1、地表反射率、溫度、植被指數(shù)、幾何精糾正和Landsat影像初步學(xué)會(huì)和掌握ENVI空間建模的使用方法和5s大氣輻射校正模型，進(jìn)而卞據(jù)Landsat7ETM+影像附帶的元數(shù)據(jù)完成地表反射率和溫度的反演，在此基礎(chǔ)上完成植被指數(shù)的計(jì)算。1、初步學(xué)會(huì)和掌握使用ENVI進(jìn)彳tNDVI計(jì)算建模2、學(xué)會(huì)使用5s大氣輻射校正模型3、Landsat7ETM+計(jì)算可見(jiàn)光、近紅外各個(gè)波段上的反射率4、植被指數(shù)的計(jì)算，計(jì)算NDVI,分析不同地表覆蓋類(lèi)型的植被指數(shù)，給出統(tǒng)計(jì)表1、植被指數(shù)是指利用多光譜遙感數(shù)據(jù)中對(duì)綠色植物強(qiáng)吸收的紅光波段（0.60.7口11和對(duì)綠色植物高反射的近紅外波段（0.71.1H兩者之間反射率的比值

2、、差分，或者線性組合等形式計(jì)算出來(lái)的無(wú)量綱參數(shù)，用以增強(qiáng)或提取遙感影像中隱含的植被信息，抑制或消除非植被信息。其理論依據(jù)：遙感影像上的植被信息，主要通過(guò)綠色植物葉子和植被冠層的光譜特征及其差異、變換而反映出來(lái)。健康的綠色植被，在近紅外波段（0.71.1科皿由于葉片海綿組織的活動(dòng)通常可反射4050%的太陽(yáng)輻射能量，而在可見(jiàn)光范圍內(nèi)（0.40.7科坨，由于葉綠素的光合作用只能反射1020%的能量，因?yàn)橹脖恢械娜~綠素吸收大多數(shù)的可見(jiàn)光。枯萎及干死植被中葉綠素含量大量減少，輻射吸收能力減弱，因此在可見(jiàn)光波段，其反射率比健康植被低。而裸露土壤的反射率通常在可見(jiàn)光波段要高于健康植被，但低于干死及枯萎植被；

3、在近紅外波段，則明顯低于健康植被。2、歸一化差值植被指數(shù)的數(shù)學(xué)公式是NDVI=（DNNIR-DNR）/（DNNIR+DNR取值范圍是-1至U1,對(duì)于陸地表面主要覆蓋而言，如果根據(jù)地表實(shí)際的反射率來(lái)計(jì)算，則云、雪在可見(jiàn)光波段比近紅外波段有較高的反射率，因而其N(xiāo)DVI值為負(fù)值；水體的NDVI接近0;巖石、裸土在兩波段有相似的反射作用，因而其N(xiāo)DV介于0與0.1之間；在有植被覆蓋的情況下，NDVI介于0.11.0之間，且隨植被覆蓋度的增大而增加。幾種典型的地面覆蓋類(lèi)型在大尺度NDVI圖像上區(qū)分鮮明，植被得到有效的突出。因此，特別適用于全球或區(qū)域植被的宏觀動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)。3、NDVI是植被生長(zhǎng)狀態(tài)及植被覆蓋

4、度的最佳指示因子。NDVI與葉面積指數(shù)（LAI）、綠色植物凈第一生產(chǎn)率（NPP）、植被覆蓋度、光合作用等指標(biāo)參數(shù)密切相關(guān)，并據(jù)以完成地表植被物理參數(shù)的反演。NDVI與光合有效吸收輻射（FAPAR近線性關(guān)系；NDVI與LAI呈非線性相關(guān)關(guān)系；NDVI的時(shí)間變化曲線可反映季節(jié)和人為活動(dòng)的變化；NDVI在生長(zhǎng)季節(jié)內(nèi)的時(shí)間積分與凈第一生產(chǎn)力（NPP）相關(guān)。NDVI可以部分消除與太陽(yáng)高度角、衛(wèi)星觀測(cè)角、地形、云/陰影和大氣條件有關(guān)的輻照度條件變化（大氣程輻射）等的影響。4、地表反射率的計(jì)算：根據(jù)遙感影像DN值計(jì)算到傳感器的各波段輻射量度：LX="gain”*QCAL+“bias”；各波段表觀反

