海洋遥感技术实习报告
遥感实习报告
遥感实习报告在具体学期，我参与了一次令人难忘的遥感实习。
这次实习不仅让我将课堂上学到的理论知识应用到实际操作中，还让我对遥感这一领域有了更深入的理解和认识。
一、实习目的本次遥感实习的主要目的是通过实际操作和案例分析，熟悉遥感数据的获取、处理、分析和应用的全过程，掌握常见遥感软件的使用方法，提高我们对遥感技术在资源调查、环境监测、城市规划等领域应用的能力。
二、实习内容1、遥感数据的获取在实习的初始阶段，我们学习了如何获取遥感数据。
了解了不同类型的遥感卫星，如陆地卫星、气象卫星等，以及它们所提供的数据特点和适用范围。
通过相关网站和数据平台，我们成功获取了多景遥感影像，为后续的处理和分析工作奠定了基础。
2、遥感数据的预处理获取到原始遥感数据后，紧接着就是进行预处理。
这包括辐射校正、几何校正等操作。
辐射校正用于消除传感器本身和大气对辐射的影响，使得影像的亮度值能够准确反映地物的反射特性。
几何校正则是纠正由于卫星姿态、地形起伏等因素导致的影像几何变形，确保影像的准确性和可用性。
3、图像增强与分类为了更清晰地识别和分析地物信息，我们进行了图像增强处理。
常用的方法有对比度拉伸、直方图均衡化等，这些操作有效地突出了影像中的地物特征。
之后，运用监督分类和非监督分类等方法对影像进行分类，将影像中的地物划分为不同的类别，如水体、植被、建设用地等。
4、遥感图像的解译与应用在完成分类后，我们进行了遥感图像的解译工作。
通过对比不同时期的影像，分析地物的变化情况，例如城市扩张、森林砍伐、水体污染等。
同时，将解译结果应用于实际问题，如土地利用规划、灾害监测与评估等。
三、实习工具与技术在实习过程中，我们使用了多种遥感软件和工具，如 ENVI、ArcGIS 等。
ENVI 在遥感数据的处理和分析方面功能强大，提供了丰富的算法和工具；ArcGIS 则在空间数据的管理和可视化方面表现出色，能够将遥感解译结果与地理信息数据进行整合和分析。
遥感实习报告心得体会
遥感实习报告心得体会首先，我要感谢学校为我们提供了这次宝贵的遥感实习机会。
通过这次实习，我对遥感技术有了更深入的了解，并且提高了自己的实践操作能力。
在这里，我想分享一下我的实习心得体会。
遥感技术是一种非接触式的、远距离的探测技术，通过对地球表面目标的辐射和反射信号的感知，获取地球表面信息。
在实习过程中，我深刻体会到了遥感技术的广泛应用和重要性。
遥感技术在资源调查、环境监测、农业规划、城市规划等领域都有着重要的作用。
通过实际操作，我了解到了遥感数据获取、处理、分析和应用的全过程，从而更好地理解了遥感技术在实际生产中的应用价值。
在实习过程中，我学习了遥感数据处理软件的使用，如ENVI、ArcGIS等。
通过这些软件，我能够对遥感数据进行预处理、图像增强、分类和分析等操作。
在实际操作中，我遇到了一些困难和挑战，但是通过请教老师和同学，我逐渐找到了解决问题的方法。
通过实践，我不仅掌握了遥感数据处理的基本方法，还培养了自己的问题解决能力。
此外，在实习过程中，我还学习了遥感图像的分类和解释。
通过对遥感图像的观察和分析，我能够识别不同的地物类型，并且对它们进行分类。
在实际操作中，我发现遥感图像的解释需要结合实际情况和地理背景知识，否则容易产生误分类。
因此，我意识到了理论知识与实际应用相结合的重要性，并且在实习过程中不断加强对遥感原理的理解。
通过这次实习，我还深刻体会到了团队合作的重要性。
在实习项目中，我们需要分组进行任务，每个小组成员都要承担不同的责任。
在团队合作中，我学会了倾听和沟通，尊重和理解他人的意见，与团队成员共同解决问题。
通过团队合作，我们不仅能够高效地完成任务，还能够培养自己的团队协作能力。
最后，我想说，这次遥感实习对我来说是一次非常有价值的学习经历。
通过实习，我不仅提高了自己的专业技能，还培养了自己的实践能力和团队合作精神。
