遥感应用模型遥感反演土地变化检测
利用遥感技术进行土地变化监测的步骤解析
利用遥感技术进行土地变化监测的步骤解析近年来，随着城市化和工业化的快速发展，土地资源的不断开发和利用已成为全球各国面临的一项重大挑战。
为了及时了解土地变化的情况，领先的科学家和环境保护组织采用了遥感技术来进行土地变化监测。
本文将对利用遥感技术进行土地变化监测的步骤进行解析。
首先，土地变化监测的第一步是数据收集。
遥感技术是通过使用卫星遥感图像或航空遥感图像来获取土地信息的一种技术手段。
因此，为了进行土地变化监测，我们需要收集高质量的遥感数据。
这些数据包括高分辨率的卫星图像和航空图像，可以通过购买或从科研机构等途径获取。
接下来，第二步是图像预处理。
在进行土地变化监测之前，我们需要对收集到的遥感图像进行预处理，以减少噪声和提高图像质量。
预处理包括图像的辐射校正、大气校正、几何校正等步骤。
辐射校正主要是将图像的数字计数转换为辐射亮度，大气校正则是对图像进行校正以减少大气干扰。
第三步是土地分类与变化检测。
在完成图像预处理后，接下来需要对遥感图像进行土地分类和变化检测。
土地分类是将遥感图像中的像素分为不同的土地类型，比如建筑用地、耕地、水域等。
常用的土地分类方法包括聚类分析、最大似然法和支持向量机等。
变化检测是指通过对多期遥感图像进行比较，识别土地覆盖的变化情况。
常见的变化检测方法包括差异显著性分析、交叉熵法和神经网络等。
第四步是变化解释和分析。
在完成土地分类和变化检测后，需要对监测结果进行解释和分析。
变化解释是指对监测结果进行解读和理解，分析土地变化的原因和驱动力，比如城市扩张、农业改良等。
然后，通过空间分析和统计分析方法，分析土地变化的趋势和规律。
这些分析结果可以为决策制定者和城市规划者提供重要的参考信息。
最后一步是结果呈现。
通过合适的数据可视化工具，将土地变化的结果以图表或地图形式展示出来，以便于人们更直观地理解和利用这些结果。
同时，相关报告和文章也可以用于在学术界和决策层之间交流和共享。
总之，利用遥感技术进行土地变化监测的步骤包括数据收集、图像预处理、土地分类与变化检测、变化解释和分析以及结果呈现。
遥感技术在城市用地变化检测中的应用
遥感技术在城市用地变化检测中的应用遥感技术在城市用地变化检测中起着重要的作用。
城市用地的变化是指城市内部土地利用的变动、土地利用种类的变动以及用地功能的改变。
随着城市化进程的加快，城市用地变化对城市的可持续发展和规划管理提出了挑战，如何精确地检测城市用地变化成为了城市规划和土地管理的重要任务之一。
遥感技术的应用可以提供高分辨率的空间信息，并能够定量分析城市用地的变化过程。
遥感技术可以提供高分辨率的影像数据，通过对城市区域的多时相遥感影像进行比对，可以准确地检测出城市用地的变化情况。
利用遥感影像可以获取到城市区域的详细信息，包括建筑物、道路、绿地等要素的分布情况，因此可以清楚地看到城市用地的变动情况。
通过对多时相影像的比对和分析，可以得出城市用地的变化率、变化区域和变化形式等信息。
遥感技术可以获取城市用地变化的时间序列数据，有助于掌握城市发展的动态变化。
城市用地的变化通常是一个长期的过程，通过遥感技术可以获取到不同时间点的影像数据，然后分析不同时间点之间的差异，可以得出城市用地的演变规律和发展趋势。
有了这些信息，城市规划部门可以更好地制定发展策略，合理规划城市用地，实现可持续发展。
遥感技术可以帮助识别城市用地变化的原因和驱动力。
利用遥感技术可以分析影响城市用地变化的因素，包括自然因素和人为因素。
通过遥感数据的分析，可以确定城市用地变化的主要驱动力，例如经济发展、人口增长、土地政策等。
这些信息对于城市规划和土地管理部门来说非常重要，可以帮助他们制定政策和措施，促进城市可持续发展。
遥感技术在城市用地变化检测中发挥着至关重要的作用。
通过遥感影像的获取和分析，可以准确地监测和掌握城市用地的变化情况，为城市规划和土地管理提供科学依据。
随着遥感技术的不断发展和提高，相信其在城市用地变化检测中的应用将会越来越广泛，为城市的可持续发展做出更大的贡献。
遥感技术在城市用地变化检测中的应用
遥感技术在城市用地变化检测中的应用1. 引言1.1 背景介绍遥感技术在城市用地变化检测中的应用背景介绍：随着城市化进程的不断加快，城市用地变化日益频繁和复杂，城市规划和土地利用管理面临着巨大挑战。
传统的调查手段往往耗时耗力，而且不能及时准确地获取大范围的城市用地信息。
借助遥感技术在城市用地变化检测中的应用成为了一种重要的解决方案。
遥感技术通过卫星、航空和地面传感器获取的高分辨率影像数据，能够全面、快速地获取城市用地的信息，包括土地覆盖类型、建筑物分布、绿化率等多种参数。
利用遥感技术，可以实现对城市用地的时空变化进行监测和分析，为城市规划和土地管理提供科学依据。
遥感技术在城市用地变化检测中的应用具有重要意义。
它不仅可以帮助决策者更好地了解城市用地的变化趋势和特征，还可以提高城市规划的科学性和精准性。
通过遥感技术在城市用地变化检测中的应用，可以更好地实现城市可持续发展，提升城市的生态环境和人居品质。
1.2 研究意义研究城市用地变化对于提高城市规划和管理的科学性和精准性具有重要意义。
通过分析城市用地的变化情况，可以识别出城市用地利用效率较低的区域，进而优化城市布局，提高城市用地利用效率；可以监测城市用地的扩张速度和方向，引导城市发展朝着可持续的方向发展。
研究遥感技术在城市用地变化检测中的应用具有重要的现实意义和发展价值。
只有不断探索遥感技术在城市用地变化监测中的新方法和新技术，才能更好地服务城市规划和管理工作，推动城市可持续发展。
2. 正文2.1 遥感技术在城市用地变化检测中的原理遥感技术在城市用地变化检测中的原理是基于遥感传感器对地球表面的观测和数据获取。
通过遥感技术，可以获取城市用地的多波段、多时相、高分辨率的影像数据，包括光学遥感影像、雷达遥感影像等。
这些数据反映了城市用地的地物特征和变化情况。
遥感技术通过影像解译、特征提取和空间分析等方法，可以实现对城市用地进行精准的分类、识别和监测，进而实现城市用地变化检测。
遥感技术在城市用地变化检测中的应用
遥感技术在城市用地变化检测中的应用近年来，城市化进程加速，城市用地的变化成为人们关注的焦点之一。
借助遥感技术，可以获取大面积、高分辨率的遥感影像数据，对城市用地的变化进行检测和分析。
本文将从遥感技术的原理和应用角度出发，探讨遥感技术在城市用地变化检测中的应用。
