Erdas里面利用NDVI提取植被指数的步骤
NDVI：归一化植被指数和植物的蒸腾作用、太阳光的截取、光合作用以及地表净初级生产力等密切相关。
1、NDVI的应用：检测植被生长状态、植被覆盖度和消除部分辐射误差等；
2、-1<=NDVI<=1，负值表示地面覆盖为云、水、雪等，对可见光高反射；0表示有岩石或裸土等，NIR和R近似相等；正值，表示有植被覆盖，且随覆盖度增大而增大；
3、NDVI的局限性表现在，用非线性拉伸的方式增强了NIR和R的反射率的对比度。对于同一幅图象，分别求RVI和NDVI时会发现，RVI值增加的速度高于NDVI增加速度，即NDVI对高植被区具有较低的灵敏度；
4、NDVI能反映出植物冠层的背景影响，如土壤、潮湿地面、学、枯叶、粗超度等，且与植被覆盖有关；
在erdas里面利用NDVI提取植被指数的步骤如下：
1、在Erdas的主工具中选择Interpreter模块，出现Image Interpreter 对话框
2、然后选择Spectral Enhancement，会弹出Spectral Enhancement对话框
3、再选择Indices选项出现Indices对话框
以SPOT
数据为例进行说明，选择InputFile ，选择Output File ，在OutputOptions 的Sensor 中选择SPOT XS/XI ，在SelectFunction 里面选择NDVI ，DataType 默认为Float 不用改变，可以发现最下面的Function 显示band 3 - band 2 / band 2 +band 3，这个就是NDVI 的计算公式。最后选择OK 即可完成，这里要注意的是没有OutputFile 的话Ok 按钮时不能使用的。如果NDVI 计算的话在ENVI 是最方便的在Transform 菜单下就有，同时ENVI 的波段计算功能也很方便完成NDVI 计算。
鼎信诺前端数据提取步骤 1、将前端取数文件夹拷贝到U盘中 然后将U盘插在企业财务电脑上(数据库服务器),双击Sjinput51进入，打开dataget.exe文件 进入取数界面； 2、选择“财务数据提取”和“操作系统环境”（右键我的电脑，点击属性，可查看），点击确认； 3、在财务软件列表中选择相应财务软件接口，或者在右上角的“模糊查询”区域输入财务软件拼音首字母 例如用友u8 我们就可以输入“YY”进行过滤选择好财务软件后 我们点击右下角的“下一步”； 4、数据库类型选择,用友软件一般为“access” 进入单机版取数界面，点击下一步； 5、点击浏览选取企业的备份数据； 6、浏览找到企业的数据库备份 后缀为.mdb 然后点击“打开”按钮； 7、点击“连接”按钮后 左下角区域出现账套名称和会计年选择需要的账套名称和会计年以后点击“开始取数”按钮进行取数； 8、取数完毕以后会弹出保存文件的对话框选择文件路径、文件名称以后 点击“保存”按钮，保存为后缀为.sjc的文件单机版取数完成（一般默认会导入U盘）。 鼎信诺导出数据转换步骤 1、打开鼎信诺，选择创建项目，点击确定； 2、在创建新审计项目中填上新项目名称，然后点击下一步； 3、选择审计期间，比如：2015年1-12月，点击创建单一公司或创建集团公司； 4、选择会计制度，点击下一步； 5、输入被审计单位名称等信息； 6、设置权限，点击确认，开始导入数据； 7、登录先建项目，点击确认； 8、点击“财务数据”，点击“前端数据导入”，选择文件，即导出的数据，选中后点击打开； 9、选择期数，确认；
10、点击“开始导数”，导数完成口进入数据检查，1、9、10是必须检查项； 11、点击确定，完成数据转换。
本科学生实验报告 宋国俊学号114130168 专业＿＿地理信息系统班级11地信 验课程名称遥感运用 实验名称植被指数的提取额 指导教师及职称洪亮 开课学期2014 至2015 学年一学期
师大学旅游与地理科学学院编印
二、实验容、步骤和结果