5、射率的計(jì)算：p=Pi*L*d*d/（ESUN入*cos（0s）,其中p=表觀反射率或是行星反射率，L入=傳感器獲得的光譜波段輻射量度，d=日地距離，ESUN入次氣層頂平均入射太陽(yáng)輻射，0s=太陽(yáng)天頂角。逐波段大氣輻射校正并計(jì)算表觀反射率與地表反射率的線性關(guān)系：Y=aX+h5、地表溫度的計(jì)算（反演）：陸面溫度（LST:根據(jù)輻射溫度理論，利用熱紅外波段的遙感數(shù)據(jù)反演計(jì)算獲得的地表亮度溫度，又成表皮溫度；基于landsat7ETM+數(shù)據(jù)的陸面溫度反演算法T=kZln（k1/L入+1）,其中：T=衛(wèi)星接收有效溫度，K1,k2=定標(biāo)系數(shù)，L=t譜輻射亮度。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備1、 用于NDVI計(jì)算模式的hrf的im

6、g多光譜影像2、 用于地表溫度反演的htm的img第6波段的影像操作方法及過(guò)程1、 DNVI建模1、 輻射亮度計(jì)算。根據(jù)hrf頭文件中的數(shù)據(jù)，可得到輻射亮度計(jì)算亮度計(jì)算公式為0.94251966100978102*b+（-5.9425196610097810）。具體步驟：BasicTools|BandMath,在BandMath對(duì)話框中輸入公式，分別計(jì)算第3和第4波段的輻射亮度，并分別導(dǎo)出數(shù)據(jù)b3_1和b4_1o2、 行星反射率計(jì)算。同樣通過(guò)hrf頭文件中的數(shù)據(jù)，可得到行星反射率計(jì)算公式為!pi*（0.94251966100978102*b+（-5.9425196610097810）*1.01

7、36A2/（1551*cos（64.799999999999997/180*!pi）。具體步驟：BasicTools|BandMath,在BandMath對(duì)話框中輸入公式，公式中的b分別選取第3和第4波段的輻射亮度，導(dǎo)出結(jié)果b3_2和b4_2。3、利用5S大氣模型計(jì)算的地表反射率與行星發(fā)射率的擬合函數(shù)關(guān)系求解。運(yùn)行5s擬合模型程序，根據(jù)hrf影像的信息，設(shè)置擬合模型的各個(gè)參數(shù)如下，SiteElevation（平均高程）設(shè)為2300;SenorAltitude（傳感器高度）設(shè)為705000;MonthandDate（年月）設(shè)為May30;SolarZenithAngle（太陽(yáng)天頂角）設(shè)為25.2

8、;SolarAzmethAngle<0-360>Degree（太陽(yáng)方位角）:122.2;standerdAtosphericModels設(shè)置為MidlatitudeSummer;AerosolModels設(shè)置為Continental;其他的默認(rèn)。然后在HomogenousReflectanceforband1中設(shè)置其參數(shù)值為0（該波段行星反射率的值），得出對(duì)應(yīng)的地表反射率一將顯示的結(jié)果并輸入到excel中一每隔0.05顯示一個(gè)結(jié)果一將得到的值統(tǒng)計(jì)出來(lái)，并將統(tǒng)計(jì)結(jié)果繪制成散點(diǎn)圖一再將其擬合成對(duì)應(yīng)的線性關(guān)系。4、 地表反射率計(jì)算。根據(jù)5s模型擬合出來(lái)的3、4波段的數(shù)學(xué)關(guān)系式，其關(guān)系式分

