1。项目目的:检测某市两个时期的土地利用变化。资料收集:遥感土地利用分类基本可以分为居民地、耕地、林地、水域、工业用地、道路等类别。因此，选择30米及更高分辨率的遥感影像。同一年内，植被因季节不同变化较大，应尽量选择植被生长期在4月和10月的遥感影像。因此，根据首都情况和土地利用类型的详细程度，可以选择中高分辨率遥感影像。
如果是不同的年份，图像的季节相位最好是相似的。数据处理:首先对遥感图像进行去噪、增强和融合。解释标志的初步确定。四、第一次实地考察:调查当地基本情况，核实并修正解释标志。路线选择尽可能穿过多种类型的地面物体。5.影像解译:根据地物的解译标志和光谱特征，在红色和近红外波段，植被和水体的反射率较低，提取植被和水体。工业用地、居住用地、道路、裸地等。不同地区的光谱差异也不相同。
5、日光灯工作原理及功率因数的提高实验数据怎么处理荧光灯工作原理:荧光灯在点亮或起弧前，具有较高的输入阻抗，因此会对灯施加高压Uns，这是点亮灯的额定启动电压。正常工作后，加在灯上的电压会下降到工作电压Uop，然后由xb(镇流器在工作频率下的阻抗)和下面的公式得到灯的工作电流:公式中的电压和电流指的是有效值，因此可以得出，在50 F的灯额定启动电压下，灯消耗的功率是厂家给定的， 但为了保证灯在最坏的情况下也能点亮，实际的启动电压至少要提高厂家给定值的10%。
6、实验数据与预处理实验数据是1995年采集的机载可见光/红外成像光谱仪(AVIRIS)的高光谱遥感影像。它位于美国内华达州的一个金矿和黄铜矿矿区，也是一个非常著名的地质遗址。AVIRIS图像有224个波段，光谱分辨率为10纳米，空间分辨率为20米，光谱范围为400-2500纳米(Bordmanet等人，1995年；杨可-明格特公司。,2007)。
7、遥感数据预处理遥感数据的预处理又称图像复原处理，目的是校正或补偿成像过程中的辐射畸变、几何畸变、各种噪声和高频信息的损失，是进一步增强或分类处理的基础。任何实际获取的图像都与实际地物的辐射能量分布存在不同程度的差异，即存在退化，在感知、记录、传输和显示过程中都会出现退化，如辐射退化、几何畸变、空间频率的衰减、各种噪声的加入等。
因此，在遥感专题信息的提取中，必须认真研究和分析遥感数据获取过程中图像退化的原因，采用合理的方法尽可能地去除辐射畸变和几何畸变的影响，为后续的图像信息提取提供依据。(1)大气校正遥感成像过程中会产生辐射畸变，主要是由于传感器接收地面物体的电磁辐射能量时电磁波在大气中的传播，以及传感器测量时太阳位置和角度条件、大气条件和地形条件以及传感器本身性能的影响，使传感器接收的电磁波能量与目标本身辐射的能量不一致，导致成像过程中出现各种畸变。
8、遥感数据类型及 数据处理遥感地质找矿的关键之一是精心选择和获取遥感数据。不同的构造单元具有不同的地理地貌特征、不同的成矿条件和各自的成矿地质背景。因此，选择适合研究区成矿特征的遥感数据是遥感地质找矿取得良好效果的保证。一、TM和ETM Landsat TM和ETM 的数据特征分别属于美国Landsat的第二代和第三代传感器系统，具有一定的继承性。
多光谱数据的空间分辨率满足1 ∶ 20万的制图要求。对重点矿区(带)的遥感地质解译，通过8波段和多光谱数据融合，可将影像的空间分辨率提高到15m，并可达到1 ∶ 5万图的粗测绘精度。因此，该数据能够满足本项目遥感地质信息提取的要求。表51列出了TM和ETM 遥感数据的主要性能指标。
9、 数据处理4.3.1数据来源:4.3.1.1卫星影像数据:本项目数据来源为国土资源部信息中心提供的2005-2007年SPOT5_2.5m分辨率影像数据。SPOT5卫星影像数据有79个场景覆盖工作区(图42)，接收到的影像都有4%以上的重叠面积；图像信息丰富，无明显噪点、斑点和不良线条；云、雪覆盖率不足10%，未覆盖城乡结合部等重点区域；东部平原大部分影像有不同程度的雾或霾覆盖，但整体陆地信息可以分辨；图像数据接收侧视角一般小于15°，平原地区不大于25°，山区不大于20°，基本满足图像接收技术规范要求。
