《遥感技术》实验指导书.docx

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《遥感技术》实验指导书

《遥感技术》实验指导书

（本书适用于地理信息系统专业）

郑州大学水利与环境学院

目录

实验一、ERDAS视窗的基本操作………………………………………………………4

实验二、波段组合与遥感数字图像的裁剪………………………………………………7

实验三、遥感图像的几何校正……………………………………………………………9

实验四：

遥感图像的增强处理………………………………………………………15

实验五：

遥感影像的镶嵌…………………………………………………………………19

实验六：

遥感图像分类---监督分类……………………………………………………21

实验七：

遥感图像分类---非监督分类…………………………………………………23

实验注意事项……………………………………………………………………………25

实习简介

本次实习内容，是在一周的时间内，完成对ERDAS软件主要功能的熟悉，并达到基本应用。

主要是利用郑州市Cebers2007年影像与spot2004年影像，完成1.利用Cebers进行波段组合与裁剪；2.以Cebers为基础影像，完成对spot的几何校正；3.以spot或Cebers为基础影像，完成对郑州市区的土地利用解译工作，包括：

监督分类与非监督分类。

并比较两种方法的优劣。

4.利用ERDAS自带影像，完成主要的影像增强工作。

试验指导参考书为党安荣《遥感图像处理方法》。

实验一、ERDAS视窗的基本操作

一、实验目的

初步了解目前主流的遥感图象处理软件ERDAS的主要功能模块，在此基础上，掌握视窗操作模块的功能和操作技能，为遥感图像的几何校正等后续实习奠定基础。

二、实验原理

ERDAS视窗操作主要针对二维窗口进行，二维窗口是显示栅格图像、矢量图形、注记文件等数据层的主要窗口。

视窗操作是ERDAS软件操作的基础,ERDAS所有模块都涉及到视窗操作。

本实验要求掌握视窗的基本功能，熟练掌握图像显示操作和矢量菜单操作，从而为深入理解和学习ERDAS软件打好基础。

三、实验仪器

微机，ERDAS正版软件。

四、实验步骤

1.视窗功能简介

二维视窗（图1-1）是显示栅格图像、矢量图形、注记文件、AOI等数据层的主要窗口。

通过实际操作，掌握视窗菜单的主要功能、视窗工具功能。

图1-1二维视窗

重点掌握ERDAS图表面板菜单条；ERDAS图表面板工具条；掌握视窗菜单功能和视窗工具功能等基本操作。

2、图像显示操作（DisplayanImage）

第一步：

启动程序（StartProgram）

视窗菜单条：

File→open→RasterLayer→SelectLayerToAdd对话框。

第二步：

确定文件（DetermineFile）

在SelectLayerToAdd对话框中有File和RasterOption两个选择项，其中File就是用于确定图像文件的，具体内容和操作实例如表。

表1-1图像文件确定参数

参数项

含义

实例

Lookin

确定文件目录

examples

Filename

确定文件名

xs_truecolor_sub.img

Fileoftype

确定文件类型

IMAGINEImage（*.img）

Recent

选择近期操作过的文件

------

Goto

改变文件路径

-------

第三步：

设置参数（Rasteroption）

图1-2参数设置

第四步：

打开图像（OpenRasterLayer）

3.实用菜单操作

了解光标查询功能；量测功能；数据叠加功能；文件信息操作；三维图像操作（29）（eldodem.imgeldoatm.img等。

4、显示菜单操作

掌握文件显示顺序；显示比例；显示变换操作等。

5、矢量菜单操作（50）

矢量菜单操作功能是ERDAS软件将遥感与地理信息系统相结合的一个体现。

主要介绍矢量操作的有关命令，这是本次实验的重点掌握内容。

指导学生掌握适量工具面板功能，在此基础上重点掌握矢量文件的生成与编辑。

矢量文件的生成与编辑：

第一步：

打开图像文件

第二步：

创建图形文件

第三步：

绘制图形要素

第四步：

保存矢量文件

在此基础上掌握：

改变矢量要素形状；调整矢量要素特征；编辑矢量属性数据等有关矢量操作。

