遥感作业
遥感作业
1. 遥感图像目视解译原理遥感图像解译（Imagery Interpretation）:是从遥感图像上获取目标地物信息的过程：即遥感图像理解（Remote Sensing Imagery Understanding）分为目视解译和计算机解译。
遥感图像目标地物的识别特征1.形状（shape）：目标地物在遥感图像上呈现的外部轮廓.遥感图像上目标地物形状:顶视平面图. 解译时须考虑遥感图像的成像方式。
2.大小3色调（tone）：全色遥感图像中从白到黑的密度比例叫色调（也叫灰度）。
如海滩的砂砾色调标志是识别目标地物的基本依据，依据色调标志，可以区分出目标地物。
4颜色（colour）：是彩色遥感图像中目标地物识别的基本标志。
日常生活中目标地物的颜色:遥感图像中目标地物的颜色:地物在不同波段中反射或发射电磁辐射能量差异的综合反映。
彩色遥感图像上的颜色:真\假彩色.真彩色图像上地物颜色能真实反映实际地物颜色特征，符合人的认知习惯。
目视判读前, 需了解图像采用哪些波段合成，每个波段分别被赋予何种颜色5.阴影（shadow）：遥感图像上光束被地物遮挡而产生的地物的影子,根据阴影形状、大小可判读物体的性质或高度。
不同遥感影像中阴影的解译是不同的.6水系水系标志在地质解译中应用最广泛，它可以帮助我们区分岩性、构造等地质现象。
这里所讲的水系是水流作用所形成的水流形迹，即地面流水的渠道。
它可以是大的江河，也可以是小的沟谷，包括冲沟、主流、支流、湖泊以至海洋等。
在图像上可以呈现有水，也可以呈现无水。
水系的级序，一般是从冲沟到主流，7. 纹理（texture）：内部结构，指遥感图像中目标地物内部色调有规则变化造成的影像结构。
如航空像片上农田呈现的条带状纹理。
纹理可以作为区别地物属性的重要依据等八、位置(Location)是指地物的环境位置以及地物间的空间位置关系在像片中的反映。
也称为相关特征。
它是重要的间接判读特征。
九、土壤、植被标志通过对土壤、植被的相关分析，推断其下伏地物的性质。
遥感作业(1)
1.概念遥感：泛指一切无接触的远距离探测，它是一种远距离目标，在不与目标对象直接接触的情况下，通过某种平台上装载的传感器获取其特征信息，然后对所获取的信息进行提取、判定、加工处理及应用分析的综合性技术。
遥感平台：搭载传感器的载体。
电磁辐射：具有能量传递的，且其能量与与其传播的频率成正比的电磁波。
电磁波谱：按照电磁辐射在真空中传播的频率或波长进行递增或递减排列形成一个连续的谱带，这个谱带就是电磁波谱。
大气窗口：指电磁波通过大气层时较少被反射、吸收或散射的透射率较高的波段幅照度：实际物体在单位光谱区间内的辐射出射度与吸收系数的比值辐射通量：单位时间内通过某一面积的辐射能量。
（它是辐射能流的单位，记为φ=dW/dt。
用W（J/s）表示；辐射通量是波长的函数，总辐射通量是各波段辐射通量之和。
（压力)）反射率：地面物体反射的能量占入射总能量的百分比黑体：如果一个物体对于任何波长的电磁辐射都全部吸收，则称物体为黑体。
地物反射波谱：研究地面物体反射率随波长的变化规律瑞利散射：由大气中原子、分子，如氮、二氧化碳、臭氧和氧分子等引起的散射。
（条件：粒子直径比波长小很多）加色法：由三原色混合，可以产生其他颜色的方法。
减色法：减色法是从自然光（白光）中，减去一种或二种基色光而生成色彩的方法。
（一般适用于颜料配色、彩色印刷等色彩的产生。
）光谱色：圆环上把光谱色按顺序标出，从红到紫是可见光谱存在的颜色，每种颜色对应一个波长值空间分辨率：指遥感图像上能够详细区分的最小单元的尺寸或大小，是用来表征影像分辨地面目标细节能力的指标主光轴：通过物镜中心并与主平面（或焦平面）垂直的直线像主点：主光轴与感光片的交点航向重叠：为了使相邻航片之间没有航摄漏洞，也为了做立体观察，应使相邻航片之间有一部分重叠，这一重叠部分就叫航向重叠中心投影：空间任意点（物点）与一固定点（投影中心）连成的直线或其延长线（中心主线）被一平面（像平面）所截，则此直线与平面的交点像点位移：地物反映到航空相片上的像点与其平面位置相比产生位置的移动传感器：获取地面目标电磁辐射信息的装置距离分辨率：侧视方向上的雷达图像分辨率方位分辨率：沿航线方向上的雷达图像分辨率合成孔径雷达：也称侧视雷达，利用雷达与目标的相对运动把尺寸较小的真实天线孔径用数据处理的方法合成一较大的等效天线孔径的雷达透视收缩：指山上面向雷达的一面在图像上被压缩且表现为较高亮度的现象。