我相信，这次实习对我未来的学术研究和职业发展都将产生积极的影响。
在今后的学习和工作中，我将继续努力，不断探索和应用遥感技术，为解决实际问题做出贡献。
遥感实训心得报告总结
一、前言随着科学技术的不断发展，遥感技术在我国得到了广泛应用。
为了更好地掌握遥感技术，提高自己的实践能力，近期我参加了遥感实训课程。
通过这段时间的学习和实践，我对遥感技术有了更深入的了解，现将实训心得总结如下。
二、实训内容1. 遥感基础知识学习在实训过程中，我们首先学习了遥感的基本概念、发展历程、应用领域等基础知识。
通过学习，我了解到遥感技术是利用电磁波探测地球表面物体性质的一种手段，具有快速、高效、大范围、全天候等特点。
2. 遥感图像处理与分析实训课程中，我们学习了遥感图像处理与分析的基本方法，包括图像增强、分类、变化检测等。
通过实践操作，我掌握了遥感图像处理软件的使用，如ENVI、ArcGIS等。
3. 遥感应用案例分析在实训过程中，我们分析了多个遥感应用案例，如土地利用变化监测、灾害评估、环境监测等。
通过这些案例，我了解了遥感技术在各个领域的应用前景。
4. 实地考察与操作为了更好地将理论知识与实践相结合，我们进行了实地考察与操作。
在老师的指导下，我们使用了无人机、卫星遥感等设备，对周边地区进行了遥感数据采集。
三、实训心得1. 理论与实践相结合通过本次实训，我深刻体会到理论与实践相结合的重要性。
在学习遥感基础知识的同时，通过实际操作，使我对遥感技术有了更加直观的认识。
2. 提高自己的实践能力在实训过程中，我学会了使用遥感图像处理软件，掌握了遥感数据采集、处理和分析的基本方法。
这些技能将对我今后的学习和工作产生积极影响。
3. 拓宽知识面通过实训，我对遥感技术及其应用领域有了更全面的认识。
这使我意识到，遥感技术在现代社会中具有广泛的应用前景，为我国经济社会发展提供了有力支持。
4. 培养团队协作精神在实训过程中，我与同学们共同完成了多个项目，这使我学会了与团队成员沟通、协作。
在遇到问题时，我们互相帮助、共同解决，培养了团队协作精神。
5. 增强创新意识在实训过程中，我们遇到了各种挑战，如数据采集、图像处理等。
海洋遥感技术实习报告
实习报告课程名称：遥感技术原理及应用实习名称：高级高光谱遥感应用院（系）：专业班级：姓名：学号：指导教师：2013年1月6日一、实习时间2012年12月31日至2013年1月06 日二、实习地点天津科技大学9-513海洋信息技术实验室三、实习目的：理论与实验课的综合运用，提高课堂与实践相结合的分析能力1、理解高光谱概念、地物光谱仪、光谱数据库、高光谱传感器；2、掌握ENVI软件的基本功能；3、熟悉ENVI遥感影像处理的一般方法；4、进一步掌握高级高光谱分析及制图方法；5、理解MNF理论及算法，线性混合波谱理论；6、总结获取高光谱端元的方法。
四、实习主要仪器设备，软件及数据1、硬件准备：PC机；2、操作系统：Linux系统或Windows 2k以上系统；3、软件工具：ENVI4、数据：美国California州A VIRIS影像数据，及USGS植被及矿物的光谱库数据路径：CD1/m94avsub；CD1/spec_lib；CD2/C95avsub；CD2/ spec_lib。
5、文献阅读、网上电子图书馆。
五、AVIRIS及测谱学（Imaging Spectroscopy）介绍1、介绍测谱学；测谱学（Imaging Spectrometry)：成像光谱仪（Imaging Spectrometers）或高光谱传感器（Hyperspectral Sensors）都是遥感仪器，其将影像传感器的空间表述同光谱仪的分析能力结合在了一起。
它们有多达几百个的狭窄波谱通道，波谱分辨率通常小于10nm。
成像光谱仪将为影像中每一个像元提供完整的波谱曲线。
