[理学]地信遥感课设.doc

《[理学]地信遥感课设.doc》由会员分享，可在线阅读，更多相关《[理学]地信遥感课设.doc（84页珍藏版）》请在三一文库上搜索。

1、遥感技术课程设计报告学生姓名： 院 (系)： 地球科学学院 专业班级： 地信10902 时 间： 20111226 至 20120108 目 录一、课程设计的目的I二、课程设计内容I三、提交成果II1遥感图像增强处理11.1 原始单色图像光谱特征分析及图像增强方法的选定11.2 反差增强处理41.3 彩色合成处理51.4 目视判读62遥感图像几何纠正72.1 原始单色图像基本特征72.1 几何纠正83 武汉市城区及其周边TM多波段图像的计算机分类143.1 样区类别及基本类别参数的确定143.2 各类别光谱特征值文件生成153.3 监督分类164基于栅格数据的GIS分析194.1数据库查询19

2、4.2 距离及空间分析274.3耗费距离及最小耗费通道364.4 适宜种植除虫菊的地区确定及温度变化对除虫菊生长区影响的评估445多源遥感影像的融合处理585.1 研究任务585.2 处理步骤586 收获与建议70前 言一、课程设计的目的 本课程设计是在学完遥感技术课程后开展的实践教学。目的是巩固课堂所学书本知识，进一步理解和掌握遥感图像增强、遥感图像变换、遥感图像分类等方面的原理和方法，学会一般遥感图像处理软件的使用，了解基于栅格的GIS分析方法。二、课程设计内容（一）遥感图像增强处理要求：分析武汉市城区及其周边的一景4幅TM多波段单色图像，选择合适的增强处理方案对图像进行增强处理，以增强图

3、像的目视判读效果，编绘植被、不同水质的水体、城市区的光谱响应曲线，并分析处理后图像的空间特征和光谱特征，对图幅内主要地物进行目视判读，将地物名称标注于标准假彩色合成图上。资料准备：原始影像文件名：WTMW2.BMP、WTMW3.BMP、WTMW4.BMP、WTMW5.BMP（二）遥感图像几何纠正要求：对武汉市某地TM多光谱图像进行几何纠正（1）将控制点加到原始图像上去，以评估控制点的精度；（2）以控制点评价描述为文本说明创建矢量文本说明文件，将控制点说明加到原始图像上去；（3）设计纠正方法，输出图像范围分别为：a. ULX：232679.0 ULY：3394695.0DRX：259319.0D

4、RY：3374367.0b. 包含原始图像的所有内容（输出图像的最大范围）。（三）遥感图像的计算机分类要求：（1）对武汉市城区及其周边的一景4幅TM多波段单色图像进行计算机监督分类，本次分类类别数为6。（2）利用最大最小距离选心法基于VB编程求初始类别参数（先聚类，然后求各类别集群的均值（Mi）、方差和协方差）。（3）根据图像增强部分的目视判读结果和武汉市卫星影像地图对分类结果的类别属性进行解释。资料准备：原始影像文件名：WTMW2.BMP、WTMW3.BMP、WTMW4.BMP、WTMW5.BMP样区数据： 样区数据.txt 分类样区数据文件格式：波段数 样本数 按波段循序依次存放样本数据（

5、四）基于栅格数据的GIS分析要求：（1）参考实习指导书完成第一部分中的实习十一至十四，回答相关问题；（2）农业气候分区图是温度和有效湿度控制下的农作物生长的不同适宜性气候分区。按实习指导书第一部分实习十四的步骤制作一幅肯尼亚的纳库努区的农业气候分区图。同时完成实习十四最后给出的两个可选问题，即确定适于种植除虫菊的地区，同时评价由于温度的变化对除虫菊生长区的影响。此练习的目的是了解栅格GIS的实际应用。（五）多源遥感影像的融合处理文件夹“实习文件”中有同一区域的ETM7遥感数据（BIP格式，文件名tm30m，6波段，172行，170列，对应的头文件名：tm30m.hdr）分辨率30米，和SPOT