遥感技术是利用航空航天资源获取地球物体信息的一种方法。
遥感影像数据可以提供城市用地的时空信息，从而实现对城市用地变化的监测和分析。
常用的遥感技术包括空间分辨率高的光学遥感技术和时间分辨率高的雷达遥感技术。
通过对这些技术的应用，可以获取城市用地的高分辨率、多光谱、多角度的遥感影像数据，从而准确地判断城市用地的变化。
1. 建筑物提取和变化检测：利用遥感影像数据，可以快速高效地提取城市区域中的建筑物信息，包括建筑的轮廓、高度、体积等。
通过对多时相的遥感影像数据进行比较分析，可以检测出城市建筑物的变化情况，包括新增、拆除、改建等。
2. 土地利用和覆盖变化分析：利用遥感影像数据，可以对城市区域的土地利用和覆盖情况进行准确的分析和判断。
通过对多时相的遥感影像数据进行比较和分类，可以得到土地利用和覆盖的变化情况，包括农田转为城市用地、林地转为建筑用地等。
3. 城市绿化变化监测：城市绿化是城市用地变化中的重要一环。
利用遥感影像数据，可以获取城市绿化的空间分布、植被类型、植被密度等信息。
通过对多时相的遥感影像数据进行比较和分析，可以监测和评估城市绿化的变化情况，为城市规划和绿化管理提供科学依据。
4. 城市扩张和用地变化的模拟预测：利用遥感影像数据，可以获取城市用地的历史变化信息。
通过对历史数据的分析，可以模拟预测城市未来的扩张和用地变化趋势。
这对城市规划和土地资源管理具有重要意义，可以帮助决策者制定科学合理的城市发展策略。
使用遥感技术进行土地覆盖变化检测的步骤
使用遥感技术进行土地覆盖变化检测的步骤遥感技术是一种通过卫星、飞机等远距离手段获取地球表面物体信息的技术。
在土地资源管理和环境保护领域，遥感技术被广泛应用于土地覆盖变化的检测和分析。
本文将介绍使用遥感技术进行土地覆盖变化检测的基本步骤。
首先，进行数据收集。
在进行土地覆盖变化检测时，需要获取多个时间点的遥感影像数据。
这些数据可以通过卫星遥感系统或飞机航拍获得。
一般来说，数据的时间跨度越大，可以观测到的土地覆盖变化越多。
然而，较短时间跨度的数据往往分辨率更高，对于细小的土地变化有更好的观测效果。
接下来，进行数据预处理。
遥感影像数据需要进行一系列的预处理步骤，以提高后续分析的准确性。
首先是辐射校正，即将原始数据转化为反射率或辐射亮度，以消除不同时间点影像之间的亮度差异。
其次是大气校正，通过建立大气传输模型来减少大气对遥感影像的影响。
此外，还可以进行影像配准，将不同时间点的影像进行几何校正，使其重叠区域一致。
然后，进行土地覆盖分类。
土地覆盖分类是指将遥感影像中的像素分配到不同的土地覆盖类别中。
常见的分类方法包括监督分类和非监督分类。
监督分类是基于训练样本进行分类，需要用户提供一定数量的代表性样本。
非监督分类是基于图像内部的统计规律进行分类，不需要用户先验知识。
根据研究需求，可以选择适合的分类方法。
接着，进行土地覆盖变化检测。
土地覆盖变化检测是将多个时间点的土地覆盖分类结果进行对比，找出变化的区域和类型。
常见的变化检测方法包括像元级变化检测和物体级变化检测。
像元级变化检测是比较相邻时期的像素分类结果，识别出由一个类别变为另一个类别的像素。
物体级变化检测则是将相邻时期的土地覆盖分类结果进行物体级别的对比，精细识别出不同土地物体的变化。
最后，进行精度评定和结果分析。
精度评定是对土地覆盖变化检测结果的准确性进行评估。
可以在一些已知变化的地区进行实地调查，与遥感检测结果进行对比，计算出准确性指标，如准确率和召回率。
遥感技术在城市用地变化检测中的应用
遥感技术在城市用地变化检测中的应用一、遥感技术在城市用地变化检测中的原理遥感技术是通过卫星、飞机等载体对地面进行观测，获取地面信息的一种技术手段。
在城市用地变化检测中，遥感技术通过获取城市地表的影像数据，对城市用地进行分类、提取、变化分析等工作，实现对城市用地变化的监测和分析。
遥感技术的原理包括传感器的采集、数据的处理和分析、以及遥感图像的解译与应用。
在城市用地变化监测中，遥感技术主要应用于以下几个方面：1. 地物分类：通过遥感影像的解译，可以将城市地表的不同地物进行分类，如建筑物、水体、绿地等。
通过对不同地物的分类，可以了解城市地表的利用情况，为城市用地变化的监测奠定基础。
2. 用地变化检测：通过对不同时间段的遥感影像进行对比分析，可以检测出城市用地的变化情况，包括新增建筑物、用地扩张、绿地减少等。
这些变化信息可以帮助城市规划部门了解城市用地的演变过程，为未来的规划提供参考。
3. 空间分析：遥感技术可以对城市用地的空间分布进行分析，包括用地布局、开发强度、城市扩张方向等。
通过空间分析，可以揭示城市用地变化的规律性和趋势，为城市规划和土地利用管理提供科学依据。
二、遥感技术在城市用地变化监测中的应用遥感技术在城市用地变化监测中的应用具有以下特点：1. 快速高效：遥感技术可以通过卫星或飞机快速获取大范围的城市地表影像数据，能够迅速反映城市用地的变化情况，具有高效性和及时性。
2. 综合信息：遥感影像可以提供丰富的地物信息，包括建筑物、道路、水体、植被等，可以全面了解城市地表的利用状况，为城市用地变化监测提供全面的信息基础。
3. 大数据处理：遥感数据处理技术的发展，使得可以处理大规模、高分辨率的遥感影像数据，可以满足城市用地变化监测的需求。
遥感技术在城市用地变化监测中的应用可以帮助城市规划部门和土地管理部门开展城市用地的动态监测和分析，为城市规划和土地资源管理提供科学依据和数据支持。
具体应用包括城市用地变化的监测与分析、城市扩张的监测与预测、用地结构的调查与分析等。
遥感技术在土地使用变化监测中的应用
遥感技术在土地使用变化监测中的应用近年来，随着城市化进程的不断推进和经济的快速发展，土地使用变化成为了一个备受关注的问题。
土地的合理利用和保护对于人类社会的可持续发展至关重要。
遥感技术作为一种非接触式的观测方法，具有快速、高效、广覆盖等优势，已经成为土地使用变化监测的重要工具。
本文将探索遥感技术在土地使用变化监测中的应用，从遥感数据获取、土地利用分类、变化检测以及监测结果评估等方面进行介绍分析。
首先，遥感技术在土地使用变化监测中的第一步是获取遥感数据。
遥感数据主要来源于卫星、航空器、无人机等。
通过这些平台获取的高分辨率、多光谱或高光谱的遥感影像能够提供丰富的土地信息，为土地使用变化的监测和分析提供了基础数据。
此外，遥感数据还可以多时相、长时间持续观测，从而获取土地使用动态变化的信息。