将这些同宽波段（broad-band）多光谱扫描仪，如TM 进行比较：TM 只有6 个波段，其波谱分辨率大于100nm。
使用成像光谱仪产生的高光谱分辨率影像，其最终结果可以帮助我们鉴别物质，而使用宽波段传感器只能区分物质。
3、介绍AVIRIS为了达到成像光谱的目标，1983年，喷气推进实验室提出了设计和开发航空可见光/红外成像光谱仪(A VIRIS)。
遥感水文气象实习报告
一、实习目的本次遥感水文气象实习旨在通过实践操作，提高我们对遥感技术在水文气象领域应用的理解和掌握。
实习内容主要包括遥感影像的获取、处理、分析以及水文气象信息的提取和应用。
通过本次实习，我们希望达到以下目的：1. 理解遥感技术在水文气象领域的应用原理和优势；2. 掌握遥感影像的获取、处理和分析方法；3. 学会利用遥感技术提取水文气象信息；4. 培养团队协作能力和实际操作技能。
二、实习内容（一）遥感影像获取1. 选择实习区域：根据实习要求，我们选取了某中型河流流域作为实习区域。
2. 获取遥感影像：通过互联网下载了多时相的Landsat 8遥感影像，包括可见光、近红外和热红外波段。
（二）遥感影像处理1. 影像预处理：对下载的遥感影像进行辐射校正和几何校正，以提高影像质量。
2. 影像增强：对预处理后的遥感影像进行增强处理，以突出所需信息。
3. 影像融合：将多时相的遥感影像进行融合，以获取不同时间尺度的水文气象信息。
（三）水文气象信息提取1. 水位信息提取：利用遥感影像提取河流水位信息，分析河流水情变化。
2. 水面面积信息提取：利用遥感影像提取水面面积信息，分析水面变化趋势。
3. 气温、湿度信息提取：利用遥感影像提取地表温度和湿度信息，分析气象条件变化。
（四）遥感技术应用1. 水文模型构建：利用提取的水文气象信息，构建水文模型，预测河流流量。
2. 气象预报：利用提取的气象信息，结合气象预报模型，进行短期气象预报。
三、实习成果1. 获取了实习区域的遥感影像，包括多时相的Landsat 8影像。
2. 对遥感影像进行了预处理、增强和融合，提高了影像质量。
3. 利用遥感技术提取了实习区域的水位、水面面积、地表温度和湿度等信息。
4. 建立了水文模型，预测了河流流量。
5. 结合气象预报模型，进行了短期气象预报。
四、实习总结通过本次遥感水文气象实习，我们深刻认识到遥感技术在水文气象领域的广泛应用。
以下是对本次实习的总结：1. 遥感技术在水文气象领域具有广泛的应用前景，可以有效提高水文气象监测和预报的精度。
大学生遥感专业实习报告
一、实习背景随着科技的飞速发展，遥感技术在农业、林业、城市规划、环境监测等领域发挥着越来越重要的作用。
为了让我校遥感专业的学生更好地了解遥感技术在实际工作中的应用，提高我们的专业技能和实践能力，我们一行人在2023年暑期参加了为期一个月的遥感专业实习。
二、实习前期准备1. 团队组建：在实习开始前，我们根据个人兴趣和专业特长，组成了若干实习小组，每组由一名指导老师负责。
2. 资料收集：我们通过查阅文献、网络搜索等方式，了解了遥感技术的基本原理、应用领域以及实习期间可能遇到的问题。
3. 设备准备：实习期间，我们使用了多种遥感设备，如无人机、卫星遥感影像处理软件等。
我们提前学习了这些设备的使用方法，并确保设备性能良好。
三、实习内容1. 遥感影像获取：我们利用无人机获取实习区域的高分辨率影像，并通过卫星遥感影像获取大范围的数据。
2. 遥感影像处理：在指导老师的指导下，我们学习了遥感影像处理的基本流程，包括影像预处理、几何校正、辐射校正等。
3. 信息提取与分析：我们针对实习区域的土地类型、植被覆盖、水体分布等信息进行提取和分析，运用遥感技术解决实际问题。
4. 实地考察：在实习期间，我们分组进行了实地考察，对遥感影像中的信息进行了验证和补充。
5. 成果展示：实习结束后，我们针对实习成果进行了整理和总结，以报告、PPT等形式进行展示。