图1-3图层显示顺序

6、对影像库中的影像进行辨识，确认传感器类型，并与各传感器的特点相对应。

主要包括：

TM，SAR，SPOT等，并查看他们的分辨率、波段划分等。

实验二、波段组合与遥感数字图像的裁剪

一、实验目的

了解如何将单波段黑白影像合成为彩色影像，在此基础上，裁剪感兴趣区域，为遥感图像的几何校正等后续实习奠定基础。

二、实验原理

在实际工作中，对遥感图像的处理和分析都是针对多波段图像中的感兴趣区域进行的，所以，我们需要将原始的单波段数据进行组合，一般是取三个波段进行组合（也可以更多），并在多波段图像上进行感兴趣区域的裁剪。

三、实验仪器

微机，ERDAS正版软件。

四、实验步骤

数据的输入－组合多波段数据

1.在ERDAS图标面板中单击main-imageInterpreter-Utilities-LayerStack，打开LayerSelectionandStacking对话框。

利用提供的2007cebersys影像。

2.在LayerSelectionandStacking窗口中，依次选择并加载（Add）单波段图像。

-输入单波段文件（InputFile:

*.img）:

Band-4.img-Add

-输入单波段文件（InputFile:

*.img）:

Band-3.img-Add

-输入单波段文件（InputFile:

*.img>:

Band-2.img-Add

......

-输出多波段文件（OutputFile:

*.img>:

2007cebers.img

-输出数据类型（OutputDataType）:

Unsigned8Bit

-波段组合选择（OutputOption）:

Union

-输出统计忽略零值i:

IgnoreZeroInstats

-ok（关闭对话框，执行波段组合）

多作几种波段的组合，察看不同的多波段组合之间的联系和差异。

郑州区域的裁剪

1.建立AOI。

打开多波段组合后的2007cebers影像，然后在菜单单击AOI/tools命令，打开AOI工具面板。

点击面板里的矩形框命令，按照自己选定的郑州市区域画框（区域大小最好参照spot影像划定）。

在菜单条单击file/save/AOIlayeras命令，打开saveAOIas对话框，确定文件名为：

cebersAOI。

保存。

2.利用AOI裁剪

点击dataprep图标，打开datapreparation菜单

→选择subsetimage→打开subsetimage对话框

在对话框中设置以下参数：

（1）输入文件名为2007cebers

（2）输出文件名为zhzh2007cebers

（3）单击AOI按钮确定裁剪范围

（4）打开chooseAOI对话框。

（5）在chooseAOI对话框中确定AOI的来源为file，调用你刚才保存的cebersAOI文件。

（6）输出数据类型为unsigned8bit。

（7）输出象元波段为1：

3（表示选择2.3.4.三个波段）

（8）单击ok执行裁剪。

这是利用AOI进行裁剪，还可以利用坐标进行裁剪，大家试一下。

找出用不同方法裁剪用途的不同。

实验三、遥感图像的几何校正

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、实验原理

校正遥感图像成像过程中所造成的各种几何畸变称为几何校正。

几何校正就是将图像数据投影到平面上，使其符合地图投影系统的过程。

而将地图投影系统赋予图像数据的过程，称为地理参考（Geo-referencing）。

由于所有地图投影系统都遵循一定的地图坐标系统，因此几何校正的过程包含了地理参考过程。

几何校正包括几何粗校正和几何精校正。

地面接收站在提供给用户资料前，已按常规处理方案与图像同时接收到的有关运行姿态、传感器性能指标、大气状态、太阳高度角对该幅图像几何畸变进行了几何粗校正。

利用地面控制点进行的几何校正称为几何精校正。

 一般地面站提供的遥感图像数据都经过几何粗校正，因此这里主要进行一种通用的精校正方法的实验。

该方法包括两个步骤：

第一步是构建一个模拟几何畸变的数学模型，以建立原始畸变图像空间与标准图像空间的某种对应关系，实现不同图像空间中像元位置的变换；第二步是利用这种对应关系把原始畸变图像空间中全部像素变换到标准图像空间中的对应位置上，完成标准图像空间中每一像元亮度值的计算。