其次，土地利用分类是遥感技术在土地使用变化监测中的核心问题之一。
土地利用分类是将遥感影像中的像素点或区域划分为不同的土地类型，比如耕地、林地、水域等。
常用的土地利用分类方法包括支持向量机、随机森林、人工神经网络等。
这些方法可以通过提取影像的光谱、纹理、形状等特征，进行土地利用分类。
通过土地利用分类方法，可以得到每个时相的土地利用类型，为土地使用变化的检测和分析提供基础。
第三，遥感技术还可以用于土地使用变化的检测。
土地使用变化检测是通过对多时相的遥感影像进行比较，来分析和提取土地使用变化的信息。
常用的土地使用变化检测方法包括差异图像法、卷积神经网络、变化向量分析等。
这些方法可以通过比较特定时期的遥感影像，识别出土地使用变化的区域和类型。
通过土地使用变化检测，可以及时发现和监测土地的利用变化情况，为土地管理和规划提供科学的依据。
最后，监测结果的评估是遥感技术在土地使用变化监测中不可忽视的一环。
监测结果的准确性和可信度是评估遥感监测的关键指标。
通常，监测结果的评估可以采用对比样本调查、精度评定、误差矩阵等方法。
比较监测结果与实地调查结果的一致性，可以评估遥感监测的准确性。
遥感应用模型遥感反演土地变化检测
遥感应用模型遥感反演土地变化检测(总44页)-CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1-CAL-本页仅作为文档封面，使用请直接删除遥感应用模型实习报告学院：班级：学号：姓名：日期：指导老师：Part1大冶研究区土地使用情况分析1.监督分类最大似然法2009年影像分类结果：分了4类：建筑，水体，裸地，植被2010年影像分类结果：2.栅格转矢量3.变化检测-叠加分析（1）先提取2009年和2010年分类图的建筑用地：2009年 2010年（2）变化检测（叠加分析）Chang=2010-20094.空间查询变化图层Chang与建设用地红线进行查询5.提取结果效果图：批而未用:用而未尽：正规使用：越界开发：未批先用将变化矢量图与2010年影像叠加显示：Part2：遥感反演与建模1.数据预处理1.安装环境卫星数据处理补丁将补丁放在…\ITT\IDL\IDL80\products\envi48\save_add目录下。
2.数据读取和定标主菜单->File->Open External File->HJ-1A/1B Tools，打开环境卫星数据处理补丁后，选择CCD，Input path选择环境卫星数据文件夹，点Search，设置输出路径，勾选“Calibration”“Layer Stacking”，点Apply，如下图：3.工程区裁剪由于整景影像范围太大了，进行几何校正之前，裁剪出我们需要的太湖及其周边区域。
1.打开上一步处理好的数据：HJ1B-CCD1-2.完成太湖及其周边区域的裁剪主菜单->File->Save File As->ENVI Standard，弹出New File Builder面板，单击Import File，弹出 Create New File Input File面板，选中Select Input File面板中的数据，单击Spatial Subset，弹出Select Spatial Subset面板，单击image弹出Subset by Image对话框，在其中裁剪出太湖及其周边区域，在几个对话框中单击ok，在New File Builder面板中，单击choose，设置保存路径，输出文件名4.几何校正(1)打开基准影像，选择Map-> Registration ->Automatic Registration ：Image to Image ，选择基准影像的波段4作为匹配波段(2)选择被配准影像，选择band4作为匹配波段，在提示是否手动选择同名点时，选择否后，弹出Automatic Registration Parameters面板(3)在Automatic Registration Parameters面板中，设置下图参数单击ok执行基于像元值自动寻找同名点。
遥感技术在城市用地变化检测中的应用
遥感技术在城市用地变化检测中的应用1. 城市扩张监测：城市扩张是城市用地变化中的重要部分。
遥感影像可以提供大范围、高分辨率的数据，可以有效监测城市的扩张过程。
通过比较不同时间的遥感影像，可以识别出新增的建筑物和道路，从而分析城市的扩张趋势，并制定相应的城市规划。
2. 城市更新监测：城市更新是城市用地变化中的另一个重要方面。
通过遥感影像，可以识别出老旧建筑物的位置和状态，并进一步分析其更新和改造的情况。
这对于城市可持续发展和改善居民生活质量具有重要意义。
3. 土地利用变化监测：土地利用是城市用地变化中的核心内容。
遥感影像可以提供土地利用类型和分布的详细信息，可以帮助我们了解不同区域的发展情况。
通过比较不同时间的遥感影像，可以分析土地利用变化的趋势，并为城市规划和决策提供科学依据。
除了上述应用，遥感技术还可以在城市洪涝、土地沙化、环境污染等方面的检测中发挥重要作用。
遥感技术在城市用地变化检测中具有以下几个优势：1. 大范围：遥感技术可以获取大范围的空间信息，可以监测城市用地变化的全过程。
2. 高分辨率：遥感影像可以提供高分辨率的数据，可以识别出小尺度的城市用地变化。
3. 时序连续：遥感影像具有时序连续性，可以提供不同时间的影像，可以监测城市用地变化的动态过程。
4. 客观性：遥感技术具有客观性，可以提供客观、准确的数据，可以避免主观因素对城市用地变化监测结果的影响。
1. 数据处理：遥感影像的处理需要复杂的算法和技术，对于非专业人士来说较为困难。
2. 数据获取：获取高分辨率、时序连续的遥感影像需要较高的成本和技术支持。
3. 精度问题：遥感技术在城市用地变化检测中存在一定的精度问题，需要进一步改进算法和技术。
遥感技术在城市用地变化检测中具有广阔的应用前景。
随着遥感技术的不断发展和成熟，相信其在城市用地变化监测中的作用将会越来越重要，并为城市规划和可持续发展提供更有效的支持。
遥感数据反演模型及其在测绘中的应用
遥感数据反演模型及其在测绘中的应用一、引言遥感是指通过传感器对地面目标进行探测和信息记录的技术。
遥感数据反演模型是指通过遥感数据的分析和处理，根据已知的输入参数，推导出未知的输出参数的数学模型。
这一技术的应用使得测绘工作变得更加高效、准确，并且可以获取到大范围的地理信息数据。
本文将探讨遥感数据反演模型及其在测绘中的应用。
