地理实验综合
报告
软件系统测试报告下载sgs报告如何下载关于路面塌陷情况报告535n,sgs报告怎么下载竣工报告下载
遥感软件应用
成绩
一、实验目的
1、 计算bldr_tm.img影像的NDVI，统计区域NDVI特征。
2、 在Landsat TM 图像can_tmr.img上，提取典型地物光谱特征曲线。
3、 使用监督分类方法对can_tmr.img图像进行分类。
二、实验准备
1、实验软件：ENVI遥感图像处理系统软件
2、实验数据：
bldr_tm.img
Landsat TM数据
can_tmr.img
Ca?on City, Colorado TM 反射率影像
三、仪器设备
电子计算机一台、ENVI 遥感图像处理系统软件一套
四、实验步骤
1、NDVI指数的计算与结果统计
（1）步骤: 打开Landsat TM影像中的bldr_tm.img，在主菜单“Transform”下选择NDVI，得到NDVI Calculation Input File窗口中，点击左下角OK键，得到NDVI Calculation Parameters窗口，在其中输入内存数据，点击OK即可。NDVI Calculation Parameters窗口如下图（图1-1）所示；在得到的可用波段列表中打开NDVI的灰度图像，（如下图1-2所示），在主图像窗口中点击Tools，选择Color Mapping中的ENVI color table，显示该图像的伪色彩。（如下图1-3所示）；在主菜单Basic Tools 中选择Statistics
分析
定性数据统计分析pdf销售业绩分析模板建筑结构震害分析销售进度分析表京东商城竞争战略分析
：NDVI即植被指数，可以通过波段的差异来分析，将不同植被的波段分出来，还可分析植被的生长状态，植被覆盖度和消除部分辐射误差等。当NDVI值为负值表示地面覆盖为云、水、雪等，对可见光高反射，0表示有岩石或裸土等，若为正值，表示有植被覆盖，且随覆盖度增大而增大。此统计图横轴为波长，纵轴为统计值，在该图像中所有值均为正值，所以有植被覆盖地表，在波段0.8——1.6长是，统计值随波长增长而变大，在0.5——0.6波段，统计值随波长增长而减小，1.6波长以后统计值亦随波长增长而减小。
2、典型地物光谱特征曲线
（1）打开Landsat TM影像中的can_tmr.img。交互式地选择和显示 X轴（水平）、Y 轴（竖直）和 Z轴（波谱）的剖面线图。这些剖面线图显示了穿过影像的横线（X） ，纵线（Y）或者波谱波段（Z）的数据值.。从主影像显示窗口菜单栏中，选择Tools—Profiles—X Profile，将会打开一个绘制窗口，该窗口将根据影像中所选择的行，绘制出一幅数据值与列号(sample number)之间的关系曲线图。（图2-1）
(2).重复上述过程，选择 Y Profile，绘制出一幅数据值与行号(line number)
之间的关系曲线图。选择 Z Profile，绘制出相应的波谱剖面线图。
图2-1
(3) 放置好这三个剖面线图窗口，以便能同时看到它们。
一个红色的十字线将从主影像窗口的顶部扩展延伸到底部，并延伸到主图像
窗口的两端。这条红线指出了垂直或者水平剖面线所对应的行或者列的位置。
(4） 在影像上移动十字线，查看这二幅影像剖面线图在新的位置上是怎样更
新显示数据的。
(5) 从每个绘制图窗口中，选择 File--Cancel，来关闭绘制图窗口。
(6) 在剖面线图窗口中，选择 File—save plot as—ASCII 文件，可将该剖面线的数据输出存储为一个文本（.txt）。
(7) 绘制多波谱
在 Spectral Profile 窗口内绘制多个相互叠加的 Z 剖面图（波谱） ，选择 Options > Collect Spectra。清除所有波谱，并只绘制当前 Z 剖面图，选择 Options > Replace Spectrum（ENVI4.2 下，选择取消 Collect Spectra） ，在 File中输出为ASCII 文件。（如图2-2）
图2-2
3、Landsat TM图像分类
（1）最大似然法分类步骤：打开实验图像can_tmr.img；在主影像窗口菜单栏中，选择Overlay--Region of Interest，出现感兴趣区对话框ROI Tool；在主影像窗口中，在相应类型位置可绘制出一个多边形，该多边形就代表了新创建的感兴趣区（如图3-1）。定义新的感兴趣区，点击new region 按钮，重复输入的过程，输入类型名称，按回车，可在ROI tool 对话框File，选择Save ROIs，将已建立的该感兴趣区文件存储到文件夹里；为查看所建立感兴趣区是否可以作为分类的训练区，可以对感兴趣区波谱分离性进行分析。ROI tool 对话框中Options 里，选择Computer ROI eparability（如图3-2）；将计算感兴趣区各类波谱的可分离性，给出报告参数，大于1.9 则说明分离性好，参数值过低（小于1）则可考虑将其合并为一个感兴趣区（图3-3）。在主菜单下选择分类器Classification-Supervised-MaximumLikelihood，对图像进行分类（图3-4）：
图3-1
图3-2
图3-3
图3-4
（2）分类结果图
1）由上可得分类结果图
图3-5
2）使用注记功能添加分类图例
1、从主影像窗口菜单栏中，选择 Overlay——Annotation（如图3-6）。
图3-6
2、选择 Object——Map Key，在影像上添加分类的图例，通过点击Annotation：Map Key 对话框中的Edit Map Key Items 按钮，更改所需的参数，修改图例的显示属性（如图3-7）
图3-7
3、在显示窗口中，使用鼠标左键点击并拖拽图例，在合适的位置上放置分类图例；
4、在影像中点击鼠标右键，锁定分类图例的位置；
5、从主影像窗口菜单栏中，选择Fiel-Save image as-image file，在对话框Output Display to ImageFile 中Output File Type-JPEG输出分类图（如图3-8）。
图3-8
图3-9
6、分类图输出（图3-10）
图3-10
3、分类后处理
（1）分类统计
1）选择Classification——Post Classification——Class Statistics，来进行统计
2）选择分类影像[memory 2]，单击OK。接着选择原始被用来分类的影像can_tmr.img，点击OK处理：
3）使用Class Selection 对话框，来选择要进行统计的类。点击Select All
Items，然后点击OK：（如图3-11）
图3-11
4）最后，在Compute Statistics Parameters 对话框中，选择要计算的统计信息，并点击Compute Statistics Parameters 对话框底部的OK 按钮，根据所选择的统计选项，几个绘图（plots）和报表（reports )就会出现在屏幕上。
（2）混淆矩阵的输出
1）选择Classification — — Post Classification — — Confusion Matrix---[method]，其中[method] 为Using Ground Truth Image：（如图4-1）
图4-1
2）选择分类影像真实图像分类，单击OK。接着选择原始被用来分类的影像[memory 2]，点击OK：（如图4-2）
图4-2
3）使用Match Classes Parameters 对话框，把两幅影像中相应的类进行匹配，点击OK（如图4-3）
图4-4
4）使用Output Result to 单选按钮，将结果输出到Memory 中，然后点击
Confusion Matrix Parameters 对话框中的OK 按钮（如图4-5）
图4-5
浙公网安备 33021202002483