遥感实习1landsat影像数据、导入、目视解译与分析
Landsat影像数据下载、导入、目视解译与分析
实习序号及题目实习一Landsat影像数据下载、导入、目视解译与分析实习人姓名张启兴专业班级及编号地信1028任课教师姓名刘勇实习指导教师姓名实习地点榆中校区实验楼A109实习日期时间2012年11月01日实习目的一．学会使用美国NASA/USGS网上下载工具进行Landsat卫星影像的检索和下载。
二．初步掌握ERDAS IMGAINE影像处理软件的使用方法，熟悉软件的用户界面、功能模块。
三.复习遥感导论课程中的遥感影像目视解译环节，选择自己熟悉的地区，进行Landsat TM/ETM+影像的目视解译实习内容(1)根据自己感兴趣的地区，下载一景Landsat TM/ETM+影像a.使用网络浏览器（Internet Explorer，Mozilla Firefox，建议使用Google Chrome）访问如下地址：.b.进入USGS Global Visualization Viewer视图，设置Landsat TM/ETM+数据检索的传感器类型、地理坐标范围，和时段。
c.l针对选择好的卫星影像，从视窗左侧Scene Information信息栏目中观察其获取时相、云量特征。
d.l用视窗左下角的按钮工具将确定要使用的影像添加（add）到待下载数据列表当中，确认数据可以下载以后（download由灰变黑）选择下载操作。
e.l建立个人注册帐号，并登录l开始数据下载l利用解压缩软件winrar将下载的影像数据压缩包释放开来l进入压缩包文件目录，观察文件组成。
l简要描述压缩包文件目录中两个txt文件和一个gtf文件中的内容（均可以文本文件编辑器打开）。
l不要使用2003年5月30日以后的Landsat7ETM+影像数据，以避免SLC问题的困扰。
(2)以多波段组合方式将GeoTIFF格式的Landsat TM/ETM+原始数据转换为envi标准格式在用Basical tools|Layer Stack工具，注意在Layer stack对话框的输入文件按钮中将文件类型从系统默认的.img改为.tif，热红外波段影像应另存为一个文件）。
遥感影像实习报告
实习报告：遥感影像处理与应用一、实习目的本次遥感影像实习旨在通过理论学习和实际操作，使学生掌握遥感影像的基本处理方法，提高对遥感影像的解译和分析能力，并为实际应用遥感影像提供技术支持。
实习内容包括遥感影像的预处理、裁剪、解译、分类和专题图制作等。
二、实习内容（一）遥感影像预处理1. 辐射校正：在ENVI软件中，对下载的原始遥感影像进行传感器校正、大气校正、太阳高度及地形校正等辐射校正处理，使遥感影像的辐射特性更加真实反映地物实际情况。
2. 几何校正：根据实习所用的遥感影像坐标系，选取相应的控制点，利用ENVI软件进行几何校正，纠正图像坐标系变形，提高遥感影像的地理精度。
（二）遥感影像裁剪利用ENVI软件的感兴趣区域（ROI）功能，选取实习区域范围，将预处理后的遥感影像进行裁剪，去除无关区域，提高后续处理和分析的效率。
（三）遥感影像解译根据《土地利用现状分类-GB2007》标准，对实习区域内的遥感影像地物进行初步目视解译，划分地物类别，为后续分类和专题图制作奠定基础。
（四）遥感影像分类1. 选择合适的光谱特征和纹理特征，利用ENVI软件的面向对象分类模块，对实习区域内的遥感影像进行分类。
2. 针对不同地物类别，设置规则集参数，进行分类处理，得到实习区域的土地利用类型分布。
（五）遥感影像专题图制作根据分类结果，利用ENVI软件将不同土地利用类型赋予不同的颜色，制作土地利用现状分类专题图，直观展示实习区域的土地利用状况。