二、遥感数据反演模型的基本原理遥感数据反演模型的基本原理是通过分析和处理遥感数据，提取出地物特征，推导出地物的相关参数。
遥感数据一般包括光谱数据和雷达数据。
光谱数据通过测量不同波段的光电信号，反映出地表的光谱特征；雷达数据则通过测量目标物体与雷达波的相互作用，获取目标物体的散射特征。
在遥感数据反演模型中，常用的方法有统计方法、机器学习方法和物理模型方法。
统计方法是通过对大量遥感数据进行统计分析，建立统计模型，再根据输入参数进行预测。
机器学习方法则是通过训练数据集，建立预测模型，再利用该模型对未知参数进行预测。
物理模型方法则是通过对光学、电磁等物理原理的研究，建立物理模型，根据已知的输入参数计算出输出参数。
三、遥感数据反演模型在测绘中的应用1. 地表覆盖分类地表覆盖分类是遥感数据反演模型在测绘中最常见的应用之一。
通过运用统计方法或机器学习方法，可以将遥感图像中的像元分为不同的地物类别，如水体、森林、草地、建筑等。
这一过程对于土地利用规划、生态环境监测等领域具有重要意义。
2. 土壤湿度监测土壤湿度是农业生产中的重要参数，能够直接影响作物的生长和产量。
利用遥感数据反演模型，可以推测出地表土壤的湿度情况。
通过获取大范围的土壤湿度数据，农民可以根据实际情况进行适时的灌溉，提高农作物的产量和质量。
3. 土地沙化监测土地沙化是指由于自然力和人为活动导致的土地退化现象。
沙化会导致土地贫瘠、植被减少等问题。
通过遥感数据反演模型，可以有效监测土地沙化的程度和范围。
这一信息对于沙漠化防治和生态保护具有重要意义。
利用遥感数据进行区域土地利用变化监测
利用遥感数据进行区域土地利用变化监测随着经济和人口的不断增长，区域土地利用的变化已成为一个重要的环境问题。
准确了解和监测区域土地利用变化对于环境管理、经济发展和可持续规划至关重要。
在过去的几十年中，遥感技术已成为区域土地利用变化监测的重要工具。
本文将探讨如何利用遥感数据进行区域土地利用变化监测。
一、遥感数据概述遥感数据是通过卫星、飞机或无人机等遥感平台获取的地球表面的信息。
遥感数据具有广覆盖区域、高时空分辨率、周期性监测等优势，因此成为研究区域土地利用变化的重要数据源。
二、遥感数据在区域土地利用变化监测中的应用1. 土地覆盖分类土地覆盖分类是区域土地利用变化监测的基础。
通过遥感数据的分类和分类结果的精度评估，可以准确识别出不同类型的土地覆盖，如城市建设用地、农田、森林等。
利用遥感数据进行土地覆盖分类可以提供全面、多时相的土地覆盖变化信息，为区域土地利用变化监测提供基础数据支持。
2. 变化检测利用遥感数据进行土地利用变化检测可以快速、准确地分析和识别不同时间段内的土地利用变化。
通过比较同一区域在不同时间的遥感影像，可以识别出新增建设土地、农田退耕还林还草等变化情况。
变化检测可以帮助监测和评估区域土地利用的发展趋势，并为规划和决策提供科学依据。
3. 动态监测利用遥感数据进行区域土地利用动态监测可以实时跟踪和分析土地利用的变化趋势。
通过定期获取遥感数据，并结合地理信息系统（GIS）技术，可以建立土地利用变化监测模型，实现对土地利用动态变化的快速监测和分析。
动态监测可以帮助及时发现和解决潜在的生态环境问题，提高区域土地利用效益，并为可持续规划提供数据支持。
三、利用遥感数据进行区域土地利用变化监测的挑战和应对策略1. 遥感数据处理和分析技术利用遥感数据进行区域土地利用变化监测需要进行大量的数据处理和分析工作。
遥感数据的预处理、分类和变化检测都需要借助相应的遥感处理算法和技术。
因此，要提高区域土地利用变化监测的准确性和可靠性，需要不断改进和优化遥感数据处理和分析技术。
遥感技术在土地变化检测中的应用
遥感技术在土地变化检测中的应用引言自从人类有了探索外界的欲望以来，地球的表面一直是我们极力了解的领域之一。
然而，由于地球的广阔和复杂性，使得我们难以深入了解地球的自然和人为变化。
在这方面，遥感技术的出现为我们提供了一种全新的解决方案。
本文将探讨遥感技术在土地变化检测中的应用。
一、遥感技术的基本原理遥感技术是利用卫星、飞机、无人机等平台获取地球表面信息的一种技术。
其基本原理是通过接收地球表面反射或辐射出的电磁波，并通过对波长、强度等信息的分析来获取地表的信息。
这种非接触式的探测方式使得遥感技术能够较为全面、快速地获取地球表面的数据。
二、土地变化检测的需求和挑战土地变化对于城市规划、环境保护等方面具有重要意义。
然而，由于土地变化的复杂性和多样性，传统的人工方式往往无法满足对大范围土地变化的检测需求。
因此，利用遥感技术进行土地变化检测成为一种有效的选择。
而要实现土地变化检测，需要克服一些挑战。
首先是数据获取的问题，遥感数据的获取通常需要使用卫星、飞机等平台进行，而这些平台的成本较高。
其次是数据处理的问题，遥感数据量庞大，如何对数据进行高效的处理和分析是一个难题。
此外，还需要考虑不同地区的特殊环境和气候条件对遥感数据的影响。
三、1. 土地利用与覆盖变化分析遥感技术可以通过获取不同时期的遥感图像并进行比对，来分析土地利用和覆盖的变化情况。
例如，可以通过对比不同年份的遥感图像来观察城市扩张、农田变化、森林退化等情况，进而为城市规划、生态保护等提供科学依据。
2. 土地资源监测与评估遥感技术可以帮助监测土地资源的变化和评估土地的质量。
通过获取不同波段的遥感数据，可以对土地的植被、水质、土壤质量等进行评估。
这样可以及时发现和预测植被退化、水源污染、土地荒漠化等问题，从而采取相应的保护和治理措施。
3. 灾害监测与防治遥感技术在土地灾害监测和防治方面也有广泛的应用。
通过获取高分辨率的遥感图像，可以及时监测到地震、洪水、滑坡等自然灾害的发生和演变情况。
遥感技术在城市用地变化检测中的应用
遥感技术在城市用地变化检测中的应用遥感技术是一种非接触式的测量和监测方法，利用遥感卫星、飞机等设备对地面进行影像数据的采集和处理，可以获取大面积的、多时期的信息，这种技术在城市用地变化检测方面显得尤为重要。
城市用地变化是城市发展过程中最显著的特征之一。
由于城市化的不断推进，城市用地存在着多样性和复杂性，因此需要使用有效的数据获取和处理技术。
遥感技术可以提供高空间分辨率和高精度的地图和图像数据集，为城市用地变化识别和监测提供了重要的数据来源。
一、土地利用/覆盖分类土地利用/覆盖分类是城市用地变化检测中的重要步骤，其目的是将遥感影像数据分为不同的地物类型，例如建筑、道路、水体、绿地等。
通过遥感卫星或无人机获取的图像可以用来进行标记，形成地图或二进制类别的像素，并通过图像处理和分类算法来对这些像素进行分类。