四、实习收获1. 专业技能提升：通过实习，我们对遥感技术有了更深入的了解，掌握了遥感影像处理和分析的基本方法。
2. 团队协作能力：在实习过程中，我们学会了与他人合作，共同解决问题，提高了团队协作能力。
3. 实践能力增强：实习让我们将理论知识与实际应用相结合，提高了我们的实践能力。
4. 职业素养提升：在实习期间，我们严格遵守实习纪律，认真完成各项任务，培养了良好的职业素养。
五、实习总结本次遥感专业实习是一次宝贵的学习机会，让我们在实践中提高了专业技能和实践能力。
在今后的学习和工作中，我们将继续努力，不断提高自己的综合素质，为我国遥感事业贡献自己的力量。
大学生遥感实习报告
实习报告一、实习目的与意义作为一名地理信息科学专业的学生，我深知实践对于理论知识的巩固和应用的重要性。
因此，我积极参加了为期两周的遥感实习，旨在加深对遥感原理的理解，提高遥感数据处理和分析能力，将所学知识应用于实际问题中。
这次实习不仅提高了我的专业技能，也使我更加了解遥感技术在资源调查、环境监测和地理信息系统中的应用价值。
二、实习内容与过程实习的第一周，我们主要学习了遥感基本原理和遥感数据类型。
通过老师的讲解和自学，我掌握了遥感的基本概念、遥感数据的获取方式、光谱特性以及遥感图像的分类和处理方法。
同时，我们还学习了ENVI、ArcGIS等遥感图像处理软件的基本操作，为后续的实习任务打下了基础。
实习的第二周，我们开始着手处理实际的遥感数据。
首先，我们使用ENVI软件对遥感图像进行预处理，包括辐射定标、大气校正和地理校正等。
在预处理的基础上，我们学会了使用不同的算法对遥感图像进行分类，如最大似然法、支持向量机和决策树等。
此外，我们还学习了如何利用遥感数据进行土地利用类型划分、植被覆盖度计算和水质监测等应用。
三、实习成果与反思通过两周的实习，我对遥感技术有了更深入的了解，并能够独立完成遥感图像的处理和分析。
在实习过程中，我积极参与讨论，向老师和同学请教问题，不断提高自己的专业素养。
同时，我也认识到遥感技术虽然强大，但在实际应用中仍存在一些限制，如数据质量、处理速度和准确性等。
这次实习让我意识到，遥感技术在地理信息科学领域具有广泛的应用前景。
在未来的学习和工作中，我将继续深入研究遥感技术，并结合地理信息系统，为资源调查、环境监测和可持续发展等领域做出贡献。
同时，我也将不断更新自己的知识体系，紧跟遥感技术的发展趋势，为我国遥感事业的发展贡献自己的力量。
四、实习总结这次遥感实习使我受益匪浅，不仅提高了我的专业技能，也增强了我的实践能力。
通过实习，我更加深入地了解了遥感技术的基本原理和应用领域，为自己未来的发展奠定了基础。
遥感实习报告5则范文
遥感实习报告5则范文第一篇：遥感实习报告《遥感原理与应用》课堂实验报告（2015-2016学年第一学期）专业班级：学号：姓名：实验成绩：□ 优秀：格式完全符合规范要求，内容完整，图表规范美观；实验原理清楚，实验步骤合理，结果正确；严格遵守实验纪律，按时上交实验报告。
□ 良好：格式符合规范要求，内容完整，图表规范；实验原理较清楚，实验步骤合理，结果正确；遵守实验纪律，按时上交实验报告。
□ 中等：格式基本符合规范要求，内容较完整；实验原理较清楚，实验步骤基本合理，结果正确；能遵守实验纪律，能按时上交实验报告。
□ 及格：格式问题较多，内容基本完整；实验原理较清楚，实验步骤基本合理，结果基本正确；能遵守实验纪律，能按时上交实验报告。
□不及格：格式问题突出，内容不完整；实验原理不清楚，实验步骤欠合理，结果不正确；有抄袭现象，不遵守实验纪律，未时上交实验报告。
指导教师签名:2015年 11月 5日实验项目（一）：遥感图像几何纠正（4学时）实验目的：掌握遥感图像几何纠正的原理方法；熟悉几何纠正中控制点的选择原则和方法；熟练掌握有关遥感图像处理软件的主要功能和操作步骤；针对变形的遥感图像能进行几何纠正。
