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比值融合
IHS变换通过将图像由常用的RGB彩色空间变换至HIS空间，从而可以将图像的亮度、色调和
饱和度分离开来。
通过小波变换，可以将图像分解成一系列具有不同空间分辨率和频率特征的子空间，从而使原始图像的特征能够得以充分的体现。
主成分变换融合是建立在图像统计特征基础上的多维线性变换，具有方差信息浓缩、数据量压缩的作用，可以更准确的提示多波段数据结构部的遥感信息，常常是以高分辨率数据替代多波段数据变换以后的第一主成分来达到融合的目的。
乘积变换融合应用最基本的乘积组合算法直接对两种空间分辨率的遥感数据进行合成，Crippen
研究表明：
将一定亮度的图像进行变换处理时，只有乘法变换可以使其色彩保持不变。
比值变换融合是将输入遥感数据的3个波段按照公式Bi_new=[Bi_m/（Br_m+Bg_m+Bb_m）]*B_h
进行计算，获得融合以后各波段的数据。
四、试验思考：
如何根据不同的目的，选择融合方式？
如何改进融合方法？
由于IHS融合具有只能用三个波段的多光谱图像与全色图像进行融合的缺陷，且多光谱图像的
I分量与全色图像之间存在较大的差异时，会导致融合图像光谱失真严重。
因此，在大量研究的基础上，提出了一种改进HIS图像融合方法，他通过采用一定的算法对全色图像进行亮度纠正，并以
纠正后的全色图像替代多光谱的I分量，执行IHS逆变换，能够有效地减少图像的光谱失真。
基于小波变换的图像融合的基本思想是：
对待融合图像分别进行二维小波分解；然后在小波变换域通过比较各图像分解后的信息，运用不同的融合规则，在不同尺度上实现图像融合，提取出重要的小波系数；最后通过小波逆变换，将提取出的小波系数进行重构，便可以得到融合之后的图像。
主成分变换融合具体过程是首选对输入的多波段遥感数据进行主成分变换，然后以高空间分辨遥感数据替代变换后的第一主成分，然后再进行主成分变换，生成具有高空间分辨率的多波段融合图像。
该方法的最大优点是可以应用任意数目的波段，它对N个波段的低分辨率图像进行主成份分
析（PCA:
PrincipalComponentAnalysis），将单波段的高分辨率图像经过灰度拉伸，使其灰度
的均值和方差和PCA变换第1分量图像一致；然后以拉伸过的高分辨图像代替第1分量图像，经
过PCA逆变换还原到原始空间，融合后的图像包括两幅原始图像的高空间分辨率和多光谱信息特
征。
融合图像上目标的细部特征更加清晰，光谱信息更加丰富，其理论基础是图像统计特征。
乘积化融合是采用Bi_new=Bi_m*B_h直接对两种空间分辨率的遥感数据进行合成，将一定的图像进行变换处理时，只有乘法变换可以使其色彩保持不变。
该融合算法是在原始图像上进行操作，结
果将增强某些信息的表现，在很多城市和郊区环境研究城市规划，基础设施建设中，用户经常希
望道路、农场等特征能够被识别出来，应用该方法将使上述特征得到增强，该方法简单，占用的
机器资源少，但结果图像不保留输入的多光谱图像的辐射（反射）信息。
比值变换融合是将输入的遥感数据按照公式计算，获得融合以后各波段的数据。
这种方法融合结果色调非常良好，几乎完整地保持了原始影像的色调信息。
而且它可以增加图像直方图高低部分的比率，提供城市中阴影、水体和高反射地物的对比，因此它可以产生一幅更高程度反映图像直方图高低部分对比的RGB图像。
但是这种方法对多光谱图像的辐射信息有一定程度的改变。
经融合后，
明显感觉分辨率得到大大的提高，地物更为突出。
实验四遥感数字图像预处理
、实验要求
（1）了解遥感影像几何畸变的原因并掌握几何校正的原理和方法。
（2）掌握遥感影像镶嵌的方法。
（3）能够根据不同要求完成遥感影像不同形式的裁剪。
二、实验原理
