遥感图像解译实习文档格式.docx
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本次实习目的是加深明白得和巩固《遥感原理与应用》课上的的有关理论知识,遥感的大体原理、遥感图像的处置方式、专题信息提取和遥感综合应用技术;
锻炼咱们熟练运用envi,erdas等遥感软件独立分析问题、解决具体问题的实际工作能力;
本次实习的意义在于通过利用遥感软件独立解决问题,培育良好的工作适应和科学素养,为尔后参加科学研究工作和毕业设计打下良好的基础。
二、课程设计原理和方式:
从卫星上获取的遥感图像一样不能直接利用,需要通过图像处置软件进行一系列的加工处置,最后进行地物分类,提掏出专题信息,才能够制成各类专题地图。
利用遥感处置软件ERDAS对取得的图像进行TIFF到IMG的格式转换、波段叠加、几何纠正、影像镶嵌、基于HIS变换的图像融合、图像裁剪、图像分类、专题信息提取和最后的专题图制作等操作,具体原理如下:
(1)格式转换与波段叠加
ERDAS默许的文件格式是*.img格式,因此先要将取得tif格式的遥感影像转换为img格式影像。
多波段影像包括的信息量较大,为了便于后续处置,要将多个单波段影像叠加合成多波段影像。
参考影像具有地理信息,要将参考影像头文件信息添加进去。
(2)TM影像几何纠正
遥感所获取的数据,均存在几何畸变。
因此需要对图像进行几何纠正。
多项式校正法是实践中常常利用的一种方式,对各类类型传感器的纠正均适用。
在实习进程中,采纳了二次多项式法进行几何纠正,该法能够更正图像因平移、旋转、比例尺转变、仿射转变等线性变形与扭曲等二次非线性变形
(3)图像镶嵌
因研究范围的要求,需要在几何上将左右两幅图像连接在一路,而且保证拼接后的图像反差一致,色调相近,没有明显的接缝。
遥感影像在镶嵌之前,必需包括投影信息、地理坐标信息,还要有相同的波段数。
固然,在挑选遥感数据时,要尽可能选择成像时刻和成像条件相近的遥感图像,要求相邻影像的色调一致。
(4)图像融合
通过增强处置突出图像的有效信息,使图像中感爱好的特点得以强调,便于提高遥感图像的可解译性。
基于IHS变换的图像融合使融合的图像既有TM图像的光谱信息,又有SPOT影像高分辨率的特点。
(5)图像分类
用监督法对图像进行分类处置。
产生七个地理类别,别离是长江,居民区与坝区,山地,植被,阴影,内河、湖泊。
(6)分类后处置
由于混合像元的存在和分类算法是逐个像元进行的,在分类图像中有很多的孤立像元及小像元群,它们在分类图上表现为噪声,不能知足分类要求。
滑腻处置能够排除一些噪声效应,完成类的连接。
(7)专题信息提取
能够分类重编码,进行类别的归并。
制作出专题图。
三、课程设计进程和步骤:
由于所取得的的数据是一个地域多幅不完整的的单波段数据,需要进行波段叠加后取得left-diejia和right-diejia,再别离将带校正影像left-diejia和right-diejia依次和参考影像spot影像进行多项式几何校正,以后将校正好的数据做图像的拼接取得一个完整区域pingjie影像,再将其和高分辨率影像进行图像的融合,就能够够进行非监督分类与监督分类并进行分类精度评估,最后输出专题图。
本次实习将依照一下流程图所示的步骤进行:
图1实习任务流程图
1.数据预处置
格式转换:
用Import模块TIFF格式的遥感影像转换成IMG格式的遥感影像。
波段叠加:
用Interpreter模块将左右各6个TM单波段影像叠加合成为多波段影像。
叠加后的影像命名为为left-diejia和right-diejia;
选择Interpreter菜单—Utilities子菜单—LayerStack菜单,在弹出的LayerSelectionStacking对话框中添加需要合成的波段。
添加头文件信息:
打开参考图像,调出Imageinfo对话框,选择Edit菜单,对影像的左上角X、Y坐标、像元值大小、单位和地图投影信息进行添加。
图一、融合后的影像
2.几何纠正
运用已经几何校正过的SPOT全色数据,对TM数据进行纠正。
选择GCP:
打开左影像,选择Raster/GeometricCorrection菜单,选择多项式纠正法,设次数为2,以已打开的SPOT影像为参考,开始别离在两个影像中对应选择同名地物点的GCP。
坐标转换:
选取6个GCP,有GCP工具自动生成转换模型,通过二次多项式变换,将各个操纵点从地理空间投影到图像空间上去。
精度检查:
在GCPTool中,通过Edit/SetPointType/Check来实现设置点的类型为检查点,作用是检查转换精度,假设误差大于一个像元,那么需要从头选择操纵点。
重采样:
点击GeoCorrectionTools中的重采样按钮对图像进行重采样,保证校正空间中点均匀散布输出。
几何校正后的影像为left-jiaozheng和right-jiaozheng,如图:
图二、几何校正后的影像
3.影像镶嵌
此功能在数据预处置DataPrep模块中实现。
选择菜单DataPrep-MosaicImages-MosaicTool,打开MosaicTool窗口。
加入影像:
选择MosaicImages/Edit/AddImages,加入左右两张影像。
确信镶嵌边:
利用AOITools工具栏,绘制出两幅影像的分界限。
概念镶嵌函数:
选择Edit/SetOverlapFunction打开SetOverlapFunction对话框,选择函数。
镶嵌后的影像为left-right,如图:
图3、镶嵌后的影像
4.图像融合
将多光谱影像变换到IHS空间:
此功能在Interpreter模块SpacialEnhancement菜单中实现。
用SPOT影像的I分量代替多光谱影像的亮度分量:
在Interpreter模块,Utilities/LayerStack中实现,取得新的IHS影像。
将新的IHS图像逆变换到RGB空间中去,即取得融合的图像。
在Interpreter模块,SpacialEnhancement菜单中可实现HIStoRGB变换。
将TM影像pingjie和SPOT影像sp_yc进行融合,取得融合后的影像ihstorgb,如图:
图4、左图为融合前的影像pingjie,右图为融合后的影像ihstorgb
6.图像分类
(1)非监督分类运用ISODATA算法,完全依照像元的光谱特性进行统计分类,常经常使用于对分类区没有什么了解的情形。
利用该方式时,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。
。
取得的初始分类为10类,进过度类评判后最终分为4类:
植被(棕色),水体(蓝色),居民地(红色),土地道路(白色)
非监督分类后影像:
(2)监督分类比非监督分类更多地要用户来操纵,经常使用于对研究区域比较了解的情形。
在监督分类进程中,第一选择能够识别或借助其它信息能够判定其类型的像元成立模板,然后基于该模板使运算机系统自动识别具有相同特性的像元。
对分类结果进行评判后再对模板进行修改,多次反复后成立一个比较准确的模板,并在此基础上最终进行分类。
1)、概念分类模板并分类
2)、分类精度评判
3)、分类后处置
监督分类后的影像:
7.专题信息提取
此功能在Interprete模块中实现,选择GISAnalysis/recode,在对话框中进行类别的归并即可。
8.专题图制作
在ERDASIMAGING的Composer模块,点击NewMapComposition,设置地图版面的大小,单位,背景等。
然后在弹出的MapComposer窗口中点击Annotation/Tools调出经常使用的工具板。
绘制地图图框,插入千米网,符号图形,比例尺,文本框等。
监督分类后制作的专题图:
四、课程设计的结果分析与评判:
几何校正的进程我进行了多次重复和修改,要紧缘故是选点不够精准和选点不均匀。
由于两幅图像的颜色、分辨率等不一样,因此选点比较艰巨,有些地址如长江周围颜色变换比较明显,因此选点比较准确,而林地茂盛区选点就很艰巨了。
另外,有些地址实在不行选点就没有选,如此就致使了选点的不均匀,进而致使了这些地域误差较大。
因此,为了提高图像纠正的精度,应该尽可能选择一些比较明显的同名点,另外,也要尽可能让选的点均匀散布。
影像镶嵌的精度直同意影像几何校正的影像。
因为在镶嵌的进程中的镶嵌边是由左右图像上亮度值最接近的连线,而现在若是左右两片的精度相差太远的话就会使镶嵌边不够精准。
另外,在排除镶嵌边时要进行滑腻处置,左右两片的精度相差太远的话会致使镶嵌边周围显现较大模糊。
因此要想图像镶嵌精度提高,就要尽可能提高图像几何纠正的精度。
非监督分类的精度比较低,原始分类为10类,分完后需要进行目视判别按图像统计值产生的自由聚类类别多对应的地物类型,更改其颜色。
监督分类要紧依托所选的分类模板,同时关于分类后处置要求很高。
分类完后进行聚类统计clump,过滤分析sieve和去除分析eliminate等后处置对分类成效进一步优化。
在制作专题图时,比例尺显示不出来。
五、课程设计的总结与体会:
在教师的耐心的讲解和自主学习下,遥感图像解译实习顺利完成了,每一个步骤都未显现大的问题,一些小问题也都能够通过度析缘故自己解决。
在本次实习中我收成颇多。
第一,在本次实习中,我温习了上学期《遥感图像解译》课程中学过的理论知识,而且将本来分散的知识点融会贯通并付诸于实践,加深了对知识的明白得,锻炼了理论联系实际的能力;
第二,我进一步了解了TM影像的特点,而且我学会了图像处置软件ERDASIMAGING的大体利用,了解了一些大体功能,对以后的工作和进一步深造打下了基础。
完整进行了遥感专题信息提取的工作流程,把握了遥感利用遥感软件进行地物分类和专题图制作的具体操作方式的系统学习和把握。
这次的实习进行了对具体工作的模拟,咱们第一次完成了图像预处置、几何纠正、影像镶嵌、基于HIS变换的图像融合、图像裁剪、图像非监督分类和监督分类、专题信息提取和最后的专题图制作等操作。
该进程让咱们了解了用遥感影像制作专题图的作业流程及各步骤的方式与可能显现的问题,是一次不错的实习经历。
总之,尽管遥感的实习即将终止,可是关于《遥感图像解译》这门学科的学习和了解仍然是咱们的任务。
以后学习工作中我还会继续锻炼自己的动手能力,从实践中学到知识,对专业软件进行熟悉和把握。
由于是第一次大规模利用ERDAS软件,实习进程中不免碰到问题,但都通过各类方法解决了,这使我分析问题和解决问题的能力得以提高,也增进了同窗之间的交流与合作。
最后,感激教师在实习进程中细致的讲解和给予咱们的指导与帮忙。
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- 遥感 图像 解译 实习