中国地质大学武汉遥感解译与制图实习报告

1、遥感解译与制图实习报告学生姓名：孙国欢班学号：113131-05指导老师：肖启芝中国地质大学信息工程学院2015年11月实习过程遥感图像解译实习指导一一、实习任务：1.熟习各样典型地物的光谱曲线对遥感影像进行判读，成立典型地物的解译标记运用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：.熟习遥感软件的光谱读取与显示功能.熟习人工判读的程序；掌握人工判读的工具；4.影像办理之工具使用；掌握解译标记的成立过程，并能对影像中的地物进行解译标记的成立.运用遥感软件提取影像中的植被指数.运用Erdas软件的空间建模功能提取TM影像中的水体三、教课方式：由老师说明方法并举例，由同学

2、实质履行判读，并达成实习报告。四、使用器械：1.ENVI系统2.遥感影像3ERDAS软件系统任务1：运用ENVI软件察看影像中不一样地物的光谱曲线这个实验使用的文件是pingjie.img，翻开文件后经过Tools-Profiles-Zprofile(spectrum)获取不一样地物点的光谱曲线结果。不一样地物点的光谱曲线任务2：武汉市TM影像解译实习随机点的光谱曲线此次影像实习主要对武汉市的输入点坐标收集点的光谱曲线ETM数据进行解译，提拿出主要的地物覆盖种类。此次试验使用的文件是pingjie.tif，我选用的波段组合是R:4G:3B:2。它的主要的步骤是数据层叠加-选择典型样区（ROI）

3、-保留典型地物图片-获取判读标记。判读结果：地物名称长江水体1提取典型样区结果原始文件pingjie.tif432影像显示的波段影像种类TM特色描绘(鉴别地1颜色/光谱物的八大体素)2纹理无显然纹理3大小无固定大小4形状拥有带状的线性特色5摆列无固定摆列6空间关系7暗影无8地点位于影像的中间部位，拥有显然的地理地点特色地物名称长江水体2影像显示的波段432影像种类TM特色描绘(鉴别地1颜色/光谱物的八大体素)2纹理无显然纹理3大小无固定大小4形状拥有带状的线性特色5摆列无固定摆列6空间关系7暗影无8地点位于影像的中间部位，拥有显然的地理地点特色地物名称滩涂影像显示的波段432影像种类TM特色描

4、绘(鉴别地1颜色/光谱物的八大体素)2纹理有较为精密的格网纹理3大小无固定大小4形状三角形条带状的线性特色5摆列无固定摆列6空间关系位于长江右边7暗影无8地点位于影像的中间的右边部位地物名称丛林影像显示的波段432影像种类TM特色描绘(鉴别地1颜色/光谱物的八大体素)2纹理层状纹理3大小无固定大小4形状无显然线性特色5摆列层状摆列6空间关系位于长江双侧7暗影无8地点位于影像的左右双侧任务3：运用ERDAS软件提取影像中的植被指数使用ERDAS软件进行影像中NDVI指数的提取，方法是在Interpreter-SpectralEnhancement-Indices进行设置输出含有NDVI指数信息的

5、影像。能够看出加强了植被地区，突出了NDVI指数影像的特色。左：pingjie.img右：含有NDVI指数信息的影像任务4：依照erdas的TM影像上的水体中文教程第十章空间建模工具的介绍，依照TM水体模型，提取所给遥感图像解译实习指导二一、实习任务：运用遥感软件进行图像校订，包含辐射校订和几何校订二、实习目标：1熟习ERDAS视窗操作过程熟习遥感数据几何校订过程运用ERDAS软件进行地形校订三、教课方式：依照实习指导书进行实验，并达成实习报告四、使用器械：ERDAS遥感图像办理软件，遥感数据任务1：ERDAS视窗的基本操作这个实验的目的是认识目前主流的遥感图象办理软件ERDAS的主要功能模块