实验器材：1、计算机；2、基准遥感图像、待纠正遥感图像；3、遥感数字图像处理ENVI软件。
实验要求：掌握遥感图像几何纠正的主要步骤；自己独立完成遥感图像几何纠正；对几何校正结果进行评价。
实习时间及地点：2015年10月15日软件与数据源描述：ENVI提供以下选择方式：从栅格图像上选择如果拥有需要校正图像区域的经过校正的影像、地形图等栅格数据，可以从中选择控制点，对应的控制点选择模式为Image to Image。
从矢量数据中选择如果拥有需要校正图像区域的经过校正的矢量数据，可以从中选择控制点，对应的模式为Image to Map。
从文本文件中导入事先已经通过GPS测量、摄影测量或者其他途径获得了控制点坐标数据，保存为以[Map(x,y), Image(x,y)]格式提供的文本文件可以直接导入作为控制点，对应的控制点选择模式为Image to Image 和Image to Map。
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实习报告课程名称：遥感技术原理及应用实习名称：高级高光谱遥感应用院（系）：专业班级：姓名：学号：指导教师：2013年1月6日一、实习时间2012年12月31日至2013年1月06 日二、实习地点天津科技大学9-513海洋信息技术实验室三、实习目的：理论与实验课的综合运用，提高课堂与实践相结合的分析能力1、理解高光谱概念、地物光谱仪、光谱数据库、高光谱传感器；2、掌握ENVI软件的基本功能；3、熟悉ENVI遥感影像处理的一般方法；4、进一步掌握高级高光谱分析及制图方法；5、理解MNF理论及算法，线性混合波谱理论；6、总结获取高光谱端元的方法。
四、实习主要仪器设备，软件及数据1、硬件准备：PC机；2、操作系统：Linux系统或Windows 2k以上系统；3、软件工具：ENVI4、数据：美国California州A VIRIS影像数据，及USGS植被及矿物的光谱库数据路径：CD1/m94avsub；CD1/spec_lib；CD2/C95avsub；CD2/ spec_lib。
5、文献阅读、网上电子图书馆。
五、AVIRIS及测谱学（Imaging Spectroscopy）介绍1、介绍测谱学；测谱学（Imaging Spectrometry)：成像光谱仪（Imaging Spectrometers）或高光谱传感器（Hyperspectral Sensors）都是遥感仪器，其将影像传感器的空间表述同光谱仪的分析能力结合在了一起。
它们有多达几百个的狭窄波谱通道，波谱分辨率通常小于10nm。
成像光谱仪将为影像中每一个像元提供完整的波谱曲线。
将这些同宽波段（broad-band）多光谱扫描仪，如TM 进行比较：TM 只有6 个波段，其波谱分辨率大于100nm。
使用成像光谱仪产生的高光谱分辨率影像，其最终结果可以帮助我们鉴别物质，而使用宽波段传感器只能区分物质。
3、介绍AVIRIS为了达到成像光谱的目标，1983年，喷气推进实验室提出了设计和开发航空可见光/红外成像光谱仪(A VIRIS)。
1987年，A VIRIS首次测量了光谱像，而且是第一台用来测量太阳反射光谱中400-2500nm的成像光谱仪。
A VIRIS从224nm开始以10nm为步长测量了上行辐亮度，这些辐射光谱宽11km、长800km，分辨率达到20m。
A VIRIS光谱图像是从美国航空航天局ER-2 航空器的Q-bay上获得的，这个航空器的运行高度是20000m。
A VIRIS的光谱定标、辐射校准、空间配准是由实验室决定的，飞行状态也每年都是受监控的。
从最初的航班开始，已经有超过4TB的A VIRIS数据被获得了，获得的数据已经被校准了并且发布给了研究者。
2、列举高光谱传感器并做简单介绍。
