水體提取實(shí)驗(yàn)報(bào)告

水體提取試驗(yàn)報(bào)告地理121 王霞 2023211300一、試驗(yàn)?zāi)康?9912023圖像中的水體進(jìn)展提取，分析比較圖像結(jié)果。二、試驗(yàn)內(nèi)容1、查看植被、水體、城鎮(zhèn)的影像光譜，總結(jié)光譜特征。括兩種方法：閾值法提取最大似然法提取本次試驗(yàn)承受最大似然法提取。三、試驗(yàn)步驟7TOA反射率數(shù)據(jù)。步驟：BasicTools-Preprocessing-CalibrationUtilities-LandsatCalibration7TOA1。2023年

1991年12、利用水體指數(shù)增加水體信息。查看影像光譜，在image視圖中右鍵->ZProfile〔Spectching〕，以下是影像中水體、植被、城鎮(zhèn)的光譜影像。水體植被城鎮(zhèn)總結(jié)光譜特征。這就為什么水體用ETM+(b2-b4)/(b2+b4)，而植被是ETM+(b4-b3)/(b4+b3)，而城鎮(zhèn)指數(shù)是ETM+(b5-b4)/(b5+b4)，都是波段的反射率值。3、計(jì)算NDVI、NDWI、NDBITransform——NDVINDVI等指數(shù)圖像如以下圖NDVI〔23〕圖2 2023年 圖3 1991年NDWI〔45〕圖4 2023年NDBI〔67〕

圖5 1991年圖6 2023年 圖7 1991年4、最大似然法提取參加特征指數(shù)的最大似然法提取方法6〔NDVINDWINDBI〕做成一個(gè)文件：FILE->SAVEFILEAS->ENVISTANTARD合成后的圖像用ROI區(qū)域選取水體、城鎮(zhèn)、植被等樣本1991年2023最大似然法分類：步驟：CLASSIFICAION->SUPERVISED->MAXIMUNLIKELIHOOD1991年8。圖中藍(lán)色區(qū)域是城鎮(zhèn)，鮮紅色區(qū)域是內(nèi)陸水，磚紅色區(qū)域是海水圖8 1991年2023進(jìn)展最大似然法分類。9。圖中藍(lán)色區(qū)域是城鎮(zhèn)，磚紅色區(qū)域是內(nèi)陸水，鮮紅色區(qū)域是海水圖9 2023年分析兩幅圖，查看水體、植被、城鎮(zhèn)的分布。對(duì)分類結(jié)果進(jìn)展精度評(píng)價(jià)：ROI再多項(xiàng)選擇擇一些樣本，然后用CLASSIFICAION->POSTCLASSIFICAION->CONFUSIONMATRIX->USINGGROUNDTRUEROIS下面是試驗(yàn)區(qū)1991獲得混淆矩陣和分類精度，評(píng)估分類結(jié)果。199197.56%2023202396.65%5、變化檢測(cè)在兩景同樣區(qū)域的影像根底上，對(duì)分類結(jié)果進(jìn)展變化檢測(cè)BASICTOOLS->CHANGEDETECTION->CHANGEDETECTIONSTATIC可以獲得變化的結(jié)果，也就是轉(zhuǎn)換矩陣：可以翻開(kāi)圖件參照看相應(yīng)的變化，內(nèi)陸水和城鎮(zhèn)的轉(zhuǎn)變。如圖10四、試驗(yàn)總結(jié)

10NDVI、NDWI、NDBI，