二、城市扩张分析城市扩张分析是指对城市规模的增长和发展进行分析，根据遥感数据的变化情况，评估城市扩张的程度和趋势。
城市扩张的分析还可以帮助城市规划师合理规划和管理新的土地资源，避免资源浪费和环境破坏。
三、基于变化检测的城市扩张基于变化检测的城市扩张是指利用遥感数据来检测城市用地的变化情况，并通过时间序列分析来探究城市扩张的过程和方向。
该方法可以检测城市区域的建筑物、道路、水体、绿地等方面的变化，并用于制定城市规划、环境保护和资源管理等计划。
四、城市建筑物提取城市建筑物提取是指利用遥感数据来提取城市区域内的建筑物信息，主要包括建筑物轮廓、高度和面积等。
这些数据可用于建筑物数据库的建立和更新、城市管理和规划、灾害风险评估和建筑物监测等方面。
最后，在城市用地变化检测中，遥感技术的优点在于能够捕捉大面积的变化，同时提供较高的空间分辨率和图像质量，因此成为人们研究城市发展变化的重要工具。
随着遥感技术的不断发展和创新，相信在城市用地变化检测方面，遥感技术将会继续发挥重要的作用。
遥感技术在城市用地变化检测中的应用
遥感技术在城市用地变化检测中的应用随着城市化进程的加速，城市用地的变化成为了一个备受关注的问题。
而遥感技术因其高效、全面、实时的特点，逐渐成为了城市用地变化检测的重要工具之一。
遥感技术在城市用地变化检测中发挥着不可替代的作用，其应用不仅可以帮助城市规划者更加全面地了解城市用地情况，还可以为城市未来的发展提供重要的参考信息。
本文将详细介绍遥感技术在城市用地变化检测中的应用及其相关研究进展。
遥感技术利用卫星、航空器、无人机等载体通过搭载的传感器对地面进行高空、远距离的观测和采集，然后将采集到的信息转化成数字数据，通过遥感图像的处理、解译和分析，最终获取地表信息。
在城市用地变化检测中，遥感技术主要通过对城市地表的变化进行监测，包括建设用地的扩张、未利用土地的变化、自然资源的变化等，通过对这些变化的监测可以全面了解城市用地的演变情况。
遥感技术在城市用地变化检测中的基本原理包括以下几个方面：1. 影像获取：通过卫星、航空器或无人机搭载的传感器对城市地表进行高空、远距离的观测和采集，获取高分辨率的遥感影像。
2. 影像处理：通过遥感影像的预处理、校正、影像融合等处理，获取清晰、真实的城市地表影像。
3. 变化检测：通过遥感影像的解译、分析，对城市地表的变化进行监测，包括建设用地的扩张、未利用土地的变化、自然资源的变化等。
4. 变化分析：通过对城市地表的变化进行分析，获取城市用地变化的空间分布、变化规律等信息。
以上这些步骤将遥感技术与城市用地变化检测紧密地联系在一起，为城市用地变化的监测提供了技术手段和理论基础。
1. 建设用地扩张的监测随着城市化进程的不断推进，城市的建设用地不断扩张，如何监测和评估城市的建设用地扩张情况成为了一个重要的研究课题。
遥感技术通过获取大范围、高分辨率的遥感影像，可以快速、准确地监测城市建设用地的扩张情况。
通过对历年的遥感影像进行比对分析，可以获取城市建设用地的扩张速度、扩张方向、扩张规模等信息，为城市建设规划提供重要参考。
基于遥感技术的土地利用变化检测
基于遥感技术的土地利用变化检测近年来，随着城市化和人口增长的迅速发展，土地利用的变化对环境、经济和社会发展产生了重大影响。
因此，对土地利用变化进行准确监测和评估成为了一个紧迫的问题。
在这方面，遥感技术的应用越来越得到人们的关注和重视。
本文将探讨基于遥感技术的土地利用变化检测，并介绍一些常用的方法和技术。
遥感技术是通过获取和分析从卫星、飞机和无人机等平台上获取的地球表面的图像和数据，来进行地球观测与研究的一种方法。
利用遥感技术进行土地利用变化检测的关键在于解读和分析遥感图像。
遥感图像可以提供大范围、快速和高分辨率的地表信息，从而有效地检测土地利用的变化。
在土地利用变化检测中，最常用的遥感数据是多期遥感影像。
多期遥感影像可以用来比较不同时间点的地表情况，从而观察和分析土地利用的变化情况。
常见的遥感数据包括光学遥感影像、合成孔径雷达(SAR)影像和红外遥感影像等。
每种影像都有其独特的特点和应用场景。
在利用遥感技术进行土地利用变化检测时，主要有以下几种方法和技术。
首先是基于像元的方法，这种方法通过提取不同时间点影像中的像元值来比较并检测土地利用变化。
常见的基于像元的变化检测方法有阈值分割法和子图匹配法等。
其次是基于对象的方法，这种方法将影像中的像素组合成对象，通过比较不同时间点的对象特征来检测土地利用变化。
该方法可以更准确地反映土地利用的变化过程。
最后是基于时间序列的方法，该方法通过分析一系列时间点的遥感影像来研究土地利用变化的趋势和规律。
时间序列分析可以帮助我们更好地理解土地利用变化的动态过程。
除了上述方法和技术，利用地理信息系统(GIS)进行土地利用变化检测也是一种常见的方法。
GIS可以集成和分析各种空间数据，包括遥感影像、地理边界、地形数据等，从而实现对土地利用变化的综合分析。
借助GIS，我们可以更全面地了解土地利用变化对环境和社会的影响，为土地规划和资源管理提供科学依据。
总之，基于遥感技术的土地利用变化检测在环境保护、城市规划和资源管理等领域具有重要意义。
土地利用覆盖变化的遥感监测与评估
土地利用覆盖变化的遥感监测与评估一、引言土地利用覆盖是指土地表层的特定用途和覆盖物类型，包括自然和人为因素造成的土地利用变化和遥感反演信息。
土地利用变化是指围绕采矿、农业生产、城镇化等活动引起的土地利用类型、空间分布和数量的变化。
土地利用覆盖的变化对环境、社会和经济等方面都有重要影响。
遥感技术因其高时空分辨率的优势，成为土地利用变化的监测和评估的主要工具之一。
本文将介绍土地利用覆盖变化的遥感监测与评估。
二、土地利用覆盖的遥感监测1、土地利用类型的遥感提取遥感图像可以用来提取土地利用覆盖的类型，即通过不同的遥感数据和特征提取方法，将土地分为不同的类别。
卫星遥感数据通常包含可见光、红外线和微波等波段，这些波段对于不同土地类型有着不同的反射率和幅值。
目前，很多机构都建立了土地利用覆盖的分类系统，并使用计算机算法将遥感图像中的像元分为土地利用类型。
2、土地利用变化的遥感监测土地利用类型的遥感监测主要是通过对多个时间点的遥感图像进行比对，来获取土地利用变化的情况。
遥感图像之间的差异可以通过不同影像处理方法来识别出：例如，采用差值法比较遥感图像，以找出在两个时间段内的变化。
