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一、研究區自然、地理環境特征：
1、景德鎮市位于中國江西省東北部，地處贛江中游的贛北盆地，地形地貌以丘陵和低山為主。
2、屬亞熱帶季風氣候區，具有明顯的季節性，春秋短，夏長，冬短。年平均氣溫為18-19℃。
3、景德鎮行政區內森林覆蓋面積廣（林業資源豐富），糧食作物以水稻為主，由于研究的遙感圖像主要是基于20世紀80年代的landsat5數據。所以水稻種植以雙季稻為主。冬季耕地基本屬于閑置狀態。
二、數據準備及數據預處理
1、數據準備：
景德鎮市的行政區需要三張遙感影像圖拼接裁剪而成。下面是后續研究數據說明
| 序號 | 條帶號 | 時間 | 波段 | 衛星 | 空間參考 |
| 1 | 120-40 | 1986.12.7 | 7 | Landsat5衛星 | WGS_1984_UTM_Zone_50N |
| 2 | 121-39 | 1987.12.1 | 7 | Landsat5衛星 | WGS_1984_UTM_Zone_50N |
| 3 | 121-40 | 1987.12.1 | 7 | Landsat5衛星 | WGS_1984_UTM_Zone_50N |
由于采用12月份的影像圖作為分類的基礎地圖對耕地和裸地，草地的混分嚴重，后續采用了80年代的同條帶號的4月份影像進行修正。下面是影像具體說明。
| 序號 | 條帶號 | 時間 | 波段 | 衛星 | 空間參考 |
| 1 | 120-40 | 1986.4 | 7 | Landsat5衛星 | WGS_1984_UTM_Zone_50N |
| 2 | 121-39 | 1987.4 | 7 | Landsat5衛星 | WGS_1984_UTM_Zone_50N |
| 3 | 121-40 | 1987.4 | 7 | Landsat5衛星 | WGS_1984_UTM_Zone_50N |
2、數據預處理：?? ?
考慮到占據景德鎮絕大數區域的的兩幅影像是同一天，所以選擇先拼接裁剪得到景德鎮行政區范圍的遙感圖，再進行后續處理。這里是利用ENVI中的圖像鑲嵌和圖像裁剪工具操作。
三、監督分類
1、選取樣本點，根據景德鎮市的自然地理環境特征，選擇將其土地利用類型劃分為六類
2、選擇好樣本點之后，對樣本點進行可分離性的計算，確認精確性達標之后再執行監督分類。ENVI中同樣提供了為每個感興趣區組合計算Jeffries-Matusita距離和轉換分離度。參數值再0到2之間，大于1.9表明可分性良好。?? ?
3、在ERDAS中執行監督分類，（默認使用Maximum Likeihood算法）初步結果如下圖
4、初步監督分類結果的相關問題和分析
①耕地分布與實際嚴重不符，大面積的耕地分為了裸地和草地。
②水體周圍誤分為城區。
③山體陰影區出現零碎的誤分水體和城市類
四、分類后處理?? ?
原因分析和解決方案設計：
①因為采用的是12月份的影像進行分類，耕地混分可以理解，這里借助同時期四月份的影像做耕地的修正。四月份的南方耕地為水田，可以做此時的水體指數（NDWI），再利用contional函數將旱地和草地在四月份滿足某一閾值的時候修改為耕地
②構建水體緩沖區，對城區進行修正
③采用聚類處理,不斷嘗試像元設置的數值，得到最佳的結果
④對比遙感影像圖，通過設置AOI區進行人工手動建模修正。
1、緩沖區水體，誤分的城市——修正結果圖
2、剔除錯分的細小水體和城區——修正結果圖
3、通過水體修正耕地——修正結果圖?? ?
最后的結果圖：
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五、精度評估
六、變換檢測
分析：
1、城區往往不會轉變為其他地區，因此在做變化監測時，應先盡量將一幅影像的分類精度最大程度的提高，在通過與后一時間段城區面積取交集，以此保證城區不會變化至其他土地利用類型。
2、從轉移矩陣可以看出20世紀80年代的耕地有相當大的一部分被侵占稱為其他的建設用地
3、城市擴張十分明顯
七、溫度反演
1、利用ERDAS對影像進行除噪處理，直接利用集成好的工具。
2、利用溫度反演的公式，如下，對研究區域進行計算。?? ?
3、對同一區域的兩個不同季節進行溫度反演（4月和12月）下面是對溫度變化明顯的區域的變化展示。
