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遙感信息技術實習指導書(3).doc

'遙感信息技術實習指導書(3).doc'
?實習三 圖像解譯本次實習主要學習以下內容:l 圖像空間增強(Spatial Enhancement)l 圖像輻射增強(Radiometric Enhancement)l 圖像光譜增強(Spectral Enhancement)l 高光譜工具(Hyperspectral Tools)l 地形分析功能(Topographic Analysis)l 地理信息系統分析(GIS Analysis)圖像解譯功能簡介(Introduction of Image Interpreter)ERADS IMAGINE的圖像解譯器(Image Interpreter)包含了50多個用于遙感圖像處理的功能模塊,這些功能模塊在執行過程中都需要您通過各種按鍵或對話框定義參數,多數解譯功能都借助模型生成器(Model Maker)建立了圖形模型算法,很容易調用或編輯。 圖像解譯器又稱Image Interpreter或Interpreter,可以通過兩種途徑啟動: ERDAS圖標面板菜單條:Main一Image Irnerpreter一Image Interpreter菜單ERDAS圖標面板工具條:點擊Interpreter圖標~Image Interpreter菜單圖像解譯器Image Interpreter面板從上圖可以看出,ERDAS圖像解譯模塊包含了8個方面的功能,依次是遙感圖像的空間增強(Spatial Enhancement)、輻射增強(Radiometric Enhancement )、光譜增強(SpectralEnhancement)、高光譜工具(Hyper Spectral Tools)、傅立葉變換((Fourier Analysis)、地形分析(Topographic Analysis)、地理信息系統分析(GIS Analysis)、以及其它實用功能(Utilities),每一項功能菜單中又包含若干具體的遙感圖像處理功能。1、空間增強(Spatial Enhancement)空間增強技術是利用像元自身及其周圍像元的灰度值進行運算,達到增強整個圖像之目的。2、輻射增強(Radiometric Enhancement)輻射增強處理是對單個像元的灰度值進行變換運到圖像增強的目的。3、光譜增強(Spectral Enhancement)光譜增強處理是基于多波段數據對每個像元的灰度值進行變換,達到圖像增強的目的。4、高光譜工具( Hyper spectral Tools)高光譜工具是通過補償大氣對光譜的混淆來增強圖像.5、傅立葉變換( Fourier Analysis)傅立葉變換是首先把遙感圖像從空間域轉換到頻率域,然后在頻率域上對圖像進行濾波處理,減少或消除周期性噪聲,再把圖像從頻率域轉換到空間域,達到增強圖像的目的。6、地形分析(Topographic Analysis) 地形分析功能主要是在點、線、面高程基礎上,對多種地形因素進行分析,并對圖像進行地形校正。7、地理信息系統分析(GIS Analysis) 地理信息系統分析功能主要是對圖像進行各種空間分析,涉及像元之間或專題分類之間的空間關系處理,使處理后的圖像更好地表達主要的專題信息。8、實用分析功能(Utilities)實用分析功能包括了基本的圖像處理操作。其中常用的圖像掩膜和投影變換已經練習過。l 圖像空間增強(Spatial Enhancement) 1、分辨率融合(Resolution Merge) 分辨率融合是對不同空間分辨率遙感圖像的融合處理,使融合后的遙感圖像既具有較好的空間分辨率、又具有多光譜特征,從而達到圖像增強的目的。操作過程比較簡單,關鍵是融合前兩幅圖像的配準( Rectification)以及融合過程中融合方法( Method)的選擇。