遥感影像变化检测实验报告.docx
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遥感影像变化检测实验报告
遥感影像变化检测实验报告
遥感变化检测实习报告
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d、在GCPToolReference设置上选择参考点位的来源为KeyboardOnly,一直点击OK完成。
e、在GoogleEarth找到与犀浦校区的同名点，在全色影像上找到4个分布均匀的同名点。
先在全色影像上刺点，再到GoogleEarth找到同名点，并获取该点的地理坐标，度分秒转换为度，将其输入GCP控制点坐标栏，同理完成4个同名点的刺点工作。
f、点击完成图像重采样，输出重采样的图像，如下图。
2、以2003年犀浦校区全色影像为基准配准2005年犀浦校区全色影像，与上一步步骤相似，在选择配准方式上为多项式，参考点来源为ExistingViewer,其他的相同，下图为完成匹配后的2005年犀浦全色影像
3、利用已经配准好的2003年全色影像和2005年的全色影像进行相对大气校正。
相对大气校正的过程主要有：
①选取基准影像；②选取辐射地面控制点，称为伪不变特征点（pseudo-invariantfeatures,PIFs）：
辐射特性随时间变化很小（如水体、裸露土壤、宽大的房顶等），在影像区域与其他地物具有相近的高度，含植被少，相对平坦区域。
a、打开2003年全色影像及几何纠正后的2005年的全色影像，点击Viewer菜单栏中的
选取辐射地面控制点。
b、依次选取不同地物获取灰度值，如道路、水体、土壤、建筑物房顶等等，建立像元灰度值回归方程，下表为选取的地方点的辐射值
类别
年份
2003
2005
道路1
122
106
道路2
124
131
裸土1
107
93
裸土2
101
72
建筑物1
255
255
建筑物2
255
255
河流1
255
148
河流2
169
127
c、根据上述数据，利用MATLAB拟合，根据最小二乘方法原理建立一元回归方程：
得出回归方程的系数矩阵为：
A=[-0.16481.1564]
d、利用erdas中model模块完成相对大气校正，点击运行完成回归模型
经过回归分析建立的2005年全色影像的对比
4、经过回归分析的2005年的全色影像与2003年的全色影像做差分，同样利用的是ERDAS中model模块建立差分
差分后可以分析区域的变化情况（颜色为较亮的区域即为变化区域）
三、结语
对同一区域，应用多时相遥感影像变化检测是遥感应用领域的一个热点问题，本次实验是对以前所学遥感影像分类知识的巩固和提升，用ERDAS软件进行了遥感影像的几何校正，配准和差分法检测某地区的变化，还学会了利用GOOGLEEARTH进行点的采集。
实验中利用ERDAS软件对校区2003年和2005年的遥感影像进行对比，经配准、校正和差分等过程，提取出变化范围，。
可以看出，图中亮白色区域为变区域，主要体现某地区的房屋、道路发生了较大的变化，也在一定程度上反映了社会经济的发展程度，本次实验学习了变化检测的基本原理、不同的变化检测的方法，并将运用最基本变化检测的方法差值法，这个过程中涉及的知识比较全面，也学习了很多以前没有接触过的知识，还在实验的过程中遇到了比较多的问题，感谢老师的细心指导！
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