实验一遥感图像处理软件ERDAS的介绍

实验一遥感图像处理软件ERDAS的介绍
实验一遥感图像处理软件ERDAS的介绍

实验一遥感图像处理软件ERDAS 的介绍

目的:

初步认识遥感图像处理软件ERDAS

掌握ERDAS 主模块的基本操作

掌握ERDAS 视窗的操作

实验内容:

1. E RDAS 软件介绍

1.1ERDAS IMAGINE 软件概述

ERDAS IMAGINE 是美国.ERDAS 公司开发的专业遥感图像处理与地理信息系统软件,以模块化的方式提供给用户,可使用户根据自己的应用要求、资金情况合理地选择不同的功能模块及其不同的组合,对系统进行精简,充分利用软硬件资源,并最大限度地满足用户的专业应用要求。

ERDAS IMAGINE 面向不同需求的用户,系统的扩展功能采用开放的体系结构,以IMAGINE Essentials 、IMAGINE Advantage 、IMAGINE Professional 的形式为用户提供了低、中、高三档产品架构,并有丰富的功能扩展模块供用户选择,使产品模块的组合具有极大的灵活性。

1.2IMAGINE Essentials 级

这是一个包括制图和可视化核心功能的价格较低的图像工具软件,无论是独立地从事工作还是处在企业协同计算的环境下,都可以借助IMAGINE Essentials 完成二维/三维显示、数据输入、排序与管理、地图配准、专题制图以及简单的分析。可以集成使用多种数据类型,并在保持相同的易于使用和易于剪裁的界面下,升级到其他级别的ERDAS IMAGINE 软件。可扩充的模块包括:

? Vector模块直接采用GIS业界领袖ESRI的Arclnfo数据结构Coverage,可以建立、显示、编辑和查询Coverage,完成拓扑关系的建立和修改,实现矢量图形和栅格图像的双向转换等。

?virtual GIS模块功能强大的三维可视化分析工具,可以完成实时的三维飞行模拟、建立虚拟世界、进行空间视域分析、矢量与栅格的三维叠加、空间GIS 分析等。?Developer'sToolkit模块ERDAS IMAGINE 的C语言开发工具包,包含了数百个函数,是ERDAS.IMAGINE 客户化的基础。

1.3IMAGINE Advantage 级

IMAGINE Advantage 级建立在IMAGINE Essentials 级基础之上,增加了更丰富的栅格图像GIS分析和单张航片正射校正等软件。IMAGINE Advantage为用户提供了灵活可靠的用于栅格分析、正射校正、地形编辑及图像拼接工具。简而言之‘IMAGING Adva ntage是一个完整的图像地理信息系统(Imagi ng GIS)。可扩充模块包括:?Radar-模块完成雷达图像的基本处理,包括亮度调整、斑点噪声消除、纹理分析、边缘提取等功能。

?OrthoMAX 模块全功能、高性能的数字航测软件,依据立体像对进行正射校正、自动DEM 提取、立体地形显示及浮动光标方式的DEM 交互编辑等。

?0rthoBase 模块区域数字摄影测量模块,用于航空影像的空中测量和正射校正。

?OrthoBase模块可对Radarsa、ERS雷达图像进行地理编码、正射校正等处理。

?StereoSAR DEM 模块采用类似于立体测量的方法,从雷达图像数据中提取DEM 。

?IFSAR DEM 模块采用干涉方法,以像对为基础从雷达图像数据中提取

DEM。

?ATCOR 模块用于大气因子校正和雾曦消除。

1.4IMAGlNE Professional 级

IMAGINE Professional 级面向从事复杂分析、需要最新和最全面处理工具的专业用户是功能完整丰富的图像地理信息系统。除了Essentials 级和Advantage 级中包含的功能以外,IMAGINE Professional 还提供轻松易用的空间建模工具(使用简单的图形化界面)、高级的参数/非参数分类器、知识工程师和专家分类器、分类优化和精度评定以及雷达图像分析工具。

可扩充模块为Subpixel Classitier 模块——子象元分类器采用先进的算法对多光谱图像进行信息提取,可达到提取混合象元中占20%以上物质的目标。

1.5IMAGlNE 动态连接库

ERDAS IMAGINE 支持动态连接库的体系结构,它支持目标共享技术和面向目标的设计开发,提供一种无需对系统进行重新编译和连接而向系统加入新功能的手段,并允许在特定的项目中裁剪这些扩充的功能。动态连接库包括:

?图像格式DLL提供对多种图像格式文件无需转换的直接访问,从而提高易用性和节省磁盘空间。支持的图像格式包括:IMGAGINE 、GRID 、LAN /GIS、TIFF (GeoTIFF)、GIF、JFIF(JPEG)、FIT 和原始二进制格式等。

?地形模型DLL 提供新类型的校正和定标(Calibration),从而支持基于传感器平台的校正模型和用户剪裁的模型。这部分模型包括:Affine、Polynomial、Rubber Sheeting TM、SPOT和Single Frame Camera等。

?字体DLL 库提供字体的裁剪和直接访问,从而支持专业制图应用、非拉丁语系国家字符集和商业公司开发的上千种字体。

2. ERDAS 主模块的操作

2.1ERDAS lMAGINE 图标面板

启动ERDAS IMAGINE 以后,用户首先看到的就是ERDAS IMAGINE 的图标面板(图1.1),包括菜单条和工具条两部分,其中提供了启动ERDAS IMAGINE软件模块的全部菜单(表1. 1?表1. 6)和图标(表1. 7)。

,ERDAS IIA?IVE 9. 0

gtssi&n H tin Toali Jftili tias H?lp

图 1. 1 ERDAS IMAGINE 9.0 图标面板

菜单命令及其功能

如图1.1所示,ERDAS IMAGINE 菜单条中包括5项下拉菜单(表1.1), 每个菜单都是由一系列命令或选择项组成, 这些命令或选择项及其功能分别如表 1. 2?1. 6所列。

表1. 1 ERDAS IMAGINE 图标面板菜单条 菜单

菜单功能

完成系统设置、面板布局、日志管理,启动

Session (综合菜单)

Main (主菜单)

命令工具、批处理过程、实用功能、联机帮 助等

启动ERDAS 图标面板中包括的所有功能模

完成文本编辑、矢量及栅格数据属性编辑、

Tools (工具菜单)

Utilities (实用菜单)

Help (帮助菜单)

图形图像文件坐标变换、注记及字体管理、 三维动画制作

完成多种栅格数据格式的设置与转换、图像 的比较 启动关于图标面板的联机帮助、ERDAS IMAGINE 联机

文档查看、动态连接库浏览等

表1 .2 session 菜单命令及其功能

命令 功能

Prefere nee

面向单个用户或全体用户,设置多数功能模块的系统默认值

I i

;Viewer :