《遥感概论》作业参考答案
《遥感概论》作业参考答案一．填空题１．地面平台航空平台航天平台２．CCD３．直接标志间接标志。
４．１９９９中巴地球资源卫星５．传感器仪器本身产生的误差大气对辐射的影响６．暖阴影冷阴影７．监督分类非监督分类８．精确的定位能力准确定时及测速能力９．图像处理与特征提取子系统遥感图像解译知识获取系统狭义的遥感图像解译专家系统１０．直方图最小值去除法回归分析法１１．比值植被指数归一化植被指数差值植被指数正交植被指数１２.瑞利散射米氏散射无选择性散射二．名词解释１．黑体：如果一个物体对于任何波长的电磁辐射都全部吸收，则这个物体是绝对黑体。
２．遥感平台：是搭载传感器的工具。
３．监督分类：包括利用训练样本建立判别函数的“学习”过程和把待分像元代入判别函数进行判别的过程。
４．遥感：遥远地感知。
５．解译标志：又称判读标志，指能够反映和表现目标地物信息的遥感影像各种特征，这些特征能帮助判读者识别遥感图像上目标地物或现象。
６．归一化植被指数（NVl）：遥感影像中近红外波段的反射值减去红光波段的反射值的差与二者之和的比值７．电磁波谱：按电磁波在真空中传播的波长或频率，递增或递减排列，则构成了电磁波谱。
８．大气窗口：把电磁波通过大气层时较少被反射、吸收或散射的，透射率较高的波段称为大气窗口。
９．空间分辨率：像元所代表的地面范围的大小。
１０．主动遥感：由探测器主动发射一定电磁波能量并接收目标的后向散射信号。
１１．反射波谱：指地物反射率随波长的变化规律。
通常用平面坐标曲线表示，横坐标表示波长，纵坐标表示反射率。
１２．波谱分辨率：是传感器在接收目标辐射的波谱时能分辨的最小波长间隔。
１３．高光谱遥感：是高光谱分辨率遥感的简称。
就是在电磁辐射的可见光、近红外、中红外、远红外获取许多非常窄的光谱连续的影像数据技术。
三．简答题１．根据传感器所接受到的电磁波光谱特征的差异来识别地物。
（1）不同地物在不同波段反射率存在差异（2）同类地物的光谱是相似的，但随着该地物的内在差异而有所变化。
遥感原理与应用第8章 遥感作业
遥感原理与应用第8章遥感作业遥感原理与应用第8章遥感作业第八章遥感图像自动识别分类名词解释：遥感技术图像自动分类光谱特征向量特征空间特征转换特征选择kl转换哈达玛转换kt转换判别函数辨别规则错分概率最小似然法分类最轻距离法分类监督分类非监督分类k均值聚类混为一谈矩阵用户精度制图精度1、遥感图像自动分类：采用决策理论或统计方法，按照决策理论方法，需要从被识别的模式中提取一组反映模式属性的量测值，称之为特征，并把模式特征定义在一个特征空间中，进而利用决策的原理对特征空间进行划分。
2、光谱特征向量：同名地物点在不同波段图像中亮度的观测量构成一个多维的随机向量x，称为光谱特征向量。
3、特征空间：传感器接收器输入的就是一组n个测量值，这一组几个测量值可以看作就是n维空间，称作特征空间。
4、特征变换：是将原有的m个测量值集合并通过某种变换，产生n个（n<=m）新的特征，这种方法称为特征变换。
5、特征选择：从旧有的m个测量值子集中，按某一准则挑选出来n个特征。
6、kl转换：就是一种线性变换，就是就均方误差最轻来说的最佳正交变换。
能将原来多个波段中的有价值信息尽量分散至数目尽可能少的特征图像组中去，达至数据压缩的目的，同时也能够并使代莱特征图像之间互不有关，并使代莱特征图像涵盖的信息内容不重合减少类别的可分性。
7、哈达玛变换：利用哈达玛矩阵作为变换矩阵新实施的遥感多光谱域变换。