另外，基于实时遥感数据的土地利用变化监测已成为热门课题，在灾害和环境监测方面应用广泛。
例如，在洪水、旱灾和森林火灾等自然灾害事件中，机构可以及时使用遥感技术来获取事件现场遥感图像；通过比对灾区前后的遥感图像，能够更加准确地评估损失程度。
三、土地利用覆盖的评估方法1、定量评估方法定量评估方法主要是通过数理统计等方法来计算土地利用变化的程度和影响。
空间统计分析是其中的一种方法，可用于从差异显著的数据中分析出空间分布的趋势性和方向性。
还可以通过使用遥感数据评估土地利用变化，包括未被耕作土地、农田、家庭园地、热带雨林、稀树草原等特定土地环境的变化。
2、定性评估方法定性评估方法主要是通过专家讨论和政策文件来区分土地利用变化的重要性和适当的应对措施。
遥感技术在城市用地变化检测中的应用
遥感技术在城市用地变化检测中的应用随着城市化进程的加速，城市面貌也在不断地变化，其中城市用地的变化是城市化进程中最为显著的变化之一。
为了解城市用地变化对城市发展的影响，需要进行用地变化的检测。
近年来，随着遥感技术的快速发展，其在城市用地变化检测领域中获得了广泛应用。
下面将详细介绍遥感技术在城市用地变化检测中的应用。
一、遥感技术的概述遥感技术是利用航空和卫星等平台获取和记录地球表面信息的科学和工程技术。
其主要包括光学遥感、微波遥感和激光雷达遥感等多种手段。
其中，光学遥感是最为常用的一种手段，其主要通过卫星拍摄地面影像，实现对地面信息的获取。
1.数据获取城市用地变化检测需要获取城市不同时期的影像数据，以对比分析不同时间节点的城市用地分布情况。
遥感技术可以通过卫星、飞机等平台获取高分辨率的城市影像数据，使得城市用地变化检测具有高时空分辨率、高效率的优势。
2.图像处理遥感图像处理是城市用地变化检测的关键环节。
通过遥感图像预处理、特征提取等方法，可以有效地提取城市用地信息，获得城市发展的时空变化情况。
常见的遥感图像处理方法包括图像分类、纹理分析、数字地形模型等。
3.变化检测城市用地变化检测的核心是通过比较不同时间段的影像数据，发现地物之间的空间位置或形态变化情况。
通常的方法是对两幅或多幅影像进行比较，通过像元对比、区域对比等方法，自动或半自动地检测出地物变化情况。
基于遥感技术，可以实现从像素级别到区域级别的自动变化检测。
4.结果分析通过对遥感图像的变化检测，可以获得城市用地变化的详细信息，如城市用地类型、面积变化、空间分布等情况。
同时，还可以分析城市用地变化的影响因素，如经济、环境等因素，并预测未来城市用地的变化趋势，为城市规划和管理提供科学依据。
1.广州市城市用地变化检测采用遥感技术对广州市2005-2018年的城市用地进行变化检测，发现广州市城市用地面积不断扩张，城市用地类型也发生了显著变化。
同时，还对城市用地变化对城市环境和经济发展的影响进行了分析，为广州市城市规划和管理提供了科学依据。
利用遥感技术实现土地利用变化监测的典型案例
利用遥感技术实现土地利用变化监测的典型案例遥感技术是一种通过获取地球表面物体的电磁辐射信息，进行图像分析和解译的技术手段。
在土地利用变化监测中，遥感技术具有高效、快速、广覆盖等优势，可以帮助我们了解土地利用的动态变化，为土地资源管理和环境保护提供科学依据。
以下将介绍一个利用遥感技术实现土地利用变化监测的典型案例。
本案例以中国广东省为研究区域，利用遥感图像数据对该地区的土地利用变化进行监测和分析。
首先，通过获取远距离的卫星遥感影像，我们可以获得大范围、全面的土地利用信息。
由于广东省面积较大，传统的人工调查方法耗时耗力，难以获取全面准确的土地利用变化信息。
而遥感技术可以有效解决这个问题。
利用卫星影像，我们可以获取到广东省不同年份的土地利用图像，通过对比不同时间段的影像数据，就能够直观地发现土地利用的变化。
其次，遥感技术可以提取土地利用的空间和时间特征，进一步分析土地利用的变化趋势。
利用遥感影像处理软件，我们可以对影像数据进行分类和变化检测。
首先，对影像进行分类，将不同类型的土地利用进行划分，例如农田、森林、城市等。
然后，通过对比不同时间段的分类结果，可以发现土地利用的变化情况，比如农田面积增加或减少、城市扩张等。
同时，还可以计算不同类型土地利用的变化速度和空间分布，进一步分析土地利用的演变规律。
在本案例中，我们选取了2010年和2020年的遥感图像数据，并利用遥感影像处理软件进行土地利用分类和变化检测。
通过对比两个时间段的影像数据，我们发现广东省农田面积减少，城市和工矿用地面积增加，而森林覆盖率相对稳定。
进一步分析发现，农田面积的减少主要是因为城市化进程导致的，而城市和工矿用地面积的增加主要是由于人口增长和经济发展的需求。
这些变化趋势在不同地区和不同年份也存在一定的差异，但总体上呈现出土地利用向城市化和工业化方向发展的趋势。
最后，利用遥感技术可以对土地利用变化的影响进行评估，为土地资源管理和环境保护提供科学依据。
如何使用遥感与测绘技术进行土地利用变化监测与分析
如何使用遥感与测绘技术进行土地利用变化监测与分析近年来，随着城市化进程的加快和经济发展的需求增加，土地利用变化成为了一个备受关注的问题。
了解土地利用变化对于制定合理的土地规划和环境管理至关重要。
遥感和测绘技术作为一种高效、快速获取土地信息的手段，在土地利用变化监测与分析方面发挥着重要的作用。
一、遥感技术在土地利用变化监测与分析中的应用遥感技术通过获取地面物体特异的电磁辐射信号，能够提供大范围、高分辨率的土地信息。
其主要应用于土地利用类型的提取与分类、土地利用状况的监测与变化分析。
1.土地利用类型的提取与分类遥感图像所获取的数据可以通过数字图像处理技术进行土地利用类型的提取与分类。
根据土地覆盖的不同特征，例如植被类型、水体分布、建筑物等，可以利用遥感影像进行分类，从而获得土地利用类型的分布情况。
这对于研究某一特定地区的土地利用状况提供了可行的手段。
2.土地利用状况的监测与变化分析通过遥感技术，可以获取大尺度的土地利用图像。
将不同时间段的遥感图像进行对比可以得到土地利用状况的变化信息。
这对于跟踪和监测土地的扩张、变化及其对环境的影响具有重要意义。
同时，通过遥感图像的解译和分析，还可以定量获取土地利用变化的空间分布和数量变化的信息，为土地利用规划和资源管理提供科学依据。
二、测绘技术在土地利用变化监测与分析中的应用测绘技术是通过对地面地物的测量和绘制，获取地理空间信息的一种方法。
主要应用于土地利用面积的计算与量化、土地利用空间分布的绘制与分析。
