遙感圖像軟件實習報告講解

1、 指導老師：況潤元老師 姓 名：榮五妹學 號：20號班 級：地信101一、 實習目的了解ENVI基本信息、基本概念及其主要特性。學會在ENVI中對影像進行地理校正，添加地理坐標，以及如何使用ENVI進行影像到影像的配準和影像到地圖的校正。學會使用ENVI生成影像地圖的步驟，學會利用全色影像和多光譜影像進行HSV融合的步驟。學會使用計算機進行自動分類，了解分類方法，并對分類后進行處理，評價分類的精度，或者將類概括出來并導入到地圖影像和矢量GIS中。二、 實習內(nèi)容第一步，根據(jù)實際測量的GPS坐標點校正每組截取的百度地圖或谷哥地圖，校正后坐標統(tǒng)一轉(zhuǎn)化成WGS84投影。第二步，使用每組校正后的百度地圖

2、或谷哥地圖校正CBERS-02B全色影像。第三步，用CBERS-02B全色影像校正CBERS-02B多光譜影像。第四步，根據(jù)每組指定區(qū)域，完成相鄰圖像的鑲嵌或裁剪。保證20米和2.36米影像區(qū)域完全重合。第五步，圖像噪聲消除與圖像增強（本步驟在有需要的時候執(zhí)行）第六步，使用適當方法完成全色影像和多光譜影像的融合。第七步，通過目視判讀識別和手工提取地物（可在Arcgis中完成），利用計算機自動識別方法進行地物分類及分類后處理。第八步，利用手工解譯的地物評價計算機自動識別方法地物的精度。第九步，用原始的遙感影像作為底圖，提取的地物附在底圖上制作專題出圖。第十步，根據(jù)第17章的內(nèi)容，研究區(qū)提取地物的

3、算法模塊化。（需編程較好，這一步不強行要求）。三、 時間安排實習時間15-16周，嚴格按照日常作息時間，上午8:1011:50，下午2:00-5:30。四、 學習內(nèi)容每個小組按照ENVI遙感圖像處理方法必須學習第1至第6章、第8章、第10章、第15章、第17章的內(nèi)容，其它章節(jié)選學。學習過程中每個小組可按照分工完成，但小組每人都需掌握相關(guān)內(nèi)容，每個小組必須在15周內(nèi)完成所學內(nèi)容。五、 實習步驟1、 第二組截取的谷歌地圖如下（第二組范圍：章貢老城區(qū)，西以八一四大道、紅旗大道向東延伸方向為界，北以河為界，東以高速路為界；南到贛州火車站）2、 根據(jù)實際測量的GPS坐標點校正截取百度地圖或谷哥地圖，校正

4、后坐標統(tǒng)一轉(zhuǎn)化成WGS84投影。（1）從ENVI主菜單：Window Availabel Bands List File Open Imagine File，打開“02-布點圖”。（2）點擊mapregistrationSelect GCPSs: Image to Map，選擇UTM,基準面為WGS-84，50帶，分辨率為1米，點擊OK,找到相應(yīng)地物，輸入坐標，添加控制點。（3）保存添加的控制點坐標，校正地圖，得到校正的圖片為“校正的圖片-02”.3、 使用校正后谷哥地圖校正CBERS-02B全色影像（1）從ENVI主菜單：Window Availabel Bands List File Op

5、en Imagine File，打開“371-71-D-4-L20000229133-1”，在圖像窗口單擊右鍵，選擇ROI Tool，選擇包含我們組范圍的感興趣區(qū)，再裁剪出來存為“粗裁剪的全色影像”。（2）從ENVI主菜單欄中，選擇Map Registration Select GCPs: Image to Image，以“校正的圖片-02”為基準圖像，以“粗裁剪的全色影像”為待校正圖像，找到兩幅圖的相同地物添加控制點，再校正，把分辨率改為2.36米，得到校正的全色影像“校正的全色影像02”。4、 用CBERS-02B全色影像校正CBERS-02B多光譜影像（1）根據(jù)3.（1）中的步驟裁剪“校

6、正的全色影像02”存為“校正的全色影像-裁剪”，得到下圖：（2）把多光譜影像解壓，在ENVI中打開五個波段的影像，用感興趣區(qū)截取包含我們組范圍的區(qū)域存為EVF格式命名為“感興趣區(qū)-02”，再以它為標準裁剪五個多光譜影像。 （3）對五個多光譜影像以“ROI-371-71-L20000089493-1”為基準，分別校正其他四個多光譜影像，利用Map Registration Select GCPs: Image to Image，選擇四個控制點（步驟和3.（2）相同），再用Map Registration Automatic Registration: Image to Image得到校正的多光譜