8、kt变换：又称穗帽变换，是一种线性特征变换。
将mss影像通过k-t变换得到不同地物类别的分量值，形成的图形像一个穗帽。
9、判别函数：各个类别的辨别区域确认后，某个特征矢量属哪个类别可以用一些函数去则表示和辨别，这些函数就称作判别函数。
10、判别规则：当计算完某个矢量在不同类别判别函数中的值后，我们要确定该矢量属某类就必须得出一个推论的依据。
如若获得函数值最小则该矢量属最大值对应的类别，这种推论的依据我们称作辨别规则。
11、错分概率：是类别判别分界两侧做出不正确判别的概率之和。
微波遥感技术作业
1、 微波传感器与光学或红外相比的优缺点？
优势：
优势一：能够全天候、全天时工作 微波具有穿透云层、 雾和小雨的能力， 而且太阳辐射对辐射测量没有太大的影响。 因此微波辐射测量既可在恶劣的气候条件下，也可以在白天和黑夜发挥作用，具 有较强的全天候、 全天时的工作能力，这一特性优于可见光和红外波段的探测系 统。 优势二：对地物有一定的穿透能力 微波对地物的穿透深度因波长和物质不同有很大差异， 波长越长， 穿透能力越强。 同一种土壤湿度越小， 穿透越深。 微波对干沙可穿透几十米， 对冰层能穿透 100m 左右，但对潮湿的土壤只能穿透几厘米到几米。 a.微波穿透土壤的深度与土壤湿度、类型及工作频率有关。 b. 微波穿透植物层的深度，取决于植物的含水量，密度，波长和入射角。如果 波长足够长而入射角又接近天底角，则微波可穿透植被区而到达地面。因此，微 波频率的高端（波长较短）只能获得植被层顶部的信息，而微波频率的低端（波 长较长） ，则可以获得植被层底层甚至地表以下的信息。 优势三：对某些地物具有特殊的波谱特性 比如微波高度计和合成孔径雷达具有测量距离的能力，可用于测定大地水准面； 还可以利用微波探测海面风 在可见光、 红外波段所观测的颜色基本上取决于植被和土壤表层分子的谐振特性， 而微波波段范围内观察到的 “颜色”则取决于研究对象面或体的几何特性以及体 介电特性，这样，将微波、可见光和红外辐射配合运用，就能够研究表面上几何 的和体介电的特性以及分子谐振的特性。 另外， 微波还可以提供某些附加的特性， 这使其在某些应用方面具有独到之处。例如，根据不同类型冰的介电常数不同可 以探测海冰的结构和分类； 根据含盐度对水的介电常数的影响可以探测海水的含 盐度等等。 优势四：具有多极化特性 不同的极化特性，表现更加丰富的目标特征信息。HH 极化方式，VV 极化方式， HV 极化方式，VH 极化方式。 优势五：雷达可以进行干涉测量 微波遥感的主动方式即雷达遥感不仅可以记录电磁波的振幅信号， 还可以记录电 磁波的相位信息，通过相位信息可以进行雷达干涉测量。例如：可以实现地形主 动干涉测高，微波遥感的主动方式可进行干涉测量对地形变化进行监测，实现 InSAR 地形测量。
《遥感影像和地图》 作业设计方案
《遥感影像和地图》作业设计方案一、作业背景随着科技的不断发展，遥感影像和地图在各个领域的应用越来越广泛。
为了让学生更好地理解和掌握遥感影像和地图的相关知识，提高他们的空间思维能力和实践操作能力，特设计本次作业。
二、作业目标1、让学生了解遥感影像和地图的基本概念、类型和特点。
2、培养学生观察、分析和解读遥感影像和地图的能力。
3、提高学生运用遥感影像和地图解决实际问题的能力。
4、增强学生的空间认知和地理信息素养。
三、作业内容（一）理论知识部分1、要求学生通过查阅资料，了解遥感影像的获取方式、成像原理以及常见的遥感影像类型（如光学遥感影像、雷达遥感影像等）。
2、学习地图的分类（如政区地图、地形地图、交通地图等）、地图的构成要素（如方向、比例尺、图例等）以及地图的制作过程。
（二）实践操作部分1、给定一组遥感影像，让学生观察并描述影像中所呈现的地物特征，如地形、植被、建筑物等。
2、提供一张地图，要求学生根据地图上的信息，回答相关问题，例如计算两地之间的实际距离、判断地形的高低起伏等。
（三）综合应用部分1、布置一个实际场景，如规划一条旅游路线，让学生结合遥感影像和地图，选择合适的路线，并说明理由。
