得到两年的监督分类图后需要对监督分类结果进行分类精度评估（将分类图像中的特定象元与已知分类的参考象元进行比较）
用classifier--accuracy assessment打开分类后的图edit—inport user-defined points分别导入 check92.txt和check01.txt设置 comma，其他使用默认值，输出分类评价报告：report—accuracy report报告的结果如下
1992年分类评价报告：
2001年分类评价报告：
(四) 土地利用变化分析
由于两年的图像大小差异需要首先对监督分类后的1992和2001年的两幅图像使用interpretator-utilities-subsetimage进行遥感影像中相同的区域Subset(x:568121~684371,y:3427359~3288369)的裁剪。然后选择GIS Analysis--matrix用矩阵方法对年份不同的土地利用图做变化分析，得出一幅可以体现变化的成果图.
最终得到土地利用变化表如下:
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2001年 1992年 林地 旱地 水田 城镇 水域 荒地 合计 林地 旱地 水田 城镇 水域 荒地 合计 55331.7 7308.45 77015 11259.6 6713.55 2260.26 159888.6 114103 100551 203937 38562.1 23091.7 14112.9 494357.7 201038 115474 277516 58356.3 66667 6340.14 725391.4 29734.8 9979.11 53435.9 21623.5 7451.46 4062.6 126287.4 16078.7 4898.7 11772.3 9633.96 48192 1917 92492.66 383.04 2719.53 10573.5 1631.16 1498.68 1842.3 18648.21 416669.2 240930.8 634249.7 141066.6 153614.4 30535.2 1617066
300025002000150010005000123土地类型456林地旱地水田城镇水域荒地变化面积
分析：
根据土地利用变化的数据可以得出在2001年时，6类地物分别由1992年时的6类不同的地物所转变的面积大小的柱状图（上图）；再结合10年间6类地物向其他类型转变的变化比例图，可以看出
1.水田和旱地的面积是比较大的，分别占了总面积的51.9%和19.8%。
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2.10年里林地，旱地，城镇，荒地大部分都变成了水田，分别占各自总共的62.5%，61.07%和59.6%。
3.林地，荒地还有一部分转变为城镇和旱地，自身一直保留下来的占少数。
4.各种地物都有一部分转变成了城市，说明了城市在10年里的扩张。
5.水域在10年里，主要是原来的水域形成的，保留原来的部分占72.24%，部分形成了城镇和水田。
6.再根据表中的总计的值，计算10年内各地物的动态增减差值，可以看出林地，旱地是负增长，分别减少72.3%和55.26%；
7.水田，城镇总面积是显著增加的，分别为33.58%和113%，水域略微有波动，幅度不大。
从1992-2001十年中的土地利用变化可以看出，随着城镇的面积的不断扩张，用于农业的水田面积整体上也有了显著的提高。
(五) 植被变化分析
首先将经过几何校正后的两年的遥感影像，同样取相同区域经行操作，用interpretator-utilities-subsetimage进行遥感影像中相同的区域Subset(x:568121~684371,y:3427359~3288369)的裁剪。
通过Interpreter\\Spectral enhancement\\indices得到经过归一化植被指数运算处理的影像，打开Erdas的核心功能modeler，分别载入影像，应用模型ndvi-cover.gmd计算植被覆盖度。
在功能模块interpretator-utilities-operators里进行两幅植被覆盖度影像的相减，得出植被覆盖度变化趋势图。92和01年植被覆盖度图如下：
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