图4
2.2获取端元光谱
1) 选择/Transform/MNF Rotation/Forward MNF Estimate Noise Statistics，对地表反射率数据进行MNF变换。
2) 对MNF变换后的前两个波段做2D散点图，该图大致为三角形，选取三个端元的光谱，并保存为一个光谱库文件。
图5端元提取
2.3 混合像元线性分解
选择Spectral->Mapping Methods->Linear Spectral Unmixing，输入需要进行混合像元分解的数据和2.2中建立的光谱文件。选择输出植被端元的丰度图。结果如下：
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图6 解混结果
【实验结果】
图7植被丰度图
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实习二
【实习内容】
根据植被覆盖统计模型，计算某地区植被覆盖率。
【实验流程】
图8
【实习过程】
1 数据简介
实习二所用到的数据和实习一的数据相同
8
2 实习步骤
因为实习一中已经对数据做过预处理，所以本次实习直接使用实习一预处理后的数据。
2.1 分类
通过目视解译，将影像分为森林、城镇、农田、水体、裸土这五类。分类结果如下：
图9
2.2 划分试验区
对于五种类别，分别建立掩膜文件并进行掩膜。结果如下：
水体农田裸地
9
林地城镇
图10分区结果
2.3 林地
林地是植被与裸土的混合，采用等密度模型，等密度模型假设像元中植被类型较为单一且植被垂直密度足够高，即：LAI→∞, 对应的NDVIg →NDVI∞
因此，在等密度模型假设下，植被覆盖率fg:
·················································①
1)计算林地地区的NDVI，统计NDVI的最大值，得到NDVI最大为0.990759
图11林地NDVI统计
2) 选择纯净的裸土样本，统计其均值，得到裸土即NDVI0的值0.036493
图12裸土NDVI统计
3) 将数据带入上面的公式①，利用公式fg=float(b1-0.036493)/float(0.990759-0.036493)进行波段运算得到结果,其中b1为林地计算得到的NDVI。 4)计算后的影像进行掩膜只留下林地的部分。 结果如下：
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