2、假设某地区发生自然灾害，要求学生利用遥感影像和地图，分析灾害的影响范围和可能的救援路线。
四、作业形式1、书面作业（1）完成理论知识的简答题和论述题，阐述对遥感影像和地图相关概念的理解。
（2）针对实践操作和综合应用部分，撰写分析报告和解决方案。
2、小组作业（1）将学生分成小组，共同完成综合应用部分的任务，并制作PPT 进行展示和汇报。
（2）小组之间进行交流和讨论，互相学习和评价。
五、作业要求1、书面作业要求书写工整、条理清晰，回答准确、完整。
2、小组作业要求分工明确，协作良好，PPT 内容丰富、简洁明了，汇报表达流畅、重点突出。
六、作业时间安排1、理论知识学习和书面作业：X天。
2、实践操作：X天。
3、综合应用和小组作业：X天。
遥感作业
作业：一、名词解释：1、电磁波2、电磁波谱3、绝对黑体4、光谱辐射通量密度5、大气窗口6、发射率7、光谱反射率8、光谱反射特性曲线填空题：1、电磁波谱按频率由高到低排列主要由____ 、 ____ 、 ____ 、 ____ 、 ____ 、____ 、 ____ 等组成。
2、绝对黑体辐射通量密度是 ____ 和 ____ 的函数。
3、一般物体的总辐射通量密度与 ____ 和 ____ 成正比关系。
4、维恩位移定律表明绝对黑体的 ____ 乘 ____ 是常数2897.8。
当绝对黑体的温度增高时，它的辐射峰值波长向 ____ 方向移动。
选择题：(单项或多项选择)1、绝对黑体的①反射率等于1 ②反射率等于0 ③发射率等于1 ④发射率等于0。
2、物体的总辐射功率与以下那几项成正比关系①反射率②发射率③物体温度一次方④物体温度二次方⑤物体温度三次方⑥物体温度四次方。
3、大气窗口是指①没有云的天空区域②电磁波能穿过大气层的局部天空区域③电磁波能穿过大气的电磁波谱段④没有障碍物阻挡的天空区域。
4、大气瑞利散射①与波长的一次方成正比关系②与波长的一次方成反比关系③与波长的二次方成正比关系④与波长的二次方成反比关系⑤与波长的四次方成正比关系⑥与波长的四次方成反比关系⑦与波长无关。
5、大气米氏散射①与波长的一次方成正比关系②与波长的一次方成反比关系③与波长无关。
问答题：1、电磁波谱由哪些不同特性的电磁波组成？它们有哪些不同点，又有哪些共性？2、物体辐射通量密度与哪些因素有关？常温下黑体的辐射峰值波长是多少？3、叙述沙土、植物和水的光谱反射率随波长变化的一般规律。
4、地物光谱反射率受哪些主要的因素影响？5、何为大气窗口？分析形成大气窗口的原因，并列出用于从空间对地面遥感的大气窗口的波长范围。
6、传感器从大气层外探测地面物体时，接收到哪些电磁波能量？二、名词解释：1、遥感平台2、遥感传感器3、卫星轨道参数4、升交点赤经5、轨道倾角6、近地点角距填空题：1、遥感卫星轨道的四大特点 ____________ ________ ____ ________ __________ 。
遥感实习作业大气校正、条带修复、镶嵌、裁剪、监督分类、三维显示等
贵州大学实习报告专用纸学院：公共管理学院专业：土地资源管理姓名：杨顺学号： 1208100304 班级：土管121 实习性质：课程实习实习地点：资环楼327机房指导教师：杨柳老师成绩：一、实验目的通过上机实验的学习让我们掌握基本一些关于遥感软件的基本操作,如envi大气校正、定标、镶嵌、裁剪、监督分类和地温反演等及 arcgis成图和三维显示。
二、实验要求实验要求是自己独立完成不得抄写，必须应用老师给的数据来完成，还有是监督分类和地温反演要求arcgis成图。
三、实验原理Envi和arcgis基本操作原理。
四、实验仪器安装envi和arcgis的电脑。
五、实验步骤实验步骤:envi的基本操作（Envi基本打开操作、子区裁剪、图像特征及图像信息的统计）→数据预处理（定标大气校正、条带修复、镶嵌、裁剪）→监督分类→三维显示→地温反演。
