(整理)12-遥感动态监测.
遥感动态监测的应用原理
遥感动态监测的应用原理1. 什么是遥感动态监测遥感动态监测是一种利用遥感技术对地球表面进行实时或定期观测和监测的方法。
通过采集、分析和解释遥感数据，可以获取大范围空间上的地球表面信息，并监测地表的变化情况。
2. 遥感动态监测的原理遥感动态监测主要利用遥感技术和传感器获取地球表面的影像数据，并通过图像处理和分析技术来监测地物的变化。
2.1 传感器获取遥感数据遥感传感器是通过感知地球表面的辐射能量，将其转化为电磁信号的设备。
常见的遥感传感器包括光学传感器、雷达传感器和红外传感器等。
2.2 图像处理与分析图像处理与分析技术是对获取的遥感影像数据进行处理和解析，提取出地表的信息和特征。
常用的图像处理和分析方法包括影像增强、分类与识别、变化检测等。
2.3 地物变化监测遥感动态监测的关键在于对地物变化的监测和分析。
地物变化可以包括自然灾害、土地利用变化、气候变化等。
通过对遥感影像的比对和分析，可以及时发现和监测地表的变化情况。
3. 遥感动态监测的应用3.1 自然灾害监测遥感动态监测可以用于自然灾害的监测和预警。
例如，通过对洪水、地震、火灾等自然灾害区域的遥感影像进行分析，可以实时掌握灾害的发展趋势和程度，为灾害救援和紧急反应提供支持。
3.2 土地利用变化监测通过遥感动态监测，可以及时监测和分析土地利用的变化情况。
例如，城市扩张、农田变化和森林砍伐等。
这些信息对于土地规划和资源管理具有重要意义。
3.3 环境保护监测遥感动态监测可以用于环境监测和保护。
例如，监测水体的污染情况、监测空气质量、监测森林覆盖率等。
这些信息对于环境保护和资源管理具有重要意义。
3.4 气候变化研究遥感动态监测可以用于研究气候变化和环境变化趋势。
通过监测大气温度、云量、海洋表面温度等指标的变化，可以了解气候变化的趋势和对生态环境的影响。
4. 遥感动态监测的优势和挑战4.1 优势•广覆盖性：遥感动态监测可以覆盖广大地域，获取大范围的地表信息。
遥感地学分析整理
遥感地学分析整理遥感地学分析⼀、名词解释遥感地学分析：是建⽴在地学规律基础上的遥感信息处理和分析模型，其结合物理⼿段、数学⽅法和地学分析等综合型应⽤技术和理论，通过对遥感信息的处理和分析，获得能反映地球区域分异规律和地学发展过程的有效信息的理论⽅法。
热惯量：由于系统本⾝有⼀定的热容量，系统传热介质具有⼀定的导热能⼒，所以当系统被加热或冷却时，系统温度上升或下降往往需要经过⼀定的时间，这种性质成为系统的热惯量(Thermal inertia)。
叶⽅位⾓：法线在⽔平⾯上的投影与正北⽅向的交⾓称为叶⼦在该点的⽅位⾓。
红边：反射光谱的⼀阶微分最⼤值所对应的光谱位置.光合有效辐射：植物光合作⽤所能利⽤的可见光部分的太阳辐射。
简答1、植被遥感中NDVI应⽤最⼴泛？①NDVI是对植被⽣长状态及植被覆盖度的最佳指⽰因⼦。
NDVI 与 LAI、绿⾊⽣物量、植被覆盖度、光合作⽤等植被参数有关；NDVI的时间变化曲线可反映季节和⼈为活动变化；甚⾄整个⽣长期的NDVI对半⼲旱区降⾬量、对⼤⽓CO2浓度随季节和纬度变化均敏感。
②NDVI经⽐值处理，可部分消除与太阳⾼度⾓、卫星观测⾓、地形、⼤⽓程辐射（云 / 阴影和⼤⽓条件有关的辐照度条件变化）等的影响。
③NDVI介于-1和1之间，负值表⽰地⾯覆盖为云、⽔、雪等，对可见光⾼反射；0表⽰岩⽯或裸⼟等，NIR和R近似相等；正值表⽰有植被覆盖，且随覆盖度增⼤⽽增⼤。
⼏种典型的地⾯覆盖类型在⼤尺度NDVI图象上区分鲜明，植被得到有效的突出。
因此，NDVI 特别适⽤于全球或各⼤陆等⼤尺度的植被动态监测。
⼆、论述题1、植被指数影响因素。
①物候期、农事历。
物候期指⾃然植物在其⽣长发育过程中，其⽣理、外形、结构等的季节性变化，可通过遥感加以监测。
对于农作区，物候期表现为地⽅农事历，即耕作、播种、发芽、⽣长、成熟、收获、休闲等季相循环周期。
它是由作物的⽣长特点、地⽅⽓候、地⽅农业耕作⽅式与习惯等决定的。
土地利用动态遥感监测
二、土地利用动态遥感监测
土地利用动态遥感监测是应用遥感技术，监测土地利 用及其动态变化的一种方法。
国土资源部1999年9月29日颁布，10月30日实施《土 地利用动态监测规程》，目前国家正在建立以全国50万以 上人口城市为构架、以经济建设热点地区为重点的国家级 监测网络，以国家级监测网点为中心，构成省级监测网络 ，全面开展以耕地变化、非农建设用地规模扩展为重点的 土地动态监测。
