《3S技术与应用》遥感技术应用部分.docx
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《3S技术与应用》遥感技术应用部分
本科生实验报告
实验课程3S技术与应用（遥感技术与应用部分）
学院名称地球物理学院
专业名称地球物理学
学生姓名
学生学号
指导教师程先琼
实验地点5417
实验成绩
二〇-四年十一月二〇一四年十二月
填写说明
1、适用于本科生所有的实验报告（印制实验报告册除外）；
2、专业填写为专业全称，有专业方向的用小括号标明；
3、格式要求：
1用A4纸双面打印（封面双面打印）或在A4大小纸上用蓝黑色水笔书写。
2打印排版：
正文用宋体小四号，1.5倍行距，页边距采取默认形式（上下2.54cm，左右2.54cm，页眉1.5cm，页脚1.75cm）。
字符间距为默认值（缩放100%，间距：
标准）；页码用小五号字底端居中。
3具体要求：
题目（二号黑体居中）；
摘要（“摘要”二字用小二号黑体居中，隔行书写摘要的文字部分，小4号宋体）；
关键词（隔行顶格书写“关键词”三字，提炼3-5个关键词，用分号隔开，小4号黑体）；
正文部分采用三级标题；
第1章××（小二号黑体居中，段前0.5行）
1.1×××××小三号黑体×××××（段前、段后0.5行）
1.1.1小四号黑体（段前、段后0.5行）
参考文献（黑体小二号居中，段前0.5行），参考文献用五号宋体，参照《参考文献著录规则（GB/T7714－2005）》。
学生实验心得
。
学生（签名）：
2014年12月10日
指导
教师
评语
成绩评定：
指导教师（签名）：
年月日
实验二地物光谱曲线预处理及波峰与波谷的提取
一、地物光谱曲线预处理及波峰与波谷的提取原理
地物光谱曲线表现为无规则的高频振动．其原因一方面是仪器的灵敏性所致，另一方面是紫外和近红外的光谱易受外界干扰。
首先我们需要对光谱曲线进行降噪处理。
在本次实习中降噪处理采用了均值法，其数学表达式为R=（Ri-1+Ri+Ri+1）是用相邻三点的均值作为中间一点的反射率。
波峰与波谷的提取。
波峰值要大于两肩的数值，所以判断波峰的条件为Ri>Ri-1且Ri>Ri+1波谷值要大于两肩的数值，所以判断波峰的条件为Ri
二、程序源代码
#include
intnum;
doubleTH=0.0002;
voidfread（floatx,float*y,float*z）
{
FILE*p,*fp1;
inti,m=0,lev=15;
chark;
fp=fopen（"grass_dry+green_series.11930.asc","r"）;
fp1=fope（"原始折射率数据.txt",w+"）;
for（i=0;i++）
{
k=fgetc（fp）;
if（k==0x0a）
{
m++;
if（m==（lev-1））break;
}
}
for（i=0;;i++）
{
if（feof（fp））break;
fscanf（fp,"\t%f\t%f\t%f",&x[i],&y[i],&z[i]）;
printf（"%f\n",x[i]）;
}
num=i-1;
for（i=0;ifprintf（fp1,"%f\n",y[i]）;
printf（"读取完毕，有%d组数据!
\n",num）;
fclose（fp）;
fclose（fp1）;
}
voidrev5（float*a,float*b,intbegin,intover）
{
inti;
if（begin==0）
{
begin=2;
b[0]=a[0];
b[1]=a[1];
}
if（over==（num-1））
{
ov=num-3;
b[num-1]=a[num-1];
b[num-2]=a[num-2];
}
for（i=begin;i{
b[i]=（a[i-2]+a[i-1]+a[i]+a[i+1]+a[i+2]）/5;
}
}
voidrev3（float*a,float*b,intbegin,intover）
{
inti;
if（begin==0）
{
begin=1;
b[0]=a[0];
}
if（over==（num-1））
{
over=num-2;
b[num-1]=a[num-1];
}
for（i=begin;i{
b[i]=（a[i-1]+a[i]+a[i+1]）/3;
}
}
voidrev（float*a,float*b）
{
inti;
float
s1[1000],s2[1000],s3[1000],s4[1000],s5[1000],s6[1000],s7[1000],s8[1000];
rev5（a,s1,0,27）;
for（i=0;i<28;i++）
a[i]=s1[i];
rev5（a,s1,0,27）;
rev3（a,s2,28,207）;
rev5（a,s3,208,309）;
for（i=208;i<309;i++）
a[i]=s3[i];
rev5（a,s3,208,307）;
rev3（a,s4,310,331）;
rev5（a,s5,332,393）;
rev3（a,s6,394,405）;
rev5（a,s7,406,446）;
rev3（a,s8,447,num-1）;
for（i=0;i<28;i++）b[i]=s1[i];
for（;i<208;i++）b[i]=s2[i];
for（;i<310;i++）b[i]=s3[i];
for（;i<332;i++）b[i]=s4[i];
for（;i<394;i++）b[i]=s5[i];
for（;i<406;i++）b[i]=s6[i];
for（;i<447;i++）b[i]=s7[i];
for（;iprintf（"数据处理成功!
