图像几何校正
（1） 打开校正的参照图
在Viewer 模块中打开几何校正的参照图，即几幅矢量数据。
参照的矢量数据 （2）选择校正模型
打开Datapre 模块，选择Image Gaometric Correction菜单中的from image file，加入要校正的影像图，模型选Polynonal ，多项式选2。
坐标系选Set Projection form GCP Tool，在存在的视窗中寻找，然后点击校正参考影像图。
（3）选择控制点
在GCP Tool 编辑器中选择Correction Tools对话框中的
，在校正的小窗口中点击一个点，即为控制点，再点击Geo
，接着在参考图中点击一点，即会自动坐标对应。
控制点
（4）保存控制点
分别点击GCP Tool编辑器中的File 菜单中的Save Input（保存需要校正影像的坐标）和Save
Referance （保存校正参考影像的坐标）
（5）精度检查
选了35个点之后，可以看到其精度为（total ）0.0797，达到了精度要求（0.5）。 （6）重采样
重采样过程就是依据未校正图像的像元值，计算生成一幅校正图像的过程。原图像中
所有删格数据层都要进行重采样。
接着点击Geo Correction Tools中的，进行重采样。
运行
校正后的影像
可以看到校正后的影像坐标系为UTM WGS84，并且也有了坐标。 （7）检验校正结果
在Viewer 模块中先后加入校正后的影像图和一份矢量图，然后打开Utility 菜单中的卷帘（swipe ）查看方式，查看两幅图的重叠效果。
重合程度
体会：前几个点一定要认真选择，保证精度，然后可以根据系统推荐的点，进行调整。对于偏差较大的点，可以将其删掉，然后补充新的点。尽量选道路的交点为控制点，河流的交点较大，而且不同的时间其宽度也有变化。 监督分类
精度评价
（1）打开精度评价模板
打开Classifier 模板中的Accuracy Assessment。
分类模版 （2） 加入要评价的影像
点击Accuracy Assessment编辑器中File 菜单的open 选项，然后加入要评价的影像。
（3） 导入人工选取的样点
点击Accuracy Assessment编辑器中Edit 菜单的Import User-defined Points选项，
导入样点
逗号分开
人工样点
（4）选择评价影像及V alues 值
点击Accuracy Assessment编辑器中V iewer 菜单的select Viewer 选项，然后点击V iewer 中的影像图。再点击Viewer 菜单的Show Class values选项，，即会显示其V alues 值。
显示V alues 值
（5）改变样点颜色
点击Accuracy Assessment编辑器中V iewer 菜单的Change colors选项，选择合适的颜色，再Viewer 菜单的Show all选项，即会在图上显示样点。
设置颜色
样点 （6）确定Reference 的值
到样点的实际地方，查看其地物类型，然后将其代号填到表中。（由于这一块对于我们来说比较难实现，所以自己模拟一些）
样本类别
（7）执行评价
点击Accuracy Assessment编辑器中Reports 菜单的Accuracy Assessment选项，执行评价。
执行
评价结果 监督分类
（1） 打开需要分类的影像及AOI 工具条
用Edior 模版打开要分类的影像图，然后点击AOI 菜单下的Tools 选项，打开AOI
工具条。
（2） 打开模版编辑器
土地利用分析
（1） 数据裁剪
打开Datapre 模块，然后选择Subset Image，导入要裁剪的遥感影像，选择要裁
剪的区域，进行裁剪。
裁剪设置
裁剪
（2） 图形合并
打开Interperter 模块，选择GIS Analysis中的Matrix ，加入裁剪后两幅影像图。点击Setup Recode，还可以查看信息。
参数设置
查看recode
（3） 执行分析
点击OK ，执行分析。
（4） 查看变化情况
打开合并后的影像图，然后选择Raster 菜单中的Attributes ，打开属性表。
分析：可以看出1992年中林地（代号为1）没变的有444973个像元。变为旱地（代号为2）的有148468个像元。
属性信息
计算NDVI