6、：视窗功能介绍；文件菜单操作；适用菜单操作；显示菜单操作；矢量和删格菜单操作，掌握视窗操作模块的功能和操作技术，为遥感图像的几何校订等后续实习确立基础。它的主要步骤是翻开文件FileopenRasterLayerSelectLayerToAdd-设置参数-翻开图像。任务2：多项式几何纠正多项式纠正使用的文件是tmAtlanta.img和panAtlanta.img分别作为未纠正影像和模板影像。这个实验的主要步骤是翻开文件-选择Polynomial（多项式）作为纠正方法-收集地面控制点-计算变换模型-图像重采样-保留几何纠正模式。时期基本全部参数都是默认值，输出几何纠正后的影像保留对照。左：pa

7、nAtlanta.img右：tmAtlanta.img多项式纠正收集控制点设置参数R:3G:2B:1翻开文件pingjie.img经过多项式纠正获取任务3：地形校订地待形纠校订正影借像助tmAtlantaLambertian.img反射模型除去地形对几遥何感纠影正像后的影响像，因为与地面高程、太阳高度角、方向角有关的地形坡度、坡向受地形的影响，遥感图像会有部分畸变，能够借助DEM数据以及太阳高度角、方向角对遥感影像进行校订办理，除去部分地形影响。这个实验的步骤是选择Topographicanalysis|TopographicNomalize命令-翻开LambertianreflectionM

8、odel对话框-输入影像文件-输出DEM文件。实习思虑题：地形纠正后的影像原影像Eldoatm.img运eldodem用多项式.img方法进行图像几何校订时，控制点的散布应当知足什么条件？多项式的系数与所需选择地最小控制点的点数之间存在什么关系？(t+1)(t+2)/2在多项式纠正时，能够选择1次，2次以及3次多项式作为纠正模型，比较这三种纠正模型在所给的遥感数据的纠正成效，说说你对这三种纠正模型的理解，它们的不一样之处以及合用状况。请简述地形校订的原理。经过找寻控制点（GCP）去求系数，有几个未知数就起码要几对控制点，一次起码要三对，两次起码要六对，三次起码要十对。有经验公式GCPmin=（

9、t+1）(t+2)/2。多项式纠正模型:1）一次多项式Xw=a0+a1*Xb+a2*YbYw=b0+b1*Xb+b2*Yb2）二次多项式Xw=a0+a1*Xb+a2*Yb+a3*Xb2+a3*Yb2+a5*Xb*YbYw=b0+b1*Xb+b2*Yb+b3*Xb2+b3*Yb2+b5*Xb*Yb3）三次多项式Xw=a0+a1*Xb+a2*Yb+a3*Xb2+a3*Yb2+a5*Xb*Yb+a6*Xb3+a7*Yb3+a8*Xb2*Yb+a9*Xb*Yb2Yw=b0+b1*Xb+b2*Yb+b3*Xb2+b3*Yb2+b5*Xb*Yb+b6*Xb3+b7*Yb3+b8*Xb2*Yb+b9*Xb*

10、Yb2多项式的纠正精度与地面控制点的精度、散布、数目以及纠正的范围有关，地面控制点的精度越高、散布越均匀、数目越多，几何纠正的精度就越高。多项式纠正时，在控制点处拟合较好，可是其余点的偏差可能较大，均匀偏差小其实不可以保证图像各点的偏差都小。多项式阶数确实定取决于图像中的几何变形程度的认识。假如变形不复杂，1阶即可知足要求，并不是阶数越高，纠正精度越高。遥感图像解译实习指导三一、实习任务：运用遥感软件进行影像交融以及影像分类二、实习目标：1、认识几种常有的影像交融方式，并能够用erdas软件娴熟操作2、学会遥感影像的分类方法，用erdas操作，而且能够进行精度评定三、教课方式：依照实习指导书进

