遥感概论实验指导书Word格式.docx
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1、利用立体镜观察实习教程13页的a、b图;
2、量测高差:
(1)用光盘中“实习图像”子目录中航片A和航片B;
(2)分别在航片A和航片B量取E、F的像点坐标,并计算像点E和F的左右视差,计算出左右视差较;
(3)量取航片A上oa到ob的距离,根据航片立体量测高差的公式,计算F点到E点的高差。
六、注意事项:
1、进行立体观察时,像片必须按照摄影时的相应位置放置,即先拍的在左,后拍的在右,使重叠部分在中央。
如果左右像片对调,则产生反立体,高山就会变成深谷;
2、务必保证两张像片在同一直线上,否则两张像片上相同物体的影像不能完全重合,即出现双影;
3、使立体镜有横梁一侧朝外,否则会碰住鼻梁;
4、量测横坐标时应精确到毫米。
七、实验报告格式与内容:
(附下页)
航片立体观察实验报告
班级姓名学号日期
一、实验名称:
航片的立体观察
二、简述实验的基本原理:
三、实验仪器:
四、实验步骤:
五、实验时的注意事项:
六、实验结果记录:
地貌类型
所在地区
航片比例尺
地貌特征
航片量测高差实验报告
量测高差
E点
坐标
F点
左右视差
PE
PF
⊿P=PE-PF
oa→ob
高差h
第一次结果
第二次结果
平均
实验二遥感图像的几何校正
1、学习使用erdas软件进行遥感图像的几何校正;
2、掌握选取地面控制点的原则和要求;
3、通过实习,掌握坐标转换和图像重采样的原理。
1、要求同学们按照选取控制点的原则和要求来选控制点,控制点选择是否精确,直接影响实验结果,所以大家要尽量精确选择控制点;
2、时间紧,实验内容多,大家要抓紧时间,每人应完成一景遥感影像的校正;
3、实验结束后,要及时保存校正结果,以自己的名字命名交到学委处。
1、计算机
2、erdas软件
3、遥感数字影像
1、使用erdas软件在遥感数字图像上采集地面控制点;
2、依据最近邻法对原来的图像进行重采样,使其符合新的投影关系和分辨率。
1、显示图像文件;
2、启动几何校正模块,选择多项式几何校正计算模型,定义多项式模型参数和投影参数;
3、启动控制点工具;
4、采集地面控制点;
5、计算转换模型
6、图像重采样;
7、保存几何校正模式
8、检验校正结果。
1、采集地面控制点时,控制点的数目要满足6×
(n+1)(n+2)/2个,应尽量多采一些控制点;
2、选取控制点应遵循以下原则:
①图像上易分辨且较精细的特征点;
②特征变化大的地方应多选;
③图像边缘部分要选控制点;
④尽可能满幅均匀选取。
3、关于投影参数的设置,如果采用窗口采点模式并且参考图像已有投影信息时,不需要定义投影参数,否则,则要定义投影信息,包括投影类型及相应的参数。
遥感图像几何校正实验报告
遥感图像几何校正
五、实验过程中的主要问题及解决办法:
六、实验结果记录与保存:
1、实验中你所采用的几何校正转换模型为:
2、实验中你所采用的重采样方法是:
3、你的实验结果名称为:
实验三遥感图像增强
通过使用erdas软件对遥感图像实现彩色变换、边缘增强、多光谱变换,掌握常用图像处理的方法。
1、彩色变换、边缘增强、多光谱变换三个内容都要完成并保存实验结果,实验结果以自己的名字命名统一交到学委处;
2、实验内容多,同学们应抓紧时间完成。
1、灰度变换:
K-L变换;
K-T变换
2、彩色变换:
三个波段叠加显示彩色图像;
RGB到IHS的变换;
HIS到RG的反变换
3、边缘增强:
用Sobel滤波器和Prewitt滤波器对图像运算,实现边缘增强
(1)K-L变换:
是一种常用的数据压缩方法,它可以将具有相关性的多波段数据压缩到完全独立的较少的几个波段上,便于图像分析与解译,具体过程如下:
.在ERDAS图标面标工具条中,点击Interpreter/spectralEnhancement/principalComp—--打开principalcomponents对话框,并设置参数如下:
上图为原始图像与主成份变换获得的主份量1、2、3的对比图
主成份432(RGB)合成图像
原图像432(RGB)
(2)K-T变换:
又叫缨穗变换,是针对植物学所关心的植被特征,对原始多波段图像数据进行空间旋转,获得具有物理意义的亮度、绿度、湿度等分量。
.在ERDAS图标面板工具条中,点击Interpret/spectralEnhancement/TasseledCap—打开Tasseledcap对话框,并设置参数。
上图为原始图像与缨穗变换的亮度、绿度、湿度分量的比较图。
色彩变换是将区域图像从RGB的彩色空间转换到IHS作为定位参数的彩色空间,以便达到增强目的。