（1）打开Modeler 模版中Model Maker选项，加入要生成植被的影像图。
NDVI 的计算模型
NDVI 参数模型设置
计算模型
（2）利用Viewer 模块打开生成的植被指数图，然后点击面积植被指数（LUT VALUE ）。
快捷键，查看影响上地物的叶
查看VDVI 的值 计算植被覆盖度
（1）打开Modeler 模版中Model Maker选项，计算植被覆盖的模型
（2）参数设置
将模型中的参数“”改为“$n5_ndvi_92_moxing”。
（3） 执行模型
点击
快捷键，即可执行模型操作。
（4） 查看植被覆盖度
利用Viewer 模块打开生成的植被覆盖度影响图。
植被变化分析
（1） 制作植被变化分析模型
打开Modeler 模版中Model Maker 选项，利用模型编辑工具条中的工具制作一个模型
计算模型
（2） 模型参数设置
模型参数设置
（3） 执行模型
点击
快捷键，即可执行模型操作。
（4） 植被变化分析
默认参数的成果图
float 参数的成果图
立体土地利用图的制作
（1） 制作DEM 数据
打开DataPrep 模块中的Create Surface选项，打开3D 编辑框。
3D 编辑框
（2） 加入高程数据
点击File 菜单中的read 选项，然后加入高程数据，我们选择的是一个Shapefile 数据。
加入数据
选择数据
执行DEM
（3） 获取合适的裁剪区AOI
利用Viewer 模块，同时加入我们的DEM 数据和影响图，然后选择一个合适的AOI 区域，接着将其保存。
选择AOI
（4） 获取影响图和DEM 的裁剪区
利用裁剪工具，选择AOI 为裁剪区，分别获取影响图和DEM 的裁剪区
AOI 裁剪
（5） 将两个裁剪区都加入到VirtualGIS Viewer 模块中
利用VirtualGIS 模块中的VirtualGIS Viewer功能，依次加入两个裁剪后的影响图。
DEM 三维图
分析：若使用整幅影像图进行叠加，会发现效果很差，所以可以裁剪一下高程差异较大的区域，然后对这一部分区域单独显示。
叶绿素反演
1、监督分类
将水域分为一类，其它的地物归为另外一类，建立分类模板，进行分类。
分类模板
分类结果
2、提取水域
（1） 将监督分类后的影像图进行重新编码，水域部分Value 值设为1，其它的设为0
（什么设为1，进行掩膜后就剩下什么地物）
（2） 利用原影像图和重新编码后的影像图进行掩膜，即可提取出我们想要研究的水
域
（3）打开水域影像图，然后选择合适的波段组合显示影像图（202、44、28）
3、建立波长---DN 值的曲线
（1） 建立水域的光谱曲线
（2） 求出整个水域的平均DN 值
点击view 菜单中的tabular Data选项，然后将每个采样点的profile 值复制到EXL 中，接着求这几个采样点的平均DN 值。
（3） 提取出想要的波段组合
受水汽影响的波段为:121～127 、167～178 和224 ,共20 个波段，没有定标的是波段1～7 、58～76 、225～242 所以应将这些波段除去。
（4） 辐射定标
由于Hyperion 获取的地物辐射值过大，而实际地物辐射值很小，所以要将所有的VNIR 波段除以40，所有SWIR 波段除以80
（5） 建立波长---DN 值的曲线
将波段对应的波长值都复制到EXL 中，以波长作为横坐标，DN 值作为纵坐标，建立波长---DN 值的曲线
(6)根据曲线，找到两个特征波段
根据以上的曲线图，结合我们所学的知识，可以知道一般在近红外选择反射峰，在红光波段选择吸收谷，综合分析可以发现反射峰的波长为671.02nm ，吸收谷的波长为721.9nm 和660.85nm ，所以特征波段为32（峰），37（谷）。
（7）建立模型，进行叶绿素的反演
反演的公式为
:
因为DN 值可以通过公式变换到反射率，所以可以通过DN 值来代替公式中的反射率。公式中的R （701.55nm ）改为R （671.02nm ）,R(681.21nm)改为R(721.9),建立模型。
（8）查看反演后的结果
(9)实地调查反演结果
到实地通过相关的手段分析出水体中的叶绿素含量，然后和我们反演出来的结果进行对比，如果结果吻合，说明我们的模型比较好，可以作为该地的叶绿素反演。如果结果比较差，我们需要改变特征波段，甚至是修改模型进行反复尝试，知道结果比较好为止。 分析：
