水体提取实验报告DOCWord格式.docx

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a.阈值法提取

b.最大似然法提取

本次实验采用最大似然法提取。

三、实验步骤

1、计算试验区1991和2002可见光至短波红外波段的7个波段的TOA反射率数据。

步骤：

BasicTools-Preprocessing-CalibrationUtilities-LandsatCalibration

可见光至短波红外波段的7个波段的TOA反射率数据图像如图1。

2002年1991年

图1

2、利用水体指数增强水体信息。

查看影像光谱，在image视图中右键->

ZProfile（Spectching），以下是影像中水体、植被、城镇的光谱影像。

水体

植被

城镇

总结光谱特征。

这就为什么水体用ETM+（b2-b4）/（b2+b4），而植被是ETM+（b4-b3）/（b4+b3），而城镇指数是ETM+（b5-b4）/（b5+b4），都是波段的反射率值。

3、计算NDVI、NDWI、NDBI

Transform——NDVI等指数，两个试验区的NDVI等指数图像如下图

NDVI（图2、图3）

图22002年图31991年

NDWI（图4、图5）

图42002年图51991年

NDBI（图6、图7）

图62002年图71991年

4、最大似然法提取

（1）加入特征指数的最大似然法提取方法：

将6波段文件和三个指数（NDVI、NDWI、NDBI）做成一个文件：

FILE->

SAVEFILEAS->

ENVISTANTARD

合成后的图像

（2）用ROI区域选取水体、城镇、植被等样本

试验区1991年

试验区2002

（3）最大似然法分类：

CLASSIFICAION->

SUPERVISED->

MAXIMUNLIKELIHOOD

1991年

分类结果图像如图8。

图中蓝色区域是城镇，鲜红色区域是内陆水，砖红色区域是海水

图81991年

以下是对试验区2002进行最大似然法分类。

分类结果图像如图9。

图中蓝色区域是城镇，砖红色区域是内陆水，鲜红色区域是海水

图92002年

分析两幅图，查看水体、植被、城镇的分布。

（4）对分类结果进行精度评价：

用ROI再多选择一些样本，然后用CLASSIFICAION->

POSTCLASSIFICAION->

CONFUSIONMATRIX->

USINGGROUNDTRUEROIS

下面是试验区1991

获得混淆矩阵和分类精度，评估分类结果。

得到试验区1991总的的分类精度是97.56%

下面是试验区2002

得到试验区2002总的分类精度是96.65%

5、变化检测

在两景同样区域的影像基础上，对分类结果进行变化检测

BASICTOOLS->

CHANGEDETECTION->

CHANGEDETECTIONSTATIC

可以获得变化的结果，也就是转换矩阵：

可以打开图件参照看相应的变化，内陆水和城镇的转变。

如图10

图10

四、实验总结

本次实验主要是计算NDVI、NDWI、NDBI，再利用水体指数等提取水体信息，获得试验区1991和试验区2002的分类结果图。

在操作过程中也遇到了一些小问题，例如，ROI区域选取样本时，选点不够均匀，导致分类精度不高，还有使得背景值不参与运算，可以采用掩膜的方法。

总的来说完成了此次试验的内容。