遙感信息技術(shù)實習(xí)指導(dǎo)書

遙感信息技術(shù)原理與應(yīng)用ERDASIMAGINE遙感信息技術(shù)原理與應(yīng)用ERDASIMAGINE實習(xí)指導(dǎo)書2023.102023.10遙感信息技術(shù)原理與應(yīng)用ERDASIMAGINE2023.10遙感信息技術(shù)原理與應(yīng)用ERDASIMAGINE實習(xí)指導(dǎo)書41本次實習(xí)主要學(xué)習(xí)以下內(nèi)容:圖像空間增加(SpatialEnhancement)圖像輻射增加(RadiometricEnhancement)圖像光譜增加(SpectralEnhancement)高光譜工具(HyperspectralTools)地形分析功能(TopographicAnalysis)地理信息系統(tǒng)分析(GISAnalysis)圖像解譯功能簡介(IntroductionofImageInterpreter)ERADSIMAGINE的圖像解譯器(ImageInterpreter)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(zhí)行過程中都需要您通過各種按鍵或?qū)υ捒蚨x參數(shù)，多數(shù)解譯功能都借助模型生成器(ModelMaker)建立了圖形模型算法，很簡潔調(diào)用或編輯。圖像解譯器又稱ImageInterpreterInterpreter，可以通過兩種途徑啟動:ERDAS圖標(biāo)面板菜單條:MainImageIrnerpreterImageInterpreter菜單ERDAS圖標(biāo)面板工具條:Interpreter圖標(biāo)~ImageInterpreter菜單ImageInterpreter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加(Spatial Enhancement)、輻射增加(Radiometric Enhancement)、光譜增加(SpectralEnhancement)高光譜工具(HyperSpectralTools)傅立葉變換((FourierAnalysis)、地形分析(TopographicAnalysis)、地理信息系統(tǒng)分析(GISAnalysis)、以及其它有用功能(Utilities)，每一項功能菜單中又包含假設(shè)干具體的遙感圖像處理功能。1、空間增加〔SpatialEnhancement〕空問增加技術(shù)是利用像元自身及其四周像元的灰度值進展運算，到達增加整個圖像之目的。2、輻射增加〔RadiometricEnhancement〕輻射增加處理是對單個像元的灰度恒進展變換運到圖像增加的目的。3、光譜增加〔SpectralEnhancement〕光譜增加處理是基于多波段數(shù)據(jù)對每個像元的灰度值進展變換，到達圖像增加的目的。4、高光譜工具〔HyperspectralTools〕高光譜工具是通過補償大氣對光譜的混淆來增加圖像．5、傅立葉變換〔FourierAnalysis〕傅立葉變換是首先把遙感圖像從空間域轉(zhuǎn)換到頻率域，然后在頻率域上對圖像進展濾波處理，削減或消退周期性噪聲，再把圖像從頻率域轉(zhuǎn)換到空間域，到達增加圖像的目的。6、地形分析〔TopographicAnalysis〕地形分析功能主要是在點、線、面高程根底上，對多種地形因素進展分析，井對圖像進展地形校正。7、地理信息系統(tǒng)分析〔GISAnalysis〕地理信息系統(tǒng)分析功能主要是對圖像進展各種空間分析，涉及像元之間或?qū)ｎ}分類之間的空間關(guān)系處理，使處理后的圖像更好地表達主要的專題信息。8、有用分析功能〔Utilities〕圖像空間增加(SpatialEnhancement)1、區(qū)分率融合〔ResolutionMerge〕好的空間區(qū)分率、又具有多光譜特征，從而運到圖像增加的目的．操作過程比較簡潔，關(guān)鍵是融合前兩幅圖像的配準(zhǔn)〔Rectification〕以及融合過程中融合方法〔Method〕的選擇。ERDAS圖標(biāo)面板菜單條:MainImageInterpreter一SpatialEnhancementResolutionMergeResolutionMerge對話框ERDAS圖標(biāo)面板工具條:InterpreterSpatialEnhancementResolutionMergeResolutionMerge對話框ResolutionMerge對話框ResolutionMerge對話框中，需要設(shè)置以下參數(shù):確定高區(qū)分率輸入文件(HighResolutionInputFile):spots.img確定多光譜輸入文件(MultispecoralInputFile):dmtm.img(3)定義輸出文件(OutputFile):merge.img選擇融合方法(Method):PrincipleComponent(主成份變換法)系統(tǒng)供給的另外兩種融合方法是:Mutiplicative(乘積方法)BroveyTransform(比值方法)選擇重采樣方法(ResamplingTechniques):BilinearInterpolation(6)輸出數(shù)據(jù)選擇(OutputOption):StretchUnsigned8bit輸出波段選擇(LayerSelection):SelectLayers1:7OK(ResolutionMerge對話框，執(zhí)行區(qū)分率融合)請將融合前的多光譜圖象與融合后的圖像翻開截圖在作業(yè)中比照圖像輻射增加(RadiometricEnhancement)去霾處理(HazeReduction)去霾處理的目的是降低多波段圖像(LandsatTM)或全色圖像的模糊度(霾)段圖像(LandsatTM)，該方法實質(zhì)上是基于纓穗變換方法(TasseledCapTransformation)，首先對圖像逆行主成份變換，找出與模糊度相關(guān)的成份并剔除，然后再進展主成份逆變換回到RGB彩色空間，到達去霾之目的．