11、行实验，并达成实习报告四、使用器械：ERDAS遥感图像办理软件，遥感数据任务1：多源数据交融多源数据交融采纳IHS交融方法。IHS交融法是比较常用的一种交融方法，其基来源理是首先将空间分辨率较低的三个多光谱影像变换到IHS彩色空间，获取明度（I），色别（H）和饱和度（S）三个重量；而后将高空间分辨率影像进行对照度拉伸，达到与I重量拥有相同的均值和方差；再将办理后的高空间分辨率影像替代I重量，作IHS逆变换后就获取交融后的影像。它的主要步骤是：1.将图像tmAtlanta.img用panAtlanta.img配准，图像为:newTm.img左：panAtlanta.img中：tmAtlanta.

12、img右：2.画出newTm.img和panAtlanta.img两幅图像共有的地区，而后在FilesaveAOILayeras将所做的AOI地区保留获取3.利用AOI文件裁剪newTm.img和panAtlanta.img获取subTm.img和subPan.img4.经过RasterGeometricCorrection进行重采样输出文件subtm_res.img，设置PixelSizeX，PixelSizeY与subTm.img相同。利用subtm_res.img和subPan.img重复步骤2，3，4，输出文件名分别为：sub_subpan.img，sub_subtm_res.img。

13、获取进行RGBtoHIS：输入文件为sub_subtm_res.img,输出文件名为RGBtoIHS.img,波段选择R:3，G:2，B:17.直方图般配：利用文件sub_subpan.img和RGBtoIHS.img输出pan_histogrammatch.img8.将直方图般配后的pan_histogrammatch.img图像（1band）替代RGBtoIHS.img的I重量（第一波段）。输出文件名为stack.img。做变换HISRGB。输入文件名为stack.img，输出文件名为IHStoRGB.img10.10.其余交融方法：输入文件newTm.img和panAtlanta.img

14、分别作为高分辨影像和多光谱影像，交融方法选择了主成分变换（PrincipalComponent）双三次卷积(CubicConvolution)。获取以下影像文件。任务2：遥感图像分类（监察分类或许非监察分类）1非监察分类非监察分类运用ISODATA算法，依照像元的光谱特征进行统计分类。使用该方法时，原始图像的全部波段都参于分类运算，分类结果常常是各种像元数大概等比率。因为人为干涉较少，非监察分类过程的自动化程度较高。非监察分类一般要经过以下几个步骤：初始分类、专题鉴别、分类归并、色彩确立、分类后办理、色彩重定义、栅格矢量变换、统计剖析。1、输入文件pingjie.img（未分类图像）产生疏类图

15、像pingjie_isodata.img2、生成分类模板文件，确立聚类参数，需要确立初始聚类方法和分类数。设置ISODATA的一些参数分类、图像彩色属性、定义最大循环次数并设置循环收敛阈值。获取文件2.分类评论获取一个初步的分类结果此后，应用分类叠加检查分类精度。显示原图像与分类图像并选择所需要的翻开的多波段影像，选择RasterOptions功能。相同方法，在同一个视图窗口下选择翻开需要叠加的影像，把ClearDisplay前的勾去掉，保证叠加显示。翻开的viewer中，选择Raster-Attributes，翻开分类图像属性表并调整字段显示次序，调整字段的次序以及字段名称等，使Histog

16、am，Opacity，Color，Class_Names四个字段的显示次序挨次排在前，达成。接下来给各个类型赋相应的颜色。RarsterAttributeEditor内的属性表点击一个类型的Row字段进而选择该类型，选择一种颜色，标明类其余名称和相应颜色，选择一种适合的颜色(如水体为蓝色)。给一些相应的波段设置属性，选择适合的颜色，并标明类其余名称。分类图像属性表并调整字段显示次序调整字段的次序以及字段名称2.监察分类监察分类常用于对研究地区比较认识的状况。在监察分类过程中，第一选择能够辨别或许借助其余信息能够判定其种类的像元成立模板，而后鉴于该模板使计算机系统自动辨别拥有相同特征的像元。对分

