遥感导论实习报告

遥感导论实习报告

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第一次上机实习

实验目的

通过上机操作，熟悉ENVI软件，并掌握ENVI软件的基本操作方法和步骤，达到熟练使用ENVI软件基本功能的目的。

实验内容

1.熟悉ENVI软件的基本模块，包括：打开栅格&矢量文件；保存影像：保存假

彩色合成方式显示的影像，保存为xtm432.jpg文件；

图1-1

2.编辑影像头文件：

在头文件中加入以下信息：卫星：Landsat 5 TM；波段：band1, band2, band3, band4, band5, band7 ；轨道号：123/39；接受日期：1991年7月19日；区域：湖北武汉

前边的几条信息头文件本来就写好了，最后的区域ENVI似乎不原生

支持添加，所以简单的把这些复制进来。

图1-2

3.影像裁剪：将打开的武汉地区影像裁剪成1000*1000大小的影像，并保存为x裁剪.jpg

图1-3

4.影像旋转将打开的武汉地区影像旋转90度，并保存为x旋转.jpg

5.影像叠加：将Band1-7文件叠加成一个文件，并保存为x叠加.jpg；

图1-5-1按照原始波段排列

图1-5-2本图较亮是因为用了2%线性拉伸的

6.影像统计分析功能：将打开的武汉地区影像进行信息统计，将统计

信息保存为x信息统计.txt文件

txt文本在当前文件夹下的“附件1-1信息统计”中

图1-6

实验总结与心得

掌握了使用ENVI Classic的一些基本操作，包括查看数据成像的传感器及卫星的基本信息，假彩色合成及ENVI格式的保存，图像的裁剪、旋转、叠加，编辑头文件和图像统计分析功能。

以前使用过ENVI，但很少使用ENVI Classic（界面和ENVI4.8类似）。通过四个课时的操作和几周的学习，我初步熟悉的老平台的操作，其实功能上差异不是很大，主要就是选项位置的变化。

实习二

1、增强处理

实验目的

通过上机操作，了解图像增强、辐射增强几种遥感图象增强处理的过程和方法，加深对图象增强处理的理解。

实验内容

掌握波段比运算、植被指数、主成分分析、缨帽变换（穗帽变换）等图像增强和辐射增强方法。

实验步骤

1.1波段比运算

Band Ratios工具用于增强波段之间的波谱差异，减少地形的影响。用一个波段除以另一个波段生成一幅能提供相对波段强度的图像。该图像增强了波段之间的波谱差异。ENVI能以浮点型数据格式(系统默认)或字节型数据格式输出波段比值图像。，可以将三个比值合成一幅彩色比值合图像，用于判定每个像元波谱曲线的大致形状。要计算波段比，必须输入一个“分子”波段和一个“分母”波段，波段比是分子与分母的比值。ENVI能够核查分母为0的错误，并将他们的值设置为0。ENVI允许计算多个比值，并在一个文件中将他们作为多波段输出。

图2-1-1

1.2 植被指数

使用NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)选项可以将多光谱数据变换成一个单独的图像波段，用于显示植被分布。NDVI指示着像元中绿色植被的数量，较高的NDVI值预示着包含较多的绿色植被。NDVI值得范围在-1和+1之间，ENVI已经为AVHRR, Landsat MSS, Landsat TM, SPOT, AVIRIS等数据提前设置好了相应波段，对于其他数据，可以自己指定波段来计算NDVI值。

图2-1-2

1.3 主成分分析

使用Principal Components选项可以生成互不相关的输出波段，用于隔离噪声和减少数据的维数。由于多波段数据经常是高度相关的，主成分变换寻找一个原点在数据值的新的坐标系统。通过坐标轴的旋转来使得数据的方差达到最大，从而生成互不相关的输出波段。

图2-1-3

1.4 缨帽变换（穗帽变换）

使用Tassled Cap选项y可以对Landsat MSS, Landsat TM或ETM+数据进行缨帽变换。对于Landsat MSS数据，缨帽变换对原始数据进行正交变换，把他们变换到一个四维空间中。对于Landsat TM数据，缨帽变换指数由三个因子组成—亮度(brightness)、绿度(Greenness)和第三份量(Third)。第三份量与土壤特征和湿度有关。对于Landsat ETM+数据，缨帽变换生成6个输出波段，包括：亮度(brightness)、绿度(Greenness)、湿度(Wetness)、第四分量(噪声)、第五分量、第六分量。这种变换更始用于反射数据的定标(而不是应用于原始数据图

像)。

图2-1-4

2、融合

实验目的

通过上机操作，初步掌握遥感影像融合中 HIS 和 Brovey 融合方法，深入理解遥感信息融合在信息解译中的意义。

实验内容

掌握 HIS 和 Brovey 融合方法

实验步骤

2.1 HIS 融合

使用该功能可以进行RGB图像到HSV色度空间的变换，用高分辨率的图像代替颜色亮度段，自动用最近邻、双线性或三次卷积技术将色度和饱和度重采样到高分辨率像元尺寸，然后再将图像换回RGB色度空间，输出的RGB图像的像元将于高分辨率数据的像元大小相同。

图2-2-1

2.2 Brovey 融合

Color Normalized(Brovey)锐化方法对彩色图像和高分辨率数据进行数学合成，从而使得图像锐化。彩色图像中的每一个波段都乘以高分辨率数据与彩色波段综合的比值。函数自动地用最近邻、双线性或三次卷积技术将3个彩色波段重采样到高分辨率像元尺寸。输出的RGB图像的像元将于高分辨率数据的像元大小相同。