图像几何校正
（1） 打开校正的参照图
在Viewer 模块中打开几何校正的参照图，即几幅矢量数据。
参照的矢量数据 （2）选择校正模型
打开Datapre 模块，选择Image Gaometric Correction菜单中的from image file，加入要校正的影像图，模型选Polynonal ，多项式选2。
坐标系选Set Projection form GCP Tool，在存在的视窗中寻找，然后点击校正参考影像图。
（3）选择控制点
在GCP Tool 编辑器中选择Correction Tools对话框中的
，在校正的小窗口中点击一个点，即为控制点，再点击Geo
，接着在参考图中点击一点，即会自动坐标对应。
控制点
（4）保存控制点
分别点击GCP Tool编辑器中的File 菜单中的Save Input（保存需要校正影像的坐标）和Save
Referance （保存校正参考影像的坐标）
（5）精度检查
选了35个点之后，可以看到其精度为（total ）0.0797，达到了精度要求（0.5）。 （6）重采样
重采样过程就是依据未校正图像的像元值，计算生成一幅校正图像的过程。原图像中
所有删格数据层都要进行重采样。
接着点击Geo Correction Tools中的，进行重采样。
运行
校正后的影像
可以看到校正后的影像坐标系为UTM WGS84，并且也有了坐标。 （7）检验校正结果
在Viewer 模块中先后加入校正后的影像图和一份矢量图，然后打开Utility 菜单中的卷帘（swipe ）查看方式，查看两幅图的重叠效果。
重合程度
体会：前几个点一定要认真选择，保证精度，然后可以根据系统推荐的点，进行调整。对于偏差较大的点，可以将其删掉，然后补充新的点。尽量选道路的交点为控制点，河流的交点较大，而且不同的时间其宽度也有变化。 监督分类
精度评价
（1）打开精度评价模板
打开Classifier 模板中的Accuracy Assessment。
分类模版 （2） 加入要评价的影像
点击Accuracy Assessment编辑器中File 菜单的open 选项，然后加入要评价的影像。
（3） 导入人工选取的样点
点击Accuracy Assessment编辑器中Edit 菜单的Import User-defined Points选项，
导入样点
逗号分开
人工样点
（4）选择评价影像及V alues 值
点击Accuracy Assessment编辑器中V iewer 菜单的select Viewer 选项，然后点击V iewer 中的影像图。再点击Viewer 菜单的Show Class values选项，，即会显示其V alues 值。
显示V alues 值
（5）改变样点颜色
点击Accuracy Assessment编辑器中V iewer 菜单的Change colors选项，选择合适的颜色，再Viewer 菜单的Show all选项，即会在图上显示样点。
设置颜色
样点 （6）确定Reference 的值
到样点的实际地方，查看其地物类型，然后将其代号填到表中。（由于这一块对于我们来说比较难实现，所以自己模拟一些）
样本类别
（7）执行评价
点击Accuracy Assessment编辑器中Reports 菜单的Accuracy Assessment选项，执行评价。
执行
评价结果 监督分类
（1） 打开需要分类的影像及AOI 工具条
用Edior 模版打开要分类的影像图，然后点击AOI 菜单下的Tools 选项，打开AOI
工具条。
（2） 打开模版编辑器
土地利用分析
（1） 数据裁剪
打开Datapre 模块，然后选择Subset Image，导入要裁剪的遥感影像，选择要裁
剪的区域，进行裁剪。
裁剪设置
裁剪
（2） 图形合并
打开Interperter 模块，选择GIS Analysis中的Matrix ，加入裁剪后两幅影像图。点击Setup Recode，还可以查看信息。
参数设置
查看recode
（3） 执行分析
点击OK ，执行分析。
（4） 查看变化情况
打开合并后的影像图，然后选择Raster 菜单中的Attributes ，打开属性表。
分析：可以看出1992年中林地（代号为1）没变的有444973个像元。变为旱地（代号为2）的有148468个像元。
属性信息
计算NDVI