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土地利用动态遥感监测方法
98年TM原始影像
98年TM纠正影像
99年融合影像
监测结 果报表
99年SPOT纠正影像
变异融合影像
内业判读变化图
动态遥感监测图
基本监测图分为：
1:25000~1:50000比例尺县级行政辖区范围的土地动态监 测图；
根据辖区大小确定比例尺的地（市）行政辖区范围的土地 利用动态监测图；
数据融合目的是通过将监测区内两个或多个时相的TM多光谱 数据与SPOT全色波段融合，提高卫星影像数据的空间分辨率和光 谱分辨率，增强影像判读的准确性。同时两个时段影像的交叉融 合又会突出变异，有助于检测出变化信息。
（2）数据融合的技术关键
（1） 充分认识研究对象的地学规律； （2）充分考虑不同遥感数据之间波谱信息的相关性而引起的有用 信息的增加和噪声误差的增加，对多源遥感数据作出合理的选择； （3）解决遥感影像的几何畸变问题，使各种影像在空间位置上能 精确配准起来； （4）选择适当的融合算法，最大限度地利用多种遥感数据中的有 用信息。
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遥感影像处理知识
1.几何校正：几何校正是利用地面控制点和几何校正数学模型来矫正非系统因素产生的误差，同时也是将图像投影到平面上，使其符合地图投影系统的过程。
2.图像镶嵌：指在一定的数学基础控制下，把多景相邻遥感影像拼接成一个大范围、无缝的图像的过程。
3.图像裁剪：图像裁剪的目的是将研究之外的区域去除。
常用方法是按照行政区划边界或自然区划边界进行图像裁剪。
在基础数据生产中，还经常要进行标准分幅裁剪。
按照ENVI 的图像裁剪过程，可分为规则裁剪和不规则裁剪。
4.图像分类：遥感图像分类也称为遥感图像计算机信息提取技术，是通过模式识别理论，分析图像中反映同类地物的光谱、空间相似性和异类地物的差异，进而将遥感图像自动分成若干地物类别。
5.正射校正：正射校正是对图像空间和几何畸变进行校正生成多中心投影平面正射图像的处理过程。
6.面向对象图像分类技术：是集合邻近像元为对象用来识别感兴趣的光谱要素，充分利用高分辨率的全色和多光谱数据的空间、纹理和光谱信息来分割和分类，以高精度的分类结果或者矢量输出。
7.DEM：数字高程模型是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型。
8.立体像对：从两个不同位置对同一地区所摄取的一对相片。
9.遥感动态监测：从不同时间或在不同条件获取同一地区的遥感图像中，识别和量化地表变化的类型、空间分布情况和变化量，这一过程就是遥感动态监测过程。
10.高光谱分辨率遥感：是用很窄而连续的波谱通道对地物持续遥感成像的技术。
在可见光到短波红外波段，其波谱分辨率高达纳米数量级，通常具有波段多的特点，波谱通道多达数十甚至数百个，而且各波谱通道间往往是连续的，因此高光谱遥感又通常被称为"成像波谱遥感"。
11.端元波谱：端元波谱作为高光谱分类、地物识别和混合像元分解等过程中的参考波谱，与监督分类中的分类样本具有类似的作用，直接影响波谱识别与混合像元分解结果的精度。
12.可视域分析：可视域分析工具利用DEM数据，可以从一个或多个观察源来确定可见的地表范围，观测源可以是一个单点,线或多边形13.三维可视化：ENVI的三维可视化功能可以将DEM数据以网格结构、规则格网或点的形式显示出来或者将一幅图像叠加到DEM数据上。
土地利用遥感动态监测的质量管理
土地利用遥感动态监测的质量管理作者：宋永亮来源：《科技资讯》 2013年第22期宋永亮（广州市海珠区房地产测绘所广东广州 510240）摘要：质量管理包括生产全过程的质量控制，从技术应用、岗前培训、过程监督、最终质量检查，均需进行质量管理。
下面就以多年来利用卫星影像进行土地利用遥感监测项目为例，就如何做好质量管理工作的方法进行探讨。
关键词：土地利用，遥感，动态监测，质量管理中图分类号：P237 文献标识码：A文章编号：1672-3791(2013)08（a）-0000-00土地是人类发展的基本资源，随着城乡一体化的不断推进，用地需求也飞速增长,土地资源瓶颈日益突出。
