做土地利用转移矩阵是对影像在ENVI中进行辐射定标，大气校正，监督分类之后应该做什么

<think>我们在进行土地利用变化分析时，土地利用转移矩阵是非常关键的工具，它可以展示不同时期各地类之间的转化情况。根据你提到的步骤，你已经完成了ENVI中的辐射定标、大气校正和监督分类，得到了两个时期（例如T1和T2）的土地利用分类图。接下来制作转移矩阵的步骤如下：###步骤1：确保分类结果一致-两期分类影像需具有**相同的分类体系**（如你提到的6类：耕地、林地、草地、水域、建筑用地、未利用地）-两期影像应**在空间上精确配准**（地理坐标和像元大小一致），否则会导致转移分析错误###步骤2：将分类结果转为相同格式（可选）建议将分类结果转为ENVI格式或TIFF格式（保持空间对齐），便于后续处理。如果两期影像分辨率不同，需重采样至相同分辨率。###步骤3：使用ENVI的"ChangeDetectionStatistics"工具1.**打开ENVI软件**，加载两期分类结果（如`classification_T1.dat`和`classification_T2.dat`）2.在工具栏中选择：**`Toolbox→ChangeDetection→ChangeDetectionStatistics`**-*输入T1时期分类结果*：作为基准图像-*输入T2时期分类结果*：作为比较图像3.设置输出参数：-**输出类型选择**："Matrix"（生成转移矩阵）-可勾选"OutputClassificationImage"以输出变化图（每个像元显示从某类到某类的变化编码）4.执行工具，生成转移矩阵报告###步骤4：解读转移矩阵结果转移矩阵示例结构（行表示T1时期，列表示T2时期）：|T1\T2|耕地|林地|...|建筑用地||---------|------|------|-----|----------||**耕地**|1000|50|...|200||**林地**|30|800|...|10||...|...|...|...|...|其中：-对角线元素（如耕地→耕地）表示未变化的面积-非对角线元素（如耕地→建筑用地）表示转化面积###注意事项-若两期影像范围不完全重合，可先通过**掩膜裁剪**到共同区域-转移矩阵单位通常是**像元数量**，若需**面积单位**（如公顷），需根据像元大小转换：$$面积(公顷)=像元数\times(分辨率_x\times分辨率_y)/10000$$-更高级分析（如重心迁移、变化速率）需结合ArcGIS或Python实现§§相关问题§§1.如何将转移矩阵结果可视化（如桑基图）？2.如何计算土地利用类型的净变化量？3.在ENVI中如何验证转移矩阵的准确性？</think> ### ENVI中土地利用转移矩阵制作步骤 在完成辐射定标、大气校正和监督分类后，制作土地利用转移矩阵需进行以下步骤（需两期分类结果，如2000年和2010年）： --- #### 1. **数据准备**（关键前提） - **统一两期数据**： - 确保两期影像： ✓ 空间分辨率一致（如30m Landsat需重采样对齐） ✓ 地理坐标系相同（如WGS84） ✓ 分类体系完全一致（你的6类：耕地、林地、草地、水域、建筑用地、未利用地） - 若分类编码不同（如耕地编码为1→2），需使用`Band Math`统一编码规则： ```matlab (b1 eq 1) * 1 + (b1 eq 2) * 2 // 将编码1/2统一映射为新值 ``` #### 2. **生成变化检测图** - 使用 **`Change Detection`** 工具： `Toolbox → Change Detection → Change Detection Statistics` - **输入**： - 早期分类结果 → "Initial State" - 晚期分类结果 → "Final State" - **参数设置**： ✓ 输出类型："Matrix"（核心） ✓ 勾选"Output Change Image"（生成变化空间分布图） ✓ 掩模区域（可选）：加载徐州市矢量边界[^1] #### 3. **提取转移矩阵** 工具自动生成的矩阵表格示例： | T1 \ T2 | 耕地 | 林地 | ... | 建筑用地 | |---------|------|------|-----|----------| | **耕地** | 1000 | 50 | ... | 200 | | **林地** | 30 | 800 | ... | 10 | | ... | ... | ... | ... | ... | - **解读**： - 行：早期地类（T1） - 列：晚期地类（T2） - 数值：像元数量（如耕地→建筑用地：200像元） #### 4. **面积统计与单位转换** - **公式**： $$面积(公顷) = \text{像元数} \times \text{分辨率}^2 / 10,000$$ （例如Landsat 30m分辨率：1像元=0.09公顷） - 导出矩阵到Excel： `File → Export Results to CSV` → 用公式批量转换 #### 5. **可视化（可选）** - **桑基图**（Sankey Diagram）： 使用Excel/Python将矩阵转为流动关系图，直观展示地类转化方向[^2] - **变化空间分布图**： ENVI生成的"Change Image"可直接叠加显示转化区域 --- ### 注意事项 1. **精度验证**： 抽取样本点，结合Google Earth历史影像检查转化合理性[^2] 2. **进阶工具**： - 如需时序分析，推荐`ArcGIS Pro Land Change Analyst`模块 - 批量处理用`ENVI+IDL`脚本开发