R:Bnd,c:Band4,B:I Band 1):bhtmre.回 注意他们的颜色 植被红色(red) 水体蓝色(blue) 裸露地-cyan 岩石-黄色(yellow 感兴趣于 选取窗口 在此可以选择点，线，面， 椭圆等 图3 (④)当四个地物感兴趣选定结束以后，在O1 tools(感兴趣选择)工具环境中按住Ct1健分别点击植被，水体，裸露地，岩石选 译四中地物，然后点击5tats进行感兴区域相关统计.结果看图4 × Y 这个是四种地物感 性区域平均值微 来的曲线 这是某种选择地物 成性风域相关统 特征，最大，最小，平 ○ 围醇
(4)当四个地物感兴趣选定结束以后,在 ROI tools(感兴趣选择)工具环境中按住 Ctrl 键分别点击植被,水体,裸露地,岩石选 择四中地物,然后点击 Stats 进行感兴区域相关统计.结果看图 4. 注意他们的颜色, 植被_红色(red) 水体_蓝色(blue) 裸露地-cyan 岩石-黄色(yellow) 在此可以选择点,线,面,矩 形,椭圆等 感兴趣于 选取窗口 图(3) 这 个 是四 种地 物 感 性 区 域平 均值 做 出 来的曲线, 这 是 某种 选择 地 物 感 性 区域 相关 统 计 特 征 ,最 大, 最小 , 平 均,平均差 图 4
(4)在第三步骤的基础上打开记事本，分别选择各种地物的主要统计特征，见图5，然后把他们复制到记事本，以便以后进行统 计分析和绘制曲线.然后记事本文件起名保存(spacral.txt). 喜善 图5 (④在ECCEL软件里打开s即 xt文件，然后在此进行光谱曲线的绘制 4.实验结果与分析 在EXCCEL软件里打开spacral.txt文件，光谱曲线的绘制结果看下图. 内容包括：学生根趣自己做的实验，对典型地物（植被、水体、禄岩等）类型的波谱特征与遥感影像的对比分析，不同 地物光谱差异的影响因素分析 w 对四种地物的平均的 7611851.27 meam进行整理作出 光曲线图 :9 图6 5.实验总结 在实验原理，方法，结果，结论等方面对本次实验进行总结
(4)在第三步骤的基础上打开记事本,分别选择各种地物的主要统计特征,见图 5,然后把他们复制到记事本,以便以后进行统 计分析和绘制曲线.然后记事本文件起名保存(spacral. txt). 图 5 (4) 在 EXCCEL 软件里打开 spacral.txt 文件,然后在此进行光谱曲线的绘制. 4.实验结果与分析 在 EXCCEL 软件里打开 spacral.txt 文件,光谱曲线的绘制结果看下图. 内容包括：学生根据自己做的实验,对典型地物（植被、水体、裸岩等）类型的波谱特征与遥感影像的对比分析，不同 地物光谱差异的影响因素分析。 5.实验总结 在实验原理,方法,结果,结论等方面对本次实验进行总结. 对 四 种地 物的 平均 值 (mean) 进行整 理作出 光谱曲线图 图 6
3.图像分类方法比较 1.原理与方法 图象分类需要根据图像质量进行相应的预处理（包口辐射校正，几何校正，增强处理等）。另要结合多学科专业知识。因 此该实验又为本科综合性实验。在应用遥感技术解决实际问恩时常常需要根据地物的特征进行归类，有时还要制成专题图并 量算面积，例如土地利用调查、士壤调查等等，这一工作称为分类。 遥感图像计算机分类是基于数字图像中所反映的同类地物的光谱相似性和异类地物的光谱差异性进行的。 遥感图象的计算机分类基本过程 1)首先 确遥感图象分类的目的及其需要解决的问愿，在此基础上根据应用目的途取特定区域的遥感数字图多 (2)根据研究区域，收集与分析地面参考信息与有关数据，进行辐射纠正和几何纠正 (3)对图象分类方法进行比较研究，选择适合的图象分类方法和算法，制定分类系统，确定分类类别 (4)找出代表这些类别的统计特征 (5)监督分类，非监督分类的不同情况 (6)对遥感图象中各像素进行分类 (7)分类精度检查 (8)对判别分析的结构进行统计检验 目前比较为成熟的是ISODATA、K-Mean和链状方法等。遥感影像的非监督分类一般包括以下6个步 骤，如图2所示遥感影像的监督分类一般包括以下6个步骤，如图2所示： 影像分析 类定义特征判别 ISODATA 分类器选择： K-Mean 其他 样本选择 最大似然 是小距离 影像分类 分类器洗择， 马氏距离 神经网络 影像分类 持向量机 类别定义类别合并 其他 分类后处理 分类后处理 结果验证 结果验证 图1遥感彩像的非监督分类 图2，遥感形像的监督分类 2.实验仪器 ●学生实习机房 。图象处理软件(VI4.5) ●器成影像 3.实验日的 上、掌捏对TW影像的预处
3.图像分类方法比较 1.原理与方法 图象分类需要根据图像质量进行相应的预处理(包口辐射校正,几何校正,增强处理等)。另要结合多学科专业知识。因 此该实验又为本科综合性实验。在应用遥感技术解决实际问题时常常需要根据地物的特征进行归类,有时还要制成专题图并 量算面积,例如土地利用调查、士壤调查等等,这一工作称为分类。 遥感图像计算机分类是基于数字图像中所反映的同类地物的光谱相似性和异类地物的光谱差异性进行的。 ⚫ 遥感图象的计算机分类基本过程 （1）首先明确遥感图象分类的目的及其需要解决的问题，在此基础上根据应用目的选取特定区域的遥感数字图象 （2）根据研究区域，收集与分析地面参考信息与有关数据，进行辐射纠正和几何纠正 （3）对图象分类方法进行比较研究，选择适合的图象分类方法和算法，制定分类系统，确定分类类别 （4）找出代表这些类别的统计特征 （5）监督分类，非监督分类的不同情况 （6）对遥感图象中各像素进行分类 （7）分类精度检查 （8）对判别分析的结构进行统计检验 目前比较为成熟的是 ISODATA、K-Mean 和链状方法等。遥感影像的非监督分类一般包括以下 6 个步 骤,如图 2 所示.遥感影像的监督分类一般包括以下 6 个步骤，如图 2 所示： 图 1 .遥感影像的非监督分类 图 2 .遥感影像的监督分类 2.实验仪器 ⚫ 学生实习机房 ⚫ 图象处理软件（ENVI4.5） ⚫ 遥感影像 3.实验目的 1、 掌握对 TM 影像的预处理