三、实习成果与分析通过本次实习，我们成功完成了遥感影像的预处理、裁剪、解译、分类和专题图制作等任务。
分类结果较为准确地反映了实习区域的土地利用现状，为后续遥感影像在土地资源调查、环境监测等领域的应用提供了数据支持。
实习过程中，我们学会了使用ENVI软件进行遥感影像处理，掌握了面向对象分类方法，提高了对遥感影像的分析和解译能力。
同时，我们也认识到遥感影像处理和分析在实际应用中需要注意的问题，如数据质量、分类精度等。
遥感影像数据实习报告
一、实习背景随着遥感技术的不断发展，遥感影像数据在资源调查、环境监测、城市规划等领域发挥着越来越重要的作用。
为了使同学们更好地掌握遥感影像数据处理方法，提高实际操作能力，本次实习课程以遥感影像数据为研究对象，通过实践操作，使学生了解遥感影像数据的处理流程，掌握遥感影像处理软件的使用方法。
二、实习目的1. 熟悉遥感影像数据的处理流程；2. 掌握遥感影像处理软件（如ENVI、ArcGIS等）的使用方法；3. 学会遥感影像数据的预处理、增强、分类等基本操作；4. 培养学生独立解决问题的能力，提高实际操作水平。
三、实习内容1. 遥感影像数据预处理遥感影像数据预处理是遥感影像处理的基础，主要包括辐射校正、几何校正、大气校正等。
（1）辐射校正：通过对遥感影像进行辐射校正，消除传感器噪声、大气辐射等因素对影像的影响，提高影像质量。
（2）几何校正：通过对遥感影像进行几何校正，消除由于传感器倾斜、地球曲率等因素引起的几何畸变，使影像与实际地理坐标相对应。
（3）大气校正：通过对遥感影像进行大气校正，消除大气对遥感影像的影响，提高影像的清晰度。
2. 遥感影像数据增强遥感影像数据增强是提高遥感影像质量的重要手段，主要包括对比度增强、锐化、滤波等。
（1）对比度增强：通过对遥感影像进行对比度增强，使影像中地物特征更加明显，便于后续处理。
（2）锐化：通过对遥感影像进行锐化处理，使影像中的地物边缘更加清晰，提高影像的视觉效果。
（3）滤波：通过对遥感影像进行滤波处理，消除影像中的噪声，提高影像质量。
3. 遥感影像数据分类遥感影像数据分类是将遥感影像中的地物进行分类，提取所需信息的过程。
常用的分类方法有监督分类、非监督分类等。
（1）监督分类：根据已知的地物特征，建立分类模型，对遥感影像进行分类。
（2）非监督分类：根据遥感影像自身特征，自动将遥感影像进行分类。
四、实习步骤1. 收集遥感影像数据：从遥感影像数据库中下载或获取所需的遥感影像数据。
遥感影像的实习报告
实习报告：遥感影像处理与分析实践一、实习目的与要求本次遥感影像实习旨在让学生掌握遥感影像的基本处理方法、分析技巧以及应用遥感影像进行地物分类和信息提取的能力。
实习要求学生熟练使用遥感影像处理软件，如ENVI、ArcGIS等，了解遥感影像的辐射特性和几何特性，掌握遥感影像的预处理、增强、分类和信息提取等基本技能。
二、实习内容与过程1. 遥感影像预处理在ENVI软件中，我们对下载的原始遥感影像进行了辐射校正和几何校正。
辐射校正主要包括传感器校正、大气校正、太阳高度及地形校正，以消除遥感影像中的辐射误差。
几何校正则是为了纠正图像中的几何变形，我们选取了UTMWGS84坐标系作为遥感影像的坐标系。
2. 遥感影像裁剪为了便于分析，我们使用ENVI软件的感兴趣区域（ROI）功能，选取了实习所用的区域范围，并将遥感影像进行裁剪。
裁剪后的影像更加清晰，便于后续的分析和处理。
3. 遥感影像增强在ENVI软件中，我们对裁剪后的遥感影像进行了对比度增强和色彩平衡处理，以突出地物的细节信息和纹理特征。
增强处理后的影像更加直观，便于地物的识别和分类。
