LT5——landsat5号卫星；130——条带号；42——行编号；20011320——获取日期；BKT——接站代码；00——产品级别；
1.打开ENVI软件，选择ENVI 5.0 Classic。
2.把下载影像的1、2、3、4、5、6、7波段进行加载，以多波段组合方式将原始的GeoTIFF格式的LandsatTM/ETM+数据转换为ENVI标准格式。
步骤：
选择basic tool> layer stacking，弹出Layer Stacking Parameters对话框，点击Import File按钮，将出现Layer Stacking Input File对话框。
点击open加载1~7波段文件。
单击Reorder将1~7波段按顺序排列，上下拖动即可，选择影像输出路径后点OK。
3、利用ENVI的显示窗口（Display）打开影像，分别选取
4、3、2和3、2、1波段组合进行假彩色和真彩色合成
步骤：
在可用波段列表(Available Band List)中，使用鼠标左键点击对话框中所列的文件名，选中要打开的影像。
选择RGB Color彩色影像显示：用鼠标左键分别依次点击(4、3、2)要进行假彩色合成的波段组合，点load RGB。
重新选择3、2、1波段组合，打开第二幅真彩色影像（已打开一幅影像，则点击New Display），打开一个新窗口。
点击Load RGB，将第二幅影像加载到一个显示窗口中。
对比真假彩色影像上地物的差别。
（左：假彩色；右：真彩色）
在小窗口点击tools>link>link displays>OK连接两个窗口。
在显示窗口中观察不同波段组合的影像中地物的色调变化。
思考二：根据你下载的影像数据，说明每个波段含义及主要作用是什么。
可在地理空间数据云的卫星数字产品图像详细信息中查找，学会查看图像信息编号波段主要作用
Band 1 蓝色波段用于水体穿透，分辨土壤植被
Band 2 绿色波段分辨植被
Band 3 红色波段处于叶绿素吸收区域，用于观测道路/裸露土壤/植被种
类效果很好
Band 4 近红外波
段用于估算生物数量，尽管这个波段可以从植被之间有好的对比度，并且有较好的穿透大气、云雾的能力
Band 5 短红外波
段用于分辨道路/裸露土壤/水，它还能在不同植被之间有好的对比度，并且有较好的穿透大气、云雾的能力
Band 6 热红外波
段
感应发出热辐射的目标
Band 7 中红外波
段对于岩石/矿物的分辨很有用，也可用于辨识植被覆盖和湿润土壤
4、查询并记录影像文件的基本信息、投影信息，以及各个波段直方图信息。
在可用波段列表中左键点击map info标签的图标或左键双击map info标签使其展开，就可以获取影像的基本信息。
点击basic tools >statistics >computer statistics，选择需要查看信息的影像；点击“先保存的图像名称”>Ok再勾选histograms，点击ok即可生成影像的直方图信息。
生成.sta文件
直方图统计结果中，第一部分显示的是整个文件的统计信息，之后是分波段的统计信息。
在Select Plot 中可分别查看波段直方图信息。
5、利用ENVI的三窗口，即主图像窗口（Image）、滚动窗口（Scroll）、放大窗口（Zoom）识别影像中的土地利用/土地覆盖类型，可能的土地利用/土地覆盖类型包括找到图中的6中不同地物
(1) 耕地farmland (8) 公路/铁路road or railway
(2) 草地grassland (9) 河流stream
(3) 裸地barren land (10) 水库reservoir
(4) 森林forest (11) 冰雪ice and snow
(5) 城镇居民地town (12) 云cloud
(6) 农村居民地village (13) 阴影shadow
(7) 沙漠desert （14）机场
思考三：将识别的6中地物如下图示意分别截图，并观察上述地物的色调变化。
说明上述地物（选取6种）分别在两种波段组合下(真彩色、假彩色)的颜色特征区别。
（在该处作答）
1.河流
2.…
3.…
4.…
5.…
6.…（请补充完整）
地物在真彩色和假彩色下的区别
地物类别真彩色假彩色
1.河流黄色蓝色
2.森林绿色红色
3.公路黄色淡蓝色
4.耕地绿色和黄色红色
5.云白色白色
6.城镇居民
黄色淡蓝
地
6、利用Z Profile (Spectrum)光谱剖面工具，提取上述地物在不同波段的数值（Digital Number，DN）；要求针对影像中的6种地物至少各采集10个样本，取平均值，做光谱剖面图，分析不同地物的灰度值随波段变化的特点。
将光谱剖面数据保存为文本文件（txt格式，可以用文本文件编辑器打开）
在图像上右击点Z Po)可以查看不同地物的光谱剖面。
在Spectral Profile窗口中，点击Option>Collect Spectra可以选择样本点，可在图上均匀选取多个不同点，注
意最后输出应手动排除异常点（每个地物最少采集十个点，按Ctrl选中多个样本点后输出），再点击File > Save plot as > asscii 保存数据。
（注明每个光谱剖面图对应的是何种地物，以下举例一种，请补充完整6种）
1.河流
3、公路
5、云
6、城镇居民地
7、利用所得数据完成每种地物的样本特征光谱统计表
步骤：在excel中要添加数据分析模块的具体操作是文件，选项···导入数据，起始行，分列导入，计算平均值average，最小值min，最大值max，相关系数矩阵。
（以下给出一种地物的格式，请补充完整6种）
1.河流
2.森林
3.公路
4.耕地
5.云
6.城镇居民地
8、采用Excel打开步骤6、7生成的数据文件，根据每种地物在不同波段的均值作折线图；并从TM/ETM+ 1、2、3、4、5、6、7中选取3、4两个波段的数据，做散点图；分析上述不同地物在光谱空间中的分布情况及其规律（注意在图中使用不同的符号表示不同的地表覆盖类型，给出地物图例）。
1、河流在第三第四波段的DN值很接近所以集中分布。
2、森林第三波段DN变化不大，第四波段DN值变化大，点的连线斜率大于一。
3、公路第四波段DN值变化不大，所以呈现出点近似在一条横线上。
4、森林第三波段DN变化不大，第四波段DN值变化大，但是其第四波段DN
值大于森林，第三波段DN值大于城镇居民地，所以点在森林点的右侧，城镇居民地点的上方。
5、城镇居民地第三波段第四波段DN值变化均匀，点连线斜率近似为1。
6、云第三第四波段DN值变化幅度大，点比较离散，点连线斜率大于一。
不同的地物光谱特征相差很大，相同的地物在散点图中较为聚集，即使在地理空间上相隔很远，但其光谱特征呈现一致性，这说明各种地物的光谱特征具有特殊性和统一性。
特殊性是指各种地物的光谱特征不尽相同，而统一性是指相同的地物无论空间距离多远，其光谱特征将呈现一致性。
这就为遥感分类提供了切实可行的依据。
10、利用Resize Data工具从可见光/近红外的6个波段影像中选取512×512子区并保存。
（手动选择子区大小，后期将学习通过矢量裁剪子区）
步骤：点击basic tools >resize data input file，选择图层后点击spatial subset ,选择image，选择裁剪范围为512*512后导出，即完成子区裁剪。
思考四：对影像进行分析，说明子区影像直方图与原影像直方图的差异，重新计算原影像统计特征值，说明结果的变化。
选取的子区明显统计量min和max有所改变，且DN、Npts、Total，percent 和Acc Pct值的数量少于原数据；波段的直方图也发生了较大的变化，波峰值明显变大；
原因：选择的子区尺度更小，其自身的特殊性表现的更加突出，而原数据是大尺度上的，相比较而言，更加体现出这个研究范围的整体性。