DataRrp Stereo

Import Composer Interpreter CataJoy Classifier Modeler

Vector

Radar VfrUralGIS

RutoSync

Con figurati on 为ERDAS IMAGlNE 配置各种外围设备,如打印机、磁带机Sessi on Log 查看ERDAS IMAGINE 提示、命令及运行过程中的实时记录Active Process List 查看与取消ERDAS IMAGINE 系统当前正在运行的处理操作Comma nds 启动命令工具,进入命令菜单状态,通过命令执行处理操作En ter Log Message 向系统综合日志(Session Log)输入文本信息Start Batch Comma nds 启动或退出批处理工具,打开批处理向导,记录批处理命令Ope n Batch File 打开批处理命令文件

View Batch Queue 打开批处理进程对话框,查看、编辑、删除批处理队列Flip Ico n 确疋图标面板的水平或垂直显示状态

Tile Viewers 平铺排列两个以上已经打开的窗口Close An Viewers 关闭当前打开的所有窗口Mai n 进入主菜单,启动图标面板中包括的所有模块

Tools 进入工具菜单,显示和编辑文本及图像文件

Utilities 进入实用菜单,执行ERDAS的常用功能

Help 打开ERDAS IMAGINE 联机帮助文档Properties 打开IMAGINE系统特性对话框,查看和配置序列号与模块Exit IMAGINE 退出ERDAS IMAGINE 软件环境

表1. 3 Main命令及其功能

命令功能

Start IMAGINE Viewer 启动ERDAS IMAGINE 窗口Import / Export 启动ERDAS IMAGINE 数据输入/输出模块

Data Preparati on 启动ERDAS IMAGINE 数据预处理模块

Map Composer 启动ERDAS IMAGINE 专题制图模块Image In terpreter 启动ERDAS IMAGINE 图像解译模块Image Catalog 启动ERDAS IMAGINE 图像库管理模块Ima2e Classificati on 启动ERDAS IMAGINE 图像分类模块Spatial Modeler 启动ERDAS IMAGINE 空间建模工具Vector 启动ERDAS IMAGINE 矢量功能模块

Radar 启动ERDAS IMAGINE 雷达图像处理模块

Virtual GIS 启动ERDAS IMAGINE 虚拟GIS模块

OrthoBASE 启动ERDAS IMAGINE 正射影像校正模块

表1 . 4 Tool s菜单命令及其功能

命令功能

Edit Text Files 编辑ASCII码文本文件Edit Raster Attributes 编辑栅格文件属性数据

View Bi nary Data 查看二进制文件的内容view HFA File Structure 查看ERDAS IMAGINE 层次文件结构

Annotation Information 查看注记文件信息,包括兀素数量与投影参数Image In formati on 获取ERDAS IMAGINE 栅格图像文件的所有信息

Vector In formati on 获取ERDAS IMAGINE 矢量图形文件的所有信息

Image Comma nds Tool 打开图像命令对话框,进入ERDAS命令操作环境

Coordin ate Calculator 将坐标系统从一种椭球体或参数转变为另外一种Create/ Display Movie Seque nces 产生和显示一系列图像画面形成的动画

Create/ Display Viewer Seque nces 产生和显示一系列窗口画面组成的动画Image Drape 以DEM为基础的三维图像显示与操作

表1. 5 Utilitiess菜单命令及其功能

命令功能

JPEG Compress Image 应用JPEG压缩技术对栅格图像进行压缩,以便保存Decompress JPEG Image 将应用JPEG压缩技术所生成的栅格图像进行解压缩Co nvert Pixels to ASCII 将栅格图像文件数据转换成ASCII码文件

Convert ASCII to Pixels 以ASCII码文件为基础产生栅格图像文件Convert Images to Anno tati on 将栅格图像文件转换成IMAGINE的多边形注记数据Con vert Anno tati on to Raster 将IMAGINE的多边形注记数据转换成栅格图像文件Create/Update Image Chips 产生或更新栅格图像分块尺寸,以便于显示管理Create Font Tables 以特定的字体生成栅格符号图

Font to Symbol 将特定的字体转换为地图符号

Compare Images 打开图像比较对话框,比较两幅图像之间的某种属性Recon figure Raster Formats 重新配置系统中栅格图像数据格式

Start IMAGINE Viewer Import/Export

Data Preparati on

Map Composer IMAGINE In terpreter Image Catalog

打开IMAGINE窗口启动数据输入输出模块启动数据预处理模块启动专题制图模块启动图像解译模块启动图像库管理模块

Recon figure Vector Formats 重新配置系统中矢量图形数据格式

Recon figure Resample Methods 重新设置系统中图像重米样方法

Recon figure Geometric Models 重新设置系统中图像几何校正方法

表1.6 HeIp菜单命令及其功能

命令功能

Help for ICON Pan el 显示ERDAS IMAGINE 图标面板的联机帮助IMAGINE Online Docume ntati on 进入联机帮助目录,查看IMAGINE联机文档IMAGINE Versio n 查看正在运行的ERDAS IMAGINE 软件版本IMAGING DLL In formatio n 查看IMAGINE动态连接库的类型与常数信息

工具图标及其功能

与IMAGINE Professional级对应的图标面板工具条中的图标有10个,本书内容除了IMAGINE Professional级功能及其应用外,还将涉及4个重要的扩展模块:Subpixel模