4. 遥感影像分类利用ENVI软件的监督分类模块，我们选取了训练样本，对遥感影像进行了分类。
分类过程中，我们根据实际地物特征，选择了合适的波段组合和分类算法。
分类结果较好地反映了实习区域的地物分布状况。
5. 地物信息提取与分析通过对分类结果的分析，我们提取了实习区域的地物信息，包括建筑物、林地、水体等。
进一步，我们使用ArcGIS软件对提取的地物信息进行了空间分析和统计分析，探讨了地物分布的规律和特点。
三、实习成果与总结本次实习，我们成功地对实习区域的遥感影像进行了预处理、增强、分类和信息提取。
实习过程中，我们深入了解了遥感影像的处理方法和分析技巧，提高了遥感影像处理的实际操作能力。
通过实习，我们认识到遥感技术在地物监测、资源调查和环境评估等方面的重要应用价值。
总结：本次遥感影像实习让我们对遥感影像的处理和分析方法有了更深入的了解。
遥感影像数据实习报告
实习报告：遥感影像数据处理与分析一、实习目的本次遥感影像数据实习旨在通过实际操作，掌握遥感影像数据的处理、分析和应用方法，提高对遥感技术的理解和应用能力。
通过实习，要求学生能够熟练使用遥感影像处理软件，对遥感影像进行预处理、信息提取和分类，并能够根据实际需求进行遥感影像的分析和应用。
二、实习内容（一）遥感影像预处理本次实习所使用的遥感影像数据为Landsat 8卫星影像，首先需要对影像进行预处理，包括辐射定标、大气校正和地理校正等。
预处理的目的是消除遥感影像中由于大气、传感器等非目标因素引起的影响，提高影像的可用性和分析精度。
（二）遥感影像信息提取在预处理的基础上，需要对遥感影像进行信息提取，包括水体、植被、建筑用地等土地利用类型的提取。
信息提取的方法包括基于像元的分类方法和基于对象的分类方法。
通过比较不同分类方法的准确性，选择合适的分类方法进行实习任务的需求。
（三）遥感影像分类与分析对遥感影像进行分类是为了将影像中的不同地物类型进行区分，便于后续的分析和应用。
分类的方法包括监督分类、无监督分类和混合像元分解等。
在分类的基础上，可以对不同地物类型的分布、变化等进行分析，为实际应用提供依据。
（四）遥感影像应用在遥感影像分类和分析的基础上，可以进行遥感影像的应用，例如土地利用变化监测、生态环境监测等。
通过实际应用，可以进一步理解遥感影像数据的价值和应用前景。
三、实习步骤与方法（一）遥感影像预处理1. 辐射定标：将遥感影像的数字量化值（DN）转换为反射率或辐射率。
2. 大气校正：消除大气对遥感影像的影响，提高地物反射率的准确性。
3. 地理校正：纠正遥感影像的几何变形，使影像坐标与实际地理坐标对应。
（二）遥感影像信息提取1. 基于像元的分类：通过设置不同的阈值，将遥感影像中的像素分为不同的类别。
2. 基于对象的分类：利用遥感影像分割技术，将影像中的不同地物分为对象，并进行分类。
（三）遥感影像分类与分析1. 监督分类：利用已知类别的样本数据，训练分类器，对遥感影像进行分类。
遥感实习报告
一、实习背景随着遥感技术的不断发展，遥感在各个领域的应用越来越广泛。
为了更好地了解遥感技术，提高自己的实践能力，我们开展了为期两周的遥感实习。
本次实习旨在通过实际操作，掌握遥感影像处理、解译和制图等基本技能。
二、实习目的1. 熟悉遥感影像处理软件ENVI的操作，掌握遥感影像预处理、裁剪、校正等基本操作。
2. 学习遥感野外调查方法，了解野外调查的注意事项。
3. 掌握遥感影像解译技巧，根据《土地利用现状分类-GB2007》标准，对所调查区域的遥感影像地物进行初步目视解译、划分。
4. 熟练运用ENVI软件进行室内解译，进行小斑区划和数据库建立。
5. 根据遥感影像图，针对所调查区域制作土地利用现状分类专题图。