找到landsat 8 的相关数据; 再找另外一个时间段的数据; 1）提取行归一化植被指数 归一化指数（NDVI）被定义为近红外波段与可见光红波段数值之差和这两个波段数值之和的比值。 公式：NDVI=（TM4-TM3）/（TM4+TM3） 在ENVI 的主菜单transforms下，运行NDVI子菜单，将得到的图像以612ndvi的文件名保存在文件夹中。得到的图像以灰阶显示如图 2014.3.16的NDVI2014.4.24NDVI 2）提取绿度植被指数GVI 公式： GVI=-0.2848*TM1-0.2435*TM2-0.5436*TM3+0.7243*TM4+0.084*TM5-0.1800*TM7
在ENVY3.2的主菜单basic tools下，运行band math子菜单，键入上述公式，将得到的图像以612GVI的文件名保存在文件夹中。得到的图像以灰阶显示如图 2014.3.16的GVI2014.4.24GVI 3）提取比值植被指数RVI 比值值被指数（RVI）由于可见光红波段（R）与近红外波段（NIR）对绿色植物的光谱响应十分不同，且具倒转关系。两者简单的数值比能充分表达两反射率之间的差异。 公式：RVI= TM4/TM3 在ENVI的主菜单basic tools下，运行band math子菜单，键入上述公式，将得到的图像以612GVI的文件名保存在文件夹中。得到的图像以灰阶显示如图
NDVI指数与植被覆盖度的计算步骤 收集整理资料如下 NDVI：归一化植被指数和植物的蒸腾作用、太阳光的截取、光合作用以及地表净初级生产力等密切相关。 1、NDVI的应用：检测植被生长状态、植被覆盖度和消除部分辐射误差等； 2、-1<=NDVI<=1，负值表示地面覆盖为云、水、雪等，对可见光高反射；0表示有岩石或裸土等，NIR和R近似相等；正值，表示有植被覆盖，且随覆盖度增大而增大； 3、NDVI的局限性表现在，用非线性拉伸的方式增强了NIR和R的反射率的对比度。对于同一幅图象，分别求RVI和NDVI时会发现，RVI值增加的速度高于NDVI增加速度，即NDVI对高植被区具有较低的灵敏度； 4、NDVI能反映出植物冠层的背景影响，如土壤、潮湿地面、学、枯叶、粗超度等，且与植被覆盖有关； erdas里面利用NDVI提取植被指数的步骤： 1、在Erdas的主工具中选择Interpreter模块，出现Image Interpreter对话框 2、然后选择Spectral Enhancement，会弹出Spectral Enhancement对话框 3、再选择Indices选项出现Indices对话框 以TM数据为例进行说明，选择InputFile，选择Output File，在OutputOptions的Sensor 中选择Landst TM，在SelectFunction里面选择NDVI，DataType默认为Float不用改变，可以发现最下面的Function显示band 4 - band 3 / band 4 +band 3，这个就是NDVI的计算公式。最后选择OK即可完成，这里要注意的是没有OutputFile的话Ok按钮时不能使用的。如果NDVI计算的话在ENVI是最方便的在Transform菜单下就有，同时ENVI的波段计算功能也很方便完成NDVI计算。 另外，ERDAS MODEL做NDVI分类 首先说如何做NDVI，虽然ERDAS里有个现成专门可以做NDVI的的地方，但是我们注意到TM4+TM3可能为0，当除数为0时系统会报错，所以应该在分母上加0.001或0.0001都可以。这样分母就不会为0了，同时注意输出图象类型要是float single，否则做出来的结果可能是空白图象。 给NDVI图象进行再分类:注意输出图象类型为thematic。 其中中间一步要这样设置：注意先选中左框里的原始NDVI波段，然后点ADD CLUMMN按钮，并定义你的范围。 ENVI中提取NDVI值
GSM BSS MR数据提取解决方案说明书V2.1 ――基于M2000集中采集方案 华为技术有限公司 版权所有侵权必究 All rights reserved
