2018年6月11日至6月18日学习进展
教材学习：学习二章 上机实习：上机实验三
编程实习：每天晚上坚持两个小时学习编程
上机实习：
三 特征选择和特征提取
一 实验数据
二 实验内容
1 打开cup95_at.int文件，以193波段进行灰度展示
2 打开usgs_min.sli光谱库，并对其中所有的alunite和kaolinite光谱在两个窗口中分别展示
3 对影像中以下点位光谱采用Spectral Analyst功能进行分析，利用usgs_min.sli确定其类别
4 将260,613点位光谱与其在光谱库中最接近的光谱在同一窗口中展示 5 将4中光谱按包络线去除效果进行展示
1 打开cup95_at.int文件，以193波段进行灰度展示
2 打开usgs_min.sli光谱库，并对其中所有的alunite和kaolinite光谱在两个窗口中分别展示
打开Spectral Library Viewer,并打开文件usgs_min.sli光谱库，并将所有的alunite和kaolinite光谱在两个窗口中分别展示。
3 对影像中以下点位光谱采用Spectral Analyst功能进行分析，利用usgs_min.sli确定其类别
高光进行谱地物识别：可以1、从标准波谱库中选择端元，进行物质识别2、从图像上选择某个像素波谱或ROI的平均波谱，进行物质识别（注：识别方法选择波谱角方法），本次对像素波谱进行物质识别。首先，显示对应坐标的像素光谱，在go to中输入坐标，在Display中选择剖面profiles,在打开的光谱曲线面板中找到相应的像素点，查看光谱。
之后将其收集成端元，即在工具箱中找到分类
Classification,endmemberClassification，在打开的面板中选择import，From plot windows,即在打开的窗口设为端元
同时，打开工具箱中的Spectral Analyst分析工具，在打开的光谱分析选择面板中选择usgs_min.sli文件，作为地物分析文件。在打开的Spectral Analyst面板中，选择（570，590）像元，点击ok即可出现分析结果，选择分值最高的当作该像元地物。