三、实验仪器

微机，ERDAS正版软件，遥感影像。

四、实验步骤

注意：

在这里使用郑州市sopt和CBERS作为实验数据，在这个数据中，CBERS为参考影像，spot为待校正影像。

1、确定图像几何校正的途径

ERDAS图标面板工具条：

点击DataPrep图标，→ImageGeometricCorrection→打开SetGeo-CorrectionInputFile对话框（图2-1）。

ERDAS图标面板菜单条：

Main→DataPreparation→ImageGeometricCorrection→打开SetGeo-CorrectionInputFile对话框（图2-1）。

图2-1SetGeo-CorrectionInputFile对话框

在SetGeo-CorrectionInputFile对话框（图1）中，需要确定校正图像，有两种选择情况：

其一：

首先确定来自视窗（FromViewer），然后选择显示图像视窗。

其二：

首先确定来自文件（FromImageFile），然后选择输入图像。

2、确定图像几何校正的计算模型（GeometricCorrectionModel）

ERDAS提供的图像几何校正模型有7种，具体功能如下：

表2-1几何校正计算模型与功能

模型

功能

Affine

图像仿射变换（不做投影变换）

Polynomial

多项式变换（同时作投影变换）

Reproject

投影变换（转换调用多项式变换）

RubberSheeting

非线性变换、非均匀变换

Camera

航空影像正射校正

Landsat

Lantsat卫星图像正射校正

Spot

Spot卫星图像正射校正

3、图像校正的具体过程

第一步：

显示图像文件（DisplayImageFiles）

首先，在ERDAS图标面板中点击Viewer图表两次，打开两个视窗（Viewer1/Viewer2），并将两个视窗平铺放置，操作过程如下：

ERDAS图表面板菜单条：

Session→TitleViewers

然后，在Viewer1中打开需要校正的SPOT图像：

2004spot,img

在Viewer2中打开作为地理参考的校正过的图像：

zhzh2007cebers,img

第二步：

启动几何校正模块（GeometricCorrectionTool）

Viewer1菜单条：

Raster→GeometricCorrection

→打开SetGeometricModel对话框

（2）

→选择多项式几何校正模型：

Polynomial→OK

→同时打开GeoCorrectionTools对话框（3）和PolynomialModelProperties对话框（4）。

在PolynomialModelProperties对话框中，定义多项式模型参数以及投影参数：

→定义多项式次方（PolynomialOrder）:

2

→定义投影参数：

（PROJECTION）:

略

→Apply→Close

→打开GCPToolReferenseSetup对话框（5）

图2-2SetGeometricModel对话框

图2-3GeoCorrectionTools对话框

图2-4PolynomialProperties对话框

图2-5GCPToolReferenseSetup对话框

第三步：

启动控制点工具（StartGCPTools）

图2-6ViewerSelectionInstructions

首先，在GCPToolReferenseSetup对话框（图5）中选择采点模式：

→选择视窗采点模式：

ExistingViewer→OK

→打开ViewerSelectionInstructions指示器（图2-6）

→在显示作为地理参考图像zhzh2007cebers,img的Viewer2中点击左键

→打开referenceMapInformation提示框（图2-7）；→OK

→此时，整个屏幕将自动变化为如图7所示的状态，表明控制点工具被启动，进入控制点采点状态。

图2-7referenceMapInformation提示框

第四步：

采集地面控制点（GroundControlPoint）

GCP的具体采集过程：

在图像几何校正过程中，采集控制点是一项非常重要和繁重的工作，具体过程如下：

1、在GCP工具对话框中，点击SelectGCP图表，进入GCP选择状态；

2、在GCP数据表中，将输入GCP的颜色设置为比较明显的黄色。

3、在Viewer1中移动关联方框位置，寻找明显的地物特征点，作为输入GCP。

4、在GCP工具对话框中，点击CreateGCP图标，并在Viewer3中点击左键定点，GCP数据表将记录一个输入GCP，包括其编号、标识码、X坐标和Y坐标。

5、在GCP对话框中，点击SelectGCP图标，重新进入GCP选择状态。

6、在GCP数据表中，将参考GCP的颜色设置为比较明显的红色，

7、在Viewer2中，移动关联方框位置，寻找对应的地物特征点，作为参考GCP。

8、GCP工具对话框中，点击CreateGCP图标，并在Viewer4中点击左肩顶巅，系统将自动将参考点的坐标（X、Y）显示在GCP数据表中。

9、在GCP对话框中，点击SelectGCP图标，重新进入GCP选择状态，并将光标移回到Viewer1中，准备采集另一个输入控制点。

10、不断重复1-9，采集若干控制点GCP，直到满足所选定的几何模型为止，尔后，没采集一个InputGCP，系统就自动产生一个Ref.GCP，通过移动Ref.GCP可以优化校正模型。

第五步：

采集地面检查点（GroundCheckPoint）

以上采集的GCP的类型均为控制点，用于控制计算，建立转换模型及多项式方程。

下面所要采集的GCP类型是检查点。

在GCPTool工具条选择computererror按钮，计算检测点的误差显示在GCPerror的上方。

第六步：

计算转换模型（ComputeTransformation）

在控制点采集过程中，一般是设置为自动转换计算模型。

所以随着控制点采集过程的完成，转换模型就自动计算生成。

在Geo-CorrectionTools对话框中，点击DisplayModelProperties图表，可以查阅模型。

第七步：

图像重采样（ResampletheImage）

重采样过程就是依据未校正图像的像元值，计算生成一幅校正图像的过程。

原图像中所有删格数据层都要进行重采样。

图像重采样的过程：

首先，在Geo-CorrectionTools对话框中选择ImageResample图标。

然后，在ImageResample对话框中，定义重采样参数；

→输出图像文件明（OutputFile）:

rectify.img

→选择重采样方法（ResampleMethod）:

NearestNeighbor

→定义输出图像范围：

→定义输出像元的大小：

（x30y30）

→设置输出统计中忽略零值:

→定义重新计算输出缺省值：

第八步：

保存几何校正模式（SaverectificationModel）

在Geo-CorrectionTools对话框中点击Exit按钮，推出几何校正过程，按照系统提示，选择保存图像几何校正模式，并定义模式文件，以便下一次直接利用。

第九步：

检验校正结果（VerifyrectificationResult）

基本方法：

同时在两个视窗中打开两幅图像，一幅是矫正以后的图像，一幅是当时的参考图像，通过视窗地理连接功能，及查询光标功能进行目视定性检验。

实验四：

遥感图像的增强处理

一、实验目的

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。

二、实验原理

ERDASIMAGE图像解译模块主要包括了图像的空间增强、辐射增强、光谱增强、高光谱工具、傅立叶变换、地形分析以及其他实用功能。

主要包括卷积增强处理；锐化增强处理；滤波分析、直方图处理；主成分分析、色彩变换等。

空间增强技术是利用像元自身及其周围像元的灰度值进行运算，达到增强整个图像之目的。

卷积增强（Convolution）是空间增强的一种方法。

卷积增强（Convolution）时将整个像元分块进行平均处理，用于改变图像的空间频率特征。

卷积增强（Convolution）处理的关键是卷计算子----系数矩阵的选择。

该系数矩阵又称卷积核（Kernal）。

ERDASIMAGINE将常用的卷计算子放在一个名为default.klb的文件中，分为3*3，5*5、7*7三组，每组又包括“EdgeDetect/LowPass/Horizontal/Vertical/Summary”等七种不同的处理方式。