17、类结果进行评论后再对模板进行改正，多次频频后成立一个比较正确的模板，并在此基础上最后进行分类。监察分类一般要经过以下几个步骤：成立模板(训练样本)分类特色统计、栅格矢量变换、评论模板、确立初步分类图、查验分类结果、分类后办理。（1）（2）定义与评论分类模板成立模板、保留分类模板、栅格矢量变换、评论模板（3）履行监察分类运转以后显示Contingency运转失败未能生成评论结果监察分类的设置需要确立相应的参数，并定义输出分类文件和定义分类距离文件。获取文件和（4）分类精度评估分类精度评估的主要步骤是1.Viewer中翻开分类前的原始图像，以便进行精度评估。2.启动精度评估对话框，选择Accura

18、cyAssessment菜单项3.翻开分类专题图像，将原始图像视窗与精度评估视窗相连结4.在精度评论对话框中设置随机点的色彩，产生随机评估点5.显示随机点及其类型，输入参照点的实质类型值6.设置分类评论报告输出环境及输出分类评论报告（5）分类后办理分类图像中有好多的孤立像元及小像元群，它们在分类图上表现为噪声，不可以知足分类要求。分类后办理能够除去一些噪声效应，达成类的连结。分类后办理有自动化办理和手工办理两种方法，自动化办理对分类结果中产生的一些面积极少的图斑进行办理，手工办理可以改正影像中显然且散布范围较大的错误分类，直接在原图长进行改正。重编码：在Interpreter模块里的GISAn

19、alysis菜单中选择Recode的命令，点击SetupRecode的对话框，能够对重复的类型进行归并。获取的重编码图像实习感想在此次遥感解译与制图实习中，学会了目视解译、地形校订、多项式纠正、图像交融、非监察分类、监察分类的实验操作，并对它们的实验原理有所认识，在此基础上，稳固了课本的有关的学习内容。在实验的过程中，经过对ENVI软件的学习，我深刻感觉到遥感技术在解决实质问题中饰演着愈来愈重要的角色，自己平常学习中碰到的一些疑点也一一获取解决，并经过与同学们的学习沟通，使我对ENVI软件有必定的掌握。也对目前遥感技术的应用和此后发展的新趋向有所认识，同时加强了学习的兴趣。在实验的过程中，也出

20、现了很多问题，比方监察分类时评论分类模板的报告未能实现、多源数据交融时需要对数据多重分类变换很复杂。经过对ENVI软件的学习，我深刻感觉到遥感技术在解决实质问题中饰演着愈来愈重要的角色，自己平常学习中碰到的一些疑点也一一获取解决，并经过与同学们的学习沟通，使我对ENVI软件有必定的掌握。ENVI的图像配准与几何校订工具同意你将图像定位到地理坐标上，并校订它们使其与基图像几何形状相般配。多项式可进行1次到n次纠正，当进行多项式纠正时ENVI要求所需的控制点数一定大于(n+1)2。实验中，对控制点的般配的找寻是一个特别认真的过程，培育了我的耐力和对知识慎重的态度。遥感技术是新盛行并快速发展起来的一门综合性探测技术。它是在航空拍照丈量的基础上，跟着空间技术、电子计算机技术等今世科技的快速发展，以及地学、生物学等学科发展的需要，发展形成的一门新兴技术学科。从以飞机为主要运载工具的航空遥感，发展到以人造地球卫星、宇宙飞船和航天飞机为运载工具的航天遥感，大大地扩展了人们的察看视线及观察领域，形成了对地球资源和环境进行探测和监测的立体观察系统，使地理学的研究和应用进入到一个新阶段。遥感，从广义上说是泛指从远处探测、感知物体或事物的技术。即不直接接触物体自己，从远处经过仪器探测和接收来自目标物体的信息，经过信息的传输及其