9、別為y=0.9161x+0.0143和y=0.9401x+0.0065,然后計(jì)算出3、4波段的地表反射率。步驟：BasicTools|BandMath,在BandMath對(duì)話框中輸入公式，公式中的x分別選取第3和第4波段的行星反射率，計(jì)算第3和第4波段的地表反射率，導(dǎo)出數(shù)據(jù)b3_3和b4_3。5、 NDVI值的計(jì)算。根據(jù)計(jì)算出來(lái)的3、4波段的地表反射率，以及DNVI的公式的到NDVI值。步驟：BasicTools|BandMath,在BandMath對(duì)話框中輸入公式，公式中的b3和b4分別選取第3和第4波段的地表反射率。然后導(dǎo)出結(jié)果。2、 地表溫度反演1、計(jì)算輻射亮度。加載htm影像，根據(jù)頭文

10、件中的數(shù)據(jù)，得到1、2波段的輻射亮度的計(jì)算公式0.067086617777667001*b1+（-0.067086617777667001）和0.037204722719868001*b2+（3.1627953249638470）,步驟同上，得出輻射量度的計(jì)算結(jié)果。2、輻射反演。利用公式T=k2ln（k1/L入+1）算地物的輻射反演，其中T為開(kāi)爾溫度；查找參數(shù)值：k1=666.09;k2=1282.71;L入分別利用步驟1中的波段1和波段2的輻射量度。3、統(tǒng)計(jì)反演后的地物的溫度值，并比較其差異。打開(kāi)反演后的溫度影像，右擊影像選擇ROITool,統(tǒng)計(jì)各種地物值的最大值，最小值，均值，標(biāo)準(zhǔn)差，將其

11、統(tǒng)計(jì)到Excel中，比較其差異。結(jié)果與分析一、DNVI建模【地表反射率】3波段第4波段DNVI【3、4波段表觀反射率和地表反射率的線性關(guān)系】A。JAfr.l0.2CL«【表觀反射率和地表反射率的線性關(guān)系數(shù)學(xué)表達(dá)式】波段關(guān)系式波段關(guān)系式波段y=0.8933*x+0.04734波段y=0.9401*x+0.00652波段y=0.8801*x+0.02425波段y=0.9399*x+0.0013波段y=0.9161*x+0.01437波段y=0.9584*x+0.0004【部分地物的DNVI值】地物DNVI值minmaxmeanstdevReservior0.0577130.3385870

12、.1450870.038598Snow-0.123950.1526690.0250880.031572BareLand0.1056280.3748430.1927010.043621Urban-0.3569230.038094-0.2732880.045284Plant0.3333870.7866950.6560940.081619Desert0.0718970.1556630.1007830.014291River0.0434690.4299170.1275030.08131【結(jié)果與分析】：通過(guò)對(duì)提取地物的DNVI值的可以發(fā)現(xiàn)，綠色的DNVI值比較高，原因是綠色植物葉綠素引起的紅光吸收和葉肉

13、組織引起的近紅外光反射使得植被在近紅外波段和紅光波段有很大的差異；水體和裸地在紅光波段和近紅外波段反射率相當(dāng)，因此水庫(kù)和裸地的NDVI值接近0;雪地NDVI最低值中出現(xiàn)負(fù)值，是由于在近紅外波段比可見(jiàn)光波段有較低的反射率；沙漠中植被很少，因此其近紅外波段和紅光波段的反射情況和裸地類(lèi)似，因此其N(xiāo)DVI值接近于0;河流的NDVI值稍大于由于河流中存在一定的含沙量，使得地物在近紅外波段的反射率大于近紅外波段。二、溫度反演【溫度反演】低增益溫度反演高增益溫度反演【第1波段部分地物低增益溫度反演數(shù)據(jù)】開(kāi)爾文溫度攝氏溫度反演溫度地物minmaxmeanstdevminmaxmeanReservior287.

