遥感图像解译实习报告.docx
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遥感图像解译实习报告.docx
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遥感图像解译实习报告
遥感图像解译实习报告
中国地质大学
目录
实习一3
一、实习任务:
3
二、实习目标以及用时:
3
三、教学方式:
3
四、使用器材:
3
五、具体实习过程4
1.运用ENVI软件观察影像中不同地物的光谱曲线4
2武汉市TM影像解译实习6
3.运用ERDAS软件提取影像中的植被指数10
实习二12
一.实习任务:
12
二、实习目标:
12
三、教学方式:
12
四、使用器材:
12
五、具体实习过程12
1.ERDAS视窗的基本操作12
2.多项式几何纠正14
实习三21
一、实习任务:
21
二、实习目标:
21
三、教学方式:
21
四、使用器材:
22
五、具体实习内容22
1.影像融合22
2.遥感图像分类(监督分类或者非监督分类)23
实习体会28
实习一
一、实习任务:
熟悉各种典型地物的光谱曲线;对遥感影像进行判读,建立典型地物的解译标志;运用Erdas软件的空间建模功能提取TM影像中的水体。
二、实习目标以及用时:
1熟悉遥感软件的光谱读取与显示功能
2熟悉人工判读的程序;
3掌握人工判读的工具;
4影像处理之工具使用;
5掌握解译标志的建立过程,并能对影像中的地物进行解译标志的建立
6运用遥感软件提取影像中的植被指数
7运用Erdas软件的空间建模功能提取TM影像中的水体
三、教学方式:
由老师说明方法并举例,由同学实际执行判读,并完成实习报告。
四、使用器材:
1.ENVI系統2.遥感影像3ERDAS软件系统
五、具体实习过程
1.运用ENVI软件观察影像中不同地物的光谱曲线
A.提取单个像素的光谱曲线(ZProfiles)
1)选择FILE->OPEN打开遥感影像。
出现Availablebandlist对话框
图1-1Availablebandlist对话框
2)依据图1中的设置,选择RGB三个通道的数据,并且点击LoadRGB,在#1中显示影像。
图1-2RGB显示的三个视图
3)单击Display窗口中的Tools->Profiles->Zprofile(spectrum),会出现图3中红色框图光谱曲线图的结果,SpectralProfile视图:
图1-3spectralprofile视图1
4)在spectralprofile视图中单击右键后,选中plotkey,可显示该点的坐标,此时坐标的颜色与光谱曲线的颜色相同,如图4所示。
图1-4spectralprofile视图2
5)在spectralprofile视图中单击右键后,选中collectspectral,此时再变换点的位置,在spectralprofile视图中将搜集所有被选择的点的光谱曲线。
图1-5spectralprofile视图3
2武汉市TM影像解译实习
具体操作步骤:
1打开所提供的6幅单波段的ETM数据
2在ENVI的主菜单中单击BasicTool并单击Layerstacking。
单击ImportFile,依据波段的顺序将各个波段的数据顺次导入。
选择文件名将波段合成的数据保存。
图1-6导入的波段数据
3运用8个主要的判读标志,从影像中提取农田,植被,以及不同的水体等主要地物类型。
由于武汉市内的水体较多,包括了长江、汉江以及湖泊,在判读时应注意从位置和光谱上对它们进行区分。
具体操作过程如下:
a)用envi打开合成后的数据,用不同的波段组合进行显示(可以任意选择波段组合的方式,并比较不同波段组合方式下地物的可分性情况。
b)在Display视图中选择Tools->RegionOfInterest->ROITool启动典型样区的选择工具。
图1-7ROITool面板
C)在scroll视图中移动红色方框的位置,在Display视图中选择样区。
