遥感实验报告Word文档格式.docx
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创建图形文件
第三步:
绘制图形要素
第四步:
保存矢量文件
三、实验感受
在做实验时,一定要在笔记本上对老师讲解的实验流程做记录。
否则,当自己独立完成实验时会很吃力。
因为实验指导书上有的步骤看不懂,而且软件版本不同,各个图标的位置有所改变,无法完全按照指导书进行实验。
就本实验来说,这都是一些最基本的操作,但由于第一次接触这个软件,就连这些最基本的操作都做了很长时间才变得熟练了。
实验二、数据输入
一:
实验目的:
熟悉并熟练应用该软件的操作。
二:
实验内容:
1.单波段数据输入
2.多波段数据组合
三:
实验步骤:
1)单波段数据输入
1.点击工具图标Import,弹出一个对话框,对其设置参数如下:
Type:
GenericBinary
Media:
File
InputFile:
band3.dat
OutputFile:
根据自己起名字。
2.出现ImportGenericBinaryData对话框,设置参数如下:
DataFormat:
BSQ
#Rows:
1101
#Cols:
1474
点击OK,就完成了一个单波段的输入。
最后出现的图像是一个灰度图像。
2)ERDAS图标面板菜单条单击main菜单,点击image,打开layerselectionandstacking对话框或在ERDAS图标面板工具条单击interpreter图标,选择utilities\layerstack命令,打开layerselectionandstacking窗口。
1、用添加按钮添加一个单波段文件,如band3.img。
2、用同样的方式添加另一个单波段文件,如band2.img。
3、如要继续添加其它波段,重复上述步骤。
4、将datatype的output选项处设置为unsigned8bit。
5、outputoption处选择union(组合)单选按钮。
6、在outputfile写上自己的命名并选择将保存的磁盘。
7、单击ok按钮,就完成了波段的组合操作。
本实验主要目的是学会波段输入即不同波段的图层输入。
这里需要关注layer后面的数字就是图层数。
实验三图象基本操作
一、:
熟悉元件的一些基本操作,并采集图像,对所采集的图像进行拼接。
二、:
1、图像分幅裁剪:
方法一:
1)在屏幕的上部点击DataPrep→SubsetImage,勾选File设置参数:
InputFile:
lanier.img
OutputFile:
自己定义
Output:
Continuous
ULXULYLRXLRY可以自己设置(它们是指要裁剪矩形的左上角和右下角的坐标,)。
依实验指导书,我设置为ULX:
5.00LRX:
300.00
ULY:
5.00LRY:
Selectlayer:
可以自己定义,我设置为2:
5
选择IgnoreZeroinOutputStats.
点击OK.
2)然后打开两个Viewer,点击综合菜单Session→TileViewer,平铺两个视窗。
第一个Viewer中打开lanier.img,第二个Viewer中打开你所做的图像,对两幅图片进行观察。
方法二:
利用AOI裁剪图像。
1)绘制AOI区域。
2)保存所绘制AOI区域,File→Save,保存到你所想保存的磁盘。
3)点击DataPrep,选择第三个键,打开窗口后打开原文件和你所剪裁的文件,选择AOI,点击OK。
这是你所选的文件将会被剪裁下来,在viewr中显示。
2、图像拼接
1)启动功能:
DataPrep→MosaicImage,打开MosaicTools对话框
2)加载图像:
点击第一行工具图标图纸标识,打开AddImages对话框,
Imagefilename:
wasia1_mss.img
选择:
ComputeActiveArea
点击Add。
重复前面的设置加载wasia2_mss.img和wasia3_mss.img。
屏幕中将会出现三个白色的矩形的图片拼接在一起。
3)图像匹配设置
点击第一行方框工具图标,再点击第二行坐标三角工具图标,打开ColorCorretions对话框。
全部选择,点击OK。
再点击第一行两个方框重叠工具图标,再点击第二行fx工具图标,选择Average.点击Apply,然后关闭。
运行:
Proceess→RunMosaic
确定输出文件名:
自己定义
输出图像区域:
All
此时三个白色的矩形的区域将会附上彩色的图片,这就完成了图像的拼合。
三、实验感受
利用AOI剪裁图像更简单。
实验四、几何校正
一、实验目的:
通过实习操作,掌握遥感图像几何校正的基本方法和步骤,深刻理解遥感图像几何校正的意义。
二、实验内容:
ERDAS软件中图像预处理模块下的图像几何校正。
三、实验步骤:
1、显示图像文件
打开两个视窗,将两个窗口进行平铺。
在第一个视窗中打开:
tmAtlanta.img
在第二个视窗中打开:
panAtlanta.img
2、启动几何校正模块
1)在第一个窗口的菜单条:
Raster→GeometricCorrection
→打开SetGeometricModel对话框,选择Polynomial,点击OK.