三、实习内容（一）遥感影像处理1. 遥感影像预处理：首先，我们在ENVI软件中对原始遥感图像进行预处理，包括辐射校正和几何校正。
辐射校正主要进行传感器校正、大气校正、太阳高度及地形校正。
几何校正是指纠正由系统或非系统因素引起的图像几何变形。
2. 遥感影像裁剪：根据实习要求，我们选取了金洲新区大部分地区及望城区部分区域作为本次实习的区域范围。
使用ENVI软件中感兴趣区域选取的功能，裁剪出特定的区域范围。
（二）外业建标调查1. 建立目视解译标志表：根据《土地利用现状分类-GB2007》标准，对所调查区域的遥感影像地物进行初步目视解译、划分，从而建立外业目视解译标志表。
2. 野外调查：在实习老师的指导下，我们前往实习区域进行实地调查。
调查过程中，我们详细记录了各种地物的分布情况，以及地形、地貌等信息。
（三）室内解译1. 遥感影像室内解译：运用ENVI软件，对遥感影像进行室内解译。
通过对遥感影像的分析，识别出各种地物，并进行小斑区划。
2. 数据库建立：根据室内解译结果，建立遥感影像数据库，为后续制图提供数据支持。
（四）制图1. 利用ENVI软件，根据遥感影像数据和室内解译结果，制作土地利用现状分类专题图。
2. 对专题图进行美化，包括添加图例、标题、比例尺等信息。
遥感影像实习报告
一、实习背景随着遥感技术的发展，遥感影像在地理信息、环境监测、城市规划等领域得到了广泛应用。
为了提高我们对遥感影像处理和分析的能力，我们开展了为期两周的遥感影像实习。
本次实习旨在让我们了解遥感影像的基本原理，掌握遥感影像处理软件的使用方法，并能对遥感影像进行初步的解译和分析。
二、实习内容1. 遥感影像基础知识实习期间，我们首先学习了遥感影像的基本原理，包括遥感数据的获取、处理、分析等环节。
了解了遥感影像的成像原理、成像模型、传感器类型等基本概念。
2. 遥感影像处理软件学习我们主要学习了ENVI软件的使用。
通过实习，我们掌握了以下操作：（1）数据导入与导出：学会了如何将遥感影像数据导入ENVI软件，以及如何导出处理后的影像数据。
（2）图像预处理：学会了如何对遥感影像进行辐射校正、几何校正、大气校正等预处理操作。
（3）图像增强：学会了如何对遥感影像进行对比度增强、亮度增强、锐化等增强操作。
（4）图像分类：学会了如何对遥感影像进行监督分类和非监督分类，以及如何提取地物信息。
3. 遥感影像解译与分析在实习过程中，我们对实习区域进行了遥感影像解译与分析。
主要内容包括：（1）地物识别：通过对遥感影像进行解译，识别实习区域内的主要地物类型，如水体、植被、建筑等。
（2）变化检测：对比不同时期的遥感影像，分析实习区域内的地物变化情况。
（3）专题图制作：根据遥感影像解译结果，制作实习区域的专题图，如土地利用现状图、植被覆盖度图等。
三、实习成果通过本次实习，我们取得了以下成果：1. 掌握了遥感影像处理软件ENVI的基本操作，能够对遥感影像进行预处理、增强、分类等操作。
2. 提高了遥感影像解译与分析能力，能够对实习区域内的地物进行识别和变化检测。
3. 了解了遥感技术在地理信息、环境监测、城市规划等领域的应用，为今后从事相关领域的工作奠定了基础。
四、实习体会本次遥感影像实习让我们受益匪浅。
在实习过程中，我们不仅学到了遥感影像处理和分析的基本知识，还提高了实际操作能力。
遥感目视解译实习报告
实习报告：遥感目视解译实习一、实习目的与任务本次遥感目视解译实习的目的是让我们掌握遥感影像目视解译的基本原理和方法，提高我们对遥感影像的判读和分析能力。
实习任务是对给定的遥感影像进行目视解译，识别不同地物类别，并对其进行属性编码和符号表示。