国家采用“批、供、用、补、查”的管理模式紧缩地根，合理利用每一寸土地、坚守18亿亩耕地红线，土地利用遥感动态监测是地理国情监测的一项重要内容。
及时掌握土地利用结构的变迁，确保耕地数量和质量。
笔者通过综合几年来对土地利用遥感动态监测的工作实践，得出结论：做好监测工作的质量管理，必须重视生产过程的监督，才能生产优质的测绘成果。
1生产过程的监督与质量管理传统的测绘受各种条件限制，质量管理往往注重最终产品的质量检查，而忽略了生产过程监督，导致生产中的返工现象较多。
质量管理包括生产全过程的质量控制。
1.1技术方案设计的审核技术方案是项目生产中技术内容文件，是项目顺利实施的技术依据，方案不但要满足技术标准的要求，而且要符合测区的实际情况，具有地方特色和可操作性。
技术方案是否符合要求，将决定最终产品质量。
因此，对技术方案设计的审核非常重要。
1.2对已有资料的复核，清除影响质量因素土地利用动态遥感监测的重要资料是影像数据，在选取卫星影像数据时，一般要求整个监测区域各期的影像获取时间基本一致。
而同一地区，基准影像和监测影像最好为同一季节获取，且卫星高度角尽量保持一致。
对其他已有资料进行必要复核确认，收集作业范围内相关监测资料，为后续监测分类及精度评价提供依据，清除影响质量因素。
遥感动态监测
3.1.4 波段替换法
在RGB假彩色合成中，G和B分量用前时相的两个波段， 用后一时相的一个波段影像组成R分量，在合成的RGB 假彩色图像上能够很容易地发现红色区域即为变化区 域。
前时相影像
后时相全色影像
波段替换影像
3.2图像分类后比较法
该方法的核心是基于分类基础上发现变化信息。即首 先运用统一的分类体系对每一时相遥感影像进行单独 分类，然后通过对分类结果进行比较来直接发现土地 覆被等的变化信息。
前一时相TM影像
后一时相SPOT影像
特征变异影像
3.1.3 假彩色合成法
• 由于地表的变化，相同传感器对同一地点所获取的不同时 相的影像在灰度上有较大的区别。在进行变化信息的发现 时，将前、后两时相的数据精确配准，再利用假彩色合成 的方法，将后一时相的一个波段数据赋予红色通道，前一 时相的同一波段赋予蓝色和绿色通道。利用三原色原理， 形成假彩色影像。其中，地表未发生变化的区域，合成后 影像灰度值接近，而土地利用发生变化的区域则呈现出红 色，即判定为变化区域。
3.1.2 光谱特征变异法
同一地物反映在一时相影像上的信息与其反映在另外时相 影像上的光谱信息是一一对应的。当将不同时相的影像进 行融合时，如同一地物在两者上的信息表现不一致时，那 么融合后的影像中此地物的光谱就表现得与正常地物的光 谱有所差别，此时称地物发生了光谱特征变异，我们就可 以根据发生变异的光谱特征确定变化信息。
遥感动态监测
3、检测方法及其原理
3.1 图像直接比较法
最常用方法，对经过配准的两个时期的影像像元直接运 算或变换处理，找出变化区域。
3.1.1 图像差值法
两个时相的遥感图像相减。其原理是：图像中未发生变化 的地类在两个时相的遥感图像上一般具有相等或相近的灰 度值，而当地类发生变化时，对应位置的灰度值将有较大 差别。因此在差值图像上发生地类变化区域的灰度值会与 背景值有较大差别，从而使变化信息从背景影像中显现出 来。
试述遥感土地利用动态监测方法和技术流程
试述遥感土地利用动态监测方法和技术流程遥感土地利用动态监测是指通过利用遥感技术手段对特定区域内的土地利用情况进行定期采集、分析和监测，以实现对土地利用及其变化的高效、精确、全面的监测和管理，为地方政府及决策者提供科学的政策建议和决策参考。
那么，我们应该如何实现遥感土地利用动态监测呢？1. 遥感数据的获取：遥感数据的获取是进行遥感土地利用动态监测的第一步，可以采用激光雷达、卫星遥感、无人机等多种方式进行获取。
其中，卫星遥感是目前应用最广泛的一种方式，可以获得大范围的遥感数据，但由于其分辨率普遍较低，需要结合其他数据源进行分析。
而无人机和激光雷达可以获得更高分辨率和更精准的数据，但适用范围较小，多适用于小范围内的土地利用监测。
2. 遥感图像的预处理：由于遥感数据来源多样、结构复杂，需要进行图像预处理，以提高图像的可用性和可读性。
主要包括图像去噪、增强、图像配准等一系列的处理操作。