六、实验数据LE71270412007264PFS00.tar.gz和LE71270422007264PFS00.tar.gz这两个遥感影像数据文件。
七、实验内容（一）．熟悉ENVI基本操作1．Envi基本打开操作1) 启动ENVI2) 熟悉ENVI的菜单3) 打开一个影像文件4) 熟悉三个影像窗口5) 显示彩色合成图像6) 熟悉ENVI主影像窗口菜单Tools下的功能。
2．子区裁剪选择File>Save File as>ENVI Standard,出现New File Builder对话框。
点击Import File…,当Create New File Input File 对话框出现时，从下列选项中选择一个文件或多个文件。
如果内藏的文件没有在列表中显示出来，点击“Open Image File”，选择要输入的文件。
点击Spatial subset按钮，出现select Spatial subset对话框，在对话框内按不同方式进行子区的裁剪。
点击Spectral subset 按钮，出现File Spectral subset对话框，选取需要处理的波段。
遥感原理与应用第6章-遥感作业
第六章遥感图像辐射校正名词解释：辐射定标、绝对定标、相对定标、辐射校正、大气校正、图像增强、累积直方图、直方图匹配、NDVI、图像融合1、辐射定标：是指传感器探测值的标定过程方法，用以确定传感器入口处的准确辐射值。
2、绝对定标：建立传感器测量的数字信号与对应的辐射能量之间的数量关系，对目标作定量的描述，得到目标的辐射绝对值。
3、相对定标：又称传感器探测元件归一化，是为了校正传感器中各个探测元件响应度差异而对卫星传感器测量到的原始亮度值进行归一化的一种处理过程。
最终得到的是目标中某一点辐射亮度与其他点的相对值。
4、辐射校正：是指消除或改正遥感图像成像过程中附加在传感器输出的辐射能量中的各种噪声的过程。
5、大气校正：是指消除大气对阳光和来自目标的辐射产生的吸收和散射影响的过程。
6、图像增强：为了特定目的，突出遥感图像中的某些信息，削弱或除去某些不需要的信息，使图像更易判读。
7、累积直方图：以累积分布函数为纵坐标，图像灰度为横坐标得到的直方图称为累积直方图。
8、直方图匹配：是通过非线性变换使得一个图像的直方图与另一个图像直方图类似。
也称生物量指标变化，可使植9、NDVI：归一化差分植被指数。
NDVI=B7−B5B7+B5被从水和土中分离出来。
10、图像融合：是指将多源遥感图像按照一定的算法，在规定的地理坐标系，生成新的图像的过程。
问答题：1．根据辐射传输方程，指出传感器接收的能量包含哪几方面，辐射误差及辐射误差纠正内容是什么。
根据辐射传输方程，传感器接收的电磁波能量包含三部分：1）太阳经大气衰减后照射到地面，经地面发射后又经过大气的二次衰减进入传感器的能量；2）大气散射、反射和辐射的能量；3）地面本身辐射的能量经过大气后进入传感器的能量。
辐射误差包括：1）传感器本身的性能引起的辐射误差；2）大气的散射和吸收引起的辐射误差；3）地形影响和光照条件的变化引起的辐射误差。
辐射误差纠正的内容是传感器辐射定标和辐射误差校正等。
《遥感影像和地图》 作业设计方案
《遥感影像和地图》作业设计方案一、作业设计背景随着科技的飞速发展，遥感技术在地理信息获取、资源调查、环境监测等领域发挥着越来越重要的作用。
遥感影像作为遥感技术的重要成果之一，为我们提供了丰富、直观的地表信息。
而地图作为传统的地理信息表达方式，具有概括性、系统性和规范性等特点。
将遥感影像与地图相结合，能够帮助学生更好地理解地理空间信息，培养其空间思维能力和地理实践能力。
因此，设计关于“遥感影像和地图”的作业具有重要的现实意义。
二、作业目标1、知识与技能目标（1）学生能够了解遥感影像和地图的基本概念、类型、特点和用途。
（2）掌握遥感影像的获取、处理和分析方法，以及地图的阅读、绘制和使用技巧。
（3）学会将遥感影像与地图进行对比和整合，提取有用的地理信息。