具体方法是,在Display中按住鼠标左键,并进行拖拽,在选择完毕后点右键完成样区的选择。
图1-8样区的选择
D)保存典型地物的样区建立解译标志。
在Display视图中单击File->SaveImageAs->ImageFile。
出现对话框,点击spatialsubset按钮,弹出影像空间裁减对话框,单击Image按钮,再单击OK。
完成典型样区的裁减。
选择文件保存的类型JPEG,单击choose按钮对选择的数据进行保存。
图1-9图像保存面板
在保存完典型样区后,便可进行判读标志的建立。
图1-10选取好的样区
地物名称
长江水体
影像显示的波段
432
影像类型
TM
特征描述(判别地物的八大要素)
1颜色/光谱
2纹理
无明显纹理
3大小
无固定大小
4形状
具有带状的线性特征
5排列
无固定排列
6空间关系
7阴影
无
8位置
位于影像的中间部位,具有明显的地理位置特征
3.运用ERDAS软件提取影像中的植被指数
1启动系统中的ERDAS系统,打开实习影像。
2生成两期影像的NDVI特征影像单击Interpreter->SpectralEnhancement->Indices,出现对话框如下:
图1-11Indices面板
3在Outputfile中选择输出的文件名并且保存。
4根据植被指数生成的结果再次回到原图像中去寻找植被的区域。
图1-12生成的NDVI影像
实习二
一.实习任务:
运用遥感软件进行图像校正,包括辐射校正和几何校正。
二、实习目标:
1熟悉ERDAS视窗操作过程
2熟悉遥感数据几何校正过程
3运用ERDAS软件进行地形校正
三、教学方式:
依据实习指导书进行实验,并完成实习报告
四、使用器材:
ERDAS遥感图像处理软件,遥感数据
五、具体实习过程
1.ERDAS视窗的基本操作
目的:
初步了解目前主流的遥感图象处理软件ERDAS的主要功能模块,在此基础上,掌握视窗操作模块的功能和操作技能,为遥感图像的几何校正等后续实习奠定基础。
内容:
视窗功能介绍;文件菜单操作;实用菜单操作;显示菜单操作;矢量和删格菜单操作等。
视窗操作是ERDAS软件操作的基础,ERDAS所有模块都涉及到视窗操作。
要求掌握视窗的基本功能,熟练掌握图像显示操作和矢量菜单操作,从而为深入理解和学习ERDAS软件打好基础。
1、视窗功能简介
二维视窗(图1-1)是显示栅格图像、矢量图形、注记文件、AOI等数据层的主要窗口。
通过实际操作,掌握视窗菜单的主要功能、视窗工具功能。
重点掌握ERDAS图表面板菜单条;ERDAS图表面板工具条;掌握视窗菜单功能和视窗工具功能等基本操作。
2、图像显示操作(DisplayanImage)
第一步:
启动程序(StartProgram)
视窗菜单条:
File→open→RasterLayer→SelectLayerToAdd对话框。
第二步:
确定文件(DetermineFile)
在SelectLayerToAdd对话框中有File和RasterOption两个选择项,其中File就是用于确定图像文件的。
图2-1添加影像面板
第三步:
设置参数(Rasteroption)
第四步:
打开图像(OpenRasterLayer)
3、实用菜单操作
了解光标查询功能;量测功能;数据叠加功能;文件信息操作;三维图像操作等。
4、显示菜单操作
掌握文件显示顺序;显示比例;显示变换操作等。
5、矢量菜单操作
矢量菜单操作功能是ERDAS软件将遥感与地理信息系统相结合的一个体现。
图2-2图层显示顺序
2.多项式几何纠正
运用已经几何校正过的SPOT全色数据,对TM数据进行纠正。
1单击ERDASIMAGINE上的Viewer图标
2在ERDASIMAGINE的主菜单上单击Session->Tileviewers,将两幅视图并排排列
3在第一幅视图中,单击图标
(或者选择File->Open->Rasterlayer),打开数据left.img。
图2-3导入数据
3在视图2中打开全色数据sp-yc.img.