\n"）;
}
voidmain（）
{
inti;
FILE*fp1,*fp2;
floatr[1000],s[1000],t[1000];
floats0[1000];
floatwave[1000][2];
fp1=fopen（"折射率平滑结果.txt","w+"）;
fp2=fopen（"波峰波谷.TXT","w+"）;
fread（r,s,t）;
rev（s,s0）;
fprintf（fp1,"%s\t\t%s\n","波长","折射率"）;
for（i=0;i{
wave[i][0]=r[i];
wave[i][1]=s0[i];
fprintf（fp1,"%f\t%f\n",r[i],s0[i]）;
}
intj=0,k=0;
floatpx[100][2],py[100][2];
floatp1,p2;
for（i=1;i{
p1=wave[i][1]-wave[i-1][1];
p2=wave[i][1]-wave[i+1][1];
if（p1>TH&&p2>TH）
{
px[j][1]=wave[i][1];
px[j][0]=wave[i][0];
j++;
}
elseif（p1<（-TH）&&p2<（-TH））
{
py[k][1]=wave[i][1];
py[k][0]=wave[i][0];
k++;
}
}
fprintf（fp2,"%s\t\t%s\n","波长","折射率"）;
printf（"%s\t\t%s\n","波长","折射率"）;
printf（"波峰:
\n"）;
fprintf（fp2,"%s\n","波峰：
"）;
for（i=0;i{
printf（"%f\t%f\n",px[i][0],px[i][1]）;
fprintf（fp2,"%f\t%f\n",px[i][0],px[i][1]）;
}
printf（"波谷:
\n"）;
fprintf（fp2,"%s\n","波谷：
"）;
for（i=0;i{
printf（"%f\t%f\n",py[i][0],py[i][1]）;
fprintf（fp2,"%f\t%f\n",py[i][0],py[i][1]）;
}
fclose（fp1）;
fclose（fp2）;
}
三、结果图
波长折射率
波峰：
0.2686000.007299
1.6545000.309611
1.8350000.293239
2.0150000.225069
2.2050000.216040
2.6240000.139967
波谷：
0.2731000.006711
1.7800000.290702
1.9350000.185909
2.0950000.195762
2.5280000.129350
红线为原始折射率图像
绿线为降噪处理后折射率图像
四、本次实习体会
实验三航空像片的判读
一、航空像片判读原理
热红外像片记录了地物发射热红外线的强度。
夜间的热红外影像，不受太阳辐射的干扰，是地面物体热辐射的特征。
这种影像上的色调差异主要取决于地物的温度和发射本领。
由于各种地物热辐射能量不同，因而在影像上显示出不同的形状和图型特征，从而可从影像上识别各种不同的地物。
。
二、判读标志表
形状
色调
纹理
图型
阴影
其它
河流
条带
暗绿色
无
无
无
无
耕地
不规则
青色
沟渠网文
河流两侧
无
无
城市
不规则
暗青色
纵横交错
城市综合体
无
密集房屋，公路
灌木
不规则
红褐色
粗糙
无
边缘为青色
高丘地区
森林
不规则
红色
粗糙
无
无
山区
裸地
不规则
灰白色
粗糙
无
无
无
三、解译结果图
彩红外A解读结果
四、本次实习体会
通过本次的实习，学会了彩红外航空相片的的判读。
在航空相片判读的时候，要了解各种地物的解译标志，地物在彩红外相片上的颜色，以及地物之间在空间上的联系。
在判读之前，要了解相片的拍摄时间，因为时间季节不同，同一地物表现为不同的特征。
实验四热红外像片的判读
一、热红外像片判读原理
热红外像片记录的是地物发射热红外线的强度。
夜间，热红外影像不受太阳辐射干扰，是地面物体热辐射的特征。
色调的差异取决于物体的温度和发射本领。
深色调代表地物辐射能力弱，浅色调代表地物辐射能力强。
在热红外影像上，地物影像所构成物体热分布形状一般不是地物的真实形状。
热红外影像上的阴影是目标地物与背景之间辐射差异所造成的，可分为冷阴影和暖阴影两种，其中，冷阴影是阴影的温度较其背景低所致，而热阴影则是阴影的温度较其背景高产生的。
