图五：聚类分析图
图六：去除分析未付颜色图
图七：相关属性图 精度评价报告表
Class Name 草地 建筑 交通 耕地 水域 园林 林地 未利用 Reference Totals 10 10 10 10 9 11 10 10 Classified Totals 9 9 10 10 8 7 17 10 Number Correct 8 9 9 10 8 6 10 10 Producers Accuracy 80.00% 90.00% 90.00% 100.00% 88.89% 54.55% 100.00% 100.00% Users Accuracy 88.89% 100.00% 90.00% 100.00% 100.00% 85.71% 58.82% 100.00% 总体精度达87.50%，KAPPa系数为0.8572
通过对分类的评价，达到80%的要求，保存结果。 根据相关的计算公式得到了前面的两个数据，进过一系列的图像处理措施，使得图像的精度大大的提高，并最终达到了精度的要求，但是局部的、相关有间接联系的地物类型对实验的最终结果还是造成了一定的影响，对最终的统计结果和精度造成了影响。
（4）、专题图的建立。
图八：福建农林大学土地利用专题图
五、 实习的简要过程及心得体会。
过程：2010年12月20日 几何校正
2010年12月21日 差分GPS、地物类型点的数据采集 2010年12月22日 有监分类内业 2010年12月23日 有监分类内业 2010年12月23日 土地专题图的建立 心得体会：
这是一次我碰过最麻烦的实习，我经常是一天从早上进去实验室到傍晚要关门了才出来，我常常在反思这样是为什么?明明老师是很用心的在带我们。那理由只有一个，那就是我们不够认真，也确实，我们连差分GPS的数据都没弄过来，这确实是一种错误，好在老师心地善良，原谅了我们，也没做最后一项实验，这是我们的损失。这也某些方面曝露出我们在软件应用方面上的短板，还有英语上的缺失，我想要是这个软件汉化了，我们肯定得心应手多了。老师说这样的训练课在外面可是要交很多钱，我们是没有好好把握住了，时间和机会都从我们手中悄悄流过，我想我们还是有努力的，我们做了那么久的实验室。不过我要特地感谢赖老师的宽宏大量，对我们的循循善诱，很好的老师，很难得的老师，喜欢下次有机会能在上您的课，谢谢您，您幸苦了！