（1）打开Modeler 模版中Model Maker选项，加入要生成植被的影像图。
NDVI 的计算模型
NDVI 参数模型设置
计算模型
（2）利用Viewer 模块打开生成的植被指数图，然后点击面积植被指数（LUT VALUE ）。
快捷键，查看影响上地物的叶
查看VDVI 的值 计算植被覆盖度
（1）打开Modeler 模版中Model Maker选项，计算植被覆盖的模型
（2）参数设置
将模型中的参数“”改为“$n5_ndvi_92_moxing”。
（3） 执行模型
点击
快捷键，即可执行模型操作。
（4） 查看植被覆盖度
利用Viewer 模块打开生成的植被覆盖度影响图。
植被变化分析
（1） 制作植被变化分析模型
打开Modeler 模版中Model Maker 选项，利用模型编辑工具条中的工具制作一个模型
计算模型
（2） 模型参数设置
模型参数设置
（3） 执行模型
点击
快捷键，即可执行模型操作。
（4） 植被变化分析
默认参数的成果图
float 参数的成果图
立体土地利用图的制作
（1） 制作DEM 数据
打开DataPrep 模块中的Create Surface选项，打开3D 编辑框。
3D 编辑框
（2） 加入高程数据
点击File 菜单中的read 选项，然后加入高程数据，我们选择的是一个Shapefile 数据。
加入数据
选择数据
执行DEM
（3） 获取合适的裁剪区AOI
利用Viewer 模块，同时加入我们的DEM 数据和影响图，然后选择一个合适的AOI 区域，接着将其保存。
选择AOI
（4） 获取影响图和DEM 的裁剪区
利用裁剪工具，选择AOI 为裁剪区，分别获取影响图和DEM 的裁剪区
AOI 裁剪
（5） 将两个裁剪区都加入到VirtualGIS Viewer 模块中
利用VirtualGIS 模块中的VirtualGIS Viewer功能，依次加入两个裁剪后的影响图。
DEM 三维图
分析：若使用整幅影像图进行叠加，会发现效果很差，所以可以裁剪一下高程差异较大的区域，然后对这一部分区域单独显示。
叶绿素反演
1、监督分类
将水域分为一类，其它的地物归为另外一类，建立分类模板，进行分类。
分类模板
分类结果
2、提取水域
（1） 将监督分类后的影像图进行重新编码，水域部分Value 值设为1，其它的设为0
（什么设为1，进行掩膜后就剩下什么地物）
（2） 利用原影像图和重新编码后的影像图进行掩膜，即可提取出我们想要研究的水
域
（3）打开水域影像图，然后选择合适的波段组合显示影像图（202、44、28）
3、建立波长---DN 值的曲线
（1） 建立水域的光谱曲线
（2） 求出整个水域的平均DN 值
点击view 菜单中的tabular Data选项，然后将每个采样点的profile 值复制到EXL 中，接着求这几个采样点的平均DN 值。
（3） 提取出想要的波段组合
受水汽影响的波段为:121～127 、167～178 和224 ,共20 个波段，没有定标的是波段1～7 、58～76 、225～242 所以应将这些波段除去。
（4） 辐射定标
由于Hyperion 获取的地物辐射值过大，而实际地物辐射值很小，所以要将所有的VNIR 波段除以40，所有SWIR 波段除以80
（5） 建立波长---DN 值的曲线
将波段对应的波长值都复制到EXL 中，以波长作为横坐标，DN 值作为纵坐标，建立波长---DN 值的曲线
(6)根据曲线，找到两个特征波段
根据以上的曲线图，结合我们所学的知识，可以知道一般在近红外选择反射峰，在红光波段选择吸收谷，综合分析可以发现反射峰的波长为671.02nm ，吸收谷的波长为721.9nm 和660.85nm ，所以特征波段为32（峰），37（谷）。
（7）建立模型，进行叶绿素的反演
反演的公式为
:
因为DN 值可以通过公式变换到反射率，所以可以通过DN 值来代替公式中的反射率。公式中的R （701.55nm ）改为R （671.02nm ）,R(681.21nm)改为R(721.9),建立模型。
（8）查看反演后的结果
(9)实地调查反演结果
到实地通过相关的手段分析出水体中的叶绿素含量，然后和我们反演出来的结果进行对比，如果结果吻合，说明我们的模型比较好，可以作为该地的叶绿素反演。如果结果比较差，我们需要改变特征波段，甚至是修改模型进行反复尝试，知道结果比较好为止。 分析：