ERDAS圖標面板菜單條:Main一Image Interpreter一Spatial Enhancement 一Resolution Merge一Resolution Merge對話框ERDAS圖標面板工具條:點擊Interpreter圖標一Spatial Enhancement Resolution Merge一Resolution Merge對話框Resolution Merge對話框在Resolution Merge對話框中,需要設置下列參數:(1)確定高分辨率輸入文件(High Resolution Input File): spots.img(2)確定多光譜輸入文件(Multispecoral Input File): dmtm.img(3)定義輸出文件(Output File): merge.img(4)選擇融合方法(Method): Principle Component(主成份變換法)系統提供的另外兩種融合方法是:Mutiplicative(乘積方法)和Brovey Transform(比值方法)(5)選擇重采樣方法(Resampling Techniques): Bilinear Interpolation(6)輸出數據選擇(Output Option): Stretch Unsigned 8 bit(7)輸出波段選擇(Layer Selection): Select Layers 1:7(8)單擊OK(關閉Resolution Merge對話框,執行分辨率融合)請將融合前的多光譜圖象與融合后的圖像打開截圖在作業中對比l 圖像輻射增強(Radiometric Enhancement)去霾處理(Haze Reduction)去霾處理的目的是降低多波段圖像(Landsat TM)或全色圖像的模糊度(霾)。對于多波段 圖像(LandsatTM),該方法實質上是基于纓穗變換方法(Tasseled Cap Transformation),首先對圖像進行主成份變換,找出與模糊度相關的成份并剔除,然后再進行主成份逆變換回到RGB彩色空間,達到去霾之目的.對于全色圖像,該方法采用點擴展卷積反轉(1nverse Point Spread Convolution)進行處理,并根據情況選擇5x5或3x3的卷積算于分別用于高頻模糊度(High-haze)或低頻模糊度(Low-haze)的去除。ERDAS 圖標面板菜單條.: 單擊Main ~ Image Interpreter -- Radiometric Enhancement打開 Haze Reduction 對話框,在對話框中,需要設置下列參數:(1)確定輸入文件(Input File)為klon_tm.img(2)定義輸出文件(Ouput File)為haze.img(3)定義坐標類型為(Coordinate Type)為Map(4)處理范圍確定(Subset Definition):在ULX/Y、LRX/Y微調框中輸入需要的數值。省略部分。)圖像后,在Viewer窗口中單擊Raster工具條,單擊Band Combinations,出現Set Layer Combinations for 窗口如圖。Set Layer Combinations for 窗口在對話框中分別選擇Red為4,Green為3,Blue為2,單擊Apply和ok后,退出對話框, 審視合成后的圖像,試分析為何此三個波段的假彩色合成會凸顯水體信息,并解釋水體顏色深淺分別代表什么?(選做)(2)突出居民點信息而據Barry(1983)研究,用7、4、3或7、5、4作假彩色合成有利于居民地的提取,743波段合成圖像上,居民地影像顏色呈紫色。試分析為何此三個波段的假彩色合成會凸顯居民地信息成紫色?(選做)2、指數運算兩幅或多幅單波段影像,完成空間配準后,通過一系列運算,可以實現圖像增強,達到提取某些信息或去掉某些不必要信息的目的。兩幅同樣行、列數的圖像,對應像元的亮度值相減就是差值計算,即:fD(x,y)= f1(x,y)-f2(x,y)差值計算應用于兩個波段時,相減后的值反映了同一地物光譜反射率之間的差。由于不同地物反射率差值不同,兩波段亮度值相減后,差值大的被突出出來。例如,當紅外波段減紅波段時,植被的反射率差異很大,相減后的差值就大,而土壤和水在這兩個波段反射率差值就很小,因此相減后的圖像可以把植被信息突出出來。兩幅同樣行、列數的圖像,對應像元的亮度值相除(除數不為0)就是比值計算,即:fR(x,y)= f1(x,y)/f2(x,y)比值運算可以檢測波段的斜率信息并加以擴展,以突出不同波段見地物光譜的差異,提高對比度。