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1、word利用TM影像进展地物光谱特性曲线统计分析1、 实验步骤1.打开ENVI，将所给的7幅TM影像参加ENVI的工作空间2. 选取其中的三个波段组成红、绿、蓝三波段的假彩色图像显示在窗口下3. 根据假彩色图像，可以很容易区分出各种不同的地物类别，然后再对照电子地图，利用ROI工具，在TM影像上选取出具有代表性的几块区域作为统计区域，如上图中的色块。同时将ROI保存成文件，以供下次使用：4.打开一幅单波段影像，选择ROI工具，选择导入ROI文件，将保存的ROI文件加载到当前图片上：5. 点击ROI工具的Select All,再点击Stats，计算出所有区域的统计信息: 将上图中的Mean即均值
2、一项的数据拷贝到Excel中作为数据使用；6. 依次对余下的TM影像做一样的处理由于TM6的成像方式不同，因此没有处理2、 实验结果如下表，由于TM6的特殊性放在最后，作图的时候也没有考虑。用Excel统计图的形式显示如如下图：3、 结果分析A、 水体：1. 总体上看，水体的光谱特性曲线从TM1到TM7呈下降趋势，TM1TM2TM3TM4TM5，到了TM3以后，图像上的水体灰度值接近于0；2. 在TM3波段，江水与湖水的曲线别离，相差20-60个灰度值。可以推断这是由于江水中的含沙量而引起的，因此，可以尝试利用TM3来监测水体中的含沙量；B、植被：1. 总体上看，植被的光谱特性曲线呈现波动的趋
3、势，TM1TM2TM3；TM3TM4TM5；TM5TM7。在TM3时光谱曲线有极小值，同时也是曲线的最小值，在TM5时光谱特性曲线有极大值，同时也是曲线的最大值；2. 各种不同类型的地块，在TM3和TM5出有较大的区别，特别是在TM5处，出现很大的别离。可以看出主要是山地类型与农田类型的差异，这与两种地块的含水量应该有很大的关系。C、居民地：1.总体上看，居民地的光谱特性曲线值较其他要高，变化幅度比拟小，这应该与居民地主要由混凝土组成有关。在TM2，TM3，TM4的波段响应值根本一致。四、利用波谱响应曲线分类将上述各地物类型的响应值取平均后，可以利用TM2和TM4对上述三种地物进展区分；分类依据：TM2-TM4在 -40到 -10 之间为植被；TM2-TM4在 -10 到 10 之间为居民地；TM2-TM4在 10 到 40 之间为水体；分类结果如如下图：大学校区解译解译标志 标志地物类型形状颜色色调纹理其他树林成片，无规如此形状，无清晰边界深绿色浅黄色有纹理纹理很粗糙草地成片，无规如此形状，无清晰边界浅绿色有纹理纹理细密池塘成片，无规如此形状，有清晰边界灰黑色无明显纹理易与阴影混淆，可以根据房屋存在区分阴影与水体道路带状，长条状浅灰色亮白色无明显纹理房屋矩形，圆形等组合而成的规如此或不规如此的多边形大局部亮白色，浅灰色，少数房屋由于房顶材料呈特殊颜色无明显纹理9 / 9
