Levantamentos espectroscópicos de galáxias, como o sdss, estão sendo levados para um novo nível através das unidades de campo integral (ifu), transformando o foco das propriedades das galáxias como um todo para a física interna dasgaláxias. o survey califa é pioneiro nesta nova geração, proporcionando espectroscopia espacialmente resolvida para centenas de galáxias de todas as formas e massas. vários estudos têm sido realizados com os cubos de dados deste survey, examinando as distribuições espaciais de linhas de emissão, populações estelares, cinemática do gás e das estrelas, etc. neste trabalho exploramos a análise dos cubos do califa através da perspectiva matemática da técnica de tomografia da análise de componentes principais (pca) criada por steiner e colaboradores. utilizamos a tomografia pca em 8 galáxias do califa (4 late-types, 2 early-types e 2 mergers). linhas de emissão são mascaradas em nossas análises para que nos concentremos nas propriedades de populações estelares. as escalas físicas e angulares abarcadas pelos nossos cubos de dados (cobrindo galáxias inteiras) são muito maiores do que aquelas cobertas por aplicações anteriores desta técnica. essa diferença nos impeliu a introduzir uma simples variação no estágio pré-pca, normalizando os espectros a uma escala comum de fluxo, destacando variância espectral qualitativa (em oposição à quantitativa relacionada com a amplitude). examinamos também cubos sintéticos obtidos com ajustes espectrais dos dados originais. isto elimina o ruído e efeitos de calibração de fluxo. é bem sabido que não podemos atribuir sentido físico os resultados da pca. para resolver este problema, utilizamos uma análise de populações estrelares feitas com o starlight sobre os mesmos dados para obtermos, através de uma engenharia reversa, o significado astrofísico das componentes principais. em cada galáxia fomos capazes de encontrar alguma correlação entre componentes principais e parâmetros físicos. nós detectamos que a primeira componente principal em galáxias espirais geralmente se correlaciona com a idade estelar média. em mergers a componente principal reflete essencialmente variações da extinção global. em alguns casos a tomografia pca nos ajuda a localizar erros no cubos originais pois normalmente a grande variância imposta por pixels danificados aparece em componentes principais isolados.