3. 遥感图像的分类：遥感图像的分类是指对遥感图像中的像元按照给定的类别分别分配到不同的类别中，从而得到不同类别的土地利用信息。
常见的分类方法有基于像素的分类和基于目标的分类。
4. 土地利用变化的检测：通过对不同时间段的遥感图像进行比对和分析，可以发现土地利用的变化情况。
地物的变化检测主要采用基于像元的变化检测方法和基于目标的变化检测方法。
5. 土地利用监测与评价：通过对遥感图像的分析和比对，结合地勘和统计数据等多种因素，可以对土地利用情况进行监测和评价，操作流程主要包括可视化展示、数据处理与挖掘、统计分析等等。
以上就是遥感土地利用动态监测所需要的主要步骤。
需要注意，目前遥感土地利用动态监测的技术和方法不断发展和更新，必须结合新技术、新方法、新数据源等因素，进一步提升监测的准确性和效率，更好的服务于土地利用规划和管理工作。
ENVI遥感图像处理-林冠状态遥感动态监测
３、林冠变化检测与健康变化信息提 取
林冠变化检测
本步骤获取两个时相的归一化植被指数差，通过分析归一化植被指数 差获取林冠变化信息，在Image Difference Workflow工具中完成整个处 理过程
专题：林冠状态遥感动态监测
1、专题背景
专题背景 – 遥感变化监测
遥感图像是我们监测地球变化重要的数据源。从遥感图像中可以获 取的地球变化信息包括：海岸线、森林健康、城市扩张、农业生产 、自然灾害、人为灾害、土地覆盖、冰雪范围、水面变化等。
从不同时间或在不同条件获取同一地区的遥感图像中，识别和量化 地表变化的类型、空间分布状况和变化量，这一过程就是遥感动态 监测过程。
Feature Extraction Workflow工具
✓ 分割阈值（Scale Level）：40 ✓ 合并阈值（Merge Level）：85
Band：Normalized Difference
✓ >0.28
图像预处理（大气校正）
本专题是通过对比分析两个时相的图像获取林冠变化信息，因此选择选 择精度较低、操作简便的快速大气校正工具（QUAC）完成大气校正处理。
在Toolbox工具箱中，双击Statistics/Compute Statistics工具
确认好分割阈值后，图层上右键选择Raster Color Slices菜单。
林冠健康变化信息提取结果输出和分析
分类结果输出 类别名称和颜色修改 分类统计 分类后处理 制图等
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第12章遥感动态监测本章主要介绍以下内容：（1）遥感动态监测技术（2）图像直接比较法工具（3）分类后比较法工具（4）林冠状态遥感状态监测实例（5）农业用地变化监测实例12.1 遥感动态监测技术遥感动态监测过程一般可分为三个步骤，1.数据预处理（1）在进行变化信息检测前，需要考虑以下因素对不同时相图像产生的差异信息。
●传感器类型的差异：●采集日期和时间的差异：●图像像元单位的差异：●像素分辨率的差异：●大气条件的差异：●图像配准的精度：2.变化信息检测根据处理过程可分为以下三类：（1）图像直接比较法（2）分类后比较法（3）直接分类法3.变化信息提取变化信息提取可以归纳为从图像上提取信息，有以下方法供选择：●手工数字化法●图像自动分类●监督分类●非监督分类●基于专家知识的决策树分类●面向对象的特征提取法●图像分割12.2 图像直接比较法工具ENVI中的图像直接比较法工具包括Compute Different Map工具和Image Difference工具。
12.2.1 Compute Different Map工具Compute Different Map工具对两个时相的图像作波段相减或者相除，设定的阈值对相减或相除的结果进行分类。
这个工具的详细操作过程如下：在ENVI主菜单中，选择Basic Tools Change Detection-Compute Difference Map。
在Select the Initial State Image文件选择对话框中，从前一时相图像中选择一个波段，单击OK 按钮；在Select the Final State Image文件选择对话框中，从后一时相图像中选择一个与前面12.2.2 Image Different工具Image Different工具可以检测两个时相图像中增加和减少两种变化信息，适合获取地表绝对变化信息。