目录 1关于本文档 (3) 1.1目的 (3) 1.2范围 (3) 1.3文档管理 (3) 2BSC6000的MR数据采集方案（网管集中采集） (4) 2.1方案概述 (4) 2.1.1背景 (4) 2.1.2组网图 (5) 2.2网管集中采集MR数据方案 (5) 2.2.1M2000定制MR采集任务 (5) 2.2.2BSC侧对MR采集任务的处理 (6) 2.2.3M2000侧对MR数据的集中存储 (7) 2.2.4关键规格 (7) 2.2.5软件要求 (8) 2.2.6硬件要求 (8) 2.2.7组网要求 (8) 2.2.8数据接口 (8)
1 关于本文档 1.1 目的 《GSM BSS MR数据提取解决方案说明书V2.1》描述了华为GSM BSS系统从BSC获取MR测量数据的具体方案，实施措施和华为提供的相关服务策略，帮助和指导用户有效获取MR相关数据，实现对网络数据信心的良好监控和持续优化。 1.2 范围 本文是GSM BSS MR数据提取解决方案的总体介绍性文档，可在投标，技术交流，技术澄清等商务技术活动中被使用，也可作为项目相关客户或市场技术人员学习和了解相关特性的参考资料。 1.3 文档管理 本文档由华为公司无线产品线O&M开发部编写，修订和维护。并在“市场资料管理系统（3MS 平台）”上发布。 本文档可在“市场资料管理系统（3MS平台）”下载获得。
2 BSC6000的MR数据采集方案（网管集中采集） 2.1 方案概述 2.1.1 背景 基于MR包括，可实现利用现网手机用户的实时状态，基于快速收集真实的海量手机测量报告，直接采集手机用户上、下行链路数据，在实际话务模型下进行优化，能够及时发现覆盖问题、邻区多配漏配问题、直观全面地了解话务密度、上下行质量和干扰状况等。 本文档描述针对华为BSC6000产品如何实现对MR数据的集中采集。 传统的MR数据采集通常是通过在Abis口挂表方式采集，该方法的主要劣势是： （1）工程师必须在Abits口上挂接仪表，必须到各个端局操作，费时费力； （2）挂表方式要手工操作，需要不断检索传输线路，更替接口； （3）挂表方式一次只能对若干线路实现采集，难以实现全网信息的统一收集，除非对所有Abits口挂表，成本巨大； （4）挂表方式要经常倒换采集数据，易于出错； 华为针对客户上述困难，在BSC6000实现MR数据的软件采集，并通过M2000可实现对多BSC MR数据的集中采集。
实验七 植被指数提取与分析 1实训目的： 掌握应用遥感图像处理软件进行植被指数提取方法，了解植被指数在图像解译中的作用。 2实训内容： 提取主要指被指数：归一化植被指数NDVI 、比值植被指数RVI 。 植被指数分析：不同土地覆盖植被指数差异，不同植被指数数值。 3实训材料准备 采用软件：ERDAS 软件 遥感数据：SPOT5多光谱遥感影像图 4实训方法与步骤； 遥感图像上的植被信息，主要通过绿色植物叶子和植被冠层的光谱特性及其差异、变化而反映的，不同的光谱通道所获得的植被信息可与植被的不同要素或某种特征状态有各种不同的相关性，因此，我们往往选用多光谱遥感数据经分析运算（加、减、乘、除等线性或非线性组合方式）产生某些对植被长势、生物量等有一定指示意义的数值——即所谓的“植被指数”。用一种简单有效的形式来实现对植物状态信息的表达，以定性和定量地评价植被覆盖、生长活力及生物量等。 在植被指数中，通常选用对选用对绿色植物（叶绿素引起的）强吸收的可见光红波段和对绿色植物（叶内组织引起的）高反射的近红外波段。这两个波段不仅是植物光谱中的最典型的波段，而且它们对同一生物物理现象的光谱响应截然相反，故它们的多种组合对增强或揭示隐含信息将是有利的。 SPOT5多光谱影像数据特征 波段 波长/μm 分辨率/m Band1（近红外） 0.78～0.89 10 Band2（红色） 0.61～0.68 10 Band3（绿色） 0.49～0.61 10 Band4（中红外） 1.58～1.78 20 1）提取归一化植被指数： 2）提取比值植被指数： 3）植被指数土地覆盖植被指数差异： ) /()(R NIR R NIR spot spot spot spot NDVI +-=R NIR DN DN RVI /=
