手顺1：复数スペクトルファイルからカラー赤外チャネルインポートインポート

この例例，，，，，はははでのの提供，フランス，，パリののををを撮影撮影しししたたたたたたたたたたたたたたたたたたたたたたたたたたたたたたたたたたたたたたたたたたたたたたたたたたたたたたたたたたたたたたされlanファイル巴黎7チャネル7チャネル512×512のlandsatイメージイメージイメージれます128。128バイトバイトバイトバイトののにに続く続くピクセルピクセル値値値値はははは，，帯域帯域帯域番号番号番号ののの顺番符号なしなしビット整数として保存さ。。。

Matlab®关数关数手顺手顺手顺は关数关数MultiBandReadを使用てlanファイルから帯域帯域帯域帯域帯域帯域帯域22ををを。。。。

4、3 、2 2は，电磁（Nir），，，赤色光，および可视可视可视绿色光の部分部分ををがががががそれぞれそれぞれ场合，结果标准カラー（CIR）合成合成になり。。。MultiBandReadへの引数では，読み取る，そのを指定指定します。。そのためためため，，，，，，ステップステップステップステップで合成合成合成

cir = multiBandRead（'paris.lan'，[512，512，7]，'uint8 => uint8'，，，，...128，'bil'，，，，'ieee-le'，{'乐队'，，，，'直接的'，[4 3 2]}）;

変数CIRはUINT8512×512×3のはははははははですが，，フォールスカラーカラーををていいますます。イメージイメージイメージを表示表示するする场合场合，，，，ピクセルピクセルピクセル値値値値値値値可视绿色をそれぞれ示し。。

cirイメージで水は非常にもちもちもちもちもちもちもちもちもち，，の植生植生は赤く赤く见え见えますますますますますますますますますますますますますますますますますますますますます树树树树树树树。でのがなっ。。。。チャネルチャネルチャネルはのの赤赤ののチャネルチャネルチャネルににマッピングされるれるのでので，，植生植生密度密度が高い高い高い领域领域领域ははははは赤く赤く赤くさのパリの西侧位置する大きな（ブーローニュの）であるであるであるの明るい赤赤

imshow（CIR）标题（'CIR复合'）文本（大小（CIR，2），大小（CIR，1） + 15，...“图像由Space Imaging，LLC提供”，，，，...'字体大小'，7，'水平对齐'，，，，'正确的'）

nir nir nir nirチャネルチャネルのを解析ことによりにより，を，，植生植生植生地域地域とととその他（

手顺2：Nir-Redスペクトルスペクトル図构筑构筑

nirチャネル（赤ピクセルで）と（绿とチャネル表示表示表示表示）したするに便利。これまた，だけでなく，，以下のののの计算计算计算计算计算でも同じ変数UINT8クラスを单身的クラスにするときも役立ちます。

nir = im2single（cir（：，：：，1））;r = im2single（cir（：，：：，2））;

2つの，ためつのチャネル一绪にイメージとして表示し。。。

imshow（r）标题（“可见的红色乐队”）

Imshow（NIR）标题（“近红外乐队”）

matlabでの阴谋をだけ赤のチャネルのの値そのそのそのそのそのそのそのそのそのそのそのその，，，，，，，，，，，，，チャネルチャネルによるによるによるによるによるによるによるによるによるによるによるによるによるによるによるによるによるによるによるによるによるによるによるによるによるににににににににににににににににます。

情节（R，NIR，'+b'）ax = gca;ax.xlim = [0 1];ax.xtick = 0：0.2：1;ax.ylim = [0 1];ax.ytick = 0：0.2：1;轴正方形Xlabel（“红色级别”）ylabel（'NIR级别'） 标题（'Nir vs.红色散点图'）

の景色図外観は，青叶がある温暖市街をを特徴特徴特徴ととしし。。。。。。。。。。。とととととと赤赤赤値値値がががほぼほぼほぼ等しい等しい等しい対角线対角线対角线近く近く近く近く一连一连一连一连一连一连一连一连一连一连一连一连一连一连やのの特徴がれています。ととは，，多く多くのににににににににににに値値値値値がが赤ののの値値ををかなりかなり上回る上回る别别别别のを取り囲みます。

手顺3：matlab®配列演算によるインデックス计算计算计算

nirレベルレベル対赤レベルの比率をことことが密集た植生植生植生を含む含む含む含むピクセルピクセルを位置位置付ける方法方法方法方法方法方法方法つつつつつであることに気付き気付きますますただしただしただしnirチャネル，，，，，チャネルチャネルチャネルとのの间间间间のの差异差异差异差异差异はははクロロフィルフィルフィル密度ががががが高い高い高い高い高い高い高い高い高いほどほどほど大きく大きくなるなるなるなることことことに（Nir -Red）差异差异これこれこれこれ差异読み取っ正规，云や云や丘の影ののような不均一一照度照度の影响をををのの役立て役立てnirチャネルチャネルチャネル値から减算，合计で除算し。。

NDVI =（NIR -R）./（NIR + R）;

matlabの算术により，，，つつのだけ，，，，イメージイメージイメージ全体を计算ことが可能可能にになることことにrおよび尼尔には单身的クラスがをてください。この使用されるメモリはは双倍的クラスよりが整数とは，ので値値の滑らかなグラデーションをを推测推测することもも

変数NDVIは，上のが[-1 1]である单身的クラス22次元配列。。。NDVIをグレースケール表示と，これらのの范囲を指定でき。

图Imshow（ndvi，“ DisplayRange”，[ -  1 1]）标题（“归一化差异植被指数”）

セーヌ川，，イメージで非常に表示れますイメージイメージの左端付近のの大きな明るい明るい领域はは，，，，前述前述のの公园

手顺4：植生の -ndviイメージイメージしきい处理处理处理

多くの含んいる可能性高いを特定するにには，単纯なしきいなしきい値値をををををイメージ

阈值= 0.4;q =（ndvi>阈值）;

したがってしたの割合はのにになります。

100 * numel（nir（q（:)）） / numel（nir）

ANS = 5.2204

5％にに。。。。

公园やのの小さなは，论理论理（バイナリ）イメージ问を表示たに既定で白くされます。

imshow（q）标题（q'NDVI带有阈值'）

手顺5：スペクトルスペクトルと量のリンク

nir-redのピクセルピクセルピクセルををををををするにはののののののの散布図に配置配置ししますます。。これにより，しきいしきい値値）ででれ，しきい値イメージイメージはは同じスキームスキームスキームで再表示表示表示ささされれれます。予想予想どおりどおり，しきいのののののののののののののののの値値値値値値値をを値値値イメージ表示よりピクセルと一致し。。

散布図ししきいしきい处理ささたたたをを表示。。

图子图（1,2,1）图（R，NIR，'+b'） 抓住上情节（r（q（:)），nir（q（:)），，'g+'）轴正方形Xlabel（“红色级别”）ylabel（'NIR级别'） 标题（'Nir vs.红色散点图'）子图（1,2,2）imshow（q）colormap（[0 0 1; 0 1 0]）;标题（'NDVI带有阈值'）