二、实习准备在实习前，我们学习了遥感影像的基本知识，包括遥感影像的获取、处理和分析方法。
我们还学习了目视解译的原理和方法，包括解译标志的识别和应用。
此外，我们还熟悉了相关软件的使用，如ENVI和MapGIS。
三、实习过程实习过程中，我们首先接收到了一组遥感影像，影像分辨率为250米。
我们首先对影像进行了预处理，包括假彩色合成和增强处理，以提高解译的准确性。
然后，我们根据先验知识和影像特征，开始进行目视解译。
我们首先观察影像的色调、颜色、阴影、形状、纹理等特征，以识别不同的地物类别。
我们发现，影像中的地物可以分为以下几类：水体、植被、建筑物、道路、田野等。
我们根据这些地物类别，对其进行了属性编码和符号表示。
在解译过程中，我们遇到了一些困难。
例如，某些地物的边界模糊，难以准确识别。
此外，某些地物的光谱特征相似，难以区分。
为了解决这些问题，我们采取了以下措施：一是增加了解译标志的识别和应用，例如根据地物的形状、纹理和阴影等特征进行判断；二是参考了相关的地理信息数据，如地形图和土地利用图等，以提高解译的准确性。
四、实习成果与分析经过一段时间的目视解译，我们完成了对遥感影像的解译工作。
我们通过对解译结果的统计和分析，得出以下结论：1. 影像中的水体主要分布在河流和湖泊地区，其边界清晰，色调较暗。
2. 植被主要分布在山区和公园地区，其色调绿色，纹理丰富。
3. 建筑物主要分布在城市和乡村地区，其边界明显，色调和纹理独特。
4. 道路主要分布在城市和乡村地区，其边界清晰，色调较亮。
5. 田野主要分布在乡村地区，其色调较浅，纹理较少。
通过对遥感影像的目视解译，我们不仅提高了自己的遥感影像分析能力，还对地表物体的分布和特征有了更深入的了解。
遥感测量实习报告
一、实习目的本次遥感测量实习旨在通过实际操作，使学生掌握遥感测量原理、方法及其应用，提高学生的实践能力和综合素质。
实习过程中，我们将学习遥感影像处理、地理信息系统（GIS）操作、遥感图像解译等技能，并运用所学知识解决实际问题。
二、实习内容1. 遥感影像处理（1）遥感影像预处理：包括辐射校正、几何校正、裁剪等，使遥感影像满足后续分析的需求。
（2）遥感影像增强：通过对比度增强、波段合成等方法，提高遥感影像的可读性。
2. 地理信息系统（GIS）操作（1）空间数据导入与编辑：将遥感影像、地形数据、土地利用数据等导入GIS软件，进行编辑和整理。
（2）空间分析：利用GIS软件进行空间叠加、缓冲区分析、网络分析等，提取相关信息。
3. 遥感图像解译（1）目视解译：根据遥感影像的纹理、颜色、形状等特征，识别地物类型。
（2）半自动解译：利用遥感图像处理软件，对遥感影像进行自动分类、提取信息。
4. 遥感应用实例（1）土地利用现状调查：通过遥感影像解译，分析土地利用类型、分布规律等。
（2）环境监测：利用遥感影像监测水体污染、森林火灾等环境问题。
（3）灾害评估：利用遥感影像评估地震、洪水等灾害的影响范围和程度。
三、实习过程1. 实习前期准备（1）熟悉遥感测量原理、方法及GIS操作。
（2）了解实习区域的基本情况，包括地理位置、地形地貌、土地利用等。
（3）收集实习所需资料，如遥感影像、地形数据、土地利用数据等。
2. 实习过程（1）遥感影像处理：对遥感影像进行预处理、增强、裁剪等操作。
（2）GIS操作：导入遥感影像、地形数据、土地利用数据等，进行空间分析。
（3）遥感图像解译：通过目视解译、半自动解译等方法，识别地物类型。
（4）遥感应用实例：利用遥感影像分析土地利用现状、环境监测、灾害评估等。
3. 实习总结（1）总结实习过程中的经验教训，提高实践能力。
（2）撰写实习报告，总结实习成果。