MODIS传感器MODIS是一个带有490个探测器、36个光谱波段的被动成像光谱辐射计。
它覆盖了可见光～热红外（400～1400nm）波谱，其数据具有很高的信噪比，量化等级为12bit。
36个相互配准的光谱度波段上以中等分辨率水平（0.25～1km）每1～2天观测地球表面一次。
获取陆地和海洋的温度、初级生产率、陆地表面覆盖、云、气溶胶、水汽和火情等目标的图像。
MODIS—中分辨率成像光谱仪，是美国地球观测系统中很有特色的遥感传感器，在TERRA和AQUA卫星上均有装载，而且所载的MODIS均采取直接广播的方式下行数据，构成上、下午频率，MODIS波段设计陆地、海洋、大气等综合信息，数据在地球科学研究和环境检测研究中是不可多得的数据资源。
美国国家航空航天局对MODIS数据采取全天候直接广播的方式向全世界免费开放。
六、便携式地物光谱仪ASD、USGS波谱库介绍1、介绍便携式地物光谱仪ASD；便携式地物光谱仪ASD：光谱范围：350-2500nm；光谱分辨率：3nm（在350-1100nm 范围内）、10nm（在1100nm-2500nm范围内）；灵敏度线性：±1%；波长精度：±1nm@700nm；光谱扫描最快速率：0.1秒；采样间隔：1.4nm@350-1000nm，2nm@1000-2500nm；波长重复性：±0.02nm；重复性: 优于0.3%；重量：大约8.5公斤（1.2公斤含电池）。
主要用于测量地表沉积物、土壤、植物、水体和人工目标在400-2500 nm波段范围的反射率和透过率，利用探测到的地物吸收特征对目标进行成分识别，并定量化地物的化学组分。
测量太阳辐照度，用于研究大气组分。
功能特色是在光照条件充足情况下，可以利用太阳光作为光源，直接在野外测试目标光谱，方便、快捷、非破坏获取数据，也可在室内利用配置光源进行光谱测量。
主要附件及功能：1.4m长的光纤输入端口（25度全视场角）；平均使用时间为4-9小时的光谱仪用可充电镍氢电池；光谱仪用计算机；野外工作包。
研究领域:环境、农业、林业、海洋、大气科学2、上网查找USGS网站【/spectral-lib.html】（1）介绍USGS波谱库USGS波谱库是光谱学研究者在光谱学实验室研究了数以百种矿物的反射光谱，并将它们汇编起来组成的一个波谱库，这个波谱库被用来在遥感影像中对物质的鉴定做参考。
USGS波谱库中最新的是2007年9月发布的splib06a波谱库，它的波长范围是从紫外线到中红外的0.2-150微米，其中包含了不少于1300种光谱，涵盖了中红外的数据，除了splib05a 波谱库中包含的波谱外，还增加了可见光和近红外的波谱。
splib06a波谱库包含了更多矿物、有机化合物、挥发性化合物、植被以及之前的波普库中所没有的人造物质。
这个数据库中包含了超过6000个的网页、图形、样本图像和数据表。
针对每种物质都有对应的描述、波谱图、ASCII数据、二进制文件以及一些工具。
（2）06波谱库中矿物、植被的一种典型曲线。
图一：矿物（3）将沿岸水、大洋水光谱plot画出，并对其光谱曲线特点作简单描述。
要求：对USGS波谱库做一般介绍，特别是在最新的06波谱库中对矿物、植被各找一种典型曲线；另外将沿岸水、大洋水光谱plot画出，并对其光谱曲线特点作简单描述。
七、基于几何顶点端元提取的SAM分类根据cup95eff.int数据，运用MNF变换后的波段以及散点图工具提取端元，写出步骤及结果。
（1）选择“Spectral | MNF Rotation | Forward MNF | Estimate Noise Statistics from Data”菜单进行MNF变换。
在“MNF Transform Input file”对话框中选择进行MNF变换的影像。
点击OK，弹出“Forward MNF Transform Parameters”对话框，输出噪声统计文件和输出MNF统计文件并保存。
