遥感实验综合报告。
2023年秋季学期）
遥感软件应用。
年级 2012级。
专业地理科学普通类
姓名。学号。
ps:因为题是在机房电脑做的题是用自己的电脑做的，所以截图略有不一样。
一、实验1中的can_图像是什么影像？包含哪几个波段，各自的中心波长是多少？
答：该图像是landsat tm 影像；包含 tm band 1, tm band 2, tm band 3, tm band 4, tm band 5, tm band 7 6个波段；中心波长是（0.485000, 0.
560000, 0.660000, 0.830000, 1.
650000, 2.215000,）；
二、根据感兴趣区can_文件对can_图像进行裁剪后，各波段最大、最小、平均值和标准差是多少？
1）加载can_ 图像。
2）加载can_ 图像的感兴趣区can_ 文件。
3）点击感兴趣区名，然后点击“stats”，4）即出现roi statistics result 窗口（如下图）。
三、在图像can_ 上，提取植被、裸地、河流、城市等典型地物光谱，制作反射光谱曲线图。说明在r3g2b1、r4g3b2 彩色合成处理后的该图像中主要地物呈现的颜色。
答：（1）从主影像显示窗口菜单栏中，选择tools→profile→z profile
将会打开一个绘制窗口，任意选择一种彩色合成处理在图像上依次选择植被，裸地，河。
流，城市。将在窗口**现地物光谱（如下图）
r3g2b1 彩色合成处理后植被：深绿色裸地：棕黄色城市：浅蓝色河流：青黑色。
r4g3b2 彩色合成处理后植被：棕红色裸地：土灰色城市：灰蓝色河流：深红色。
四、计算tm影像bldr_的ndvi，整个图像ndvi平均值是多少？将ndvi图像按密度分割方法进行分级表示，并输出处理后的图像。
1）打开实验tm 影像：can_
2）在主菜单“transform”下选择“ndvi”;
3)在弹出“ndvi calculation parameters”窗口，可以按内存输出，或者在enter output filename中点击“choose”,选择存储路径输出到数据文件夹，之后点击”ok”.
4)在可用波段列表中打开ndvi 灰度图像，在主图像窗口tools 中，选择color mapping 的envicolor table,进行伪彩色显示（见下图）。
5）在住菜单basic tools 中选择statistica compute statestics,计算整幅图像ndvi 的统计值。结果如下：
1. 打开实验tm影像：“can_选择第3波段，灰度显示，点击load。
2. 在主图像窗口，选择overlay > density slice.
将出现density slice 对话框，在“defined density slice ranges” 下列有八个系统默认范围。这些范围由滚动窗口计算的最小值和最大值来限定，并显。
示在“min” 和“max” 文本框中。
3. 通过选择对话框时底部“windows” 旁所需要的复选框，来选择是否将。
密度分割颜色应用到图像窗口、滚动窗口或这两个窗口。
4． 点击“apply” ，将系统默认的范围和颜色应用于图像上。
五、如何运用监督分类方法对can_图像进行土地利用分类，说明分类步骤，给出分类结果图和混淆矩阵。
答：（1）打开envi，加载图像can_选择r5g4b3 彩色合成处理效果，在主图像窗口点击load rgb。在主图像窗口中，点击qverlay→region of interest。
出现感兴趣区对话框roi tool。
见下图。2）在各个图像窗口中的相应位置可绘制出多边形，该多边形代表了新创建的感兴趣区。在roiname 下更改类型名称，在color 下更改颜色。
点击new region 添加新的感兴趣区，重复上述操作，如下图。 在roi tool 对话框file，选择s**e rois，将已建立的感兴趣区的文件存储到文件夹中。
3)为查看所建立感兴趣区是否可作为分类的训练区，可以对感兴趣区波谱分离性进行分析。roitool 对话框中options→computer roi separability，将感兴趣区各类波谱的可分离性，给出报告参数，如下图。若参数大于1.
9 侧说明分离性好，参数过低（小于1）则可考虑将其合并为一个感兴趣区。
4）波段的可分离统计：在主菜单上选择classification→supervised→maximum likelihood，5）得出分类结果图，如图。
6）使用注记功能添加分类图例，从主图像窗口中选择overla→annotation.
选择object→map key，在影响上添加分类的图例。在map key 对话框中点击edit map key items更改所需的参数，修改图例的显示属性，如图。
7）在显示窗口中，使用鼠标左键并拖拽图例，在合适的位置上放置，右键单击锁定图例位置。选择 object→text，在影响上添加题目，并更改所需的参数，修改图例的显示属性，得到分类结果图如图。
8）选择classicfication→post classification→confusionmatrix→method
9）加载can tm-验证。roi
10）使用mstch classes parameter 对话框，把两幅影像中的相应类进行匹配，点击ok.
11）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。即得到混淆矩阵（如下图）确定误差**。
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