影像的预处理是遥感应用的第一步，也是非常重要的一步，目前的技术也非常成熟，预处理的
流程和重点在不同的应用领域也有差异。
一般情况下，遥感数据预处理主要涉及影像的几何校正（地
理定位、几何精校正、影像配准、正射校正等）、影像镶嵌、影像裁剪等容。
这些工作是对遥感影进
行后期处理和应用的前提。
三、实验结果及分析：
1、附裁剪前后对比图，分析裁剪各种方式的不同作用
规则裁剪指的是裁剪的边界围是一个规则的矩形，只需要确定裁剪围左上角和右下角两点的X、
Y坐标就可以得到影像裁剪的区域位置，裁剪过程比较简单。
不规则裁剪是指裁剪区域的边界围是任意多边形，无法通过左上角和右下角的坐标来确定裁剪位置，而必须事先绘制一个完整的闭合多边形，可以是一个AOI多边形，也可以是其他ERDAS支持的矢量格式的多边形区域，针对不同的情况采用不同的裁剪过程。
2、附几何校正比较图，并以定性语言说明几何校正后影像的变化及产生变化的原因
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校正后的图像相对于校正前的图像发生了倾斜，河流及道路走势等图像信息发生了变化，像元的坐标也发生了变化，而且变化后的地物特征更加接近参考图像的地物特征。
由于遥感平台位置和运动状态的变化、地形的起伏、大气的折射以及地球表面曲率的影响导致遥感影像在几何位置上发生变化，而几何校正减小了这些因素的影响，因此校正后影像相对于校正前发生了变化。
几何校正的基本原理是回避成像的空间几何过程，直接利用地面控制点数据对遥感影像的几何畸变本身进行数学模拟，并且认为遥感影像的总体畸变可以看做是挤压、扭曲、缩放、偏移以及更高层次的基本变形综合作用的结果。
因此，校正前后图像相应点的坐标关系可以用一个适当的数学模型来表示。
3、附镶嵌后图。
镶嵌分类的目的是什么？
有哪些方法可以进行镶嵌时的影像匹配工作?
遥感影像的镶嵌可以将若干相邻的不同影像文件无缝的拼接成一幅完整的覆盖整个研究区的影像。
通过镶嵌可以获得覆盖围更大的影像，而且用于镶嵌的影像可以是多源的、不同时相和不同空间分辨率的。
ERDAS提供了5中不同的叠置处理方式，分别是：
Overlay（覆盖）、Average（叠置部分取两幅影像的均值）、Minimum（叠置部分取两幅影像的最小值）、Maximum（叠置部分取两幅影像的最大值）-
Feather（对叠置部分进行羽化处理）。
四、试验思考：
1、多波段合成的效果比较。
列出你采取了哪些组合，效果差异如何？
波段1为蓝波段，波段2为绿波段，波段3为红波段段，波段4为近红外波段，波段5为中红外波段。
321波段组合为真彩色合成，即3、2、1波段分别赋予红、绿、蓝色，则获得自然彩色合成
图像，图像的色彩与原地区或景物的实际色彩一致，适合于非遥感应用专业人员使用。
432波段组合为标准假彩色合成，即4、3、2波段分别赋予红、绿、蓝色，获得图像植被成
红色，由于突出表现了植被的特征，应用十分的广泛，而被称为标准假彩色。
4、5、3波段分别赋红、绿、蓝色合成的图像，色彩反差明显，层次丰富，而且各类地物的色彩显示规律与常规合成片相似，符合过去常规片的目视判读习惯。
5、4、3波段分别赋予红、绿、蓝色，则获得近似自然彩色合成图像，适合于非遥感应用专业人员使用。
2、几何校正时如何进行控制点的选择？
如何减少误差？
控制点要以不易变化地理标志物为主，如道路交叉口、山林裸岩、大型地标性建筑物等容易判别且位置固定的地方，对于水体、农田、村庄等这些容易变化的地理标志最好不要选取。
在选取控制点的过程中要注意随时保存已经选取的控制点，以免在计算机或者软件出现意外情况时已经做好的大量工作不能及时保存。
控制点的选取要注意分布均匀，且一开始四个控制点最好分布在一幅影像的四角。
实验五遥感图像的目视解译
一、实验要求
（1）遥感图像目标地物的识别特征。
