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遥感导论实习报告汇编
遥感导论实习报告
指导老师
报告人:
学号
班级:
第一次上机实习
实验目的
通过上机操作,熟悉ENVI软件,并掌握ENVI软件的基本操作方法和步骤,达到熟练使用ENVI软件基本功能的目的。
实验内容
熟悉ENVI软件的基本模块,包括:打开栅格矢量文件;保存影像:保存假彩色合成方式显示的影像,保存为xtm432.jpg文件;
图1-1
编辑影像头文件:
在头文件中加入以下信息:卫星:Landsat 5 TM; 波段:band1, band2, band3, band4, band5, band7 ;轨道号:123/39;接受日期:1991年7月19日;区域:湖北武汉
前边的几条信息头文件本来就写好了,最后的区域ENVI似乎不原生支持添加,所以简单的把这些复制进来。
图1-2
影像裁剪:将打开的武汉地区影像裁剪成1000*1000大小的影像,并保存为x裁剪.jpg
图1-3
影像旋转将打开的武汉地区影像旋转90度,并保存为x旋转.jpg
图1-4
影像??加:将Band1-7文件叠加成一个文件,并保存为x叠加.jpg;
图1-5-1按照原始波段排列
图1-5-2本图较亮是因为用了2%线性拉伸的
影像统计分析功能:将打开的武汉地区影像进行信息统计,将统计信息保存为x信息统计.txt文件
txt文本在当前文件夹下的“附件1-1信息统计”中
图1-6
实验总结与心得
掌握了使用ENVI Classic的一些基本操作,包括查看数据成像的传感器及卫星的基本信息,假彩色合成及ENVI格式的保存,图像的裁剪、旋转、叠加,编辑头文件和图像统计分析功能。
以前使用过ENVI,但很少使用ENVI Classic(界面和ENVI4.8类似)。通过四个课时的操作和几周的学习,我初步熟悉的老平台的操作,其实功能上差异不是很大,主要就是选项位置的变化。
实习二
1、增强处理
实验目的
通过上机操作,了解图像增强、辐射增强几种遥感图象增强处理的过程和方法,加深对图象增强处理的理解。
实验内容
掌握波段比运算、植被指数、主成分分析、缨帽变换(穗帽变换)等图像增强和辐射增强方法。
实验步骤
1.1波段比运算
Band Ratios工具用于增强波段之间的波谱差异,减少地形的影响。用一个波段除以另一个波段生成一幅能提供相对波段强度的图像。该图像增强了波段之间的波谱差异。ENVI能以浮点型数据格式(系统默认)或字节型数据格式输出波段比值图像。,可以将三个比值合成一幅彩色比值合图像,用于判定每个像元波谱曲线的大致形状。要计算波段比,必须输入一个“分子”波段和一个“分母”波段,波段比是分子与分母的比值。ENVI能够核查分母为0的错误,并将他们的值设置为0。ENVI允许计算多个比值,并在一个文件中将他们作为多波段输出。
图2-1-1
1.2 植被指数
使用NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)选项可以将多光谱数据变换成一个单独的图像波段,用于显示植被分布。NDVI指示着像元中绿色植被的数量,较高的NDVI值预示着包含较多的绿色植被。NDVI值得范围在-1和+1之间,ENVI已经为AVHRR, Landsat MSS, Landsat TM, SPOT, AVIRIS等数据提前设置好了相应波段,对于其他数据,可以自己指定波段来计算NDVI值。
图2-1-2
1.3 主成分分析
使用Principal Components选项可以生成互不相关的输出波段,用于隔离噪声和减少数据的维数。由于多波段数据经常是高度相关的,主成分变换寻找一个原点在数据值的新的坐标系统。通过坐标轴的旋转来使得数据的方差达到最大,从而生成互不相关的输出波段。
图2-1-3
1.4 缨帽变换(穗帽变换)
使用Tassled Cap选项y可以对Landsat MSS, Landsat TM或ETM+数据进行缨帽变换。对于Landsat MSS数据,缨帽变换对原始数据进行正交变换,把他们变换到一个四维空间中。对于Landsat TM数据,缨帽变换指数由三个因子组成—亮度(brightness)、绿度(Greenness)和第三份量(Third)。第三份量与土壤特征和湿度有关。对于Landsat ETM+数据,缨帽变换生成6个输出波段,包括:亮度(brightness)、绿度(Greenness)、湿度(Wetness)、第四分量(噪声)、第五分量、第六分量。这种变换更始用于反射数据的定标(而不是应用于原始数据图像)。
图2-1-4
2、融合
实验目的
通过上机操作,初步掌握遥感影像融合中 HIS 和 Brovey 融合方法,深入理解遥感信息融合在信息解译中的意义。
实验内容
掌握 HIS 和 Brovey 融合方法
实验步骤
2.1 HIS
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