在ERDAS图标面板工具条中,点击Interpreter/spectralEnhancement/RGBtoIHS—--打开RGBTOIHS对话框,并设置参数如下:
上图为原始图像与色彩变换获得的亮度、色度、饱和度三个分量图的对比
HIS到RGB的反变换与此相类似。
非定向边缘增强应用Sobel滤波器和Prewitt滤波器对图像运算,首先通过正交卷积算子分别对图像进行边缘检测,然后两个正交结果进行平均。
操作过程较简单,关键是滤波器的选择。
六、实验报告格式与内容:
遥感数字图像增强实验报告
遥感图像增强
二、实验步骤:
三、通过实验你对下列名词怎样理解:
1、灰度变换
K-L变换:
K-T变换:
2、彩色变换
RGB到IHS的变换:
HIS到RGB的反变换:
3、边缘增强(写出两个正交算子)
Sobel滤波器:
Prewitt滤波器:
四、你对图像进行下列增强以后图像有何变化:
1、K-L变换:
2、K-T变换:
3、RGB到IHS的变换:
4、HIS到RG的反变换:
7、Sobel滤波器:
8、Prewitt滤波器:
五、实验结果记录与保存:
你的实验结果名称为:
实验四遥感图像分类
掌握非监督分类和监督分类的方法,并体会二者的区别。
1、注意保存中间结果,比如分类模板,实验中输入的参数要及时记录到实验报告表中,实验结果以自己的名字命名统一交到学委处;
图像分类简介(Introductiontoclassification)
图像分类就是基于图像像元的数据文件值,将像元归并成有限几种类型、等级或数据集的过程。
常规图像分类主要有两种方法:
非监督分类与监督分类,专家分类方法是近年来发展起来的新兴遥感图像分类方法,下面介绍这三种分类方法。
非监督分类运用1SODATA(IterativeSelf-OrganizingDataAnalysisTechnique)算法,完全按照像元的光谱特性进行统计分类,常常用于对分类区没有什么了解的情况。
使用该方法时。
原始图像的所有波段都参于分类运算,分类结果往往是各类像元数大体等比例。
由于人为干预较少,非监督分类过程的自动化程度较高。
非监督分类一般要经过以下几个步骤:
初始分类、专题判别、分类合并、色彩确定、分类后处理、色彩重定义、栅格矢量转换、统计分析。
监督分类比非监督分类更多地要求用户来控制,常用于对研究区域比较了解的情况。
在监督分类过程中,首先选择可以识别或者借助其它信息可以断定其类型的像元建立模板,然后基于该模板使计算机系统自动识别具有相同特性的像元。
对分类结果进行评价后再对模板进行修改,多次反复后建立一个比较准确的模板,并在此基础上最终进行分类。
监督分类一般要经过以下几个步骤:
建立模板(训练样本)、评价模板、确定初步分类图、检验分类结果、分类后处理、分类特征统计、栅格矢量转换。
1、非监督分类:
启动非监督分类;
进行非监督分类;
显示原图像和分类图像;
定义类别颜色、设置不透明度;
确定类别意义和精度;
标注类别名称和颜色;
类别合并和属性重定义
2、监督分类:
分别用AOI绘图工具、AOI扩展工具、查询光标和特征空间四种方法定义分类模板;
用各种方法评价分类模板;
执行监督分类;
评价分类结果;
分类后处理
1、非监督分类(UnsupervisedClassification)
ERDASIMAGINE使用ISODATA算法(基于最小光谱距离公式)来进行非监督分类。
聚类过程始于任意聚类平均值或一个己有分类模板的平均值:
聚类每重复一次,聚类的平均值就更新一次,新聚类的均值再用于下次聚类循环。
ISODATA实用程序不断重复,直到最大的循环次数已达到设定阈值或者两次聚类结果相比有达到要求百分比的像元类别已经不再发生变化。
1、1分类过程(classificationProcedUre)
第一步:
调出非监督分类对话框
在ERDAS图标面板工具条中点击Classifier图标
→C1assification→UnsupervisedClassification---→unsupervisedclassification对话框如下:
第二步:
进行非监督分类
在Unsupervisedclassification对话框中:
→确定输入文件(InputRasterFile)(要被分类的图像):
→确定输出文件(OutputFile)(即将产生的分类图像):
→选择生成分类摸板文件OutputSignatureSet(将产生一个模板文件)
→确定分类摸板文件(Filename):
→对Clusteringoptions选择InitializefromStatistics单选框
InitializefromStatistics指由图像文件整体(或其AOI区域)的统计值产主自由聚类,分出类别的多少由自己决定。
UseSignatureMeans是基于选定的模板文件进行非监督分类,类别的数目由模板文件决定。