1.土地利用面积的计算与量化测绘技术可以通过对土地利用区域的测量和绘制，计算得到不同土地利用类型的面积，并将其量化为统计数据。
通过对土地利用面积和变化趋势的分析，可以评估土地利用效益和资源利用状况，为土地利用的合理规划和决策提供依据。
2.土地利用空间分布的绘制与分析利用测绘技术可以获取土地利用区域的几何形状和空间分布信息。
通过测绘制图，我们可以直观地了解土地利用的空间分布情况，并与其他地理信息数据进行叠加分析，如地形、气候、土壤等。
遥感技术在城市用地变化检测中的应用
遥感技术在城市用地变化检测中的应用随着城市化进程的加速和人口增长的不断，城市用地变化日益成为研究的热点问题。
城市用地变化对城市的发展与规划、土地资源利用等方面产生着重要影响，因此对城市用地变化进行科学、准确的监测与分析显得尤为重要。
传统的用地调查方式费时费力且成本较高，然而遥感技术的应用为城市用地变化的监测提供了一种高效、快速、成本较低的手段。
本文将重点探讨遥感技术在城市用地变化检测中的应用。
一、遥感技术的基本原理遥感技术是指通过航天器、飞机、地面车辆、船只或者其他设备向所感兴趣的对象（如地球表面、大气、海洋等）进行信息获取，并且用于构建地图、监测环境以及进行资源管理等。
在城市用地变化监测中，遥感技术主要应用于获取城市地表信息，如土地利用、土地覆被等相关数据。
遥感技术大致分为被动式和主动式两类。
被动式遥感是指接收自然辐射，如可见光、红外线、微波等，而主动式遥感是指需要发射一定类型的电磁波，通过接收反射、散射、辐射来获取目标信息。
遥感技术还可以根据影像分辨率分为高分辨率遥感、中分辨率遥感和低分辨率遥感。
在城市用地变化监测中，通常会使用高分辨率的遥感影像，以便更清晰地捕捉到细微的城市用地变化信息。
二、遥感技术在城市用地变化检测中的应用1. 用地类型分类利用遥感技术获取的影像数据，结合数字图像处理和地理信息系统(GIS)技术，可以对城市用地进行分类，研究用地类型的空间分布情况，并了解各种用地类型面积的分布情况，为城市用地变化的空间分布方式提供了数据支撑。
2. 用地变化监测通过比较多期遥感影像，可以研究城市用地的历史变化情况，识别出城市用地发展的方向和方式。
在城市用地增长的过程中，可以通过遥感技术准确地提取出新增用地的情况，从而为城市规划和土地管理提供科学依据。
3. 用地利用评价利用遥感技术，可以对城市用地进行利用效率评价，了解城市用地的利用现状、效率和浪费情况，为城市土地资源的优化配置和可持续利用提供数据支持。
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遥感应用模型实习报告学院：班级：学号：姓名：日期：指导老师：Part1大冶研究区土地使用情况分析1.监督分类最大似然法2009年影像分类结果：分了4类：建筑，水体，裸地，植被2010年影像分类结果：2.栅格转矢量3.变化检测-叠加分析（1）先提取2009年和2010年分类图的建筑用地：2009年 2010年（2）变化检测（叠加分析）Chang=2010-20094.空间查询变化图层Chang与建设用地红线进行查询5.提取结果效果图：批而未用:用而未尽：正规使用：越界开发：未批先用将变化矢量图与2010年影像叠加显示：Part2：遥感反演与建模1.数据预处理1.安装环境卫星数据处理补丁将ENVI_HJ1A1B_Tools.sav补丁放在…\ITT\IDL\IDL80\products\envi48\save_add目录下。
2.数据读取和定标主菜单->File->Open External File->HJ-1A/1B Tools，打开环境卫星数据处理补丁后，选择CCD，Input path选择环境卫星数据文件夹，点Search，设置输出路径，勾选“Calibration”“Layer Stacking”，点Apply，如下图：3.工程区裁剪由于整景影像范围太大了，进行几何校正之前，裁剪出我们需要的太湖及其周边区域。
1.打开上一步处理好的数据：HJ1B-CCD1- Calbrated_LayerStacking.img2.完成太湖及其周边区域的裁剪主菜单->File->Save File As->ENVI Standard，弹出New File Builder面板，单击Import File，弹出 Create New File Input File面板，选中Select Input File 面板中的数据，单击Spatial Subset，弹出Select Spatial Subset面板，单击image 弹出Subset by Image对话框，在其中裁剪出太湖及其周边区域，在几个对话框中单击ok，在New File Builder面板中，单击choose，设置保存路径，输出文件名HJ1B-CCD1-Cal-sub.img4.几何校正(1)打开基准影像TM_baseimage.img，选择Map-> Registration ->AutomaticRegistration：Image to Image，选择基准影像TM_baseimage.img的波段4作为匹配波段(2)选择被配准影像HJ1B-CCD1-20091006-Cal-sub.img，选择band4作为匹配波段，在提示是否手动选择同名点时，选择否后，弹出AutomaticRegistration Parameters面板(3)在Automatic Registration Parameters面板中，设置下图参数单击ok执行基于像元值自动寻找同名点。
对于RMS高的点直接删除，水域中的点由于没有固定参考物都删掉，湖岸线的点RMS高的点可以直接删掉，或者在两个影像的ZOOM窗口上将十字光标定位到正确位置，再点击Update进行微调，在缺少控制点的地方手动添加一些控制点。
调整控制点，直到总的RMS小于1时，完成控制点的选择，点击Ground Control Points Selection上的File->Save GCPs to ASCII，保存控制点。
(4)在Ground Control Points Selection面板上，选择Options->Warp File（As ImageMap）选择校正文件。
在校正参数面板中，投影参数默认。
在X和Y的像元大小输入30，按回车，图像输出大小自动更改。
选择输出路径和文件名HJ1B-CCD1-20091006-Cal-sub-jz.img，点击ok进行Image Registration。
