一、理論部分
1、背景介紹
2、哨兵2數據波段介紹
數據下載位置
3、數據處理流程圖
注：整體實驗中，很多地方需要優化精度，本研究只針對方法。
二、實踐部分
1、圖像預處理
1）打開數據（ENVI5.5）
注：ENVI5.3打開方式爲：File–Open as–Optical Sensor–Sentinel-2
2）打開研究區矢量文件
3）對10米、20米分別進行波段融合
對20米的還需要選擇11、12波段
同理，對另一幅10米、20米分辨率的波段做處理
注：上面也要選擇這個重採樣方式
4）拼接
注1爲基於像素的拼接，2爲基於地理座標的拼接，本研究使用第2種方法。
注：拼接需要考慮的問題 1）接邊線問題，接邊地方如何處理 2）整個圖像顏色問題
2、定標
1）波段運算（反射率計算）
新知識：
計算後則就變成了浮點型
2）裁剪研究區
注：如果覺得黑色背景不好看，右擊查看頭文件信息，添加背景忽略值爲0即可。
3）定標
3、計算NDVI
4、計算溼度（溼度越大，值越高）
https://www.indexdatabase.de/db/i-single.php?id=93
5、幹度指標
注：裸土值比較高
（城區）IBI計算
求均值：
6、計算地表溫度（大氣校正法）
1）使用擴展工具，打開Landsat8數據，即打開.txt文件
結果圖：
2）返回ENVI 界面，點擊確定
3）重採樣
4）裁剪
裁剪部分結果顯示：
7、歸一化處理
1）查看直方圖
注：置信區間選擇2%
2）歸一化公式
結果圖：
8、主成分分析
1）工具欄菜單
選擇歸一化後的數據
PCA變化結果：
2）統計
注：選擇掩膜文件
波段運算：
結果：
對其進行美化處理：
掩膜文件選擇：
改變顏色：
或者分級顯示：即使用密度分割
去掉背景的紫色：
自我選擇調節其美觀度
保存結果：
9、製圖
1）ENVI中的工具（格網、比例尺、指北針等添加）
優化格網：
修改屬性
指北針屬性修改：
添加，選擇分類圖
