图1-5-1按照原始波段排列
图1-5-2本图较亮是因为用了2%线性拉伸的
6. 影像统计分析功能：将打开的武汉地区影像进行信息统计，将统计信息保存为x信息统计.txt文件
txt文本在当前文件夹下的“附件1-1信息统计”中
图1-6
实验总结与心得
掌握了使用ENVI Classic的一些基本操作，包括查看数据成像的传感器及卫星的基本信息，假彩色合成及ENVI格式的保存，图像的裁剪、旋转、叠加，编辑头文件和图像统计分析功能。
以前使用过ENVI，但很少使用ENVI Classic（界面和ENVI4.8类似）。通过四个课时的操作和几周的学习，我初步熟悉的老平台的操作，其实功能上差异不是很大，主要就是选项位置的变化。
实习二 1、增强处理
实验目的
通过上机操作，了解图像增强、辐射增强几种遥感图象增强处理的过程和方法，加深对图象增强处理的理解。
实验内容
掌握波段比运算、植被指数、主成分分析、缨帽变换（穗帽变换）等图像增强和辐射增强方法。
实验步骤 1.1波段比运算
Band Ratios工具用于增强波段之间的波谱差异，减少地形的影响。用一个波段除以另一个波段生成一幅能提供相对波段强度的图像。该图像增强了波段之间的波谱差异。ENVI能以浮点型数据格式(系统默认)或字节型数据格式输出波段比值图像。，可以将三个比值合成一幅彩色比值合图像，用于判定每个像元波谱曲线的大致形状。要计算波段比，必须输入一个“分子”波段和一个“分母”波段，波段比是分子与分母的比值。ENVI能够核查分母为0的错误，并将他们的值设置为0。ENVI允许计算多个比值，并在一个文件中将他们作为多波段输出。
图2-1-1
1.2 植被指数
使用NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)选项可以将多光谱数据变换成一个单独的图像波段，用于显示植被分布。NDVI指示着像元中绿色植被的数量，较高的NDVI值预示着包含较多的绿色植被。NDVI值得范围在-1和+1之间，ENVI已经为AVHRR, Landsat MSS, Landsat TM, SPOT, AVIRIS等数据提前设置好了相应波段，对于其他数据，可以自己指定波段来计算NDVI值。
图2-1-2
1.3 主成分分析
使用Principal Components选项可以生成互不相关的输出波段，用于隔离噪声和减少数据的维数。由于多波段数据经常是高度相关的，主成分变换寻找一个原点在数据值的新的坐标系统。通过坐标轴的旋转来使得数据的方差达到最大，从而生成互不相关的输出波段。
图2-1-3
1.4 缨帽变换（穗帽变换）
使用Tassled Cap选项y可以对Landsat MSS, Landsat TM或ETM+数据进行缨帽变换。对于Landsat MSS数据，缨帽变换对原始数据进行正交变换，把他们变换到一个四维空间中。对于Landsat TM数据，缨帽变换指数由三个因子组成—亮度(brightness)、绿度(Greenness)和第三份量(Third)。第三份量与土壤特征和湿度有关。对于Landsat ETM+数据，缨帽变换生成6个输出波段，包括：亮度(brightness)、绿度(Greenness)、湿度(Wetness)、第四分量(噪声)、第五分量、第六分量。这种变换更始用于反射数据的定标(而不是应用于原始数据图像)。