中国矿业大学遥感实验报告Word文档格式.docx
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ENVI自带经典地物的波谱库
3、实验原理
不同地物有不同的光谱反射率,同一地物在不同波段有不同的光谱反射率。
因此在同一幅图像上不同的地物会有不同的色彩;
同一地物在不同的波段的图像也会有不同的色彩。
4、实验步骤
1、Spectral-Spectrallibralies---Viewer-Open---Spectrallibralies-Jhu-lib--Snow.sli---打开---双击Snow.sli---弹出对话框,任意点击一个
(1)
(2)
(3)Optionplotkey
(4)Optionsnewwindowsblack
(5)将任意一条曲线拖到新建窗口
(6)
(7)Editplotparameters
(8)弹出对话框,点background变换颜色range改变间距
(9)
4个地物合成图
5、实验分析
1雪的反射光谱与太阳光谱最为相似,在波长为0.49微米附近有波峰。
2、水在蓝光波段反射率稍高,约为10%,到波长0.75微米以后的近红外波段,变成了全吸收体。
3、植物对绿光反射较强,对红蓝光吸收强。
4、土壤的反射光谱特性曲线较平滑,因此在不光谱段的遥感影像上,土壤的亮度区别不明显。
实验二遥感图像几何配准
掌握ENVI软件的基本操作和对图像进行基本处理,理解几何校正的原因和原理,掌握如何使用ENVI对影像进行几何校正和保存图像,并进行两幅图像的手动精确配准,要求图像配准RMS小于0.5,初步了解图形处理的基本流程。
二、实验数据
bldr_sp.img(.hdr)
bldr_tm.img(.hdr)
bldr_sp.hdr
bldr_tm.img
三、实验原理
遥感图像通常有着严重的几何变形,引起这种几何变形的原因包括系统性
和非系统性两大类原因。
几何配准就是通过若干控制点,建立不同图像之间的多项式控件变换和像元插值运算,采用三种不同校正方法(RST、一次多项式和Delaunay三角网),实现遥感图像与实际地理图件之间的配准,以达到消减或消除遥感图像几何畸变的目的。
1、选取需要的基准图像和待校正图像,从ENVIClassic下点击File---Openimagefile打开bldr_sp.img和bldr_tm.img
2、选择Map---Registration---SelectGCPs---ImagetoImage
3、在ImagetoImageRegistration窗口中选择Display#1作为BaseImage,Display#2作为WarpImage,点击OK。
4、在两幅图像中分别确定同名像点,点击AddPoint添加到列表中,注意同名像点分散,分布均匀,像点十到二十个均可。
在GroundControlPointSelection的ShowList中可以查看RMS。
5、GroundControlPointsSelection---Options---WarpDisplayedBand.
6、在RegistrationParameters窗口选择Method---RST,Resampling---NearestNeighbor(最邻近法),在EnterOutputFilename处输入bldr_tm1.wrp作为新的文件名然后点OK。
7、在GroundControlPointsSelection窗口中打开Options---WarpDisplayedBand。
8、在RegistrationParameters窗口选Method---RST,Resampling---Bilinear(双线性内插法)。
在EnterOutputFilename处输入bldr_tm2.wrp作为新的文件名
9、重复步骤7–8,选择Method>
RST和Resampling>
CubicConvolution(三次卷积法),给文件命名bldr_tm3.wrp.
10、重复步骤7–8,选择Method---Polynomial(多项式)和Resampling--CubicConvolution,给文件命名bldr_tm4.wrp。
11、重复步骤7–8,选择Method---Triangulation(三角形)和Resampling---CubicConvolution,给文件命名为bldr_tm5.wrp.
12、在Available
Bands
List中选择bldr_tm.img,选择File--CloseSelectedFile.
13、在Available
List中选择bldr_tm1.img文件,选择Display--NewDisplay,选择LoadBand。
14、在图像窗口右击选择LinkDisplays,在LinkDisplays对话框中选择OK,链接SPOT和校正后的TM图像.对标准影像和校正后的影像进行比较.
15、使用影像动态链接功能,同影像(RST校正)进行比较,比较采用三种不同校正方法(RST、一次多项式和Delaunay三角网)对影像几何信息所产生的效果。
五、实验分析
1、几何校正的精度主要来自于控制点的选取、几何校正方法的选取以及灰度重采样方法的选取。
2、利用几何校正的方法对地面平坦的地区有足够好的精度。
实验三遥感图像镶嵌
一、实验目的
1、了解遥感图像镶嵌的原理和方法;
2、掌握如何在ENVI中进行遥感图像镶嵌;
二、实验数据
dv06_2.img(.hdr)AVIRISScene02
dv06_3.img(.hdr)AVIRISScene03
dv06a.mosMosaictemplateforend-to-endAVIRISmosaic
dv06b.mosMosaictemplateforfeatheredoverlappingAVIRIS
mosaic
dv06_fea.img(.hdr)Featheredmosaic
lch_01w.img(.hdr)Warped,histogram-matchedimage
lch_01w.annCut-linefeatheringannotationforabove
lch_02w.img(.hdr)Warped,histogrammatchedimage
lch_a.mosMosaictemplateforgeoreferencedimage
mosaicking
lch_mos1.img(.hdr)Georeferencedmosaicresult
mosaic1_equal.dat(.hdr)SubsetofaLandsat-7ETMimagewithahistogram
equalizationstretchindependentlyappliedtoeach
band
mosaic_2.dat(.hdr)AnothersubsetfromthesameLandsat-7ETM
image,withoutanystretchingapplied
三、实验原理
遥感影像镶嵌就是对若干幅互为邻接的遥感数字影像通过彼此间的集合镶嵌、色调整、去重叠等数字处理,镶合拼接成一幅统一的新影像.
