数据进行变换来降低维度。

主成分分析（PCA）是一种最常用的遥感影像降维方法，它通过对数据进行变换，将数据投影到一组新的坐标轴上，其中这些新的坐标轴是数据的主成分。主成分是指能够解释数据变异性的最大的几个坐标轴。PCA可以有效地降低数据维度，同时保留关键信息。

线性判别分析（LDA）是另一种常用的遥感影像降维方法，它的目的是将数据投影到一组新的坐标轴上，使得投影后的数据尽可能地分离。LDA通