對于全色圖像，該方法承受點擴展卷積反轉(zhuǎn)(1nversePointSpreadConvolution)5x53x3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(biāo)面板菜單條.:Main~ImageInterpreter--RadiometricEnhancement翻開HazeReduction對話框,在對話框中，需要設(shè)置以下參數(shù)：(1)確定輸入文件(InputFile)為klon_tm.img(2)定義輸出文件(OuputFile)haze.img定義坐標(biāo)類型為(CoordinateType)Map處理范圍確定(SubsetDefinition)ULX／YLRX／Y微調(diào)框中輸入需要的數(shù)值(缺InquireBox定義子區(qū))處理方法(Method),選擇Landsat5TM(Landsal4TM)OK按鈕〔關(guān)閉HazeReduction對話框，執(zhí)行去霾處理。HazeReduction對話框請將原圖與處理后的圖像翻開截圖在作業(yè)中比照圖像光譜增加(SpectralEnhancement)1彩色變換顯示水體信息依據(jù)加色法的原理，選擇遙感影像的某三個波段，分別賜予紅、綠、藍三種原色，就可以合成彩色影像。由于原色的選擇與原來遙感波段所代表的真實顏色不同，因此生成的合成色不是地物真實的顏色，因此這種合成叫做假彩色合成。多波段影像合成時，方案LandsatTM〔ETM〕7TM2、ETM+2〔0.52-0.60μm〕適用于水體污染的爭論。不少爭論說明，水體的蘭譜段和綠譜段的輻射比值，是溶解有機質(zhì)和浮游生物消滅狀況4、3、2Viewerlanier.imgViewer窗口中單擊Raster工具條，單擊BandCombinations,SetLayerCombinationsfor窗口如圖。SetLayerCombinationsfor窗口Red4，Green3，Blue2，Applyok對話框，打量合成后的圖像,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〕突出居民點信息Barry〔1983〕7、4、37、5、4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(shù)運算兩幅或多幅單波段影像，完成空間配準(zhǔn)后，通過一系列運算，可以實現(xiàn)圖像增加，到達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(shù)的圖像，對應(yīng)像元的亮度值相減就是差值計算，即：f〔x，y〕=f〔x，y〕-f〔x，y〕D 1 2差值計算應(yīng)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(dāng)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(shù)的圖像，對應(yīng)像元的亮度值相除〔除數(shù)不為0〕就是比值計算，即：f〔x，y〕=f〔x，y〕/f〔x，y〕R 1 2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，提這種算法稱為植被指數(shù)〔VI，egetationIndex，如歸一化差異植被指數(shù)NDVI，〔TM4-TM3〕/〔TM4+TM3，是最廣泛使用的一種V。NDVI指數(shù)運算方法舉例：ImageInterpreter/SpecturalEnhancement/IndicesIndices輸入文件〔InputFile〕tmatlanta.img；輸出文件〔OutputFile〕Indices.img；(3)定義坐標(biāo)類型為(CoordinateTypeMap(4)處理范圍確定(SubsetDefinitionULX／Y、LRX／YInquireBox(5)選擇傳感器類型：LandsatTM選擇計算指數(shù)函數(shù)：NDVI輸出數(shù)據(jù)類型〔OutputDateType〕為Unsigned8bit在NDVI圖中，植被掩蓋多的地方光譜值就大，呈灰白色，相反像水體裸地等無植請答復(fù)為什么？？［］將生成的圖像翻開截圖保存至作業(yè)高光譜工具(HyperSpectralTools)光譜剖面：光譜剖面反映的是一個像元內(nèi)各波段反射光譜值變化曲線，是分析高光譜數(shù)據(jù)的根底，有助于估量像元內(nèi)地物的化學(xué)組成，具體操作過程如下：首先在視窗中翻開一幅高光譜圖像〔Hyperspectral.img〕然后：ERDAS 圖標(biāo)面板菜單條.: 單擊Main ~ Image Interpreter – Hyper SperctralTools—Spectral Profile—ViewerSelectionInstructions指示器將鼠標(biāo)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SpectralProfile視窗SpectralProfileSpectralProfileCreateNewProfilePoint圖標(biāo)在高光譜圖像視窗中選擇像元，點擊左鍵確定一點SpectralProfile―――重復(fù)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(yè)地形分析功能(TopographicAnalysis)DEMDEMCreatSurfaceCoverageASCⅡ文件的根底上生成DEMDEM柵格數(shù)據(jù)根底上如何進展地形分析。1〔Slope〕ERDAS 圖標(biāo)面板菜單條.: 單擊Main ~ Image Interpreter – TopographicAnalysis—Slope對話框。確定如下參數(shù)：DEM：demmerge_sub.img--選擇輸出圖像：demmerge_slope.img--文件坐標(biāo)類型：Map--處理范圍確定：〔缺省為整個圖像范圍〕DEM1--選擇高程數(shù)據(jù)單位：Meter--輸出坡度單位：Degree--OK(進展坡度分析處理)翻開坡度圖，并點擊查詢工具查詢圖上各點的坡度，截圖保存至作業(yè)2〔Aspect〕ERDAS 圖標(biāo)面板菜單條.: 單擊Main ~ Image Interpreter – TopographicAnalysis—Aspect對話框。確定如下參數(shù)：DEM：demmerge_sub.img--選擇輸出圖像：demmerge_aspect.img--文件坐標(biāo)類型：Map--處理范圍確定：〔缺省為整個圖像范圍〕DEM1--選擇高程數(shù)據(jù)單位：Meter--輸出坡度單位：Degree--輸出圖像類型：Thematic--OK(進展坡向分析處理)翻開坡向圖，并點擊查詢工具查詢圖上各點的坡向，截圖保