XX系统数据提取管理办法 修订历史记录 编制部门/日期: 审核人/日期： 批准人/日期： XＸXＸXX集团发布 目录 1、目得3? 2、定义 (3) 3、适用范围 (3) 4、管理职责 ........................................................................................................................................................... ３５、XXＸ系统数据流程5? ６、附则 ................................................................................................................................................................. ７ 1、目得 为规范XXＸ系统数据管理工作,降低数据被非法使用、泄露、丢失及破坏得风险，特制定本管理规定. 2、定义 本管理办法中数据就是指XXX系统中各种业务与财务数据.数据管理包括涉及数据修改、提取,数据处理过程中对数据真实性得保证,数据内、外部传输得工作。 3、适用范围 3、1、总部用户
本规定适用于中国ＸＸＸ金融服务集团(以下简称“公司”）所有职能部门、业务单位及其业务部门(以下简称“各部门”）。 3、2、分支机构用户 中国XXX金融服务集团属下各分支机构。 4、管理职责 ４、2、１、公司各部门、各分支机构：填写《XXX系统数据提取申请表》描述提取数据得原因、数据范围、使用范围、知情人范围等内容，并签署《平台数据提取确认书》,由部门负责人审批后通过OA提交需求。申请人、申请人所在部门、申请人所在分支机构以及审批人员必须对所需提取得数据负全部责任,包括且不限于不外泄、不转发、不拷贝、用途不得违反公司各规章制度,如若违反需承担一切后果。 4、2、2、机构后援服务部:审核各分支机构提交得数据提取需求申请,包括但不限于审核该机构提取必要性、数据使用范围、知情人范围、数据内容就是否合理。 4、２、3、财务管理部:审核各部门、各分支机构提交得数据提取需求申请，包括但不限于审核该部门、机构提取必要性、使用范围、知情人范围、数据内容就是否合理。 4、2、4、风险控制部：审核公司各部门、各分支机构对内/外使用得数据提取需求申请得合法性、合理性、有效性、使用范围、知情人范围、数据范围。 4、2、５、总裁办公室:审核财务部、风险控制部对内/外使用得数据提取需求申请得合法性、合理性,使用范围、知情人范围、数据内容。 4、2、６、董事长办公室:审核财务部、风险控制部对内/外使用得数据提取需求申请得合法性、合理性,使用范围、知情人范围、数据内容。
（七） 植被指数提取与分析 1实训目的： 掌握应用遥感图像处理软件进行植被指数提取方法，了解植被指数在图像解译中的作用。 2实训内容： 提取主要指被指数：归一化植被指数NDVI、比值植被指数RVI 。 植被指数分析：不同土地覆盖植被指数差异，不同植被指数数值。3实训材料准备 采用软件：Erdas 8.5 遥感数据：SPOT5多光谱遥感影像图 4实训方法与步骤； 遥感图像上的植被信息，主要通过绿色植物叶子和植被冠层的光谱特性及其差异、变化而反映的，不同的光谱通道所获得的植被信息可与植被的不同要素或某种特征状态有各种不同的相关性，因此，我们往往选用多光谱遥感数据经分析运算（加、减、乘、除等线性或非线性组合方式）产生某些对植被长势、生物量等有一定指示意义的数值——即所谓的“植被指数”。用一种简单有效的形式来实现对植物状态信息的表达，以定性和定量地评价植被覆盖、生长活力及生物量等。 在植被指数中，通常选用对选用对绿色植物（叶绿素引起的）强吸收的可见光红波段和对绿色植物（叶内组织引起的）高反射的近红外波段。这两个波段不仅是植物光谱中的最典型的波段，而且它们对同一生物物理现象的光谱响应截然相反，故它们的多种组合对增强或揭示隐含信息将是有利的。 SPOT5多光谱影像数据特征 波段波长/μm分辨率/m 0.78～0.8910 Band1（近红 外） Band2（红色）0.61～0.6810