(5)打开基准影像和校正影像，在显示校正后影像的窗口中，右键选择Geographic Link命令，选择显示图像的两个窗口，打开十字光标查看校正结果。
5.大气校正环境小卫星提供了波谱响应函数，以文本形式提供第一列表示波长（nm），后面4列分别表示4个波段对应波长的波谱响应函值。
为了做大气校正，需要制作波谱曲线来描述波谱响应函数，用于大气校正（波谱响应函数与CCD型号相对应）（1）制作波谱响应函数主菜单Window->Start New Plot Window，打开ENVI Plot Window面板，选择File->Input Data->ASCII，导入681_HJ1BCCD1文本文件，波长单位选择Nanometers，单击ok。
在绘制窗口出现了4条曲线，选择Edit->Data Parameters，编辑每条线的名称为b1，b2，b3，b4，便于区别选择File->Save Plot As->Spectral Library，在Output Plots to Spectral Library窗口中，单击Select All Items，单击ok。
在Output Spectral Library面板中，选择输出路径和文件名“HJ1BCCD1光谱响应”，单击ok，将波谱曲线保存为波谱库文件。
（2）FLASSH大气校正选择主菜单Basic Tools->Convert Data（BSQ 、BIL、 BIP ）选择校正后的影像HJ1B-CCD1-20091006-Cal-sub-jz.img，在Convert File Parameters中选择BIL,选择Convert In Place：yes，单击ok。
主菜单Spectral->FLAASH，打开FLAASH大气校正模块，点击Input Radiance Image，选择BIL格式的HJ1B-CCD1-20091006-Cal-sub-jz.img，在弹出的Radiance Scale Factors面板中，选择Use single scale factor for all bands，在此Single scale factor选择默认：10，单击ok。
设置输出路径及文件名，传感器基本信息设置数据可以从数据头文件HJ1B-CCD1-451-76-20091006-L20000180174.XML中读取大气模型选MLS，气溶胶模型选Rural，气溶胶反演方法选None，能见度给40km单击Multispectral Setting按钮，在Filter Function File导入之前做好的光谱响应曲线“HJ1BCCD1光谱响应”，单击ok。
单击Advanced Settingsa按钮，Tile Size 设置为100，点击ok。
在大气校正模块中，单击apply，进行大气校正。
校正完成后检查校正结果，分别加载校正前后的影像，将两幅影像进行地理链接，移动到植被区域，在影像上右键选择Z Profile打开光谱曲线窗口，显示两幅图像同一位置的光谱曲线。
左边为大气校正前，右边为大气校正后：6.区域裁剪打开大气校正后的图像HJ1B-CCD1-20091006-Cal-sub-jz-dqjz.img，在image 窗口中选择Overlay->Vectors，打开Vector Parameters窗口，选择File->Open Vector File，打开taihu_based.shp。
选择正确的投影类型，弹出Available Vectors List面板，选择该矢量文件，点击Load Selected，选择显示图像的Display，点击ok，将矢量叠加在影像上。
在Available Vectors List面板，选择File->Export Layers to ROI，在Select Data File to Associate with new ROI面板中选择影像，点击ok，在弹出的对话框中选择Convert all records of an EVF layer to one ROI，点击ok，将矢量转化为ROI；在图像窗口，选择Overlay->Region of Interest，打开ROI面板，选择File->Subset Data via ROIs，在Select Input File to Subset via ROI中，选择影像，单击ok；在Spatial Subset via ROI Parameters中选择太湖ROI，Mask pixels outside of ROI选择Yes；设置输出路径及文件名HJ1B-CCD1-20091006-Cal-sub-jz-dqjz-taihu.img，单击ok。
2.反演建模（1）获取采样星上数据使用Basic Tool->Bandmath，在Enter an expression下面输入表达式：float(b4)/b3，单击Add to List，单击ok，在Variables to Bands Pairings 面板中选择第3、4波段对应b3、b4，设置输出路径和文件名“b4除b3”点击ok，计算得到比值图像；在display中显示比值图像，选择overlay->Region Of Interest，打开ROI Tool在ROI Tool 中，选择ROI_Type->Input Points from ASCII，选择文本格式的反演点.txt，x选择经度3，y选纬度2，These point comprise：Individual Points 设置投影信息后，点击ok，将实地调查的点位信息加载到图像中。
在ROI TOOL中，选择File->Output ROIs to ASCII。
选择b4/b3的图像，在Output ROIs to ASCII Parameters面板中选择ROI点，单击Edit Output ASCII Form，在输出内容设置面板中，选择ID、经纬度（Geo Location）、波段像元值（Band Values）模型参数反演：叶绿素反演: 1.线性模型2.指数模型3.对数模型Part3 QiuckBird数据融合后分类提取1.影像融合（1）多光谱影像重采样在MapGis中查看影像信息后，可知多光谱影像分辨率为2.4m，全色影像分辨率为0.6m，在进行影像融合前先对多光谱影像重采样，使其分辨率与全色影像的分辨率一样。
重采样前：重采样后：（2）裁剪由于整幅影像太大，处理起来计算机要允许很长时间，于是先对影像裁剪出光谷附近的部分区域。