該運算常用于突出遙感影像中的植被特征、提取植被類型或估算植被生物量,這種算法稱為植被指數(VI,Vegetation Index),如歸一化差異植被指數NDVI,(TM4-TM3)/(TM4+TM3),是最廣泛使用的一種VI?,F以NDVI指數運算方法舉例:打開Image Interpreter/Spectural Enhancement/Indices命令,打開Indices對話框,(1)輸入文件(Input File)為tmatlanta.img;(2)輸出文件(Output File)為Indices.img;(3)定義坐標類型為(Coordinate Type)為Map(4)處理范圍確定(Subset Definition):在ULX/Y、LRX/Y微調框中輸入需要的數值 (缺省狀態為整個圖像范圍,可以應用InquireBox定義子區)(5)選擇傳感器類型: LandsatTM(6)選擇計算指數函數:NDVI(7)輸出數據類型(Output Date Type)為 Unsigned 8 bit在NDVI圖中,植被覆蓋多的地方光譜值就大,呈灰白色,相反像水體裸地等無植被覆蓋光譜值就小,呈暗黑色。(請回答為什么??[選做]) 將生成的圖像打開截圖保存至作業l 高光譜工具(Hyper Spectral Tools)光譜剖面:光譜剖面反映的是一個像元內各波段反射光譜值變化曲線,是分析高光譜數據的基礎,有助于估計像元內地物的化學組成,具體操作過程如下:  首先在視窗中打開一幅高光譜圖像(Hyperspectral.img)然后:ERDAS 圖標面板菜單條:單擊Main ~ Image Interpreter – Hyper Sperctral Tools—Spectral Profile—Viewer Selection Instructions 指示器將鼠標移到高光譜圖像視窗中點擊左鍵,確定繪制剖面曲線的圖像打開Spectral Profile視窗在Spectral Profile視窗中,可以進行下列操作:   在Spectral Profile工具條中點擊Create New Profile Point 圖標   在高光譜圖像視窗中選擇像元,點擊左鍵確定一點   Spectral Profile視窗中自動生成該像元點的光譜剖面曲線―――重復上述過程可以生成多個像元點的光譜剖面曲線請選擇三個不同地物的點,并將其光譜剖面曲線截圖保存至作業l 地形分析功能(Topographic Analysis)地形分析功能中的各種操作都是以DEM為基礎的,所以DEM文件的生成應該是進行地形分析的首要任務,該命令的功能就是在點、線、面Coverage或ASCⅡ文件的基礎上生成DEM柵格數據。下面直接介紹在DEM柵格數據基礎上如何進行地形分析。1、 坡度分析(Slope)ERDAS 圖標面板菜單條.: 單擊Main ~ Image Interpreter – Topographic Analysis—Slope對話框。確定如下參數:   --選擇輸入DEM:demmerge_sub.img --選擇輸出圖像:demmerge_slope.img --文件坐標類型:Map   --處理范圍確定:(缺省為整個圖像范圍)   --選擇DEM數據:1   --選擇高程數據單位:Meter --輸出坡度單位:Degree --OK(進行坡度分析處理)打開坡度圖,并點擊查詢工具查詢圖上各點的坡度,截圖保存至作業2、 坡向分析(Aspect)ERDAS 圖標面板菜單條.: 單擊Main ~ Image Interpreter – Topographic Analysis—Aspect對話框。確定如下參數:   --選擇輸入DEM:demmerge_sub.img --選擇輸出圖像:demmerge_aspect.img --文件坐標類型:Map   --處理范圍確定:(缺省為整個圖像范圍)   --選擇DEM數據:1   --選擇高程數據單位:Meter --輸出坡度單位:Degree --輸出圖像類型:Thematic --OK(進行坡向分析處理)打開坡向圖,并點擊查詢工具查詢圖上各點的坡向,截圖保存至作業l 地理信息系統分析(GIS Analysis)歸納分析(Summary)歸納分析功能可能根據兩個輸入分類專題圖象產生一個雙向統計表格(輸出報告),內容包括每個Zone類型區域內所有Class類型的像元數量及其面積、百分比等統計值,可用于一定區域內多種專題數據相互關系的柵格疊加統計分析。ERDAS 圖標面板菜單條.: 單擊Main ~ Image Interpreter –GIS Analysis—sumary對話框。需要確定下列參數:  ――確定輸入分區文件:Inlandc.img ----選擇文件數據層:1  ――確定輸入分類文件:Inslope.img――確定輸出選擇:Interactive CellArray――OK(執行歸納分析)將統計表格截圖保存至作業,并加以說明此表格的含義
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