它集成在ENVI EX视图下，采用流程化操作方式。
首先通过以下方式启动ENVI Zoom视图。
第一步启动Image Difference(1)在ENVI Zoom中，选择File Open打开july_00_quac.img和july_06_quac.img图像。
(2)在工具栏中，单击按钮，利用Portal功能浏览这两个图像相同区域地表变化情况。
(3)在Toolbox列表中，双击Image Difference 选项，打开File Selection 对话框，分别为Time 1 File选择july_00_quac.img和Time 2 File选择july_06_quac.img。
单击Next按钮，打开Image Difference对话框。
第二步变化信息检测在Image Difference 对话框中，设置变化信息检测方法。
提供两种方法：（1）波段差值（2）特征指数差第三步变化信息提取第四步输出变化信息12. 3 分类后比较法工具12. 3.1 Change Detectio Statistics工具（1）ENVI主菜单中，选择Basic Tools Change Detection Change Detection Statistics。
（2）在Select the Initial State Image文件选择对话框中，从前一时相图像中选择一个波段，单击OK按钮；在Select the Final State Image文件选择对话框中，从后一时相图像中选择一个与前面相同的波段，单击OK按钮，打开Define Equivalent Classes 对话框。
（3）在Define Equivalent Classes对话框，如果两个分类名称一致，系统自动将Initial State Class和Final State Class对应；否则，手动选择。
（4）在左边列表中选择一个分类类别，在右边选择对应分类名称，单击Add Pair 按钮。
（5）重复（4）步骤，直至所有需要分析的分类类别一一对应。
单击OK按钮，打开Change Detection Statistics Output对话框。
（6）选择生成图像表示单位。
12. 3.2 Thematic Change工具(1)在ENVI EX中，选择File Open打开两个分类图像。
（2）在Toolbox列表中，双击Thematic Change选项，打开File Selection对话框，分别为Time 1 Classification Image File选择前一时间的分类图像和Time 2 Classification Image File选择后一时间的分类图像。
单击Next按钮，打开Thematic Change对话框。
（3）在Thematic Change 对话框中，如果两个分类图像中分类数目和分类名称都一样，Only Include Areas that Have Change选项可选，当选择这个选项时，未发生变化的分类全班归为并命名为“no Change”。
单击Next按钮，进入ClearUp对话框。
（4）C learup对话框的作用是移除椒盐噪声和去除小面积斑块。
（5）单击Next按钮，打开Export对话框。
单击Finish按钮，输出结果。
12. 4 林冠状态遥感动态监测实例林冠是森林与大气相互作用的关键界面，林冠状态主要包括林隙、绿叶生物量、林木树叶量等方面的内容，它反映了森林的健康状况。
林冠状态变化包括了自然因子引起的如病虫害、林火、干旱等引起的较大面积的林冠变化、由大风等灾害引起的林隙变化以及树冠和林冠的正常变化等内容。
主要技术路线：对不同实相的同一种植被指数作差值运算得到植被指数差，这些植被指数差能反映两个时间段森林林冠变化状况；确定一定的阈值范围，阈值范围反映监测区森林健康状态情况，即林冠状态的变化，从而提取虫害受灾区域。
技术流程如图所示。
ENVI提供SPEAR流程化图像处理工具，它将现有的一些图像处理功能集成在一个界面下，采用流程化的向导式操作方式，包含16个流程化图像处理模块：●异常检测●变化检测●Google Earth连接工具●图像对地图（Image-map）几何校正●独立主成分分析●道路信息提取●水体信息提取●元数据浏览●基于地形正射校正●Pan Sharpening图像融合●水相对深度分析●波谱相似地物提取●图像分类工具●植被覆盖分析●图像垂直条纹去除●船只提取12.4.1 林区提取这一步是通过植被指数阈值分割的方法将林区从图上提取出来，生成感兴趣区并应用于后面的步骤，提高检测精度和减少计算量。