14、47641289.289886288.131270.38803614.3264116.1398914.98127Snow273.154785293.990417278.1777713.7882660.00478520.840425.027771BareLand295.989319310.676086303.4456472.81939122.8393237.5260930.29565Urban300.165253310.928528307.4692281.53042127.0152537.7785334.31923Plant294.278015305.525879298.6984022.3332

15、5121.1280232.3758825.5484Desert302.605286309.915955306.4915751.3990229.4552936.7659633.34158River300.438721313.922485305.8657964.32070527.2887240.7724932.7158【第1波段部分地物低增益溫度反演數(shù)據(jù)】開(kāi)爾文溫度.攝氏溫度反演溫度地物minmaxmeanstdevminmaxmeanReservior287.4764288.9897288.03370.31723514.3264115.8396614.88371Snow273.1548291.3

16、698277.40253.2440710.00478518.219784.252505BareLand295.9893310.9285302.79023.22890622.8393237.7785329.64017Urban303.941310.9285307.55541.28375230.7909837.7785334.40542Plant294.8512304.9997298.26551.95021321.7011731.8497325.11546Desert308.3829312.9316310.46610.7618735.2328739.7816137.31608River297.67

17、68314.1691305.644.72887324.5267641.019132.49【結(jié)果與分析】：通過(guò)對(duì)兩個(gè)波段地物表面溫度的反演，可以發(fā)現(xiàn)兩者的差別不大，基本相等。從得出的數(shù)據(jù)可知，居民地反演溫度比較高，這是由其建筑材料在熱紅外波段有較高的反射率，加之居民地有比較多的供熱源，使其周?chē)休^高溫度；反演溫度最高，河流中有含有一定的沙粒，使其在熱紅外波段有較高的反射率，反演溫度很高，相較之下，水庫(kù)的溫度就比較低，因?yàn)樗畮?kù)中含有的雜質(zhì)比較小；反映的雪地溫度高于0度，但根據(jù)常識(shí)知，雪地的溫度低于0度，這是由于傳感器接受到的溫度受大氣影響，加之模擬過(guò)程中有誤差，使得反演溫度存在一定的差別。存在問(wèn)題

18、與解決辦法1、 操作過(guò)程中由于對(duì)操作的原理不是很理解，導(dǎo)致操作的過(guò)程中出現(xiàn)過(guò)錯(cuò)誤，也影響到操作的速度。2、 影像比較大，而地物在ENVI中的辨別不是很清楚，處理的過(guò)程中遇到過(guò)一困難。總結(jié)通過(guò)本次上機(jī)操作，基本上理解了NDVI的實(shí)現(xiàn)過(guò)程以及其原理，理解了地表反射率和溫度的反演之間的關(guān)系。利用遙感影像這樣的處理技術(shù)，可以通過(guò)NDVI幫助我們實(shí)現(xiàn)對(duì)研究區(qū)域表面的植被覆蓋量的相關(guān)研究，也有利于實(shí)際的應(yīng)用。影像幾何精糾正1 .深入理解影像幾何精糾正的原理2 .學(xué)會(huì)使用影像對(duì)影像的幾何精糾正方法和具體操作步驟1 .掃描地形圖（寧夏中衛(wèi)地區(qū)1:25萬(wàn)104811.img）進(jìn)行幾何精糾正（包括投影參數(shù)、單位的

19、調(diào)整將選定參考點(diǎn)保存）。2 .利用糾正好的全色波段高分辨率影像完成同景多光譜影像的幾何精糾正。1 .掃描地形圖（寧夏中衛(wèi)地區(qū)1:25萬(wàn)104811.img）進(jìn)行幾何精糾正（包括投影參數(shù)、單位的調(diào)整將選定參考點(diǎn)保存）。2 .利用糾正好的全色波段高分辨率影像完成同景多光譜影像的幾何精糾正數(shù)據(jù)準(zhǔn)備ERDASImagine教學(xué)數(shù)據(jù)：1. 寧夏中衛(wèi)地區(qū)1:25萬(wàn)地形圖一幅（掃描）2. 已經(jīng)糾正的ALOS全色波段影像：panWuhai.img3. 待糾正的ALOS多光譜影像：MsWuhai.img操作方法及過(guò)程1、 掃描地形圖的幾何精糾正加載實(shí)習(xí)數(shù)據(jù)104811.tif。在ENVI中自定義該坐標(biāo)系統(tǒng)：在主