块、OrthoBASE模块、Vector模块和Virtual GIS模块,因而共有14个图标,如表1. 7所列。

表1. 7 ERDAS IMAGINE图标面板工具条

命令功能

图标

Composer

Interpreter

Catalog

遥感课程理解与应用读书报告

遥感图像理解与应用读书报告 一、概述 遥感主要是为地学研究提供数据源,但由于遥感数据获取的是地物电磁辐射信息,不能直接用于各类地学研究,需要先对遥感数据进行处理。对遥感数据的处理,包括遥感数据预处理、遥感数据理解。预处理包括对数据几何校正和图像配准、图像融合、图像镶嵌与裁剪、大气校正,使遥感数据与地理上的空间点相对应,包括位置对应以及位置辐射值的对应。而对遥感图像的理解则是根据遥感数据中的辐射值确定不同位置的目标类型、属性等信息,使数据符合人的空间认知。 遥感图像理解这门课程首先介绍遥感原理,它是通过获取和分析目标的电磁辐射信息,来了解目标的其他属性信息的科学和技术。然后介绍遥感图像,包括获取手段(直接获取,间接由现有图件或照片获取)、显示方式(真彩色、假彩色、伪彩色)、图像属性(四种分辨率)等。再对遥感图像中的目标做介绍,指出遥感最重要目的就是获取遥感图像目标及其语义解释。遥感图像目标表现于图像中的特征包括图像可视特征、图像参数特征和光谱特征,信息丰富目标识别能力增强。其中图像可视特征包括目标的亮度、颜色、纹理、边沿、轮廓、形态、大小等;图像参数特征是经过计算后得到的用于描述图像特征的各种参数,如图像灰度的均值、方差,图像的比值,图像的协方差、各阶矩,图像在变换域中的频谱等;图像光谱特征由各个波段的光谱值决定,包括平均光谱值大小、光谱曲线的变化趋势和光谱曲线中对地物信息具有标示性意义的一些几何参数,如波峰、波谷、斜率等。在对遥感图像理解中,主要针对这些信息确定图像目标类型、属性等信息。 二、对遥感图像的理解 第四章对遥感图像的理解是重点内容。针对地学应用的遥感图像中的目标是各种地理客体,因而这里的遥感图像理解也就是遥感图像的地学理解。地学遥感图像理解则除了包括目标的几何关系、目标类别外,更重要的是理解目标的性质、性状、数量特征等。其内涵主要有:目标类别、地物空间关系、目标的性状(物理、化学、生物参数)、目标的数量特征。 遥感图像理解包括图像处理、图像分析和图像理解三个层次的内容。图像处理包括图像纠正(也叫数据预处理)和图像增强,纠正图像的几何误差和辐射误差,并突出所感兴趣的信息。图像分析包括边缘检测、图像分类、空间分析,提取感兴趣的目标和信息,对图形空间信息进行综合分析。课程主讲的图像理解侧重于计算机解译,从图像特征或光谱特征出发,有很多不同的方法。 从图像特征出发,图像特征理解步骤为图像预处理、目标检测、目标解释,主要是以图像中的目标为理解单元,一般多用于高分辨率遥感图像中。从光谱特征出发,侧重光谱特征的理解包括数据预处理、波段选择、图像分类三步,一般用于低分辨率遥感图像中。对遥感数据具体采用什么理解方法视具体情况而定,理想的方式是将图像特征与光谱特征结合进行。 三、侧重图像特征的图像理解 图像特征包括图像色调、颜色、阴影、形状、纹理、大小、位置、图型、相关布局、参数特征等。基于图像目标检测的策略,用图像区域表达图像中的目标,其中点目标和线目标

遥感影像图像处理流程

遥感影像图像处理(processing of remote sensing image data)是对遥感图像进行辐射校正和几何纠正、图像整饰、投影变换、镶嵌、特征提取、分类以及各种专题处理等一系列操作,以求达到预期目的的技术。 一.预处理 1.降噪处理 由于传感器的因素,一些获取的遥感图像中,会出现周期性的噪声,我们必须对其进行消除或减弱方可使用。 (1)除周期性噪声和尖锐性噪声 周期性噪声一般重叠在原图像上,成为周期性的干涉图形,具有不同的幅度、频率、和相位。它形成一系列的尖峰或者亮斑,代表在某些空间频率位置最为突出。一般可以用带通或者槽形滤波的方法来消除。

消除尖峰噪声,特别是与扫描方向不平行的,一般用傅立叶变换进行滤波处理的方法比较方便。 (2)除坏线和条带 去除遥感图像中的坏线。遥感图像中通常会出现与扫描方向平行的条带,还有一些与辐射信号无关的条带噪声,一般称为坏线。一般采用傅里叶变换和低通滤波进行消除或减弱。

2.薄云处理 由于天气原因,对于有些遥感图形中出现的薄云可以进行减弱处理。 3.阴影处理 由于太阳高度角的原因,有些图像会出现山体阴影,可以采用比值法对其进行消除。二.几何纠正

通常我们获取的遥感影像一般都是Level2级产品,为使其定位准确,我们在使用遥感图像前,必须对其进行几何精纠正,在地形起伏较大地区,还必须对其进行正射纠正。特殊情况下还须对遥感图像进行大气纠正,此处不做阐述。 1.图像配准 为同一地区的两种数据源能在同一个地理坐标系中进行叠加显示和数学运算,必须先将其中一种数据源的地理坐标配准到另一种数据源的地理坐标上,这个过程叫做配准。 (1)影像对栅格图像的配准 将一幅遥感影像配准到相同地区另一幅影像或栅格地图中,使其在空间位置能重合叠加显示。 (2)影像对矢量图形的配准 将一幅遥感影像配准到相同地区一幅矢量图形中,使其在空间位置上能进行重合叠加显示。2.几何粗纠正

(完整版)ERDAS遥感图像处理实验报告

西北农林科技大学 ERDAS实验报告 专业班级:地信111 姓名:杨登贤 学号:2011011506 2013/12/20 ERDAS实验报告

一.设置一张三维图。 (3) 1.底图与三维图 (3) 2.参数设置 (5) (1)三维显示参数 (5) (2)三维视窗信息参数 (6) (3)太阳光源参数 (6) (4)显示详细程度 (6) (5)观测位置参数 (7) 二.(几何纠正几何畸变图像处理):几何纠正结果图。 (7) (2)选择合适的坐标变换函数(即几何校正数学模型) (8) (3)数据控制点采集表 (9) (4)多项式模型参数 (9) (5)图像重采样参数 (10) (6)结果图 (10) 三.(数据输入\ 输出):镶嵌图(根据不同条件做出不同的几张)。 (11) 1.图像色彩校正设置 (12) 四.(图像增强处理):傅里叶高通/低通滤波图或效果图空间增强效果图。 (13) 1.空间增强卷积处理 (13) (1)原图像 (13) (2)卷积增强设置参数 (13) (3)卷积增强处理图像 (14) 2.傅里叶变换 (14) (1)快速傅里叶变换设置参数 (14) (2)低通滤波 (15) (3)高通滤波 (16) 五.光谱增强。 (18) 1.主成分变换 (18) (1)参数设置 (18) (2)处理图像 (19) 2.缨帽变换 (19) (1)参数设置 (19) (2)处理图像 (20) 3.指数计算 (20) (1)参数设置 (20) (2)处理图像 (21) 4.真彩色变换 (21) (1)参数设置 (21) (2)处理图像 (22) 六.(非监督分类):非监督分类结果图分类后处理结果图去除分析结果图。 (23) 1.参数设置 (23) 2.非监督分类结果图 (24) 3.分类后处理结果图 (25)

遥感实验报告

重庆交通大学 学生实验报告 实验课程名称遥感原理与应用 开课实验室测量与空间信息处理实验室 学院 2013 年级测绘工程专业 1班学生姓名刘文洋 学号 631301040126 开课时间 2015 至 2016 学年第 1 学期

目录 实验一 ENVI 视窗的基本操作 (2) 实验二遥感图像的几何校正 (4) 实验三遥感图像的增强处理 (8) 实验四遥感图像的变换 (12) 实验五遥感信息的融合 (15) 实验六遥感图像分类 --- 监督分类 (17) 实验七遥感图像分类 --- 非监督分类 (19) 实验八遥感图像分类后处理 (22)

