遙感erdas實習報告

1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上專心-專注-專業(yè)專心-專注-專業(yè)精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上專心-專注-專業(yè)幾何校正一、實驗?zāi)康模喝コb感圖像中由于傳感器的自身性能、結(jié)構(gòu)；地球曲率；地形起伏；地球旋轉(zhuǎn)；大氣折光等因素所引起的變形誤差。二、實驗內(nèi)容：幾何校正就是將圖像數(shù)據(jù)投影到平面上，使其符合地圖投影系統(tǒng)的過程。三、實驗步驟：1）原理：遙感圖像的幾何校正包括光學校正和數(shù)字校正，遙感影像的數(shù)字校正是通過計算機對圖像每個像元諸葛的解析糾正處理完成的，所以能夠較精確的改正線性和非線性變形誤差，包括像元坐標變換和像元灰度值重采樣。2）方法：使用ERDAS IMAGINE 軟件。3）操作

2、： 第一步：用兩個Viewer分別打開一個TM（#1）和SPOT（#2），單擊Raster | Geometric Correction命令，打開Set Geometric Model 對話框選擇模板為Polynomial單擊OK同時打開Geo Correction Tools對話框和Polynomial Model Properties窗口第二步：在Polynomial Model Properties窗口定義多項式次方（Polynomial Order）為2。定義投影參數(shù)（Protection）單擊Apply按鈕應(yīng)用或單擊Close關(guān)閉。打開 GCP Tool Reference Setu

3、p 對話框；第三步：啟動控制點工具；GCP Tool Reference Setup對話框中選擇采點模式（Existing Viewer）單選按鈕，單擊OK按鈕（關(guān)閉GCP Tool Reference Setup對話框）；打開Viewer Selection Instructions指示器。在顯示作為地理參考圖像panAtlanta.img的Viewer#2中單擊。打開Reference Map Information提示框（顯示參考圖像的投影信息）單擊OK按鈕（關(guān)閉Reference Map Information對話框）增強處理（一）圖像增強一、實驗?zāi)康模焊淖儓D像的灰度等級，提高圖像對比

4、度；消除邊緣和噪聲，平滑圖像；突出邊緣或線狀地物，銳化圖像；合成彩色圖像；壓縮圖像數(shù)據(jù)量，突出主要信息。二、實驗內(nèi)容：圖像增強的主要內(nèi)容：空間域增強、頻率域增強、彩色增強、多圖像代數(shù)運算、多光譜圖像增強等。三、實驗步驟1、原理：空間域增強：通過改變單個像元及相鄰像元的灰度值來增強圖像。直接對圖像進行各種運算以得到需要的增強結(jié)果。 頻率域增強：對圖像進行傅里葉變換，先將空間域圖像變換成頻率域圖像，然后在頻率域中對圖像的頻譜進行處理，以達到增強的目的。2、方法：使用ERDAS IMAGINE 軟件。3、操作：主成分變換:單擊Interpreter圖標Spectral EnhancementPrin

5、cipal Components命令，打開Principal Components對話框。輸入原圖象，輸出類型中改為Float Single類型輸入文件類型：Map需要的主成數(shù)量（Number of Components Desired）為3單擊OK按鈕（關(guān)閉Principal Components對話框，執(zhí)行主成分變換）（二）色彩變換一、實驗?zāi)康模菏箞D像的顏色與人眼看到的更為接近。二、實驗內(nèi)容：將遙感圖像從紅（R）、綠(G)、(B)藍三種顏色組成的彩色空間轉(zhuǎn)換到以亮度(I)、色度(H)、飽和度(S)作為定位參數(shù)的彩色空間。三、實驗步驟1、原理：亮度表示整個圖像的明亮程度，取值范圍是0-1；色

6、度代表像元的顏色，取值范圍為0-360；飽和度代表顏色的純度，取值范圍是0-1.2、方法：使用ERDAS IMAGINE 軟件。3、操作：單擊Interpreter圖標Spectral Enhancement，打開RGB to HIS,彈出對話框，輸入原圖象，選上對話框上的Ignore Zero in Stats單擊OK非監(jiān)督分類一、實驗?zāi)康模豪糜嬎銠C將遙感圖像自動分成若干地物。二、實驗內(nèi)容：是在沒有先驗類別（訓練場地）作為樣本的條件下，即事先不知道類別特征，主要根據(jù)像元間相似度的大小進行歸類合并（即相似度大的像元歸為一類）的方法。三、實驗步驟1、原理：同類地物的反射光譜特型相同2、方法：使

7、用ERDAS IMAGINE 軟件。3、操作：打開ClassifierUnsupervised Classification 把Number of Classes改成10，然后把Maximum Iterationes 改為24，點擊OK.打開非監(jiān)督分類后的圖，再打開原圖像，點擊ViewLinkGeographical點擊點擊非監(jiān)督圖像上的raster中的 Attribute，根據(jù)原圖象將非監(jiān)督圖像對應(yīng)上色。監(jiān)督分類一、實驗?zāi)康模豪糜嬎銠C將遙感圖像自動分成若干地物類別。二、實驗內(nèi)容：選擇具有代表性的典型實驗區(qū)或訓練區(qū)，用訓練區(qū)中已知地面各地物樣本的光譜特性來“訓練”計算機，獲得識別各類地物的判

8、別函數(shù)或模式，并以此對未知地區(qū)的像元進行分類處理，分別歸入到已知的類別中。三、實驗步驟：1）原理： 數(shù)字圖像中地物的所有特征都是通過數(shù)字化的灰度值反映出來，計算機分類是建立在對圖像像元灰度值的統(tǒng)計、運算、對比和歸納基礎(chǔ)上進行的。2）方法：使用ERDAS IMAGINE軟件，最小距離法。3）操作： 打開Viewer，點擊Raster | Tools，打開Classifier | Signature Editor ,用折線截取同種類別的地物，對同等地物進行多次截圖，重復(fù)上述操作，每種地物都截取4-5次，保存模板；點擊Classifier | Supervised Classification，輸入需要分類的模板，點擊OK 四、實驗結(jié)果 五、實驗感受通過了一周的遙感實習，熟悉了ERDAS煩人基本操作，如監(jiān)督分類，能夠通過文獻對一些簡單的圖像用遙感影像進行分析處理，加