20、菜單里map列選項(xiàng)中選擇CustomizeMapprojections,Scalefactor里參數(shù)值改為1。打開(kāi)工具M(jìn)ap->registration->selectGCPS：imagetomap,在彈出的對(duì)話框中，設(shè)置地圖投影等信息，之后，會(huì)出現(xiàn)GroundControlPointsSelection窗口。選擇控制點(diǎn)糾正地形圖選擇options->warpfile，選擇待糾正的地形圖文件，在彈出的窗口中將顯示地形圖的投影、M辨率等地理信息。2、 影像對(duì)影像的幾何精糾正由于影像panwuhai.img和mswuhai.img投影坐標(biāo)系統(tǒng)不一致，在幾何糾正前，對(duì)待糾正影像ms

21、wuhai.img進(jìn)行投影轉(zhuǎn)換。選擇工具M(jìn)ap->registration->selectGCPS：imagetoimage,在彈出的對(duì)話框中選擇基準(zhǔn)影像和待糾正影像之后，開(kāi)始選擇控制點(diǎn)。把控制點(diǎn)保存為二進(jìn)制文件。幾何精糾正選擇options->warpfile,選擇待糾正的影像文件，在彈出的窗口中將顯示影像的投影、分卜率等地理信息。4）觀測(cè)影像幾何糾正的效果首先，打開(kāi)全色波段影像和糾正后的影像，點(diǎn)擊主圖像窗口的Tools>Swipe對(duì)圖像進(jìn)行卷簾操作。結(jié)果與分析掃描地形圖的幾何精糾正卜地形圖控制點(diǎn)分布項(xiàng)滬#工控制點(diǎn)坐標(biāo)E3騫也Xf.arpX3PIFfr&rXE

22、rr*rY171S.0031600360030225936.0551302.16610.0551-008390.91906.00228100982DO7M.O09S18S44T9Q.2098-0135620980*4003.004416.00149Q.0D1315.001490.021315.172f0.02420.172S0.鈍+45的002709CO9：16£L006皮00i162O991.3766-01413-0.621404273.CO1105.00156L.004彌0015$LG1快4皈44710.01990,44710.十3950.001109,CO1483.00495.

23、001483.04249572660.0429-027340,仃*5379.00412001SIT.001236001817.20111236696E020176963.粉5601,004300.001869.001280.00188S.tfnrtl279.500e-0.1293-0.49920,用上的19U口68920014B3.0019290014電11的192879品。1155PS03I0.10+4176.005381.CO1529.001553.00152$,黃32155346T<-00168046740,11+2151.00648S.001038.00183300103842鬟

24、2一篦打342430.60010.12+5444.007534.00182600210300182S.196552103.0255-00】4£02550.1342313一00TOTS.01OTT.00lOTTOO1O7&.60321977.58豪-03967口56890.m,3906加T2S1.C01459.OD201T.0014m另37EZU169煙一口1521一口0Z06015+3787007S0S.001429.00210500£42911212105,32110.1121032170,分析：總共采集控制點(diǎn)15個(gè)，總體誤差0.3971單精度誤差最大值0.811

25、3,最小值0.0293控制點(diǎn)的采集符合處理要求，采集點(diǎn)較合適。待正影像的控制點(diǎn)分布：卷簾效果分析：進(jìn)行卷簾操作的過(guò)程中，兩個(gè)影像之間的連接處沒(méi)有明顯跳躍性，銜接比較自然，說(shuō)日幾何精糾正的過(guò)程沒(méi)有出現(xiàn)明顯差錯(cuò)，符合操作要求。存在問(wèn)題與解決辦法1、 控制點(diǎn)的選取點(diǎn)只有15個(gè)，分布也不是很均勻。2、 控制點(diǎn)的選取過(guò)程中，特別是在超過(guò)9個(gè)點(diǎn)之后，總體誤差和單點(diǎn)誤差特別不好控制，花費(fèi)時(shí)間比較長(zhǎng)。為控制總體誤差和單點(diǎn)誤差，適當(dāng)減少了部分誤差很大的點(diǎn)，將誤差較小的但還不符合要求的點(diǎn)，通過(guò)update操作對(duì)點(diǎn)進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整，以符合數(shù)據(jù)點(diǎn)采集要求。3、前期的卷簾操作，圖像出現(xiàn)的跳動(dòng)比較明顯，原因在于之間幾何糾正