2、过程与方法目标（1）通过观察、分析遥感影像和地图，培养学生的图像解读能力和空间思维能力。
（2）通过实际操作和实践活动，提高学生的动手能力和解决实际问题的能力。
（3）通过小组合作和交流讨论，培养学生的团队协作精神和沟通能力。
3、情感态度与价值观目标（1）激发学生对地理学科的兴趣，增强学习的积极性和主动性。
（2）培养学生的科学态度和创新精神，提高其对地理信息技术的认知和应用能力。
（3）增强学生的环境意识和社会责任感，关注地理环境的变化和可持续发展。
三、作业内容1、理论知识巩固（1）让学生查阅相关资料，了解遥感影像和地图的发展历程、分类方法以及在不同领域的应用案例，并以书面形式进行总结。
（2）比较遥感影像和地图在表示地理信息方面的异同，包括比例尺、投影方式、内容详略等，制作一份对比表格。
2、实践操作（1）提供一组遥感影像和对应的地图，要求学生根据影像和地图上的信息，识别出主要的地理要素，如山脉、河流、城市等，并在影像和地图上进行标注。
（2）选择一个感兴趣的地区，利用互联网获取该地区的遥感影像和地图，然后运用图像处理软件对遥感影像进行简单的处理（如裁剪、增强、分类等），并将处理后的影像与地图进行叠加分析，撰写一份分析报告，阐述该地区的地理特征和变化情况。
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遥感图像处理实验报告班级 2008级姓名王红苓学号 2008142816实验专题 RST图像处理实验室 F-324成绩评定教师签字实验一、DEM图像彩色制图（Color Mapping）Color Mapping菜单工具可以把颜色表应用于图像、创建交互式的密度分割图像、控制RGB图像位面（planes），以及改变分类彩色制图。
使用下述的一个选项显示的彩色图像，将结果可以保存为一幅RGB彩色图像（1）ENVI彩色表的应用ENVI Color Tables选项允许对灰阶图像进行线性对比度拉伸和应用标准颜色表（密度分割）。
①在主图像窗口中，选择Tools> Color Mapping > ENVI Color Tables.出现ENVI Color Tables对话框，可以使用系统默认的IDL颜色表来调整屏幕的颜色表（见图2.6）。
该对话框包括一个灰阶wedge （或彩色wedge，若使用颜色表）和两个滑动块来控制对比度拉伸。
它也有两个下拉菜单：File和Options。
②选择下列选项之一：* 要将颜色表的任何变化自动地应用到打开的图像中，选择Options > Auto Apply: On.* 要手动地将变化应用于图像：A. 选择Options > Auto Apply: Off。
B. 变化后，选择Options > Apply。
注意：Auto Apply选项自动地设置为8位颜色模式。
③分别移动标签为“Stretch Bottom”和“Stretch Top”的滑动块，来控制被显示的最小值和最大值。
向右移动Stretch Bottom滑动块，导致图像亮区域变暗；而向左移动Stretch Top滑动块，导致图像暗区域变亮。
把拉伸底部设置为最大值，拉伸顶部设置为最小值，拉伸可以被“ inverted”。
若Auto Apply是打开的，新的对比度拉伸将立即应用于图像。
④通过在所需要的颜色表名上点击，把一个选定的颜色表应用到当前图像。
IDL提供许多预先保存好的颜色表。
“B-W linear”表提供一个灰阶图像。
“RAINBOW”颜色表提供一个从“冷”到“热”的密度分割。
其它颜色表选项允许你应用它们首选的颜色方案。
生成的彩色图像如下图所示：（2）交互式密度分割交互式密度分割功能允许选择数据范围和颜色以便突出灰阶图像中的区域。
用于控制密度分割色彩的数据范围可以来源于显示的图像或其他相同大小的图像。
1.在主图像窗口，选择Tools > Color Mapping > Density Slice，或选择Overlay> Density Slice。