实验一ENVI 视窗的基本操作 一、实验目的 初步了解目前主流的遥感图象处理软件 ENVI 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。 二、实验内容 视窗功能介绍;文件菜单操作;显示数据;裁剪数据;合并波段 三、实验步骤 1、首先打开ENVI4.7软件,看见的只有菜单栏,如图所示: 2、打开每个下拉菜单浏览其下拉栏中都有哪些功能,比如:我们如果需要打开遥感文件,则可以选择File下的打开功能open image file,打开遥感图像如下图:

裁剪数据打开basic tools的resize data功能,如果需要对图像进行一系列处理,可以利用Transform,Classification等功能进行操作,在后续实验中我们也会用到其中的一些功能进行图像的一系列操作,到时候在详细叙述。 3、再熟悉了ENVI4.7的一些基本知识后我们可以简单地操作下,比如对一组数据分别用Gray Scale和Load RGB导入,看看两幅图的区别以及各自的优缺点。 四、实验结果分析 在这次的实验中,我们简单的熟悉了下ENVI4.7的一些功能,发现它是可以对遥感图像进行图像几何纠正,直方图均衡,监督分类,非监督分类等一系列操作,为我们后续利用软件对遥感图像处理打下了基础。

中国地质大学遥感图像处理上机实习报告

遥感图像处理课程实习报告 学生姓名:王蜀越 班学号: 学号: 指导教师:王红平、许凯 中国地质大学信息工程学院 2017年7月1日

目录 目录 ............................................................................................................................................... - 1 - 实习一:影像融合........................................................................................................................ - 2 - 1.1【实习目的】 (2) 1.2【实习步骤】 (2) 1.3【实习过程】 (2) 实习二:几何校正........................................................................................................................ - 6 - 2.1【实习内容】 (6) 2.2【实习步骤】 (6) 2.3【实习过程】 (6) 实习三:影像分类(一).......................................................................................................... - 10 - 3.1【实习内容】 (10) 3.2【实习步骤】 (10) 3.3【实习过程】 (10) 实习四:影像分类(二).......................................................................................................... - 14 - 4.1【实习内容】 (14) 4.2【实习步骤】 (14) 4.3【实习过程】 (14) 心得与感想 ................................................................................................................................. - 18 -

遥感数字图像处理教程复习分析

第一章. 遥感概念 遥感(Remote Sensing,简称RS),就是“遥远的感知”,遥感技术是利用一定的技术设备和系统,远距离获取目标物的电磁波信息,并根据电磁波的特征进行分析和应用的技术。 遥感技术的原理 地物在不断地吸收、发射(辐射)和反射电磁波,并且不同物体的电磁波特性不同。 遥感就是根据这个原理,利用一定的技术设备和装置,来探测地表物体对电磁波的反射和地物发射的电磁波,从而提取这些物体的信息,完成远距离识别物体。 图像 人对视觉感知的物质再现。图像可以由光学设备获取,如照相机、镜子、望远镜、显微镜等;也可以人为创作,如手工绘画。图像可以记录、保存在纸质媒介、胶片等等对光信号敏感的介质上。随着数字采集技术和信号处理理论的发展,越来越多的图像以数字形式存储。因而,有些情况下“图像”一词实际上是指数字图像。 物理图像:图像是人对视觉感知的物质再现 数字图像:图像以数字形式存储。 图像处理 运用光学、电子光学、数字处理方法,对图像进行复原、校正、增强、统计分析、分类和识别等的加工技术过程。 光学图像处理 应用光学器件或暗室技术对光学图像或模拟图像(胶片或图片)进行加工的方法技术 数字图像处理 是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。图像处理能做什么?(简答) 是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理主要目的:提高图像的视感质量,提取图像中所包含的某些特征或特殊信息,进行图像的重建,更好地进行图像分析,图像数据的变换、编码和压缩,更好图像的存储和传输。数字图像处理在很多领域都有应用。 遥感图像处理(processing of remote sensing image data )是对遥感图像进行辐射校正和几何纠正、图像整饰、投影变换、镶嵌、特征提取、分类以及各种专题处理的方法。常用的遥感图像处理方法有光学的和数字的两种。

遥感图像处理 分类 实验报告

Lab6 non-parametric classification and post classification 12021005龚鑫烨Objection:the major object of the current lab section are to implement non-parametric classification based on BP networks and support vector machines algorithms,with a full mastery of post-classification operation. Data: the subset of spot 5 imagery covering NJ. Steps: 1、identify a training dataset and an independent set of validation data for built-up, forest,cropland,grassland and water. 2、Implementing above-mentioned non-parametric algorithms to classify your image. 3、Validating your classification. 4、Refining your classification by implementing the majority filtering and modeling process if possible. 实验步骤: 1、将数据加载到envi中

遥感图像处理实验

哈尔滨工业大学 遥感图像处理及遥感系统仿真 实验报告 项目名称:《遥感图像处理及遥感系统仿真创新》 姓名:蒋国韬 学号:24 院系:电子与信息工程学院 专业:遥感科学与技术 指导教师:胡悦 时间:2017年7月

实验一:遥感数字图像的增强 一、实验目的: 利用一幅城市多光谱遥感图像,分析其直方图,并利用对比度增强和去相关拉伸方法对遥感图像进行增强。 二、实验过程: 1.用multibandread语句读取一幅多光谱遥感图像(7波段,512x512图像)的可 见1,2,3波段(分别对应R,G,B层); 2.显示真彩色图像; 3.通过研究直方图(imhist),分析直接显示的真彩色图像效果差的原因;

4.利用对比度增强方法对真彩色图像进行增强(imadjust,stretchlim); 5.画出对比度增强后的图像红色波段的直方图;

6.利用Decorrelation去相关拉伸方法(decorrstretch)对图像进行增强;

7.显示两种图像增强方法的结果图像。

三、实验分析: (1)高光谱影像由于含有近百个波段,用matlab自带的图像读写函数imread和imwrite往往不能直接操作,利用matlab函数库中的multibandred函数,可以读取多波段二进制图像。512×512为像素点,7位波段数,bil为图像数组的保存格式,uint8=>uint8为转换到matlab 的格式,[3 2 1]的波段分别对应RGB三种颜色。 (2)直接观察真彩复合图像发现,图像的对比度非常低,色彩不均匀。通过观察红绿蓝三色的波段直方图,可以观察到数据集中到很小的一段可用动态范围内,这是真彩色复合图像显得阴暗的原因之一。另外,根据三种颜色的三维散点图,如下

