遥感导论 实验指导书.docx
《遥感导论 实验指导书.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《遥感导论 实验指导书.docx(9页珍藏版)》请在冰豆网上搜索。
遥感导论实验指导书
《遥感导论》
实验1像片比例尺测定与焦距计算
一、目的:
通过实习进一步了解像片比例尺的意义。
在野外判读时能将实地距离换算为像片上的距离,或将像片上的距离换算为实地的相应距离,能够根据相片比例尺计算传感器的焦距或相机的焦距。
二、要求:
1.每个同学测定一幅像片或影像的比例尺。
2、野外动手设置相机或传感器的平台高度、拍摄参考目标,计算相片比例尺和焦距
三、步骤
1首先选择一平坦地区,选定参考目标,
2测量参考目标的各个参数(长、宽、对角线等)
3确定平台高度
4对相片中参考目标的测量与计算
实验2各种像片的手动校正与像点位移计算
一、目的:
通过实习了解像片手动校正的意义;通过实习学会像点位移的计算
二、要求:
1.掌握手动校正的操作。
2、掌握像点位移的计算步骤
三、步骤
(一)像点位移的计算步骤
1、首先确定参考线,包括垂直参考线和水平参考线;
2、确定图件中某个参考点的位置,计算实际位置与影像位置之间的位移矢量,分为横轴方向的位移量和纵轴方向的位移量;
3、根据位移量计算像点位置随距离中性点位置的距离的变化规律。
(二)手动校正
1、首先确定参考线,包括垂直参考线和水平参考线;
2、确定图件中某个参考点的位置,判断实际位置与影像位置之间的相互关系;
3、根据实际位置与影像位置之间的相互关系手动配准,使实际位置与影像位置重合。
实验3遥感图像处理(几何校正)
一、目的
1.了解图像几何校正的基本含义
2.掌握图像几何校正的方法和过程
二、要求
掌握图像几何校正的各种方法和过程
三、步骤
几何校正有恢复性校正和投影性校正,这里的几何校正实质上的含义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;而将地图坐标系统赋予图像数据的过程,称为地理参考(地理坐标配准)。
由于所有地图投影系统都遵从一定的地图坐标系统,所以几何校正过程包含了地理参考过程。
当然,我们还可以将遥感图像转换到另一图像坐标上去,即以另一图像数据作为参考系进行校正,便于这两幅图像的拼接或配准。
用ERDASIMAGINE系统中进行图像几何校正,通常的数据预处理途径:
ERDAS图标面板菜单条:
DataPreparation→ImagineGeometricCorrection→打开SetGeo-CorrectionInputfile对话框ERDAS图标面板菜单条:
点击DataPre图标→ImagineGeometricCorrection→打开SetGeo-CorrectionInputfile对话框在SetGeo-CorrectionInputfile对话框中,需要确定校正图像,有两种情况:
其一:
首先确定来自视窗(FromViewer)→然后选择显示图像视窗(SelectViewer)→打开SetGeometricModle对话框→选择几何校正计算模型(SelectGeometricModle)→OK→打开校正模型参数与投影参数设置对话框→定义校正模型参数与投影参数设置对话框→Apply→Close→打开GCPToolReferenceSetup对话框→确定采点模型,进行采点并校正……
其二:
首先确定来自文件(FromImagefile)→然后选择输入图像(InputImagefile)→打开SetGeometricModle对话框→选择几何校正计算模型(SelectGeometricModle)→OK→打开校正模型参数与投影参数设置对话框→定义校正模型参数与投影参数设置对话框→Apply→Close→打开GCPToolReferenceSetup对话框→确定采点模型,进行采点并校正……
(1)几何校正计算模型
ERDAS所提供的图像几何校正计算模型有7种:
Affine——图像仿射变换Polynomial——多项式变换
Reproject——投影变换RubberSheeting——非线形、非均匀变换
Camera——航空影像正射校正Landsat桳Landsat——卫星图像正射校正SPOT——POT卫星图像正射校正,其中多项式变换(Polynomial)在卫星图像校正过程中应用较多,在调用多项式模型时,需要确定多项式的次方数(Order),次方数与所需的最小控制点数是相关的,最少控制点数计算公式为(t+1)×(t+2)/2,式中t为次方数。
控制点的选择除了要满足点数要求,还要分布均匀,方差控制根据精度要求控制在一定范围内。
在实习中选次方数为2,选择控制点最好是标志明显的地方如河流交汇处,控制点数最好有10-20个左右,分布均匀。
(2)几何校正采点模型
ERDAS系统中提供9种控制点采集模型。
如果已经拥有需要校正图像区域的数字地图、或经过校正的图像、或注记图层的话,可应用第一种模式(视窗采点模式),直接以数字地图、或或经过校正的图像、或注记图层作为参考。
(这也适用于图像与图像之间通过视窗采点模式进行采集控制点)如果事先已经通过GPS测量、或摄影测量、或其他途径获得了控制点的坐标数据,并保存为ERDASIMAGINE的控制点文件格式或ASCII数据文件的话,就应用第二种类型(文件采点模式),直接在数据文件中读取控制点坐标。
如果前两种条件都不符合,只有硬拷贝的地图或坐标作为参考的话,只好采用第三种类型(地图采点模式),要么首先在地图上选点并量算坐标,然后通过键盘输入坐标数据;要么在地图上选点后,借助数字化仪来采集控制点坐标。
在实际工作中这三种采点模式都有可能遇到。
实验4遥感图像处理(图像增强)
一、目的
• 了解图象增强的含义
• 掌握图像增强最基本的处理方法
二、要求
掌握图像增强最基本的处理方法
三、步骤
在打开图象的窗口中的视窗菜单中选择“Raster”下拉菜单其中选择“contrast”选项,其次一级菜单中的选项包括——“histogramequalize(直方图均衡化)”、“标准差拉伸”、“亮度及对比度调整”、“图像对比度调整”、“对比度/亮度调整”、“分段对比度调整”、卷积增强处理、锐化增强处理、直方图均衡化、色彩变换等。
实验5遥感图像目视解译
一、目的
1.了解不同影像的目视解译的过程
2.掌握不同波段地物信息特征
3、掌握直接解译和间接解译方法
二、要求
1、掌握不同波段地物信息特征和提取方法
2、掌握直接解译和间接解译方法
三、步骤
目视解译是指专业人员通过直接观察或借助判读仪器在遥感图像上获取特定目标地物信息的过程。
通过实验掌握影像的目视解译的过程,不同波段地物信息特征,直接解译和间接解译方法综合等。
目视解译方法:
1.直接判读法:
使用的直接判读标志有色调、色彩、大小、形状、阴影、纹理、图案等。
2.对比分析法:
同类地物对比分析、空间对比分析、时相动态对比法。
3.信息复合法:
利用透明专题图或透明地形图与遥感图像复合。
4.综合推理法:
综合考虑遥感图像多种解译特征,结合生活常识,分析、推断某种目标地物的方法。
5.地理相关分析法:
根据地理环境中各种地理要素之间的相互依存,相互制约的关系,借助专业知识,分析推断某种地理要素性质、类型、状况与分布的方法。
遥感图像目视解译步骤
(1)目视解译准备工作阶段
明确解译任务与要求;
收集与分析有关资料;
选择合适波段与恰当时相的遥感影像。
(2)初步解译与判读区的野外考察
初步解译的主要任务是掌握解译区域特点,确立典型解译样区,建立目视解译标志,探索解译方法,为全面解译奠定基础。
野外考察:
填写各种地物的判读标志登记表,以作为建立地区性的判读标志的依据。
在此基础上,制定出影像判读的专题分类系统,建立遥感影像解译标志。
(3)室内详细判读
统筹规划、分区判读,
由表及里、循序渐进,
去伪存真、静心解译。
(4)野外验证与补判
野外验证包括:
检验专题解译中图斑的内容是否正确;检验解译标志.