Band3（绿色）0.49～0.6110 Band4（中红 外） 1.58～1.7820 Image Interpreter-Spectral Enhancement-Indices 1）提取归一化植被指数： 2）提取比值植被指数： 3）植被指数土地覆盖植被指数差异： 土地覆盖类型植被指数值 NDVI 植被指数值 RVI 植被覆盖度提取（选作） Modeler:-Model Maker-File-Open-Veg_NDVI.gmd 植被指数与植被盖度的关系：
提取上年数据的完整操作说明 一、关联任务定义 首次启动报表软件，需要对关联任务路径、对应数据库进行设置。保证相关报表中的提取上年数据、不同任务间数据转换等能够顺利提取。 1、选择【高级/参数设置/关联任务定义】菜单，弹出关联任务定义窗口； 2、择关联任务：将光标定位于要定义关联任务的编号后： （1）若所选的关联任务是在任务管理列表中有的任务，可单击按钮，选择“2011年度部门决算”，单击“确定”按钮，系统将根据任务标识寻找此关联任务； （2）若选择的关联任务不在任务列表中，请单击按钮，弹出浏览文件夹窗口，选择关联任务存放路径，系统将根据任务存放路径寻找关联任务。 3、选择的关联任务的信息如任务标识、任务名称、年度、任务类别、任务路径将自动加入到关联任务列表中。 选择关联任务的对应数据库：单击“对应数据库”下拉列表框选择提取数据是所对应的数据库，默认为同名数据库； 设置提取数据时的单位对应关系，默认为单位主代码相互对应。 二、封面代码提取 1、单击“录入”主菜单下的“封面代码提取”子菜单，弹出代码提取窗口； 2、选择来源任务：单击按钮选择来源任务的存储路径，选择代码信息
的来源任务； 3、选择代码提取的来源数据库，单击“提取”按钮； 4、在弹出选择单位窗口中选择要提取封面代码的单位，单击“确定”按钮进行代码的提取； 5、代码提取完毕后，系统会显示代码提取的结果，可将代码提取信息导出或打印。 6、提取完毕后，单击“关闭”按钮。 三、提取上年数据 1、单击“录入”主菜单下的“上年数据提取”子菜单，弹出上年数据提取窗口； 2、单击“选择单位”按钮，可选择要进行数据提取的单位； 3、单击“提取”按钮，即可进行数据的提取，数据提取完成后系统会提示“上年数提取完成，请检查数据正确性！” 四、批量运算 提取上年数据后，相关合计行均无数据，需要执行批量运算。 1、单击“录入”主菜单，在弹出的下拉菜单中选择“批量运算”，弹出数据运算对话框； 2、单击“选择单位”按钮，可以选择要执行数据运算的单位； 3、单击“运算”按钮，进行数据运算，运算完成后会有“数据运算完成”的提示信息。 五、与上年数据核对 以上步骤执行完毕，需要通过“与上年数据核对”来检查提取的数据是否正确。
城市植被覆盖度遥感信息提取 摘要：本文基于SPOT5影像，以连云港市为实验区，研究了城市植被信息遥感提取的方法和技术。通过对研究区SPOT5影像的近红外波段、红光波段和绿光波段典型地物光谱信息的统计分析和对比研究，发现NDVI植被指数法用于增强绿色植被的效果最好。研究成果对于连云港地区绿化结构，优化植被空间结构，使城市植被充分、高效地发挥其生态效益和使用功能具有重要的理论意义和实践价值。 关键词：遥感；城市植被；SPOT5；植被指数；信息提取 1 概述 城市植被作为城市生态系统的重要组成部分，对于改善城市环境质量，提高居民生活水平具有重要作用。因此，城市植被的研究是人们对城市发展预测至关重要的任务。随着遥感技术的不断发展，遥感技术已经广泛运用于各个领域。在城市规划方面，遥感技术可以实现土地动态监测，空气质量的监督控制和城市环境的规划建设等。近几年国内许多城市将遥感技术应用于植被覆盖度信息提取中，动态掌握植被覆盖的区域，优化植被空间结构，提高城市可持续发展潜能，实现植被的整体规划。利用遥感影像进行城市植被覆盖度信