在波段列表中输出MNF影像以及特征值曲线图。
（2）打开并加载转换后的MNF的波段影像（3）在主影像窗口中使用Tools →2-D Scatter Plots，选择band1和band2画散点图（3）在散点图绘制窗口，使用感兴趣区（ROIs）绘制工具，在数据分布集群的一个或者多个拐角上，圈出一些像素点。
这些像素点将作为带颜色的像素，映射到影像相应的位置上。
在散点图绘制窗口中，从Class 下拉式菜单中选择所需的颜色，对几种不同的类，分别使用不同的颜色。
（4）在散点图窗口中选择Options----Export All 将选择的区域输出为ENVI的ROI，显示如下窗口：（5）使用ROI Tool 对话框中Options 下拉式菜单中的Mean for All Regions 菜单项，提取感兴趣区中的均值表观反射率波谱曲线。
（6）我们已经得到了七类地物，但还没确定它们的种类。
在此我们运用ENVI的波谱分析功能来解决。
波谱分析首先需要打开一个波普库，然后将未知波谱与波谱库中的波谱进行匹配处理，并得到一系列匹配系数，系数大就说明与这种地物越匹配。
在ENVI主菜单下选择Spectral---Spectral Analyst，并弹出窗口选择USGS波谱库，点击ok，如图：（7）同理将其他六个进行匹配得到：（8）将匹配获得各个图像放在一张图上：（9）在主窗口中选择Classification——Supervise——Spectral Angle Mapper，选中cup95eff.int，将所选的感兴趣区导入，出现如下窗口：（10）分类后的结果图如下：八、基于PPI纯净象元端元提取的SAM分类根据cup95eff.int数据，利用MNF变换后的波段以及纯净像元指数工具以及N维可视化仪提取端元，即：MNF---PPI---n-dimensional visualizer---spectal mapping，写出步骤及结果。
（1）在ENVI主菜单下选择;Pixel Purity Index----New Output Band，选择前面得到的MNF图像进行ppi处理。
经过10000次迭代后得到的ppi图像如下所示：说明：越亮的像素说明他被标记为极值的次数越多相应地也越纯；相反，暗一些的图像纯度就低。
（2）在主窗口中选择：Enhance---Interactive Stretching（3）上图显示的是一个输入和一个输出直方图的比较窗口，在图中显示了当前的输入数据和各自拉伸的结果，两条垂直的线标志着当前拉伸的最小值和最大值。
在窗口底部列出了拉伸类型和直方图的来源，拖曳线的最大值和最小值，然后点击Apply，拉伸自动执行：说明：这幅ppi图像是前面的MNF图像经过一万次的迭代得到的结果，图像上像素点的值表示了他在迭代过程中有多少次作为极值象元被记录下来。
这些数值显示了每个像素周围的数据云的局部突面程度以及每个像素和数据的突起外壳的亲近程度。
（4）在ROIs Tool对话框中选择Options---Band Threshold to ROI建立一个只包含有高ppi 值像素的ROI，选择输入的ppi文件，在弹出的对话框中输入最小极限值：（5）点击OK，即生成含在迭代过程中100次作为极值的最纯像素的ROI，从下图可以看出有6669个符合条件的点被提取出来，生成了红色的样本点：（5）在ENVI主菜单中选择Spectral----n-Dimensional Visualizer----Visualize with New Data，在弹出的对话框中选择前面处理好的MNF文件，选择其前10个波段进行观察。
点击ROI 后将弹出可以选择1到10波段的N维散点图窗口。
选择前五个波段构成n-D散点图。
并选择n-D控制对话框中的Options---show Axes选项，随后在n—D控制窗口中点击Start进行旋转。