7、影像，然后用主菜單中的Basic ToolsLayer Stacking組合五個校正的多光譜影像得到“組合圖”。 （4）裁剪多光譜影像組合圖（步驟和3.（1）中相同），存為“多光譜影像組合圖裁剪”。（5）用Map Registration Select GCPs: Image to Image，以“校正的全色影像-裁剪”為基準圖像，“多光譜影像組合圖裁剪”為待校正圖像，找到相同地物添加控制點，再校正，分辨率為19.5米，得到校正的多光譜影像。5、 根據(jù)我們第二組的區(qū)域精裁剪校正的全色影像和校正的多光譜影像（裁剪的步驟和3.（1）相同），保證20米和2.36米影像區(qū)域完全重合，如下圖所示：6、

8、圖像噪聲消除與圖像增強7、 全色影像和多光譜影像的融合用TransfromImage SharpeningHSV，融合裁剪校正的全色影像和裁剪的校正的多光譜影像，得到融合的影像。8、 通過目視判讀識別和手工提取地物（可在Arcgis中完成），利用計算機自動識別方法進行地物分類及分類后處理 (1) 類別定義/特征判別：根據(jù)分類目的、影像數(shù)據(jù)自身的特征和分類區(qū)收集的信息確定分類系統(tǒng)；對影像進行特征判斷，評價圖像質(zhì)量，決定是否需要進行影像增強等預處理。這個過程主要是一個目視查看的過程，為后面樣本的選擇打下基礎(chǔ)。分類后的類別數(shù)包括道路、植被、房子、水域、裸地、水庫部分。（2）樣本選擇：打開分類圖像，在

9、Display-Overlay-Region of Interest，默認ROIs為多邊形，按照默認設(shè)置在影像上定義訓練樣本。如圖下圖所示，設(shè)置好顏色和類別名稱。在ROIs面板中，選擇Option-Compute ROI Separability,計算樣本的可分離性。如圖19所示，表示各個樣本類型之間的可分離性，用Jeffries-Matusita, Transformed Divergence參數(shù)表示，這兩個參數(shù)的值在02.0之間，大于1.9說明樣本之間可分離性好，屬于合格樣本；小于1.8，需要重新選擇樣本；小于1，考慮將兩類樣本合成一類樣本。 （3）分類器選擇：根據(jù)分類的復雜度、精度需求等

10、確定哪一種分類器。目前監(jiān)督分類可分為基于傳統(tǒng)統(tǒng)計分析學的，包括平行六面體、最小距離、馬氏距離、最大似然，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的，基于模式識別，包括支持向量機、模糊分類等，針對高光譜有波譜角（SAM），光譜信息散度，二進制編碼。（4）影像分類：基于傳統(tǒng)統(tǒng)計分析的分類方法參數(shù)設(shè)置比較簡單，這里選擇最小距離分類方法。主菜單下選擇Classification Supervised Minimum Distance。按照默認設(shè)置參數(shù)輸出分類結(jié)果，如下圖所示。 分類結(jié)果圖（5）分類后處理：分類后處理包括的很多的過程，都是些可選項，包括更改類別顏色、分類統(tǒng)計分析、小斑點處理（類后處理）、柵矢轉(zhuǎn)換等操作?？梢栽贗nt

11、eractive Class Tool面板中，選擇Option-Edit class colors/names更改，也可以在Display-Color Mapping-Class Color Mapping。如下圖所示，直接可以在對應(yīng)的類別中修改顏色。也可以根據(jù)一個顯示的RGB影像來自動分配類別顏色，打開主菜單-Classification-Post Classification-Assign Class Color。（在這里沒有做修改）9、 用原始的遙感影像作為底圖，提取的地物附在底圖上制作專題出圖l 主影像顯示窗口菜單中，選擇File QuickMap New QuickMap，打開QuickMap Default Layout對話框。設(shè)置模板的參數(shù)：輸出頁的大?。▓D幅的大小）、頁的方位（圖幅形式）、地圖的比例。2、點擊OK完成設(shè)置。3、選擇制圖范圍鼠標左鍵點擊顯示窗中紅色框的左下角并拖動方框，選中整個影像。4、點擊OK，顯示QuickMap Parameters對話框。5、在Main Title文本框中鍵入圖名：XXXXXXXXXXXXX Image Map。6、在影像圖中加載投影信息。鼠標右鍵點擊Lower Left Text文本框，在彈出的菜單中選擇Lo