遥感envi实验报告

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2018年6月11日至6月18日学习进展
教材学习:学习二章
上机实习:上机实验三
编程实习:每天晚上坚持两个小时学习编程
上机实习:
三特征选择和特征提取
一实验数据
二实验内容
1 打开cup95_at.int文件,以193波段进行灰度展示
2 打开usgs_min.sli光谱库,并对其中所有的alunite和kaolinite光谱在两个窗口中分别展示
3 对影像中以下点位光谱采用Spectral Analyst功能进行分析,利用
usgs_min.sli确定其类别
4 将260,613点位光谱与其在光谱库中最接近的光谱在同一窗口中展示
5 将4中光谱按包络线去除效果进行展示
1 打开cup95_at.int文件,以193波段进行灰度展示
2 打开usgs_min.sli光谱库,并对其中所有的alunite和kaolinite光谱在两个窗口中分别展示
打开Spectral Library Viewer,并打开文件usgs_min.sli光谱库,并将所有的alunite和kaolinite光谱在两个窗口中分别展示。

3 对影像中以下点位光谱采用Spectral Analyst功能进行分析,利用
usgs_min.sli确定其类别
高光进行谱地物识别:可以1、从标准波谱库中选择端元,进行物质识别2、从图像上选择某个像素波谱或ROI的平均波谱,进行物质识别(注:识别方法选择波谱角方法),本次对像素波谱进行物质识别。

首先,显示对应坐标的像素光谱,在go to中输入坐标,在Display中选择剖面profiles,在打开的光谱曲线面板中找到相应的像素点,查看光谱。

之后将其收集成端元,即在工具箱中找到分类Classification,endmember Classification,在打开的面板中选择import,From plot windows,即在打开的窗口设为端元
同时,打开工具箱中的Spectral Analyst分析工具,在打开的光谱分析选择面板中选择usgs_min.sli文件,作为地物分析文件。

在打开的Spectral Analyst面板中,选择(570,590)像元,点击ok即可出现分析结果,选择分值最高的当作该像元地物。

结果如下:
4 将260,613点位光谱与其在光谱库中最接近的光谱在同一窗口中展示
5 将4中光谱按包络线去除效果进行展示
选择Spectral->Mapping Methods->Continuum Removal工具,将4的保存结果进行包络线去除,并在光谱噐中打开,结果显示如下:。

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