遥感期末 综合性实验报告云南临沧地区 影像图来自国际科学数据服务平台的 landset7 卫星影像.docx

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遥感期末综合性实验报告云南临沧地区影像图来自国际科学数据服务平台的landset7卫星影像

 

本科学生综合性实验报告

 

姓名王文蕴 学号

专业城规班级11城规

实验课程名称遥感原理与应用

实验名称综合性实验报告

指导教师及职称付磊()

开课学期2012至2013学年_下学期

 

云南师范大学旅游与地理科学学院编印

 

一、实验准备

实验名称:

综合性实验报告

实验时间:

2013年6月23日

实验类型:

□验证实验□综合实验□设计实验

1、实验目的和要求:

一,数据输出输入二进制图像数据输入(ImportGenericBinaryData)

1、输入单波段数据

2、组合多波段数据

二,数据预处理

1、三维地形表面(3DSurfacing)

2、图像分幅裁剪(SubsetImage)

3、图像几何校正(GeometricCorrection)

4、图像拼接处理(MosaicImage)

5、图像投影变换(ReprojectImages)

三,图像解译

1、空间增强处理(SpatialEnhancement)

2、辐射增强处理(RadiometricEnhancement)

3、光谱增强处理(SpectralEnhancement)

4、高光谱工具(HyperSpectralTools)

四,监督分类

2、实验材料及相关设备:

实验设备:

计算机,ERDAS软件

实验材料:

ERDAS中文教程,遥感实验课本,遥感数据材料,u盘

 

2、实验方法步骤及注意事项:

实验步骤:

一、

(1)到国家科学数据服务平台下载昆明地区的图像数据,行号:

131列号:

44临沧地区.

(2)把下载好的图像数据用REDAS软件转换成IMG格式。

(3)用合成好的图像进行数据的输入输出的操作:

单波段图像的输入输出、组合多波段数据、输出JPG图像数据。

二、

对合成好的图像进行图像的图像投影变换:

启动投影变换、投影变换操作

三、。

把裁剪好的部分的图像进行辐射的增强处理:

亮度反转处理、降噪处理、去条带处理等。

四、

把图像进行图像的分类处理操作:

监督分类、分类后处理。

实验注意事项:

(1)实验数据源要通过正规的渠道获取,并且要确保数据的精准。

(2)实验过程中注意每一个细节,在图像的处理上做到尽量的精美。

 

二、实验内容、步骤和结果

(要求:

详细写清楚本次实验的完成的主要内容、具体实施步骤和实验结果。

纸张不够可以自行添加。

(一)、主要内容

1、单波段组合成多波段。

2、图像投影变换:

启动投影变换、投影变换操作。

3、辐射的增强处理:

亮度反转处理、降噪处理、去条带处理等

4、图像分类:

监督分类、分类后处理。

(二)、具体实施步骤

第三章:

1.单波段合成多波段:

第一步在ERDASIMAGINE中要先打开“相应的对话框(“ImageIterpreter”→“Utilities”→“LayerStack”→LayerSelectionandStacking对话框

第二步在LayerSelectionandStacking对话框中,依次选择并加载(Add)单波段图象

第三步将选择的多个波段图象组合成一幅多波段图象

合成的4、3、2波段假彩色图像如下:

第四章:

1.图像投影变换:

启动投影变换、投影变换操作。

(1)ERDAS图标面板菜单条:

Main→datapreparation→reprojectimages→reprejectimage对话框(如下图):

投影变换操作成果图:

第五章:

1.辐射的增强处理:

亮度反转处理、降噪处理、去条带处理等。

(1)、亮度反转处理

ERDAS图标面板菜单条:

Main→Imageinterpreter→RadiometricEnhancement→BrightnessInversion→BrightnessInversion对话框(如图示)

完成效果图

(2)、降噪处理

ERDAS图标面板菜单条:

Main→Imageinterpreter→RadiometricEnhancement→NoiseReduction对话框(如图示)

完成效果图

(3)、出条带处理

ERDAS图标面板菜单条:

Main→Imageinterpreter→RadiometricEnhancement→DestripeTMDate→DestripeTM对话框(如图示)

完成效果图

第六章:

图像分类:

监督分类、分类后处理,非监督分类。

(1)非监督分类

按classifer-unspervisedclassification合成非监督分类图,之后,在同一个窗口打开,进行图层叠加,把单波段图层放在上,并且打开它的属性表给每个class赋值使其颜色也发生相应变化,最终生成一个新的图层。

图如下所示:

合成效果图

把所有class的属性值该完后,按interpreter-GISAnalysis-recode进行属性值的归类,给同名地物赋相同的属性值,最终图如下所示:

(4)打开classify—accuracyassessent,点击file打开之前生成的图,建立表和选择样区的联系,在editor中点击create...出现一个窗口把上面的值该为30出现30个class,之后,在view中点击showall,打开的图中会显示出选择的样区。

流程图如下所示:

非监督分类的现象和结果:

打开report—reportaccuracy,出现下面的精度评价表:

保存之前生成的非监督分类图,打开Arcmap添加刚刚保存的图。

打开view_layout在insert中添加图例,并输出。

图如下所示:

参考文献:

(1)、《遥感原理与应用》,沙晋明主编,科学出版社出版;

(2)、《遥感实验》指导书。

(3)、ERDAS+IMAGE遥感图像处理教程

三、实验小结

1、实验中出现过的问题(或错误)、原因分析

图像拼接处理将若干相邻图像合并成一幅图像,输入图像必须经过几何校正处理,在操作过程中,图片影像处理的不够精美,甚至会把图片串联起来。

这是由于对教程理解不够,操作细节马虎导致的。

1、保证实验成功的关键问题

(1)在进行实验之前认真阅读教材,掌握基础原理,在不懂的地方及时与老师同学交流。

(2)实验过程中要注意每一个细节,遇到模糊的操作步骤,应该认真核对,尽量减少错误。

(3)熟悉每一个步骤的基础原理,有顺序逻辑的进行实验。

(4)要有足够的耐心,对于出错的步骤细节要重复练习,熟练操作,同时也要认真检查每一个步骤。

2、本实验改进措施:

由于对ERDAS的理解不够,对实验流程不熟练是本实验最大的障碍,在每个步骤之间容易出现细节上的差错,导致下一步进行的比较费时,降低了实验效率。

2、对实验自我评价:

通过对该课程的学习,我对ERDAS教程有了一定的理解和掌握。

在做实验之前缺乏实际操作能力,通过实验,对软件掌握程度有了很大的提高,做实验过程中遇到的不仅是知识上的问题,有时候会觉得厌烦,但是坚持完成实验对我来说意义非常重大,让我收获很大。

指导教师评语及得分:

 

得分:

签名:

年月日

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