疑难问题的补判:
对室内判读中遗留的疑难问题的再次解译。
(5)目视解译成果的转绘与制图
实验6遥感图像计算机解译
一、目的
1、理解计算机图像分类的基本原理以及监督分类的过程
2、理解监督分类与非监督分类的区别。
二、要求
1、理解计算机图像分类的基本原理以及监督分类的过程,达到能熟练地对遥感图像进行监督分类的目的。
2、进一步理解计算机图像分类的基本原理以及监督分类的过程,达到能熟练地对遥感图像进行监督分类的目的,同时深刻理解监督分类与非监督分类的区别。
三、步骤
非监督分类步骤:
第1步:
启动非监督分类
在ERDAS图标面板工具条中单击Classifier图标,打开Classification对话框,单击UnsupervisedClassification按钮,打开UnsupervisedClassification对话框
第2步:
进行非监督分类
在UnsupervisedClassification对话框中进行下列设置:
①确定输入文件(InputRasterFile)(要进行分类的文件);
②确定输出文件(OutputFile)(产生的分类文件),文件名定为ppprrr_YYYYMMDD_123457_unsupervised_15.img;
③选择生成分类模板文件OutputSignatureSet,确定模板文件名称,命名同上;
④确定聚类参数(ClusteringOptions),需要确定初始聚类方法与分类数:
⑤默认选择InitializefromStatistics(按照图像的统计值产生自由聚类);
⑥确定初始分类(Numberofclasses)为15(分为15类);
⑦单击InitializingOptions按钮,打开FileStatisticsOptions对话框,设置一些统计参数,一般采用默认值;
⑧单击ColorSchemeOptions按钮,打开OutputColorSchemeOptions对话框,设置分类图像彩色属性,此处单击ApproximateTrueColor,采用RGB对应453波段合成。
⑨其他参数采用默认值。
⑩单击OK按钮(关闭UnsupervisedClassification对话框,执行非监督分类)。
2定义分类模板
(1)步骤:
Main->ImageClassification->Classification->SignatureEditor,打开分类模板编辑器。
在Viewer窗口下的Raster下打开Tools图标,选择多边形AOI绘制。
(2)定义模板原则
①必须在分类之前就知道研究区域的森林类型、覆盖范围以及图像的叠和现象,以保证输出分类的连续性。
②当创建训练区时,对于每一个类别都有一些子类,每个子类选择的AOI区域应该不少于5个,并且每个AOI区域内象素的颜色类型一致,跳跃不能很大,即不出现杂色。
3执行监督分类
①依次选择:
Main->ImageClassification->Classification->SupervisedClassification,打开监督分类对话框。
②输入原始文件
③定义输出文件
④确定分类模板文件
⑤选择输出分类距离文件为DistanceFile
⑥定义分类距离文件
⑦选择非参数规则(Non-ParametricRule)为FeatureSpace
⑧选择叠加规则(OverlayRule)为ParametricRule
⑨选择未分类规则(UnclassifiedRule)为ParametricRule
⑩选择参数规则为MaximumLikelihood(即最大似然法)
取消选中Classifyzeros复选框
OK执行监督分类。
4后期检查修正
打开两个viewer窗口,进行链接(选择link工具)。
并可以选择aoi的显示功能检查子类选择的正确性。
反复验证、修改模板。
5重新分类
重复以上步骤,重新分类,达到最佳分类结果
实验7遥感应用
一、目的
1.了解遥感的综合应用
2.掌握针对不同的影像进行合理的处理与制图
二、要求
掌握针对不同的影像进行合理的处理与制图的方法与步骤
三、内容与步骤
不同影像的综合处理与制图。