26、不是很好，通過(guò)重新對(duì)原影像進(jìn)行幾何糾正操作。總結(jié)1、 控制點(diǎn)選取時(shí)因操作不熟練，重復(fù)操作較多，費(fèi)時(shí)很長(zhǎng)，應(yīng)進(jìn)一步熟悉各基本操作。2、 通過(guò)本次實(shí)習(xí)對(duì)幾何精糾正的理解更透徹，有自己的思維過(guò)程。學(xué)會(huì)了幾何精糾正的基本操作。3、 通過(guò)問(wèn)老師和同學(xué)的幫助，在本次實(shí)習(xí)中，完成了基本操作，進(jìn)一步明白部分理論知識(shí)，達(dá)到了預(yù)定的目標(biāo)。今后的學(xué)習(xí)中需要將理論知識(shí)同軟件操作進(jìn)一步熟悉和更好的結(jié)合。Landsat影像數(shù)據(jù)下載、導(dǎo)入、目視解譯與分析1 .學(xué)會(huì)在美國(guó)NASA/USGS網(wǎng)上進(jìn)行Landsat衛(wèi)星影像的檢索和下載，認(rèn)識(shí)影像名編號(hào)意義。2.初步掌握ENVI/IDL影像處理軟件的使用方法，熟悉軟件的用戶(hù)界面、功

27、能模塊，掌握基本功能的使用。復(fù)習(xí)遙感導(dǎo)論課程中的遙感影像目視解譯環(huán)節(jié)，選擇自己熟悉的地區(qū)，進(jìn)行LandsatTM/ETM+影像的目視解譯。實(shí)習(xí)內(nèi)容1、課前準(zhǔn)備：根據(jù)自己感興趣的地區(qū)，下載一景LandsatTM/ETM+影像。2、將單波段分別添加在ENVI中(采用file|openimagefile工具，注意在添加波段數(shù)據(jù)時(shí)，熱紅外波段影像應(yīng)另存為一個(gè)文件)3、利用Basictools|layerstscking視窗選擇多波段影像進(jìn)行添加，在available中選擇剛才添加的影像，選擇RGBcolor分別選取4、3、2和7、4、2波段組合進(jìn)行彩色合成，此時(shí)，可以再打開(kāi)一個(gè)視窗(newdispla

28、y)觀察地物的色調(diào)變化。列表說(shuō)明上述地物分別在兩種波段組合下的顏色特征。4、查詢(xún)并記錄影像文件的基本信息、投影信息，以及各個(gè)波段直方圖信息。5、將影像縮小、放大、漫游工具識(shí)別影像中的土地利用/土地覆蓋類(lèi)型，可能的土地利用/土地覆蓋類(lèi)型包括：(1)耕地farmland(8)公路/鐵路roadorrailway(2)草地grassland(9)河流stream(3)裸地barrenland(10)水庫(kù)reservoir(4)森林forest(11)冰雪iceandsnow城鎮(zhèn)居民地town(12)云cloud(6)農(nóng)村居民地village(13)陰影shadow沙漠desert6、利用loadRG

29、B將圖像顯示，后用視窗中的光譜剖面工具，提取上述地物在不同波段的數(shù)值(DigitalNumber,DN);要求針對(duì)影像中的6種地物至少各采集10個(gè)樣本，取平均值，做光譜剖面圖，分析不同地物的灰度值隨波段變化的特點(diǎn)。將光譜剖面數(shù)據(jù)保存為文本文件。7、利用步驟6所得數(shù)據(jù)完成每種地物的樣本特征光譜統(tǒng)計(jì)表(附后，采用Excel數(shù)據(jù)分析工具)8、采用Excel打開(kāi)步驟4生成的數(shù)據(jù)文件，從TM/ETM+1、2、3、4、5、7中任取兩個(gè)波段的數(shù)據(jù)，做出散點(diǎn)圖，分析上述不同地物在光譜空間中的分布特征(注意要在同一坐標(biāo)系當(dāng)中使用不同的符號(hào)表示不同的地表覆蓋類(lèi)型)。9、從可見(jiàn)光/近紅外的6個(gè)波段影像中選取512X