四、实习成果1. 完成遥感影像预处理、增强、裁剪等操作。
遥感目视解译实习教程
遥感影像目视解译实习教程一、遥感目视解译原理（一）目视解译原理遥感图像解译分为目视解译和计算机解译两种。
目视解译：指专业人员通过直接观察或借助判读仪器在遥感图像上获取特定目标地物信息的过程。
计算机解译：以计算机系统为支撑环境，根据遥感图像中目标地物的各种影像特征，进行分析、推理和理解，完成对遥感图像的解译。
遥感图像目视解译主要根据目标地物的色、形、位三方面的特征，通过色调、颜色、阴影、形状、纹理、大小、图形、空间位置、相关布局等9个识别特征，建立判读标志，从而完成遥感图像的解译。
（二）目视解译前后对比图二、遥感目视解译步骤MAPGIS目视解译是指在电脑前，用人眼来判读遥感影像，遥感专业分类软件如Envi、Erdas等不参与遥感分类。
本实验数据用“江西农大遥感图.jpg”或“江西农大遥感图.tif”。
MAPGIS目视解译操作是利用MAPGIS软件的点、线、面编辑功能，首先对遥感图像中各地类之间的边界进行勾绘，并添加地类注记；然后根据绘好闭合的地类界线进行拓朴重建（拓朴造区），生成地类图斑的区文件；最后对各地类图斑赋属性，并根据地类名称和图例版“江西二调Slib_2008”，来填充各地类颜色。
要打开顺利打开MAPGIS图件，先要激活虚拟狗，然后设置好系统库目录，其路径设为“江西二调Slib_2008”的路径。
（一）遥感图像矢量化1、将TIF或JPG文件转换成MAPGIS可以直接读取的光栅文件（如*.msi格式）（1）MAPGIS主菜单——图像处理——图像分析，进入msiproc60操作界面；（2）在msiproc60操作界面中，文件——数据输入——添加文件“江西农大遥感图.jpg”或“江西农大遥感图.tif”——选择被转换的文件类型——转换（转换成*.msi 或*.tif，另存在硬盘上）：（3）打开转换后刚保存的*.msi。
2、图框制作和影像配准（这步不做，校正由生产单位统一做，用户不做）3、MAPGIS工作台添加“江西农大遥感图.msi”MAPGIS主菜单——图形处理——输入编辑——新建工程——确定，然后右击左边的工作台——添加项目——选择“江西农大遥感图.msi”。
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步骤：
选择basic tool> layer stacking，弹出Layer Stacking Parameters对话框，点击Import File按钮，将出现Layer Stacking Input File对话框。点击open加载1~7波段文件。
单击Reorder将1~7波段按顺序排列，上下拖动即可，选择影像输出路径后点OK。
(3)裸地barren land
(10)水库reservoir
(4)森林forest
(11)冰雪ice and snow
(5)城镇居民地town
(12)云cloud
(6)农村居民地village
(13)阴影shadow
(7)沙漠desert
（14）机场
思考三：将识别的6中地物如下图示意分别截图，并观察上述地物的色调变化。说明上述地物（选取6种）分别在两种波段组合下(真彩色、假彩色)的颜色特征区别。（在该处作答）
1.河流
2.森林
3.公路
4.耕地
5.云
6.城镇居民地
8、采用Excel打开步骤6、7生成的数据文件，根据每种地物在不同波段的均值作折线图；并从TM/ETM+ 1、2、3、4、5、6、7中选取3、4两个波段的数据，做散点图；分析上述不同地物在光谱空间中的分布情况及其规律（注意在图中使用不同的符号表示不同的地表覆盖类型，给出地物图例）。