→确定初始分类数(Numberofclasses):
18分出18个类别)
实际工作中一般将分类数取为最终分类数的2倍以上。
点击Initializingoptions按钮可以调出Fi1eStatisticsOptions对话框以设置ISODATA的一些统计参数,
点击Co1orSchemeOptions按钮可以调出outputcolorSchemeOptions对话框以决定输出的分类图像是彩色的还是黑白的。
这两个设置项使用缺省值。
定义最大循环次数(MaximumIterations):
24
最大循环次数(MaximumIterations)是指ISODATA重新聚类的最多次数,这是为了避免程序运行时间太长或由于没有达到聚类标准而导致的死循环。
一般在应用中将循环次数都取6次以上。
→设置循环收敛阈值(ConvergenceThreshold):
0.95
收敛阈值(ConvergenceThreshold)是指两次分类结果相比保持不变的像元所占最大百分之此值的设立可以避免ISODATA无限循环下去。
→点击OK按钮(关闭UnsupervisedClassification对话框,执行非监督分类,获得一个初步的分类结果)
1、2分类评价(EvaluateClassification)
显示原图像与分类图像
在视窗中同时显示原图像和分类图像:
两个图像的叠加顺序为原图像在下、分类图像在上。
打开分类图像属性并调整字段显示顺序
在视窗工具条中:
点击图标
(或者选择Raster菜单项—--选择Tools菜单)
→打开Raster工具面板
→点击RaSter工具面板的图标
(或者在视窗菜单条:
Rster---Attributes)
→打开RasterAttributeEditor对话框(分类图像的属性表)
属性表中的19个记录分别对应产生的18个类及Unclassified类,每个记录都有一系列的字段。
如果想看到所有字段,需要用鼠标拖动浏览条,为了方便看到关心的重要字段,需要调整字段显示顺序。
RasterAttributeEditor对话框菜单条:
Edit→ColumnProperties→columnproperties对话框
在Columns中选择要调整显示顺序的字段,通过Up、Down、Top、Bottom等几个按钮调整其合适的位置,通过选择DisplayWidth调整其显示宽度,通过Alignment调整其对齐方式。
如果选择Editable复选框,则可以在Title中修改各个字段的名字及其它内容。
→在ColumnProperties对话框中调整字段顺序,最后使Histogram、opacity、color、class_names四个手段的显示顺序依次排在前面。
→点击OK按钮(关闭Columnproperties对话框)
→返回RasterAttributeEditor对话框(lz-isodat.img的属性表)
第三步:
给各个类别赋相应的颜色(如果在分类时选择了彩色,这一步就可以省去)
RasterAttributeEditor对话框(lz-isodat.img的属性):
→点击一个类别的Row字段从而选择该类别
→右键点击该类别的Color字段(颜色显示区)
→AsIs菜单→选择一种颜色
→重复以上步骤直到给所有类别赋予合适的颜色
第四步:
不透明度设置
由于分类图像覆盖在原图像上面,为了对单个类别的判别精度进行分析,首先要把其它所有类别的不透明程度(Opacity)值设为0(即改为透明),而要分析的类别的透明度设为1(即不透明)。
RasterAttributeEditor对话框(lz-isodat.img的属性表):
→右键点击Opacity字段的名字
→ColumnOptions菜单→Formula菜单项
→Formula对话框
→在Formula对话框的Formula输入框中(用鼠标点击右上数字区)输入0
→点击Apply按钮(应用设置)
→返回RasterAttributeEditor对话框(lz-isodat.img的属性表):
→点击一个类别的ROW字段从而选择该类别
→点击该类别的Opacity字段从而进入输入状态
→在该类别的Opacity字段中输入1,并按回车键
此时,在视窗中只有要分析类别的颜色显示在原图像的上面,其它类别都是透明的。
第五步:
确定类别专题意义及其准确程度
视窗菜单条:
Utility→flicker→viewerFlicker对话框→AutoMode
本小步是设置分类图像在原图像修背景上闪烁,观察它与背景图像之间的关系从而断定该类别的专题意义,并分析其分类准确与否。
第六步:
标注类别的名称和相应颜色
RasterAttributeEditor对话框(lz-isodat.img的属性表):