30、512子區(qū)并保存，對(duì)影像進(jìn)行分析，說(shuō)明子區(qū)影像直方圖與原影像直方圖的差異，并分析子區(qū)影像的基本特征。重新計(jì)算原影像統(tǒng)計(jì)特征值，注意觀察記錄結(jié)果的變化。基本原理數(shù)據(jù)準(zhǔn)備一景Landsat4號(hào)星衡陽(yáng)地區(qū)TM/ETM+影像LT41230411989042XXX02操作方法及過(guò)程1、TM影像的加載。通過(guò)ENVI主菜單中file菜單中的openimagelife選項(xiàng)，將解壓的衡陽(yáng)地區(qū)TM/ETM+影彳象LT41230411989042XXX02的7個(gè)波段的影像一次加載在到AvailableBandsList中。在通過(guò)basictool菜單中的layerstacking選項(xiàng)，依次加載1、2、3、4、5、7

31、波段進(jìn)行組合，生成一個(gè)多光譜文件，命名衡陽(yáng)。同上，熱紅外波段單獨(dú)存為一個(gè)文件。2、加載視窗。對(duì)生成的衡陽(yáng)的文件，分別用4、3、2和7、4、2波段組合進(jìn)行假彩色合成，加載到影像顯示窗口。3、LinkDisplays命令的熟悉。對(duì)打開(kāi)的兩個(gè)不同波段合成的影像的顯示窗口，用LinkDisplays命令聯(lián)系兩個(gè)窗體，對(duì)比分析不同假彩色合成的效果。【圖一】4、查詢(xún)并記錄影像文件的基本信息、投影信息，以及各個(gè)波段直方圖信息。選才ibasictoolsstatistics|computerstatistics選項(xiàng)，可查看加載文件影像的詳細(xì)信息。同時(shí)，也可生成直方怎【圖二】5、繪制光譜剖面圖。通過(guò)Tools|

32、Profiles|ZProfile(Spectrum)命令，在SpectralPro巾le窗口中，點(diǎn)擊Option|CollectSpectra,分別選擇樣本居民區(qū)農(nóng)田森林河流冰川山地，收集DN值，每種地物至少10個(gè)采樣點(diǎn)。6、利用Excel分析光譜信息。利用前面步驟中的光譜數(shù)據(jù)用Excel作出第二五波段散點(diǎn)圖。7、選取512X512子區(qū)。步驟Basictools|resizedata|Spatialsubset|image。在sampleslines中分別輸入512,獲取影像，并且計(jì)算影像直方圖信息。結(jié)果與分析1、4、3、2和7、4、2波段組合進(jìn)行彩色合成觀察地物的色調(diào)變化。如【圖一】、【表

33、一】【圖一】©*1國(guó)1*>*“&*71。黎孫1_3019的0找1_-亭.回-丁困上幽而修的71。墟JWl_dtL19WO2U_-口回【表一】farmlandstreamtownreservoirforest432波段紅色淡藍(lán)色淡藍(lán)色墨綠色紅色742波段綠色徐藍(lán)色紫紅色徐藍(lán)色綠色2、【直方圖】JSMictietRMultEW6eiIa*1Dfl.Z1o"Qt口V口山已日口】口1河門(mén)"口Hriid匕.Ki出比d日0D口*：hlmt：qlTXm«M«rsEHvi刃工我國(guó)sa用'的阻Di.ms：FullScene(55.4口后.a

34、wlpoints)M27769sImlaD后d5M2111230oXMsi23456ftddddddtrtnnnnsn占B?s日目目B日Hoah5300145922.129627321684072771299&3d38e477£651B2&Stdev356口3白虧畤IS07436ISSS4159194勺口"355百白31i之22?23H彩U3、H工事七X上修上BandLDNNpeaTst&lPeseeiAtAeePet1694L0411S941G4130E76030576Dtown250r卡生變演_I二總題200fjWJT鄧ijX:3568Y:574