Band6
热红外波段
感应发出热辐射的目标
Band7
中红外波段
对于岩石/矿物的分辨很有用，也可用于辨识植被覆盖和湿润土壤
4、查询并记录影像文件的基本信息、投影信息，以及各个波段直方图信息。
在可用波段列表中左键点击map info标签的图标或左键双击map info标签使其展开，就可以获取影像的基本信息。
实习心得
对软件操作原理不够熟悉，只是按图索骥，应加强课上听课效率，理解原理。
存在问题与解决办法
实习过程中影像的分辨率比较低，有些地物的辨别有点小困难，有些地物之间不好辨别。
选择采样点时，无法看出异常点。
总结
1、学会了如何下载影像
2、了解了一些同种地物在不同波段下的颜色变化。
3、了解了目视解译的一些知识。
1、河流在第三第四波段的DN值很接近所以集中分布。
2、森林第三波段DN变化不大，第四波段DN值变化大，点的连线斜率大于一。
3、公路第四波段DN值变化不大，所以呈现出点近似在一条横线上。
4、森林第三波段DN变化不大，第四波段DN值变化大，但是其第四波段DN值大于森林，第三波段DN值大于城镇居民地，所以点在森林点的右侧，城镇居民地点的上方。
用于水体穿透，分辨土壤植被
Band2
绿色波段
分辨植被
Band3
红色波段
处于叶绿素吸收区域，用于观测道路/裸露土壤/植被种类效果很好
Band4
近红外波段
用于估算生物数量，尽管这个波段可以从植被之间有好的对比度，并且有较好的穿透大气、云雾的能力
Band5
短红外波段
用于分辨道路/裸露土壤/水，它还能在不同植被之间有好的对比度，并且有较好的穿透大气、云雾的能力
（在此处作答）
LT5——landsat5号卫星；130——条带号；42——行编号；——获取日期；BKT——接站代码； 00——产品级别；
1.打开ENVI软件，选择ENVIClassic。
2.把下载影像的1、2、3、4、5、6、7波段进行加载，以多波段组合方式将原始的GeoTIFF格式的LandsatTM/ETM+数据转换为ENVI标准格式。
思考四：对影像进行分析，说明子区影像直方图与原影像直方图的差异，重新计算原影像统计特征值，说明结果的变化。
选取的子区明显统计量min和max有所改变，且DN、Npts、Total，percent和Acc Pct值的数量少于原数据；波段的直方图也发生了较大的变化，波峰值明显变大；
原因：选择的子区尺度更小，其自身的特殊性表现的更加突出，而原数据是大尺度上的，相比较而言，更加体现出这个研究范围的整体性
数据准备
下载LandsatTM/ETM+影像一景
使用Excel进行数据分析时注意加载宏“数据分析工具”
操作方法及过程
据自己感兴趣的地区，下载一景Landsat TM影像。注意选择云量少的以免影响观察。
地理空间数据云
或需要先安装javaruntime套件。
思考一：数据标识中LT5、130、42、2011320、BKT、00分别表示什么
10、利用Resize Data工具从可见光/近红外的6个波段影像中选取512×512子区并保存。（手动选择子区大小，后期将学习通过矢量裁剪子区）
步骤：点击basic tools >resize data input file，选择图层后点击spatial subset ,选择image，选择裁剪范围为512*512后导出，即完成子区裁剪。
3、利用ENVI的显示窗口（Display）打开影像，分别选取4、3、2和3、2、1波段组合进行假彩色和真彩色合成
步骤：