息提取，比传统方式更加优越。它具有视域范围广、信息量多、重复周期短、图像清晰、资料收集方便等优点。城市植被遥感主要研究城市绿化系统分析及规划，是遥感技术应用的重要领域之一，利用遥感技术不仅能够准确判定和量测绿化覆盖面积，且对于判别植被的类型、结构乃至识别植物种类等都显得十分有效。随着遥感影像分辨率的不断提高，国内大部分城市己经采用如TM、SPOT、ETM+等影像数据来进行城市植被的调查及生态规划，从而为城市生态规划及城市建设提供方案及依据。 因此，本文基于SPOT5遥感影像对连云港某地区的城市植被进行提取。首先，对原始遥感影像进行裁剪得到连云港地区的影像图。其次，运用多种植被指数法对研究区图像进行增强处理，并通过比较得出NDVI（归一化植被指数）对植被的增强效果最好。最后，在NDVI指数图像上通过统计阈值，提取研究区的植被信息。 2 城市植被在SPOT5影像中的特征 2.1 城市植被及其地理特征 2.1.1 城市植被 城市植被指城市范围内的全部植被，包括自然生长的和人工栽培的各种植被类型。城市植被的定义分为广义城市植被和狭义城市植被。广义城市植被指城市规划区范围内的各种植被。包括六大类型：公共植被，即各种公园、休憩林荫
长沙县植被覆盖信息提取 发表时间：2017-12-28T20:03:40.673Z 来源：《基层建设》2017年第27期作者：王嘉丞 [导读] 摘要：现代生活强调绿色环保的新理念，但是由于城市的发展扩张，建筑用地需求增加，城市空间变得更加紧凑，从而导致植被覆盖减少现象的产生。城市中植被覆盖的特点是零星分布和集中分布较为无序，导致监测和管理工作的复杂性提高，需要采取合适的技术手段来对植被覆盖进行宏观的高效监管。利用遥感的技术手段来大范围高效地对城市地植被覆盖进行监测，可以达到实施周期短，效率提升等多种正面效应，达到对植被覆盖信息的宏观分析处 湖南师范大学资源与环境科学学院湖南长沙 410081 摘要：现代生活强调绿色环保的新理念，但是由于城市的发展扩张，建筑用地需求增加，城市空间变得更加紧凑，从而导致植被覆盖减少现象的产生。城市中植被覆盖的特点是零星分布和集中分布较为无序，导致监测和管理工作的复杂性提高，需要采取合适的技术手段来对植被覆盖进行宏观的高效监管。利用遥感的技术手段来大范围高效地对城市地植被覆盖进行监测，可以达到实施周期短，效率提升等多种正面效应，达到对植被覆盖信息的宏观分析处理。 关键词：遥感; 长沙县; 图像融合; 植被覆盖 长沙县位于湖南省东部，处于长株潭“两型社会”综合配套改革试验区的核心地带，是省会长沙市今后发展的重点之一，同时也是长沙市东部的近郊县，西南临湘江，浏阳河和捞刀河贯穿全县，东接浏阳市，西连长沙市城区，南抵株洲市市区、湘潭市市区，北达岳阳市。全县总面积1749.9平方千米，总人口65.1万人（2015年）。2015年11月,根据长沙县乡镇区划调整方案，调整后下辖13镇5街道。考虑到长沙县各方面的综合条件，旅游资源等具有发展潜力，环境绿化是一项关系到人民生活质量的长远工作，对这里的植被覆盖进行信息提取显得尤为重要，通过运用遥感的技术手段可以提高工作的效率和质量，所以采取有效的措施来对植被覆盖进行分析和监测并以此作为辅助技术手段可以达到比较优良的成果。 由于Landsat8原始卫星数据的分幅不是按照行政界线进行划分以及OLI_TRIS传感器获取的数据特点，所以在完成数据的初步获取之后，还要进行一系列的操作流程。考虑到分辨率的要求和长沙县，100米以内的空间分辨率比较适合该区域，而30米的空间分辨率非常适合进行接下来的后续处理。 