35、JX；3559Y：&741:-.,.IOD|K50Ll?c6i3YH£9oL.34BanctNumberZ50i?七1日XM10200也打5rY：29ZX：41OFJC次150v10050BandNumber前富口IpBJ»波段4forestNumberBandNumtcrBand忖umt追rSandMumtwr地物類(lèi)型：城鎮(zhèn)【地物光譜剖面圖】375«rivervillageforestshadowtown4Y：l9MshadowY；2O4JreservoirX：5O96Y:172X:印臼X152*31丫：1的lx：3aZ2JSC3921ri2d汨口EJX

36、：551:10.450.520.52-0.600.63-0.690.76-0.901.55-1.752.08-2.35單變量統(tǒng)計(jì)均值86.235.235.829.74126.3標(biāo)準(zhǔn)差2.0976181.0327961.5491932.8303916.7164814.547282h差4.41.0666672.48.0111145.1111120.67778最小值893738345235叼:值833434263422協(xié)方差矩陣13.9621.160.9630.140.942.164-2.840.762.747.215-5.32.47.715.840.67-1.562.045.769.0925.71

37、8.61相關(guān)系數(shù)矩陣1120.594942130.0478690.65277814-0.53150.2888750.69431415-0.417990.3844260.8222440.92347817-0.181720.4826380.9084950.7847350.9349681河流地物類(lèi)型：波段號(hào)：1234570.45-0.520.52-0.600.63-0.690.76-0.901.55-1.752.08-2.35單變量統(tǒng)計(jì)均值80.436.538.322.610.26.5標(biāo)準(zhǔn)差1.5776210.849837.08232730.5163981.2292731.080123h差2.488

38、8890.7222220.6777780.2666671.5111111.166667最小值7835372295叼:值83384023129協(xié)方差矩陣12.2420.40.6530.580.550.6140.26-0.10.020.2450.620.20.140.081.367-0.60.15-0.15-0.30.51.05相關(guān)系數(shù)矩陣11|2n0.331497130.496180.873456140.354604-0.253180.052271150.3552210.2127180.1537070.14002817I-0.391230.181568-0.18743-0.597610.4184

39、141地物類(lèi)型：農(nóng)村波段號(hào)：123457:0.450.520.52-0.600.63-0.690.76-0.901.55-1.752.08-2.35單變量統(tǒng)計(jì)均值80.634.838.241.463.334.6標(biāo)準(zhǔn)差1.0749680.9189371.9888582.6331226.8645633.921451力差1.1555560.8444443.9555566.93333347.1222215.37778最小值793334385529叼:值823641477442協(xié)方差矩陣1一1.0420.620.7630.981.243.5641.060.881.526.2453.020.463.144

40、.0842.4171.940.822.081.9623.0213.84相關(guān)系數(shù)矩陣1120.69737813-0.5093130.753859140.4160990.4040950.322497150.4547330.0810250.2555470.250804170.5113490.2528360.2963260.2109090.9501741地物類(lèi)型：森林波段號(hào)：1234157F0.45-0.520.52-0.600.63-0.690.76-0.901.55-1.752.08-2.35單變量統(tǒng)計(jì)均值64.726.424.453.358.824標(biāo)準(zhǔn)差1.8885621.7378801.776

41、3884.7387296.6466373.464102力差3.5666671.3777783.15555622.4555644.1777812最小值6212422474619最大值682826616928協(xié)方差矩陣13.2121.721.2432.121.242.8441.092.28-1.4220.2157.144.888.488.7639.7672.41.94.611810.8相關(guān)系數(shù)矩陣112二0.862115130.7021410.660772140.1353290.45545-0.18743150.6320080.6950020.7980190.3090281710.4076120.

42、5191950.830590.0676870.8686351地物類(lèi)型：水庫(kù)波段號(hào)：1234J570.45-0.520.52-0.600.63-0.690.76-0.901.55-1.752.08-2.35單變量統(tǒng)計(jì)均值70.627.920.91310.25.3標(biāo)準(zhǔn)差1.8378731.4491381.7288401.6329932.0439611.494434力差3.3777782.12.9888892.6666674.1777782.233333最小值6727191283最大值73312417157協(xié)方差矩陣13.0421.061.8931.561.992.6941.51.42.12.450.881.322.222.73.7671.