遥感读书报告

东南大学交通学院测绘工程系 遥感读书报告 专业:测绘工程 班级:213 学号:21311112 姓名:白金睿 老师:戚浩平 日期:2013年12月

首先纵观遥感这本书,我们可以先粗略的先把它分为35个小的标题,然后总结下来,之后再细分其中的重点,之后再详细说一说他们中的难点,就其中的一些我比较感兴趣的公式做一些推导解释,在上理论课与实验课的时候我慢慢发现RS的强大与其特有的魅力,ERDAS,ARCGIS,ARCMAP,这些软件即强大又有趣,让我来带领大家,纵游遥感的海洋吧~ 1.遥感技术系统的组成 被测目标的信息特征、信息的火枪、信息的传输与记录、信息的处理和信息的应用。2.遥感的类型 1)按遥感平台分为地面遥感、航空遥感、航天遥感; 2)按工作方式分为主动遥感和被动遥感; 3)按探测波段分为:紫外遥感(0.3-0.4);可见光(0.4-0.7);红外(0.7-14mm); 微波(0.1-100cm)等。 3.遥感技术的特点 大面积的同步观测、时效性、数据的综合性和可比性、经济性、局限性。 4.电磁波的主要参数 1)波长(Wavelength):指波在一个振动周期内传播的距离。即沿波的传播方向,两个相邻的同相位点(如波峰或波谷)间的距离。 2)周期:波前进一个波长那样距离所需的时间。 3)频率(frequency):指单位时间内,完成振动或振荡的次数或周期(T),用V示。 注:一般可用波长或频率来描述或定义电磁波谱的范围。在可见光——红外遥感中多用波长,在微波遥感中多用频率。 4)振幅(Amplitude):表示电场振动的强度。它被定义为振动物理量偏离平衡位置的最大位移,即每个波峰的高度。 5)电磁波谱:将各种电磁波在真空中的波长按其长短,依次排列制成的图表。5.常用电磁波波段特性 1)紫外线(UV):0.01-0.4μm,碳酸盐岩分布、水面油污染; 2)可见光:0.4-0.76 μm,鉴别物质特征的主要波段;是遥感最常用的波段; 3)红外线(IR):0.76-1000 μm。近红外0.76-3.0 μm’中红外3.0-6.0 μm; 远红外6.0-15.0 μm;超远红外15-1000 μm;(近红外又称光红外或反射红外;中红外和远红外又称热红外。) 4)微波:1mm-1m。全天候遥感;有主动与被动之分;具有穿透能力;发展潜力大。6.地物的反射光谱特性

ENVI遥感图像处理方法

《ENVI遥感图像处理方法》科学出版社2010年6月正式出版 上一篇/ 下一篇 2010-05-26 15:02:30 / 个人分类:ENVI 查看( 643 ) / 评论( 5 ) / 评分( 0 / 0 ) 从上个世纪六十年代E.L.Pruitt提出“遥感”这个词至今,遥感已经成为人类提供了从多维和宏观角度去认识宇宙世界的新方法与新手段。目前,遥感影像日渐成为一种非常可靠、不可替代的空间数据源。ENVI (The Environment for Visualizing Images)是由遥感领域的科学家采 用交互式数据语言IDL(Interactive Data Language)开发的一套功能强大的遥感图像处理软件。ENVI以其强大的图像处理功能,尤其是与ArcGIS 一体化集成,使得众多的影像分析师和科学家选择ENVI来处理遥感图像和获得图像中的信息,从而全面提升了影像的价值。ENVI已经广泛应用于科研、环境保护、气象、石油矿产勘探、农业、林业、医学、国防&安全、地球科学、公用设施管理、遥感工程、水利、海洋、测绘勘察和城市与区域规划等众多领域。与此形成鲜明对比的是,目前关于ENVI 的中文教程非常少,给广大用户学习软件和应用软件带来诸多不便。 针对上述情况,在ESRI中国(北京)有限公司的大力支持下,根据多年遥感应用研究和软件操作经验,历时一年半编著完成本书。全书按照遥感图像处理流程由浅到深逐步引导读者掌握ENVI软件操作。各个章节相对独立,读者可视个人情况进行选择阅读。全书分为17章,第1、2、3章介绍了ENVI软件的基础知识,可作为ENVI软件入门,也可作为参考内容;第4、5、6、7、8章介绍了遥感图像处理一般流程,包

ENVI遥感图像配准实验报告

ENVI遥感图像配准 一、实验目的: 1、掌握ENVI软件的基本操作和对图像进行基本处理,包括打开图像,保存图像。 2、初步了解图像配准的基本流程及采用不同校准及采样方法生成匹配影像的特点。 3、深刻理解和巩固基本理论知识,掌握基本技能和动手操作能力,提高综合分析问题的能力。 二、实验原理 (1)最邻近法 最邻近法是将最邻近的像元值赋予新像元。该方法优点是输出图像仍然保持原来图像的像元值,简单,处理速度快。缺点就是会产生半个像元位置偏移,可能造成输出图像中某些地物的不连贯。适用于表示分类或某种专题的离散数据,如土地利用,植被类型等。

双线性插方法是使用临近4个点的像元值,按照其距插点的距离赋予不同的权重,进行线性插。该方法具有平均化的滤波效果,边缘受到平滑作用,而产生一个比较连贯的输出图像,其缺点是破坏了原来的像元值,在后来的波谱识别分类分析中,会引起一些问题。 示意图: 由梯形计算公式: 故 同理 最终得:

三次卷积插法是一种精度较高的方法,通过增加参与计算的邻近像元的数目达到最佳的重采样结果。使用采样点到周围16邻域像元距离加权计算栅格值,方法与双线性插相似,先在Y 方向插四次(或X 方向),再在X 方向(或Y 方向)插四次,最终得到该像元的栅格值。该方法会加强栅格的细节表现,但是算法复杂,计算量大,同样会改变原来的栅格值,且有可能会超出输入栅格的值域围。适用于航片和遥感影像的重采样。 作为对双线性插法的改进,即“不仅考虑到四个直接邻点灰度值的影响,还考虑到各邻点间灰度值变化率的影响”,立方卷积法利用了待采样点周围更大邻域像素的灰度值作三次插值。其三次多项式表示为: 我们可以设需要计算点的灰度值f(x,y)为:

遥感地学分析读书报告

成像光谱技术研究动态 王立平刘洪博 1 引言 地物的反射辐射光谱特征是遥感的主要物理基础,是开展地球表层物质的物性和空间结构分析,进而加以识别的主要依据。成像光谱技术具有高光谱分辨率、超多波段和图谱合一的特点,在大尺度范围内探测地表物质连续光谱特性的同时,还获取了地物的空间形态和状态信息。成像光谱仪的光谱分辨率越高,所反映地物光谱特征就越精细,甚至可获取与实验室或地面实测光谱类似的曲线,为地物或地物成份的遥感识别奠定了基础。 2 成像光谱技术的发展与现状 成像光谱遥感所用的仪器是成像光谱仪。从世界范围来看,美国的成像技术发展较早,也最具代表性。从20世纪80年代到现在,美国已经研制了三代成像光谱仪。 第一代成像光谱仪的代表是航空成像光谱仪AIS。它由美国国家航空和航天管理局NASA所属的喷气推进实验室JPL设计,已于1984-1986年装在NASA的C-130飞机上飞行。这是一台装有二维、近红外阵列探测器的实验仪器,128个通道,光谱覆盖范围从1.2~2.4μm,并在内华达Cuprite地区的应用中取得很好的效果。 第二代成像光谱仪的代表是机载可见光/近红外成像光谱仪AVIRIS,它有224个通道,使用光谱范围为0.41~2.45μm,每个通道的波段宽约为10nm。曾放在改装后的高空U2飞机上使用.为目前最常用的航空光谱仪之一。 基于NASA仪器的成功应用,也基于采矿工业及石油工业的需求,在AVIRIS之后,地球物理环境研究公司GER又研制了l台64通道的高光谱分辨率扫描仪GERIS。其中63个通道为高光谱分辨率扫描仪,第64通道是用来存储航空陀螺信息。该仪器由3个单独的线性阵列探测器的光栅分光计组成。它与其他仪器的区别是在不同的光谱范围区内,通道的光谱宽度是不同的。

遥感图像处理实习总结

遥 感 实 习 总 结 专业:摄影测量与遥感技术班级: 姓名: 学号:

为期两周的遥感数字图像处理结束了,在老师的精心安排下,我们全身心的投入到这次实习中。虽然是满天的时间,但是由于教室还有其他人占用并不能在那全天使用,所以说是两周实习但是我们能用是时间依然很少,我们要力抓每一分每一秒,熟练操作遥感数字图像处理软件。整个实习是以黄河水院为基础图形。通过格式变换、几何校正、图像剪裁、图像分类,以及最后的专题地图制作。 实习的过程简单又复杂,简单的是,只要动手,计算机几乎自动化的替你操作,复杂的是,在操作过程中,又有好多选项和注意的事项,有很多参数的设置很有讲究。所以在练习中我遇到好多问题,并通过解决这些问题进一步加深了对软件和课本知识的理解。 首先我们进行的是数据预处理。我们需要进行遥感图像的几何校正。由于各种误差所以遥感图像存在着几何变形,因此需要在操作前进行几何校正。流程如下:第一步:显示图像文件(打开两个视窗窗口),第二步:启动几何校正模块,第三步:启动控制点工具,第四步:地面控制点(GCP)的采集,第五步:采集地面检查点,第六步:图象重采样,第七步:保存几何校正模式。其中最关键最难的就属地面控制点的采集,我们使用的是二次多项式,所以得选取六个控制点然后再选出六个检查点。但是图像存在着误差,而我们要把误差控制在一个像素以内,这就更加困难了。在进过长时间的摸索和练习,精度慢慢的就达到了,但是

图纠正后依旧不是很好,在询问同学后发现原来是点的分布不是很均匀,所以导致了图的变形。在图的校正后就得进行图范围的裁剪得到所需的范围。裁剪有两种方法一种是规则分幅裁剪,一种是不规则分幅裁剪。规则分幅裁剪需要知道坐标,而不规则分幅裁剪则只需要在图上手选出需要裁剪的范围。而我们没有坐标只能用不规则分幅裁剪。 第二项就是图象增强处理,主要包括:空间、辐射、光谱增强处理的主要方法。空间增强:包括卷积增强处理,辐射增强:直方图均衡化处理,光谱增强:主成份变换、缨穗变换、色彩变换。这一项比较简单,通过指导书和上课的学习,这些增强只要知道步骤就能很快完成。 第三项我认为也是最关键的一项,遥感图像的分类,所谓的遥感图像的分类就是通过人工目译或计算机自动分类处理相结合识别出地物属性。我们做的分类是非监督分类,在进行的分类评价时,应用分类叠加方法来评价分类结果、分类精度及定义时应注意分类文件在上,而且取消栅格参数中清楚选示选项,以使两图像叠加显示。非监督分类步骤如下:第一步:显示原图像与分类图像,第二步:打开分类图像属性并调整字段显示顺序,第三步:给各个类别赋相应的颜色,第四步:不透明度设置,第五步:确定类别专题意义及其准确程度,第六步:标注类别的名称和相应颜色,第七步:将相同的类进行合并,最后分为五大类:建筑物、道路(空闲地)、水系、草地和灌木林。

遥感图像实验报告

遥感图像实验报告 一.实验目的 1、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。 2、掌握Landsat ETM遥感影像数据,数据获取手段.掌握遥感分类的方法, 土地利用变化的分析,植被变化分析,以及利用遥感软件建模的方法。 3、加深对遥感理论知识理解,掌握遥感处理技术平台和方法。 二.实验内容 1、遥感图像的分类 2、土地利用变化分析,植被变化分析 3、遥感空间建模技术 三.实验部分 1.遥感图像的分类 (1)类别定义:根据分类目的、影像数据自身的特征和分类区收集的信息确定分类系统; (2)特征判别:对影像进行特征判断,评价图像质量,决定是否需要进行影像增强等预处理; (3)样本选择:为了建立分类函数,需要对每一类别选取一定数目的样本;(4)分类器选择:根据分类的复杂度、精度需求等确定哪一种分类器; (5)影像分类:利用选择的分类器对影像数据进行分类,有的时候还需要进行分类后处理;分类图如下:

图1.1 1992年土地利用图 图1.2 2001年土地利用图

(6)结果验证:对分类结果进行评价,确定分类的精度和可靠性。 图1.3 1992年精度图 图1.4 2002年精度图 2.土地利用变化 2.1 两年土地利用相重合区域 (1)在两年的遥感影像中选择相同的区域。 Subset(x:568121~684371,y:3427359~3288369),过程如下:

图2.1 截图过程图 图2.2.2 截图过程图

(2)土地利用专题地图如下: 图2.2.3 1992年专题地图 图2.2.4 2001年土地利用图

遥感数字图像处理实验报告

实验一 遥感图像统计特性 一、实验目的 掌握遥感图像常用的统计特性的意义和作用,能运用高级程序设计语言实现遥感图像统 计参数的计算。 二、实验内容 编程实现对遥感图像进行统计特性分析,均值、方差(均方差)、直方图、相关系数等。 三、实验原理 1.均值 像素值的算术平均值,反映图像中地物的平均反射强度。 11 00 (,) N M j i f i j f MN --=== ∑∑ 2.方差(或标准差) 像素值与平均值差异的平方和,反映了像素值的离散程度。也是衡量图像信息量大小的 重要参数。 11 2 00 2[(,)] N M j i f i j f MN σ--==-= ∑∑ 3. 相关系数 反映了两个波段图像所包含信息的重叠程度。f , g 分别为两个波段的图像,它们之间的 相关系数计算公式为: 11 [((,))((,))] (,)M N f g f i j e g i j e C f g ---?-= ∑∑ 其中, e f , e g 分别为两个波段图像的均值。 四、实验步骤和内容 1.实验代码 clc clear all I =imread ('m1.jpg'); whos I %显示图像信息 figure (1),imshow (I ); R =double (I (:,:,1)); G =double (I (:,:,2)); B =double (I (:,:,3)); %求图像的R,G,B 的均值,avg=mean(mean(I))