将出现 #n Density Slice对话框（其中“#n”是用于启动功能的显示号）（见图2.7），在“Defined Density Slice Ranges”下列有八个系统默认范围。
这些范围由滚动窗口计算的最小值和最大值来限定，并显示在“Min”和“Max”文本框中。
2. 在适当的文本框中输入所需要的最小和最大值，来改变密度分割的范围。
* 要重新设置数据范围到初始值，点击“Reset”。
3. 通过选择对话框时底部“Windows”旁所需要的复选框，来选择是否将密度分割颜色应用到图像窗口、滚动窗口或这两个窗口。
4. 点击“Apply”，将系统默认的范围和颜色应用于图像上。
* 要编辑数据范围：A.选择一个数据范围，并点击“Edit Range”来改变范围值或颜色。
B.当出现Edit Density Slice Range对话框时，输入所需要的最小和最大值，并从“Color”菜单中选择一种颜色。
C.点击“OK”，执行改变“Defined Density Slice Ranges”列表中的范围。
D.点击“Apply”，把新的范围和颜色应用到图像上。
File下拉菜单File下拉菜单中的选项可以保存所定义的密度分割范围，以及恢复原先保存的范围。
* 要把当前密度分割范围和颜色保存到一个文件：1. 在Density Slice对话框，选择File > Save Ranges。
2. 为了保持一致，键入一个系统默认的扩展名为 .dsr的输出文件名。
* 要恢复以前保存的密度分割范围和颜色：1. 选择File > Restore Ranges。
2. 选择所需要的输入文件。
* 要关闭密度分割对话框，并重新设置为初始颜色表，选择File > Cancel。
Options下拉菜单Options菜单选项可以添加新范围，设置默认范围，以及设置系统要用到的默认范围数。
* 要添加范围：1.在Density Slice对话框内，选择Options > Add New Ranges。
2.当出现Add Density Slice Ranges对话框时，在适当文本框内输入范围的起始值、末尾值，及所需要的范围数。
3.从“Colors”菜单中选择起始颜色。
多个范围的颜色将遵循图形颜色列表。
4.点击“OK”，返回到Density Slice对话框。
已经判定的范围将列在对话框中，若需要可以进行编辑。
5.点击“Apply”，把密度分割颜色应用于图像。
* 要输入所需要使用的系统默认范围数，选择Options > Set Number of Default Ranges，然后输入所需要的值。
* 要重新设置“Defined Density Slice Ranges”列表为系统默认的范围和颜色，这些由“Min”和“Max”值以及设置的系统默认范围数来决定：1. 选择Options > Apply Default Ranges。
2. 点击“Apply”，把这些范围和颜色应用于显示应用交互式密度分割方法进行彩色制图并加入相应的注记和等高线后得到图像：右图所示：实验二：TM与SPOT数据融合（叙述该过程并处理结果加载到本文档里。
注意用两种方法融合的过程）步骤：1TM和SPOT配准：将一幅TM图像像元空间扩展:ENVI主菜单—basic tools—resize data(spectral/spatial)将1007*560(tm)扩展为2820*1569（spot）生成另一幅TM—1图将spot灰度空间拉伸为0—255：ENVI主菜单—basic tools—stretch data生成一幅高分辨率的ＳPOＴ—1图2.融合：方法一：主成分分析融合法ｐｃｓｅｃｔｒａｌｓｈａｒｐｅｎｉｎｇENVI主菜单——TRANSFORM—ＩＭＡＧＩＮＳｈａｒｐｅｎｉｎｇ＿ｐｃｓｅｃｔｒａｌｓｈａｒｐｅｎｉｎｇ出现以下对话框：分别选择的空间分辨率和高空间分辨率的图像—选择保存路径保存－ｏｋ即可。
复合图像前后如下所示：方法二：ｈｓｖ复合，步骤同上，只是把ｐｃｓｅｃｔｒａｌｓｈａｒｐｅｎｉｎｇ换选为ｈｓｖ即可。