→同时会打开GeometricCorrectionTools对话框和PolynomialModelProperties对话框。
在该对话框中,定义多项式模型参数及投影参数:
Parameters→PolynomialOrder:
2
Projection→MapUnits:
Meters
点击Apply→Close
2)此时将会出现一个窗口,有许多选项,选择第一个,即ExistingViewer→OK
→打开Viewer SelectionInstruction对话框
3、启动控制点工具
在Viewer#2图像上点击左键,打开ReferenceMapInformation提示框,
这是用于显示Viewer#2图像的投影信息。
点击OK。
整个屏幕将自动变化为:
两个主视窗、两个放大窗口、主视窗中两个关联方框、控制点工具对话框、几何校正工具框。
4、采集地面控制点。
1)在GCPTool对话框工具栏点击箭头图标,进入选择状态.
2)在GCPTool对话框中数据表中第一个Color列设置颜色,尽量选择容易区分的颜色,如:
红色。
3)在Viewer#1中寻找明显的地物特征点,左键点击关联方框移动到这个明显地物上.作为输入GCP.
4)点击方框后移动方框到确定的标志地物。
点击工具栏中的圆的工具,在标志地物上进行点的确定。
可以在Viewer#3中移动你确定的点。
5)在GCPTool对话框中数据表中第二个Color列设置颜色。
6)在Viewer#2中寻找你确定的地物特征点,左键点击关联方框移动到这个明显地物上.然后在Viewer#4中寻找与Viewer#3中的定点相同位置的点,点击左键定点。
7)重复上面操作,采集若干点。
5、采集地面检查点
1)数据表中选择一个空白行,即点击point#中的一格,选中这一空白行,这一行呈黄色。
2)在GCPTool对话框的菜单条中:
Edit→SetPointType→Check
3)在GCPTool对话框的菜单条中确定匹配参数:
Edit→PointMatching,打开GCPMatching对话框,定义参数:
1.CorrelationThreshold:
0.8
2.选中DiscardUnmatchedPoint→Close
4)计算检查点误差:
在GCPTool对话框中点击第四个图标(有钩的那个),误差会显示在GCPTool对话框的上方。
6、图像重采样
1)重采样过程就是依据未校正图像象元值计算生成一幅校正图像的过程,原图像中所有的栅格数据层都将进行重采样。
2)在GeometricCorrectionTools对话框中,点击倾斜的“田”的工具图标,
3)打开Resample对话框,定义参数如下:
自己定义
ResampleMethod:
NearestNeighbor
OutputCorners:
ULX,ULY,LRX,LRY
OutputCellSize:
X:
30,Y:
30
选择IgnoreZeroinStats.
Ok
8、检验校正结果
打开两个平铺图像视窗:
在第一个视窗中打开:
自己定义的那个输出文件;
在第二个视窗中打开:
panAtlanta.img
9、建立视窗地理连接关系
1)在Viewer#1中:
按住右键,出现快捷菜单,点击GeoLink/Unlink
2)在Viewer#2中:
点击左键,建立与Viewer#1的连接
10.打开Viewer#1中的查询光标,观测其在两屏幕中的位置及匹配程度,并注意光标查询对话框中数据的变化。
四、实验感受
1.在设置颜色时尽量选择较鲜艳的颜色,这样有利于在图像上确定点。
2.在窗口1选定点后,在窗口2上确定点时一点要尽量的符合。
3.所选的点一定要具有代表性,并尽量分散,不要过于集中。
实验五遥感图像的增强处理
通过上机操作,了解空间增强、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。
卷积增强处理;
锐化增强处理;
直方图均衡化;
色彩变换。
1.卷积增强
点击屏幕上方的按钮Interpreter→SpaticalEnhancement→Convolution,打开Convolution对话框,打开你所需要处理的图片,选择5×
5,选择ignorezeroinstats,点击Reflection,点击OK。
出图如下:
2.非定向边缘增强
应用另个比较通用的滤波器(SobelPrewitt),首先通过两个正交卷积算子分别对图像进行边缘检测,然后将两个正交结果进行平均化处理。
点击Interpreter→SpaticalEnhancement→Non-directionalEdge,在对话框中选择你所要出来的图像,并命名你所保存的图片。
选择map,选择ignorezeroinstats,点击OK。
3.直方图均衡化
直方图均衡化实质上是对图像进行非线性拉伸,重新分配图像像元值,是一定灰度范围内的像元数量大致相同。
这样,原来直方图中间的峰顶部分对比度得到增强,而两侧的谷底部分对比度降低,输出图像的直方图是一较平的分段直方图。
点击Interpreter→Radiometri