（2）了解目视解译的方法。
（3）熟悉目视解译的主要过程。
二、实验原理
目视解译是遥感图像解译的基础，又称目视判读，或目视解译，是遥感图像的逆过程。
它指专
业人员通过直接观察或借助辅助判读仪器在遥感图像上获取特定目标地物信息的过程。
目视解译是信息社会中的地学研究和遥感应用的一项基本技能。
通过影像解译可以适时、准确地获取资源与环境信息，如重大灾害信息等，为社会经济发展提供定性、定量与定位的信息服务。
三、试验思考：
1.列举不同地物在各种不同传感器的影像中，目视效果的差异。
MSS影像为多光谱扫描仪获取的影像，多光谱扫描仪具有4个波段，获取的扫描影像按顺序被
命名为4,5,6,7波段，两个波段为可见光波段，两个波段为近红外波段。
MSS影像上每个像元可以
具有0~63级亮度值，由于人眼只能分辨出十几种灰度，这些亮度值又按照一定的区间归并为14级
灰度，当采用电子束扫描胶片使他曝光时产生的遥感影像中时，每个像元的亮度值被转换为对应的灰阶，同时每幅遥感影像下部曝光产生一个灰阶尺，编译者可以利用灰度尺来衡量象元的灰阶。
TM影像为专题绘制仪获取的图像，比起MSS图像应用围更广，在波段宽度设计上更具有针对性，
对植被和土壤含水量等检测效果更好。
SPOT图像具有两个突出特点，具有高的地面分辨率，全色图像地面分辨率为10m,多光谱波段
地面分辨率为20m另一个特点是可以同时利用两个线性阵列探测器分别从不同角度对目标地物观测，获取同一地区的立体图像。
SPOT卫星的主要任务是检测自然资源分布，特别是监测农业，林业
和矿产资源，观测值被生长状态与农田含水量等项，对农作物进行估产，了解城市建设与城市土地利用状况等。
2.列出主要的解译标志。
色调：
全色遥感影像中从白到黑的密度叫做色调，如图片地物中含水量的不同会产生不同的色调，含水量多的地物在黑白影像中显示发黑，含水量少的地物则显示发白。
形状：
不同的地物类型在遥感图像上呈现的外部轮廓是不同的。
如公路、河流等在遥感图像上均有特殊形状。
位置：
目标地物所分布的地点和所处的环境决定了他的位置，而且总是与环境存在着一定的空
间联系，并在一定程度上受地理环境的制约，作为目标地物的基本特征而成为判读地物的重要标志。
大小：
目标地物在遥感图像上的形状、面积与体积的度量。
纹理：
能够反映目标地物表面的质感。
一般农田呈条带状纹理，林地呈现簇状纹理特征。
阴影：
由于受太阳光照的角度、照射方向和地物起伏的形状影响，图像上光束被第五遮挡产生地物的影子可以了解其建筑的结构。
图案：
目标地物有顾虑的排列而成的图像结构。
实验六遥感图像分类
、实验要求
（1）理解遥感图像非监督分类和监督分类的原理。
（2）能够熟练应用ERDAS寸遥感影像数据进行非监督分类和监督分类。
（3）掌握监督分类模板评价和结果评价的原理与方法。
（4）掌握分类后处理的集中常用方法与流程。
二、实验原理
影像分类就是基于影像象元的数据文件值，将象元归并成有限几种类型、等级或数据集的过程。
常规的遥感影像分类方法有两种：
非监督分类与监督分类法。
三、实验结果讨论：
1、附分类模板图。
选择分类模板时有哪些注意事项？
在原始图像和特征空间中选择模板有什么不同？
在选择分类模板时要注意以下几点：
分类模板所包含的样本在种类上要与待分区域的类别一致：
准确性；样本应在各类地物面积较大的中心选取，而不应在地物混交地区和类别的边缘选取，以保证特征具有典型性，从而能进行准确的分类：
代表性；样本数目应能提供各类足够的信息和克服各种偶然因素的影响：
统计性。
另外所选择的样本应满足下列要求：
样本像元应具有代表性，避免集中局部；对N个波段进行分类，样本量不少于10n个像元，到达100n个像元更好。
具有良好的统计
性。
AOI工具产生
在原图像上应用AOI区域产生分类模板是参数型模板，而在特征空间图像上应用分类模板则属于非参数型模板。