图像如下图所示实验四航片的配准与镶嵌ENVI配准、校正和镶嵌功能可以从ENVI的主菜单中的MAP 下拉Registration菜单里选择。
1配准选择地面控制点 (Select Ground Control Points)在菜单Registration里的Select GCP(Ground Control Points)菜单项允许交互式选择地面控制点，并对单一波段图像或多波段文件纠正。
这一工具允许对不同控制点和纠正项进行原形恢复和检验。
支持图像-图像和图像-地图的配准。
(1)图像-图像地面控制点 (Select GCPs：Image-to-Image)图像-图像配准需要两幅图像均打开。
用每一个显示的缩放窗口选择地面控制点。
可以选择Subpixel (小数的)坐标。
一旦已经选择了足够用于定义一个纠正多项式的控制点，就能预测纠正图像中的GCP位置。
GCPs可以被存储或从文件中恢复，彩色标签与GCP标记的顺序可以更改。
* 打开和显示图像1 用Available Bands List打开基图像和纠正图像文件，并在两个窗口显示它们。
2 一旦两幅图像都已经显示，选择Registration > Select GCPs：Image to Image。
3 出现Image to Image Registration对话框时，在“Base Image:”下面点击需要显示的名字，选择基图像（参照图像）。
4在“Warp Image:”下方点击需要显示的名字，选择被纠正的图像。
5点击“OK”，出现Ground Control Points Selection对话框。
* 改变对话框的大小，用鼠标左键点击任何一个角处，拖曳到需要的大小和形状。
* 选择地面控制点（图像对图像）选择地面控制点（GCP），通过在缩放窗口定位十字准线，在基图像和纠正图像中选择像元。
像元的左上方是整个数字坐标的原点，自这点向右和向下对应的X值和Y值不断增加。
在缩放窗口中，可得到的像元fraction与缩放系数是成比例的。
例如，缩放系数为4x，像元将被分成4个亚区。
缩放系数为10x时，定位可能只有1/10像元。
GCP标记被放在缩放窗口中，显示出亚像元(subpixel) 的位置。
在选择GCPs时，亚像元被用于提高准确度。
* 在基础和纠正图像中，选择GCP的位置。
1为每幅图像移动缩放窗口到需要的GCP区域。
2 在缩放窗口的一个特定像元上点击鼠标左键，把光标定位在该像元或像元的一部分上。
注意：从图像窗口，点击Tools > Pixel Locator(或者使用右键快捷键)选择像元位置，并提供整数的GCP坐标。
在Ground Control Points Selection对话框(见图4.1)，被选择处的坐标按sample、line顺序分别显示在标签为“Base X, Y”和“Warp X, Y”文本区中。
在缩放窗口处，定位提供了亚像元坐标，因此对话框中显示浮点坐标值。
3 一旦两幅图像都选择了需要的像元，在Ground Control Points Selection对话框中点击“Add Point”，将选择的GCPs添加到已经选择的X、Y（样本，行）坐标对列表里。
他们将按基图像(第一个圆括号)、纠正图像(第二个圆括号) 顺序被列出。
当已经选择了四个或更多个GCPs，对所选纠正图像的预测X、Y坐标； X、Y的误差； RMS 误差将别列在GCP列表（见图4.1）中。
当GCPs已经被添加到列表中时，在两幅图像的缩放窗口里选择的像元（或亚像元）处画一个标记。
选择的GCP数将出现在标记附近。
标记中心（在十字准线下面）显示了实际的GCP 位置。
4用同样的方法添加其它的GCPs 。
使RMS Error最小化在Ground Control Points Selection对话框中了解已选GCPs数量，一旦选择了足够的GCPs，运行一次多项式纠正，像元中的X、Y、 RMS误差项在GCP列表中显示。