在可用波段列表(Available Band List)中，使用鼠标左键点击对话框中所列的文件名，选中要打开的影像。选择RGBColor彩色影像显示：用鼠标左键分别依次点击(4、3、2)要进行假彩色合成的波段组合，点load RGB。重新选择3、2、1波段组合，打开第二幅真彩色影像（已打开一幅影像，则点击New Display），打开一个新窗口。点击LoadRGB，将第二幅影像加载到一个显示窗口中。对比真假彩色影像上地物的差别。（左：假彩色；右：真彩色）
5、城镇居民地第三波段第四波段DN值变化均匀，点连线斜率近似为1。
6、云第三第四波段DN值变化幅度大，点比较离散，点连线斜率大于一。
不同的地物光谱特征相差很大，相同的地物在散点图中较为聚集，即使在地理空间上相隔很远，但其光谱特征呈现一致性，这说明各种地物的光谱特征具有特殊性和统一性。
特殊性是指各种地物的光谱特征不尽相同，而统一性是指相同的地物无论空间距离多远，其光谱特征将呈现一致性。这就为遥感分类提供了切实可行的依据。
点击basic tools >statistics >computer statistics，选择需要查看信息的影像；点击“先保存的图像名称”>Ok再勾选histograms，点击ok即可生成影像的直方图信息。生成.sta文件
直方图统计结果中，第一部分显示的是整个文件的统计信息，之后是分波段的统计信息。在Select Plot 中可分别查看波段直方图信息。
1.河流
2.…
3.…
4.…
5.…
6.…（请补充完整）
地物在真彩色和假彩色下的区别
地物类别
真彩色
假彩色
1.河流
黄色
蓝色
2.森林
绿色
红色
3.公路
黄色
淡蓝色
4.耕地
绿色和黄色
红色
5.云
白色
白色
6.城镇居民地
黄色
淡蓝
6、利用Z Profile (Spectrum)光谱剖面工具，提取上述地物在不同波段的数值（Digital Number，DN）；要求针对影像中的6种地物至少各采集10个样本，取平均值，做光谱剖面图，分析不同地物的灰度值随波段变化的特点。将光谱剖面数据保存为文本文件（txt格式，可以用文本文件编辑器打开）
在小窗口点击tools>link>link displays>OK连接两个窗口。在显示窗口中观察不同波段组合的影像中地物的色调变化。
思考二：根据你下载的影像数据，说明每个波段含义及主要作用是什么。
可在地理空间数据云的卫星数字产品图像详细信息中查找，学会查看图像信息
编号
波段
主要作用
Band 1
蓝色波段
(3)复习遥感导论课程中的遥感影像目视解译环节，选择自己熟悉的地区，进行Landsat TM/ETM+影像的目视解译。
实习要求
1.将文档中所有操作步骤的对话框图替换成自己所做的截图；
2.在相应位置完成文档中思考题（标红的地方）；
3.填写好姓名、班级，上机后在星期二前由各班学委统一收好实习报告上交(电子档)。
4、熟悉了Envi的一些功能包括数据的输入，合成，地物光谱信息的获取。利用Excel分析地物光谱数据。熟悉回顾了某些地物在不同波段下的反射能力的变化。
Landsat影像数据下载、导入、目视解译与分析
实习人姓名
韦昭华
专业班级及编号
水文一班20
任课教师姓名
陈房
实习日期时间
2016-10-21
实习目的
(1)学会使用地理空间数据云或美国NASA/USGS网上下载工具进行Landsat卫星影像的检索和下载。
(2)初步掌握ENVI影像处理软件的使用方法，熟悉软件的用户界面、功能模块。
5、利用ENVI的三窗口，即主图像窗口（Image）、滚动窗口（Scroll）、放大窗口（Zoom）识别影像中的土地利用/土地覆盖类型，可能的土地利用/土地覆盖类型包括找到图中的6中不同地物
(1)耕地farmland
(8)公路/铁路road or railway
(2)草地grassland
(9)河流stream
1.河流