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。

主成分变换（PrincipalComponentAnalysis）是一种常用的数据压缩方法，它可以将具有相关性的多波段数据压缩到完全独立的较少的几个波段上，使图像数据更易于解译。

ERDASIMAGE提供的主成分变换功能最多等对256个波段的图象进行转换压缩。

色彩变换是将遥感图像从红（R）、绿（G）、兰（B）三种颜色组成的色彩空间转换到以亮度（I）、色度（H）、饱和度（S）作为定位参数的色彩空间，以便使图像的颜色与人眼看到得更接近。

其中，亮度表示整个图象的明亮程度，取值范围是0-1；色度代表像元的颜色，取值范围为0-360；饱和度代表颜色的纯度，取值范围是0-1。

三、实验仪器

微机，ERDAS正版软件，遥感影像。

四、实验步骤

本实验中所有影像均在erdas的安装目录下的Examples目录中。

1、卷积增强（Convolution）

具体执行过程如下：

ERDAS图标面板菜单条：

Main→ImageInterpreter→Spatialenhancement→convolution→convolution对话框。

选用输入文件为lainer.img影像。

图3-1Convolution对话框

几个重要参数的设置：

边缘处理方法：

（HandleEdgesby）：

Reflection

卷积归一化处理：

NormalizetheKernel

Kernel列表框卷计算子类型3乘3Edgedetect

2、自适应滤波

具体执行过程如下：

ERDAS图标面板菜单条：

Main→ImageInterpreter→Spatialenhancement→adaptivefilter→adaptivefilter对话框。

选用输入文件为lainer.img影像。

输出数据类型Floatsingle

3、分辨率融合

具体执行过程如下：

ERDAS图标面板菜单条：

Main→ImageInterpreter→Spatialenhancement→resolutionmerge→resolutionmerge对话框。

选用高光谱输入文件为spots.img影像，多光谱输入文件为dmtm.img。

几个重要参数的设置：

融合方法：

principlecomponent

波段选择为：

selectlayers1：

7

4、锐化增强处理

具体执行过程如下：

ERDAS图标面板菜单条：

Main→ImageInterpreter→Spatialenhancement→crisp→crisp对话框。

选用输入文件为zhzh2007cebers.img影像。

5、直方图均衡化（HistogramEqualization）

ERDAS图标面板菜单条：

Main→ImageInterpreter→radiometricenhancement→histogramequalization→histogramequalization对话框。

选用输入文件为lainer.img影像。

注意：

认真对比直方图均衡化前后的图像差别，仔细观察直方图均衡化的效果。

图3-2直方图均衡化

6、直方图匹配

ERDAS图标面板菜单条：

Main→ImageInterpreter→radiometricenhancement→histogrammatching→histogrammatching对话框。

选用输入文件为wasial_mss.img影像。

选中useallbandsformatch

7、主成分变换numberofcomponentsdesired3

ERDAS图标面板菜单条：

Main→ImageInterpreter→SpectralEnhancement→PrincipalComponents→PrincipalComponents对话框。

（图3-3）选用输入文件为lainer.img影像。

图3-3PrincipalComponent对话框

8、缨帽变换

ERDAS图标面板菜单条：

Main→ImageInterpreter→SpectralEnhancement→tasseledcap→tasseledcap对话框。

选用输入文件为lainer.img影像。

9、色彩变换（RGBtoIHS）

ERDAS图标面板菜单条：

Main→ImageInterpreter→SpectralEnhancement→rgbtoihs。

选用输入文件为lainer.img影像。

图3-4RGBtoHIS对话框

10、指数计算

ERDAS图标面板菜单条：

Main→ImageInterpreter→SpectralEnhancement→indices。

选用输入文件为tmatlanta.img影像。

选择传感器类型为landsatTM。

选择计算指数函数为NDVI。

数据类型floatsingle

11.最后，在以上操作的基础上，对zz2007cebers或2004spot进行图像增强的操作，看有什么改善。

并利用增强后的