4在视图1中,选择Raster->GeometricCorrection.此时几何模型对话框打开,选择Polynomial(多项式)作为纠正方法。
图2-4多项式几何校正
此时GeoCorrectionTools以及PolynomialmodelProperties对话框打开了。
在PolynomialModelProperties对话框中单击Close.此时GCPToolReferenceSetup对话框打开了。
图2-5PolynomialmodelProperties面板
5GCPToolReferenceSetup接受默认选择“ExsistingViewer”,单击“OK”
图2-6ReferenceMapInformation面板
6在ReferenceMapInformation对话框中单击“OK”。
此时“ChipExtractionViewers”linkboxes,以及GCPTool打开了。
图2-7选取控制点
7采集地面检查点(GroundCheckPoint)
以上采集的GCP的类型均为控制点,用于控制计算,建立转换模型及多项式方程,上面所采集的GCP类型是检查点。
8计算转换模型(ComputeTransformation)
在控制点采集过程中,一般是设置为自动转换计算模型。
所以随着控制点采集过程的完成,转换模型就自动计算生成。
在Geo-CorrectionTools对话框中,点击DisplayModelProperties图表,可以查阅模型。
图2-8查阅模型
9图像重采样(ResampletheImage)
重采样过程就是依据未校正图像的像元值,计算生成一幅校正图像的过程。
原图像中所有删格数据层都要进行重采样。
图2-9重采样面板
10保存几何校正模式(SaverectificationModel)
在Geo-CorrectionTools对话框中点击Exit按钮,推出几何校正过程,按照系统提示,选择保存图像几何校正模式,并定义模式文件,以便下一次直接利用。
图2-10重采样后的影像
11.影像镶嵌
图2-11添加影像面板
图2-12颜色校正面板
图2-13setoverlapfunction面板
图2-14left和right影像镶嵌后的图像
实习三
一、实习任务:
运用遥感软件进行影像融合以及影像分类
二、实习目标:
1、了解几种常见的影像融合方式,并能够用erdas软件熟练操作
2、学会遥感影像的分类方法,用erdas操作,并且能够进行精度评定
三、教学方式:
依据实习指导书进行实验,并完成实习报告
四、使用器材:
ERDAS遥感图像处理软件,遥感数据
五、具体实习内容
1.影像融合
选择主窗口面板->Interpreter->SpatialEnhancement->ResolutionMerge,弹出如下的融合窗口:
图3-1ResolutionMerge面板
图3-2融合后的图像
2.遥感图像分类(监督分类或者非监督分类)
2.1非监督分类
非监督分类运用ISODATA(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。
图3-3非监督分类面板
图3-4属性列表
图3-5非监督分类结果
2.2监督分类
监督分类比非监督分类更多地要用户来控制,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)分类特征统计、栅格矢量转换、评价模板、确定初步分类图、检验分类结果、分类后处理。
(1)定义分类模板
第一步:
显示要进行分类的图像
第二步:
打开摸板编辑器并调整显示字段
第三步:
获取分类模板信息
第四步:
保存分类模板
(2)评价分类模板
报警评价、可能性矩阵(混淆矩阵ConfusionMatrix)、直方图三种分类模板评价方法。
要求重点掌握利用可能性矩阵方法评价分类模板。
可能性矩阵(ContingencyMatrix)评价工具是根据分类模板,分析AOI训练区的像元是否完全落在相应的类别之中。
通常都期望AOI区域的像元分到它们参于训练的类别当中,实际上,AOI中的像元对各个类都有一个权重值,AOI训练样区只是对类别模板起一个加权的作用。
图3-6SignatureEditor面板
图3-7contingencymatrix面板
图3-8监督分类面板
图3-9监督分类结果
实习体会
遥感图像解译实习虽然只有很短的时间,但是通过实习过程中助教的讲解以及同学之间在课间课后的相互交流,还是学习到了很多在课堂上没有接触过的知识,实习过程中的一些操作步骤,加深了我对课堂上学习到的一些知识的理解,和同学之间的学习交流,也学习到了很多知识和处理问题的方法。
通过学习ERDAS软件操作步骤,对它有了一个直接的认识,通过自己亲自动手操作,将实习过程所学知识和课堂上的理论知识有了个融合的过程,加强了对这些知识的理解。
实习并不是自己一个人能完成的事情,我认为在实习过程中需要按照要求完成实习任务,多多记录下实习过程中的细节和遇到的问题,多和老师同学互相学习交流,多将实习内容和理论知识结合起来学习、思考,这样才能将实习的作用发挥到最大,对专业知识融会贯通,提高自己的学习能力和专业知识储备。
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