数据说明： 数据选取：长沙县； 数据来源：Landsat 8 OLI_TRIS 卫星数字产品； 数据说明：数据云量分别为0.04和0.09； 传感器：OLI_TIRS； 分辨率：30米； 获取时间：2013年6月13日，2015年4月16日； 数据质量：较清晰，云量等符合数据要求。 一、预处理： 由于获取的原始数据中长沙县被分割在两景图像中，所以为了提取出整个长沙县的遥感影像，需要进行遥感图像镶嵌，对图像基于地理坐标的遥感图像镶嵌能保证图像的精确接边，以使长沙县合并在一幅完整的图像之中，便于后续的图像裁剪分析等操作处理步骤，镶嵌的主要步骤如下： 1.启动ENVI Classic； 2.加载实验的原始数据文件； 3.主影像窗口：Basic Tools → Mosaicking → Georeferenced； 4.Import菜单, select files；选择其中一景遥感图像作为参考图像，进行相关操作； 5.Import菜单, select files；选择另一景遥感图像作为待镶嵌图像，完成其他后续的相关操作； 6.完成两幅图像的镶嵌工作。 完成两幅标准假彩色图像合成以后，对图像进行检查核对，判断分析是否满足要求之后进行全色波段的图像镶嵌，方法与上述类似，由于全色波段是灰度图像，所以要考虑到图像精度等问题，步骤与上述类似，完成所有上述所有操作后并确认该阶段合格。 完成图像的镶嵌工作之后，接下来要进行两幅图像的裁剪，目的是将单独将长沙县的图像提取出来，以便于进行接下来的后续处理，我们利用截止2008年的中国县级区划的shapefile文件，提取出长沙县的边界，再进行图像的裁剪，裁剪完成之后，接下来进行图像融合。 图像融合结束后，对实验结果结合实地调查数据等进行分析评价，确认合格之后，完成整个实验预处理操作。 处理： 对已完成预处理的图像使用NDVI进行处理，在进行一些相关操作，利用波段计算器编写波段表达式或是直接使用现成的NDVI处理模块得到的处理结果的部分实验成果图如：
AutoCAD数据提取的概述 概述 本文主要为“数据提取”概述，“数据提取”就是指可以从对象中提取信息（例如块属性和图形特性）来创建进度、明细表或 BOM 表，希望通过此文章能使您对“数据提取”有所认识 目录 什么是数据提取 在CAD中合并excel数据和图形数据 在cad中使用通知获取更新信息 什么是数据提取 数据提取，就是指从对象中提取信息（例如块属性和图形特性）来创建进度、明细表或 BOM 表等一系列过程。 实例说明：假设我们有一个住宅建设工程，需要创建门的安装清单以放置在图形中。通过使用数据提取向导，用户可以仅选择门对象（在此例中是块）并提取属性数据。由于数据提取向导也可以从对象提取特性信息，因此更具有灵活性。 选择门的特性后，提取的数据将在向导中以列的形式显示。用户可以组织和优化这些列中的信息。数据经过组织后，可以通过指定表格样式或使用现有的表格作为样板设置数据的格式。 用户得到满意的表格后，可以将其插入到图形中，即完成提取过程。如果需要与工程中的其他人共享提取的信息，则可以将相同的提取数据输出到外部文件。 在CAD中合并excel数据和图形数据 存储在 Excel 电子表格中的信息可以与提取的图形数据（对象特性数据）进行链接和合并。还是以此为例，Excel 电子表格的图形中有一些有关门的其他信息（供应商和成本）。在电子表格中选择供应商和成本的这些列，并将其与数据提取中的其他数据合并。 Excel 电子表格中的列将添加到数据提取向导中优化数据页面的列上。
除“成本”列外，所有列都添加到提取数据列中。使用列标签中的符号指定 Excel 列。 在cad中使用通知获取更新信息 图形中插入的表格包含提取的数据和Excel 电子表格中的列。如果从中提取特性数据的图形发生更改，则将通知用户数据提取处理表不再是最新的。例如，如果图形中的某些门被调整尺寸或删除，则可以选择通知用户需要更新数据提取处理表。在一些重要时刻（例如打印或发布时），了解表格 中的数据是否是最新的很重要，此时，通知特别有用。