2、附非监督分类图。
监督分类与非监督分类的原理与上机操作时的区别？
你更喜欢哪种分类方法,为什么？
非监督分类运用ISODATA算法，完全按照象元的光谱特性进行统计分类，常常用于对分类区别没有什么了解的情况。
使用该方法，原始图像的所有波段都参与分类运算，分类结果往往是各类象元数大体等比例。
由于人为干预较少，非监督分类的自动化程度比较高。
ERDASMAAGINE使用ISODATA算法，来进行非监督分类，聚类过程始于任意聚类平均值或一个已有分类模板的平均值：
聚类每重复一次，聚类的平均值就更新一次，新聚类的均值再用于下次聚类循环。
ISODATA实用程序不断重
复，直到最大的循环次数达到设定阀值或者两次聚类结果相比有达到要求百分比的象元类别已经不再发生变化。
监督分类法又称训练场地法，是以建立统计识别函数为理论基础，依据典型样本的训练方法进行分类的技术。
监督分类首先需要从研究区域选取有代表性的训练场地作为样本。
根据已知训练区提供的样本，通过选择特征参数，建立判别函数，据此对样本象元进行分类，列举样本类别的特征来识别样本象元的归属类别。
常用的监督分类方法有最大似然法、最小距离分类法、马氏距离
四、实验结果讨论：
1、附监督分类图。
监督分类的难点在哪里？
与目视解译工作有什么联系？
分类时的误差主要出在哪些方面？
监督分类基于先验知识，根据训练场地提供的样本选择特征参数，建立判别函数，对待分类点进行分类。
训练场地的选择是监督分类的关键，在监督分类中训练样本的不同，分类结果会出现极大地差异，因此应选取有代表性的样本，用于监督分类的训练样本应是光谱特征比较均匀的地区，在图像中根据均已的颜色估计只有一类地物，且一类的训练样本可以选取一块以。
此外，训练样本的数目至少能满足建立分类用判别函数的要求，对于光谱特征变化比较大的地物，训练样本要足够多，以反映其变化围。
监督分类要求在分类之前要对遥感图像上某些抽样区中影像地物的类别属性已有了先验的知识，这些先验知识通常是通过实地的抽样调查，配合人工目视判读技术来获得的。
分类误差主要是由于主观性以及图像中间类别的光谱差异，使得训练样本没有很好的代表性；分类模板的选择极为重要，若分来模板选择不够精确，则容易造成较大的误差。
2、假如直接利用非监督分类效果不好时，你认为非监督分类的作用还有哪些？
直接利用非监督分类效果不好时，可以用监督分类与非监督分类相结合的方法来对影像进行分来：
首先用监督分类方法将遥感图像概略地划分为几个大类，再利用非监督分类方法对第一步已分出的各个大类进行细分，直到满足要求为止。
监督分类与非监督分类结合大方法弥补了单一分类方法对影像进行分类的不足，为影像分类开辟了广阔的前景。
实验七三维景观制图
、实验要求
（1）理解利用遥感影像进行三维景观构建的原理。
（2）掌握基于遥感影像数据的三维构建方法，理解场景属性调整参数的作用。
二、实验原理
高分辨率遥感影像具有高分辨率、高清晰度、信息量丰富及数据及时性强等优点，是建立三维景观的良好数据源，在三维景观构建技术体系中占有重要地位。
三、实验结果讨论：
附三维图。
利用遥感影像制作的三维图，与普通的动画三维有什么差异？
与3DMAX这些软件制作产
品的差异？
三维景观制图的原理与航空摄影完全相同，不同的是航空摄影一般接近于正直摄影，而景观图
则是特大倾角“摄影”。
三维动画软件在计算机中首先建立一个虚拟的世界，设计师在这个虚拟的三维世界中按照要表现的对象的形状尺寸建立模型以及场景，再根据要求设定模型的运动轨迹、虚拟摄影机的运动和其它动画参数，最后按要求为模型赋上特定的材质，并打上灯光。
当这一切完成后就可以让计算机自动运算，生成最后的画面。
3DMA
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