二、判读标志表
地物类型
解译标志
排污口
工业污水由于比周围环境温度较高，在热红外影像上表现为浅色调。
图中排污口呈现白色。
热扩散异常区
工业污水在江中扩散，使扩散区温度升高，在图形上表现为浅色调。
图中热扩散异常区呈现红色。
且通过热扩散异常可以判断江水流向。
船舶
江中船舶由于温度比水高，在图中表现为比水的色调浅。
燃烧区
由于燃烧区温度最高，在图像上表现为白色，色调最浅
燃烧过的高温区
燃烧过的高温区温度较高，但比燃烧区温度低，在图像上呈现红色。
森林
由于森林温度最低，在热红外图像上色调最深，呈现暗绿色。
裸岩
由于岩石比热小，所以升温快，在图像上表现为浅色。
洪积扇
由于水的比热大，夜间温度较高，在图像上表现为浅色调，可以很好地反应水的形态。
三、解译结果图
热红外11
热红外21
热红外32
四、本次实习体会
通过本次实习，学会了热红外相片的判读。
地物由于比热等各种物理性质的差异，是的地物的的温度高低不同。
温度高的地物由于辐射能力强，在图像上表现为浅色调。
温度低的地物由于辐射能力较弱，在图像上表现为深色调。
应担指出，在热红外影像上，由于热扩散，使得图像上地物的形状比正真的地物要大，在图像上产生热阴影，在判读时要特别注意。
实验五扫描像片的判读
一、扫描像片判读原理
波段序号
波段
光谱效应及应用
1
蓝色
对水体有透射能力，区分植被，土壤，人造地物。
2
绿色
对水体有一定透射能力，区分植被类型，人造地物。
3
红色
对水体有一定透射能力，叶绿素主要吸收波段，辨别土壤颜色。
4
近红外
研究水体分布，区分水陆界限，寻找浅层地下水。
5
短波红外
确定土壤含水量，区别云与雪。
6
热红外
岩石识别，地质探矿
7
短波红外
探测高温辐射源，监测森林火灾，火山活动。
遥感扫描图像可以采用直接判读标志和间接判读标志。
其主要判读标志包括以下内容和特征：
（１）色调：
黑白影像的色调是地物波谱特征的直接记录，彩色合成图像上的色彩是地物在几个波段上的波谱特性的综合反映。
（２）图型：
卫星图像的图型标志是地物形态特征和波谱特征的综合反映。
地物在影像上的图型结构，主要取决于地物的平面形态和高低起伏特征，当然也与地物的波谱特征所造成的基本色调有关。
判读方法
遥感扫描影像的判读，应遵循“先图外、后图内，先整体，后局部，勤对比，多分析”的原则。
二、判读标志表
地物类型
TM1
TM2
TM3
TM4
TM5
TM6
TM7
水体
较亮
较亮
亮
很暗
很暗
暗
很暗
泥沙
不易分辨
不易分辨
易分辨
可分辨
难分辨
难分辨
难分辨
植被
很暗
很暗
很暗
较亮
亮
较亮
亮
居民地
易分辨
易分辨
可分辨
可分辨
不易分辨
难分辨
不易分辨
三、解译结果图
TM图像解译结果
四、本次实习体会
通过本次实习，我知道了常用的遥感扫描图像有ＭＳＳ、ＴＭ和ＳＰＯＴ遥感影像。
ＭＳＳ图像具有４个波段，ＴＭ图像具有７个波段，ＳＰＯＴ图像具有５个波段。
学会了遥感扫描图像的判读。
在遥感扫描图像中，水体是一个非常重要的地物。
我们要知道水体在各个不同波段的反射特征。
在判读时，还要遵循“先图外、后图内，先整体，后局部，勤对比，多分析”的原则。
实验六地质地貌判读
一、地质地貌判读原理
在地质判读中，判读的直接判读标志基本同航空像片，经常使用的间接判读标志主要有：
水系格局、露头类型、地貌形态、植被分布、土壤标志、人类经济和文化活动特点以及其它综合标志等，其中最主要的是水系格局和地貌形态等。
遥感图像上的水系是最令人关注的图形特征之一。
由于水系常常能很好地反映地面岩性、构造等地质现象，因此它是地质判读中重要的间接判读标志。
水系分析通常从水系密度、水系均匀性、水系的对称性、水系的方向性、冲沟形态、水系图型（格局）等方面进行。
遥感图像判读时，地质和地貌的判读往往结合进行。
二、判读标志表
地物类型
判读标志
扇根
洪积扇扇根为堆积有粗大的砾石，影像特征表现为青灰色，为裸露岩石的图像特征。
扇中
沉积物既有砾石，又有砂及粘土。
洪积物这种分带现象是粗略的中部为粗大的物质组成，影像特征表现为青灰色，
扇缘
在洪积扇边缘，地形较缓，水动力更弱，沉积物主要为砂、粘土，并具有层理。
为农用地的分布区，在夏季图像上表现为农作物鲜亮的红色。
三、解译结果图
洪积扇1解译结果
四、本次实习体会
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