%求图像的R,G,B的均值 mean(R(:)) mean(G(:)) mean(B(:)) %求R,G,B的方差 varR=var(R(:)); varG=var(G(:)) varB=var(B(:)) %求RG,RB,GB的相关系数 corrcoef(R(:),G(:)) corrcoef(R(:),B(:)) corrcoef(B(:),G(:)) 2.原始图像 Figure 1原始图像3.实验结果 R,G,B的均值

遥感影像处理步骤

一.预处理 1.降噪处理 由于传感器的因素,一些获取的遥感图像中,会出现周期性的噪声,我们必须对其进行消除或减弱方可使用。 (1)除周期性噪声和尖锐性噪声 周期性噪声一般重叠在原图像上,成为周期性的干涉图形,具有不同的幅度、频率、和相位。它形成一系列的尖峰或者亮斑,代表在某些空间频率位置最为突出。一般可以用带通或者槽形滤波的方法来消除。 消除尖峰噪声,特别是与扫描方向不平行的,一般用傅立叶变换进行滤波处理的方法比较方便。 (2)除坏线和条带 去除遥感图像中的坏线。遥感图像中通常会出现与扫描方向平行的条带,还有一些与辐射信号无关的条带噪声,一般称为坏线。一般采用傅里叶变换和低通滤波进行消除或减弱。

2.薄云处理 由于天气原因,对于有些遥感图形中出现的薄云可以进行减弱处理。 3.阴影处理 由于太阳高度角的原因,有些图像会出现山体阴影,可以采用比值法对其进行消除。二.几何纠正

通常我们获取的遥感影像一般都是Level2级产品,为使其定位准确,我们在使用遥感图像前,必须对其进行几何精纠正,在地形起伏较大地区,还必须对其进行正射纠正。特殊情况下还须对遥感图像进行大气纠正,此处不做阐述。 1.图像配准 为同一地区的两种数据源能在同一个地理坐标系中进行叠加显示和数学运算,必须先将其中一种数据源的地理坐标配准到另一种数据源的地理坐标上,这个过程叫做配准。 (1)影像对栅格图像的配准 将一幅遥感影像配准到相同地区另一幅影像或栅格地图中,使其在空间位置能重合叠加显示。 (2)影像对矢量图形的配准 将一幅遥感影像配准到相同地区一幅矢量图形中,使其在空间位置上能进行重合叠加显示。2.几何粗纠正

遥感图像预处理实验报告

实验前准备:遥感图像处理软件认识 1、实验目的与任务: ①熟悉ENVI软件,主要是对主菜单包含内容的熟悉; ②练习影像的打开、显示、保存;数据的显示,矢量的叠加等。 2、实验设备与数据 设备:遥感图像处理系统ENVI4.4软件; 数据:软件自带数据和河南焦作市影响数据。 3、实验内容与步骤: ⑴ENVA软件的认识 如上图所示,该软件共有12个菜单,每个菜单都附有下拉功能,里面分别包含了一些操作功能。 ⑵打开一幅遥感数据 选择File菜单下的第一个命令,通过该软件自带的数据打开遥感图像,可知,打开一幅遥感影像有两种显示方式。一种是灰度显示,另一种是RGB显示。 Gray(灰度显示)RGB显示 ⑶保存数据 ①选择图像显示上的File菜单进行保存; ②通过主菜单上的Save file as进行保存

⑷光谱库数据显示 选择Spectral > Spectral Libraries > Spectral Library Viewer。将出现Spectral Library Input File 对话框,允许选择一个波谱库进行浏览。点 击“Open Spectral Library”,选择某一所需的 波谱库。该波谱库将被导入到Spectral Library Input File 对话框中。点击一个波谱库的名称, 然后点击“OK”。将出现Spectral Library Viewer 对话框,供选择并绘制波谱库中的波谱曲线。 ⑸矢量化数据 点选显示菜单下的Tools工具栏,接着选择下面的第四个命令,之后选择第一个命令,对遥感图像进行矢量化。点击鼠标左键进行区域选择,选好之后双击鼠标右键,选中矢量化区域。 ⑹矢量数据与遥感影像的叠加与切割 选择显示菜单下的Tools工具,之后点选第一个 Link命令,再选择其下面的第一个命令,之后 OK,结束程序。 选择主菜单下的Basic Tools 菜单,之后选择 其中的第二个命令,在文件选择对话框中,选择 输入的文件(可以根据需要构建任意子集),将 出现Spatial Subset via ROI Parameters 对 话框通过点击矢量数据名,选择输入的矢量数 据。使用箭头切换按钮来选择是否遮蔽不包含在 矢量数据中的像元。 遥感图像的辐射定标 1、实验目的与任务: ①了解辐射定标的原理; ②使用ENVI软件自带的定标工具定标; ③学习使用波段运算进行辐射定标。 2、实验内容与步骤: ⑴辐射定标的原理 辐射定标就是将图像的数字量化值(DN)转化为辐射亮度值或者反射率或者表面温度等

遥感数字图像处理实习报告

目录 一、实习目的 (1) 二、实习要求 (1) 三、实习内容 (1) 3.1 图像裁剪 (1) 3.2 图像配准 (3) 3.3 监督分类 (6) 四、实习总结 (16)

一、实习目的 (1)熟悉使用erdas软件 (2)了解图像处理的原理与步骤,提高动手能力 二、实习要求 (1)对图像进行裁剪 (2)将TM图像与与临川区图像进行配准(校正) (3)对图像进行监督分类 三、实习内容 3.1 图像裁剪 利用临川区行政边界AOI文件对TM图象进行裁剪,裁剪出临川区TM图象。 基本步骤如下: (1)打开erdas imagine 9.2,单击“data proparation”,如图1 图1 data proparation 界面 (2)单击“subset imagine”,进入以下界面: 图2 subset界面

(3)图像裁剪的方法有三种 ①在TM影像上,通过AOI工具进行裁剪,裁剪出所需要的范围 ②通过使用文件裁剪 ③ AOI裁剪,在subset界面,单击AOI, 图3 AOI文件的输入 (4)输入AOI文件后,确认并进行裁剪,得到以下结果 图4 裁剪后的结果

3.2 图像配准 map-to-image: 1:10万临川区土地利用图与TM图象配准; 要求最初选GCP点6-10个,及检测点5个,各点均匀分布,RMS检验误差小于30米(1个像元)。 (1)进入“data proparation”界面,单击以下图中所示: 图5 data proparation 界面 (2)选择视窗,应该注意影像图的选择,选择tiff格式的临川区规划图(需校正的影像) 图6 视窗的选择 (3)模型的选择(多项式) 图7 模型选择界面