（1）在ENVI主菜单中，选择Transform NDVI，在文件选择对话框中选择oct_07_2002.img文件，单击OK按钮。
（2）在NDVI Calculation Parameters对话框中，在Input File Type选项中选择Landsat TM,选择输出路径及文件名QB_NDVI.img，单击OK按钮，执行NDVI计算。
（3）在ENVI主菜单中，选择Basic Tools Region of Interest Band Threshold to ROI，在文件对话框中选择QB_NDVI.img，单击OK按钮，在打开的对话框中设置参数：Min Thresh Value:0.3Max Thresh Value:1单击OK按钮，执行操作。
（4）在Display中显示oct_07_2002.img，选择Tools Region of Interest，可以看到森林的感兴趣区。
在ROI Tools对话框中，选择File Subset Data via ROIs,选择Oct_07_2002.img，用ROI将图像中的森林裁剪输出（oct_07_2002_subset.img）。
（5）用同样的方法将aug_25_2007.img中的森林裁剪输出（aug_25_2007_subset.img）12.4.2 林冠变化检测数据预处理和林冠变化检测在SPEAR工具中完成，操作过程如下：（1）在ENVI主菜单中，选择Spectral SPEAR Tools Change Detection,打开Change Detection 对话框进行以下操作：（2）在Co-registratio Parameters对话框中，完成两幅图像精确配准。
进行以下操作：（3）在Review Tie Points对话框中，设置Maximum allowed RMS pei GCP为1，单击Apply按钮。
其他按照默认，单击Next按钮，进入Check Co-Registration对话框。
（4）单击按钮，对配准的两幅图像进行目视对比。
单击Next按钮，进入ChangeDetection Methods对话框。
（5）在Change Detection Methods对话框中，提供四大类变化监测方法：（6）（7）在Examine Results对话框中，提供以下浏览变化检测结果的工具。
（8）单击Next按钮进入最后一步。
（9）单击Finish按钮完成此流程的操作。
12.4.3 提取森林健康变化信息此步骤是从第二个步骤中得到的NDVI差值结果中提取森林健康变化信息，采用阈值分割的方法。
阈值法是一种简单有效的图像分割方法，它将图像的灰度级分为几个部分，选用若干个阈值来确定图像的区域。
阈值分割一步分为两个步骤：首先，确定图像的分割阈值；然后，分割图像。
一般利用图像的直方图寻找分割阈值。
若图像由多个特征区域构成，则其直方图呈现多峰现象，每个峰值对应一个区域，以谷值点位或凸值点位阈值划分相邻峰值。
本例提取的是森林受灾区，将受灾区分为严重区和一般区。
（1）（2）在Display窗口中显示Diff波段，即NDVI（3）在主图像窗口中，选择Enhance Interactive Stretching，打开显示图像的直方图，滑动其中的一条垂直虚线靠近0值去，从左下角获取一个阈值；继续移动虚线滑到左边凸值点位，从左下角获取第二个阈值（4）在主图像窗口中，选择Overlay Density Slice（5）在Density Slice对话框中，进行以下操作（6）（7）为了得到更好的结果，用分类后处理工具优化监测结果。
12.5 农业用地变化监测实例整个过程包括Landsat TM农业用地分类和农业用地变化信息提取两部分。
详细操作过程如下所述。
第一步Landsat TM农业用地分类（1）启动ENVI EX,选择File Open,同时打开ag_08_quac.img和ag_09_quac.img。
ENVI EX自动以TM321波段组合显示。
（2）（3）利用工具栏中的缩放按钮浏览打开的数据，单击按钮“透视”两个时相的图像，大致了解两个时期的土地利用情况。