1、选择Map>
Mosaicking---Georeferenced.
2、在MapBasedMosaic窗口中选择Import>
ImportFiles.
3、在Open中打开lch_02w.img和lch_01w.img文件,点击OK。
4、选择Window--AvailableBandsList.
5、在AvailableBandsList窗口中选择Display---NewDisplay,分别打开文件
6、在lch_02w.img主影像窗口选择Overlay---Annotation.
7、在#1Annotation:
Text窗口中Object--Poiyline,选择线颜色.
8、在lch_02w.img主影像窗口绘制定义范围,一定要将线的头尾画到影像的边缘,左键开始,右键结束,再按右键确定.
9、添加标记,Object>
Symbol,选择符号,将标记加在需要切除的区域.
10、存储注记为shiyansan.ann
11、在Mosaic窗口中选择#1Band1:
lch_02.img[Red],右击选择Edit---Entry.
12、在Entry对话框中填入必要的参数,DataValuetoIgnore:
0,FeatheringDistance:
25,选择之前保存的.ann文件,点击OK,所选影像显示出来
13、在Mosaic对话框中,选择
File>
Save
Template.当OutputMosaicTemplate对话框出现后,输入输出的文件名shiyansan.mos.
14、选择File>
Apply,在出现的对话框中填写参数,在Mosaic
Parameters对话框中,输入输出文件名,点击OK,创建羽化后的镶嵌影像确定后输出影像
1、在镶嵌过程中要注意切割部分的大小,以免过打而无法镶嵌。
2、在绘制切割线时一定要将线的头尾画到影像的外面,右键结束,再按右键确定,切割线才会被记录下来。
实验四遥感图像融合
一、实验目的
1.掌握遥感图像融合的基本原理和方法
2.掌握在ENVI下遥感图像融合的操作方法
s_0417_2.bils_0417_1.bil
通过大量的研究发现,通过不同传感器、不同方式获取的大量遥感图像数据之间,既具有互补性,又存在极大的冗余性,如何从这些兼有互补性和冗余性的多源海量遥感数据中有效、合理的提取更有用、更精练、质量更高的信息。
1、ENVIClassic>
File>
OpenImageFile打开s_0417_2.bil
2、在AvailableBandsList窗口中选择RGBColor,点击LoadRGB显示s_0417_2.bil
3、同样打开s_0417_1.bil
4、ENVIClassic>
BasicTools>
ResizeData(Spatial/Spectral).
5、选择s_0417_2.bil,点击OK
6、在xfac和yfac输入1.999,在EnterOuputFilename处输入resize_spotxs点击OK
7、在AvailableBandsList点Display#1,点NewDisplay,点击OK.
打开后点击LoadRGB
选择Tools>
Link>
LinkDisplays,弹出新的窗口点击OK
8、在菜单选择Transform>
ImageSharpening>
HSV
打开后选择Display#2,点击OK
9、选择s_0417_1.bil里的Band1点击OK弹出窗口,并在EnterOutputFilename输入brest_fused.img点击OK
点击Display#2选择NewDisplay,然后点击LoadRGB
10、选择Tools>
LinkDisplays,然后点击OK
实验结果
实验分析
HSV融合方法可进行RGB图像到HSV色度空间的变换,用高分辨率的图像代替颜色亮度值波段,自动用最邻近、双线性或三次卷积技术将色度和饱和度重采样到高分辨率像元尺寸,然后再将图像变换回RGB色度空间。
实验五、监督分类
1、了解遥感预处理的内容
2、掌握计算机监督分类的方法和步骤
Phonix_AZ.tifPhoenix_AZ.tif.enp
监督分类:
监督分类又称训练场地法,即先从图像中选择有代表性的训练区,选取所有要区分的各类地物的样本,用于训练分类器。
分类步骤为:
特征判别--样本选择--分类器选择--影像分类--分类后处理--结果验证。
1、打开图像文件
2、在主窗口选择basicTools--regionofinterest--ROITool
3、确定分类数量,分类的地物为:
建筑、水、土地、植被、公路。
在图像上选择各个地物的感兴趣区域
4、定量评价:
选择ROITool窗口中的options--computeROIseparability
5、选择Phoenix_AZ.tif,点击OK
6、选择所有地物类型,点击OK
7、观察计算结果,关注两种地物的分离度均在1.8以上,可以进行分类
8、在主菜单中,选择classification--supervised--MaximumLikelihood
9、选择Phoenix_AZ.tif,点击ok
10、选择所有地物类别,将DataScaleFactor数值改成255,选择输出路径
11、展示分类结果
5、结果分析
监督分类在于感兴趣区域的选择以及分类方法的选择,而分类样区的选择需要注意准确性、代表性、统计性三个方面。
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