遥感卫星图像处理方法

北京揽宇方圆信息技术有限公司 遥感卫星图像处理方法 随着遥感技术的快速发展,获得了大量的遥感影像数据,如何从这些影像中提取人们感兴趣的对象已成为人们越来越关注的问题。但是传统的方法不能满足人们已有获取手段的需要,另外GIS的快速发展为人们提供了强大的地理数据管理平台,GIS数据库包括了大量空间数据和属性数据,以及未被人们发现的存在于这些数据中的知识。将GIS技术引入遥感图像的分类过程,用来辅助进行遥感图像分类,可进一步提高了图像处理的精度和效率。如何从GIS数据库中挖掘这些数据并加以充分利用是人们最关心的问题。GIS支持下的遥感图像分析特别强调RS和GIS的集成,引进空间数据挖掘和知识发现(SDM&KDD)技术,支持遥感影像的分类,达到较好的结果,专家系统表明了该方法是高效的手段。 遥感图像的边缘特征提取观察一幅图像首先感受到的是图像的总体边缘特征,它是构成图像形状的基本要素,是图像性质的重要表现形式之一,是图像特征的重要组成部分。提取和检测边缘特征是图像特征提取的重要一环,也是解决图像处理中许多复杂问题的一条重要的途径。遥感图像的边缘特征提取是对遥感图像上的明显地物边缘特征进行提取与识别的处理过程。目前解决图像特征检测/定位问题的技术还不是很完善,从图像结构的观点来看,主要是要解决三个问题:①要找出重要的图像灰度特征;②要抑制不必要的细节和噪声;③要保证定位精度图。遥感图像的边缘特征提取的算子很多,最常用的算子如Sobel算子、Log算子、Canny算子等。 1)图像精校正 由于卫星成像时受采样角度、成像高度及卫星姿态等客观因素的影响,造成原始图像非线性变形,必须经过几何精校正,才能满足工作精度要求一般采用几何模型配合常规控制点法对进行几何校正。 在校正时利用地面控制点(GCP),通过坐标转换函数,把各控制点从地理空间投影到图像空间上去。几何校正的精度直接取决于地面控制点选取的精度、分布和数量。因此,地面控制点的选择必须满足一定的条件,即:地面控制点应当均匀地分布在图像内;地面控制点应当在图像上有明显的、精确的定位识别标志,如公路、铁路交叉点、河流叉口、农田界线等,以保证空间配准的精度;地面控制点要有一定的数量保证。地面控制点选好后,再选择不同的校正算子和插值法进行计算,同时,还对地面控制点(GCPS)进行误差分析,使得其精度满足要求为止。最后将校正好的图像与地形图进行对比,考察校正效果。 2)波段组合及融合 对卫星数据的全色及多光谱波段进行融合。包括选取最佳波段,从多种分辨率融合方法中选取最佳方法进行全色波段和多光谱波段融合,使得图像既有高的空间分辨率和纹理特性,又有丰富的光谱信息,从而达到影像地图信息丰富、视觉效果好、质量高的目的。 3)图像镶嵌

遥感图像处理 图像配准、图像裁剪 实验报告

Lab3 geometric correction and projection transformation of remotely sensed data Objective : The purpose of the current lab section is to adequately understand the mathematic principles and methods of geometric correction (co-registration) and projection transformation . In addition,you guys need to gain hands-on experience or skill to perform them in ENVI and ERDAS environments. 实验过程: 一、envi中图像配准 1、根据控制点的坐标对图像进行配准 1)加载中山陵地形图 2) 选择map 菜单下的registration菜单,选择select gcps:image to map 设置投影信息:基于经纬度的投影(geographic lat/lon),选择基准面为WGS—84

3)开始配准 依次移动一级窗口中的光标到四个图廓点的位置,在三级放大窗口中把十字司放在经纬线的交点的中间位置,输入该点的经纬度于编辑对话框中:

点击add point,完成对控制点的编辑 4)选择option菜单下的wrap file将配准好的地图生成一幅新的影像

修改生成图像信息,改为50带的UTM投影,基准面为WGS-84,保存 2、图像到图像的配准 1)加载全色波段影像作为待配准的影像

遥感读书报告.

遥感读书报告 专业:测绘工程 学生姓名:胡惠卿 指导教师:戚浩平 完成时间:2013年12月30日

目录 第一部分:各知识点的内涵与联系第二部分:学习的重难点 第三部分:公式的推导 第四部分:感兴趣的内容 第五部分:学习感悟

第一部分:各知识点的内涵与联系 一、电磁波、电磁波普、电磁辐射黑体辐射、太阳辐射、大气对辐射的影响、物体的发射辐射 地物反射辐射、地物波普 电磁波 电磁波普的概念、分类,电磁波的性质(P15) 电磁波普 发射辐射:辐射源、辐射测量 电磁辐射 辐射测量:辐射能量W ,辐射通量密度E 、辐照度I 、辐射亮度L 黑体辐射 黑体定义:绝对黑体 太阳辐射 黑体辐射规律:普朗克公式、斯忒潘玻尔兹曼定律、维 恩位移定 大气辐射的影响 太阳常数:I ◎=1.360*10^3W/m^2 实际物体的辐射 太阳光谱:是连续的光谱 大气的层次:外大气层、电离层、平流层、对流层 真正对太阳辐射影响最大的是对流层和平流层 大气吸收作用:使某些波段的太阳辐射强度递减,甚至消失形成大气吸收光谱 大气散射:瑞利散射 当大气中粒子比波长小得多 对可见光和红外波段特 别 明显 波长越长,散射越弱 米式散射 当大气中粒子和波长相当 对红外波段特别明显 散射 强度和波长的二次方成反比 无选择性散射 当大气中粒子比波长大得多 散射强度与波长无关 大气折射:密度越大,折射率越大;天顶距为90°时,折射值最大 大气反射:主要发生在云层顶部 大气窗口的定义、大气窗口的主要光谱段:紫外、可见光、近红外波段、中红 外、远红外、微波波段 大气透射的总透射率T : τθ)*(0m e I I T -== 影响因素 波长、温度、构成物体的材料、表面状况等 发射率:w w ' = ε 根据光谱发射率随波长的变化形式,将物体分为两类: 选择性辐射体:在各个波长处光谱发射率不同 灰体:在各个波长处光谱发射率相同 光谱反射率:物体的反射辐射通量与入射辐射通量之比 地物反射辐射 同一地物的反射波普特性:具有时间效应和空间效应 地物波普 同地物的发射波普特性:城市道路建筑物、水体、土壤、植物、 影响因素:太阳位置、传感器位置、地理位置、地形、季节、 气候变化等

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