→点击刚才分析类别的ROW字段从而选择该类别
→点击该类别的classNames字段从而进入输入状态
→在该类别的ClassNames字段中输入其专题意义(如居民区),并按回车键
→AsIs菜单→选择一种合适的颜色
重复以上4、5、6三步直到对所有类别都进行了分析与处理。
注意,在进行分类叠加分析时,一次可以选择一个类别,也可以选择多个类别同时进行。
2、监督分类
2、1定义分类模板(DefineSignatureUsingsignatureEditor)
显示需要进行分类的图像
打开模板编辑器并调整显示字段
获取分类模板信息
可以分别应用AOI绘图工具、AOI扩展工具、查询光标等三种方法,在原始图像或特征空间图像中获取分类模板信息。
但在实际工作中也许只用一种方法就可以了,也许要将几种方法联合应用。
(1)应用AOI绘图工具在原始图像获取分类模板信息
无论是在原图像还是在下面要讲的特征空间图像中,都是产主AOI区域来作为分类模板信息的来源。
首先练习如何用AOI绘图工具获取分类模板信息。
在显示有待分类图像的视窗:
→点击图标
(或者选择Raster菜单项→选择Tools菜单)
→点击Raster工具面板的图标
→在视窗中选择红色区域,绘制一个多边形AOI
→在SignatureEditr对话框,点击图标,将多边形AOI区域加载到Signature分类模板中
→在SignatureEditor中,改变刚才加入模板的SignatureName和Color。
→重复上述操作过程以多选择几个红色区域AOI,并将其作为新的模板加入到SignatureEditor当中,同时确定各类的名字及颜色。
如果对同一个专题类型(如水体)采集了多个AOI并分别生成了模板,可以将这些模板合并,以便该分类模板具多区域的综合特性。
具体做法是在SignatureEditor对话框中,将该类的Signature全部选定,然后点击合并图标
,这时一个综合的新模板生成,原来的多个Signature同时存在(如果必要也可以删除)。
(2)应用AOI扩展工具在原始图像获取分类模板信息
(3)应用查询光标扩展方法获取分类模板信息
保存分类模板
以上分别用不同方法产生了分类模板,下面将该模板保存起来。
在SignatureEditor对话框菜单条:
File→Save
→打开SaveSignatureFileAs对话框
→确定是保存所有的模板还是只保存被选中的模板
→确定文件的目录和名字(Sjg文件)
→点击OK按钮
2、2评价分类模板(EvaluatingSignatures)
分类模板建立之后,就可以对其进行评价,删除、更名、与其它分类模板合并等操作。
分类模扳的合并可使用户应用来自不同训练方法的分类模板进行综合复杂分类,这些模板训练方法包括监督、非监督、参数化和非参数化。
2、2、1报警评价(Alarms)
产生报警掩膜
分类模板报警工具根据平行六面体决策规则(Parallelepipeddivisionrule)将那些原属于或估计属于某一类别的像元在图像视窗中加亮显示,以示警报。
一个报警可以针对一个类别或多个类别进行。
如果没有在SignatureEditor中选择类别,那么当前活动类别(SignatureEditor中“>
”符号旁边的类别)就被用于进行报警。
具体使用过程如下:
在SignatureEditor对话框:
→View→ImageAlarm
→打开SignatureAlarm对话框
→选中IndicateOverlap
→点击EditParallelepipedLimits按钮
→Limits对话框
→点击SET按钮
→打开SetParallelepipedLimits对话框
→设置计算方法(Method):
Minimum/Maximum
→选择使用的模板(Signature):
Current
→OK(关闭setParallelepipedLimits对话框)
→返回Limits对话框
→Close(关闭Limits对话框)
→返回SignatureAlarm对话框
→OK(执行报警评价,形成报警掩膜)
→Close(关闭signatureAlarm对话框)
根据SignatureEditor中指定的颜色,选定类别的像元显示在原始图像视窗中,并覆盖在原图像之上,形成一个报警掩膜。
第二步,利用Flicker功能查看报警掩膜
删除分类报警掩膜
View→ArrangeLayers菜单
→打开ArrangeLayers对话框
→右键点击AlarmMask图层
→弹出LayerOptions菜单→选择DeleteLayer
→AlarmMask图
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- 遥感 概论 实验 指导书