1）计算城市比例
目的：使用清华10m的全球土地覆盖数据，得到城市像元所占的比例影像
Arcgis操作：
- 重分类：将本来属于不透水层的8，重分类为1，其余类别（像元值）重分类为0
- 块统计：对一个33的矩形，计算mean值。即可得到30m30m的城市区块比例影像（注意，此时影像的分辨率仍旧为10m，只是每一个30m*30m的区块都是同样的数值）
- 重采样：重采样至所需的分辨率
结果：
2）计算某影像的标准差影像
目的：标准差影像可以直观的反映影像数值在空间中的变化细节，在一些研究中即为重要。注意和块统计不同的是，标准差影像虽然也有邻域的概念，但是同一个N*N邻域中的像元，都要计算一遍，数值也是不一样的。因此不能使用块统计。
Arcgis操作：
- 焦点统计
- 重采样至需要的分辨率
结果：
3）计算两幅影像的混淆矩阵
难点在于两幅影像都不是ENVI的标准分类后影像，因此需要做一些处理。让一副影像作为“分类后”影像，一副作为“真值”影像。
首先是范围、分辨率一定要严格对应。
其次，想办法对影像都做一次分类，得到分类后的影像。比如我需要的是0-1图，因此对影像都进行一步决策树分类，这样就可以转化为分类后影像了。
最后，使用ENVI计算两幅影像的混淆矩阵