6、5遥感数据（BIP格式，文件名spot2m5,1波段，1733行，1711列，对应的头文件名：sopt2m5.hdr），分辨率2.5米。 要求：1、将ETM7与SPOT进行融合处理。2、分森林、农地、水域、其它四类对融合后影像所在区域进行区划。3、图像融合可参考实习指导书第一部分实习十的说明，监督分类可参考实习指导书第一部分实习八。4由于Idrisi中没有主成分逆变换模块，因此图像融合可选择基于HIS变换的融合方法，操作过程见实习指导书第一部分实习十。三、提交成果1、 课程设计报告的WORD文档。2、 样区数据聚类处理的源文件I遥感技术课程设计报告1遥感图像增强处理1.1 原始单色图像光谱特征

7、分析及图像增强方法的选定主要说明各单色图像的图像大小、光谱范围、灰度值范围、造成图像低反差（或高反差）的原因等。进而说明选择某一增强方法的理由。各波段图像的灰度直方图是主要参考依据，另可参考本各图像的说明文件（用Describe模块打开）。本部分需附各原始单色图像和各图像的灰度值直方图（各插图的编号采用整个报告连续编号的方法，如图1、 图2，附表格同样用表1、表2、的形式连续编号）采集、存储、管理、检索、分析和描述地理空间数据，适时提供各种空间的和动态的地理信息，用于管理和决策过程的计算机系统。wtmv2是绿波段,Wtmv3是红波段，Wtmv4是近红外波段，Wtmv5是短波红外波段图1.1 w

8、tmv2原图 图1.2 wtmv3原图图1.3 wtmv4原图 图1.4 wtmv5原图图1.5 wtmv2灰度直方图 图1.6 wtmv3灰度直方图图1.7 wtmv4灰度直方图 图1.8 wtmv5灰度直方图图1.9wtmv2信息图 图1.10 wtmv3信息图图1.11 wtmv4信息图 图1.12 wtmv5信息图 1.2 反差增强处理说明反差增强的目的及具体的增强方案、参数选择，使用的模块等，并对增强前后的图像质量进行简单对比。本部分需附各单色图像增强处理后的结果图像。图1.13 wtmv2均衡化拉伸到16阶图 图1.14 wtmv3均衡化拉伸到16阶图图1.13 wtmv4 5%饱

9、和度用线性拉伸 图1.14 wtmv5 5%饱和度用线性拉伸1.3 彩色合成处理说明彩色合成处理的目的及标准假彩色合成的方案（波段选择）、使用的模块。本部分需附彩色合成处理结果图像。wtmv2赋蓝，wtmv3赋绿，wtmv4赋红形成标准假彩色合成图像图1.15 标准假彩色合成图像1.4 目视判读通过增强处理图像和彩色合成图像的对比分析，结合绘制的几种主要地物的光谱响应曲线建立目视解译标志，识别城区、植被、农田、鱼池、道路、不同水质的水体等地物，要求写出各地物的目视判别依据（参考教材第九章目视判读标志），将识别处的主要地物标在标准假彩色合成图像上，需附城市区、植被、不同水质的水体的光谱响应曲线。

10、标准假彩色图像上红色代表森林，黑色或者蓝黑色代表水体，灰色或者灰白色代表城区，然后根据地物的色调和颜色、阴影、形状、纹理、大小、位置、图型、相关布局来判断地物的类型。图1.16 地物在各波段上的反射曲线图2遥感图像几何纠正2.1 原始单色图像基本特征主要说明被纠正图像的图像大小、光谱范围、灰度值范围等。可参考本图像的灰度直方图和说明文件（用Describe模块打开）。本部分需附原始图像及其灰度值直方图。图2.1 wt87sub信息图 图2.2 wt87sub 原图图2.3 wt87sub灰度直方图2.1 几何纠正（本部分需附纠正变换流程图、纠正变换结果图像）（1）单击工具条上的或者是选择菜单栏

11、的Data Entry中的Edit创建一个后缀为.cor的文件，把原始图像上的列和行以及纠正后图片上的x.y坐标创建出来。图2.4 点坐标图（2）选择菜单栏Image Processing然后在选择Restoration在选择Resample，选择要纠正的图片输入（wh87sub）,然后把上一步建立的坐标点文件选入，这里的图像分辨率给出为24，在根据给出的X和Y的最大最小值输入，然后算出行和列的数目，列数=（Max X-Min X）/分辨率=（259319.0-232679.0）/24=1110，行数=（Max Y-Min Y）/分辨率=（3394695.0-3374367.0）/24=84确

12、定之后出现的的对话框来调节纠正图片的精度，因为所选择的校正方法为双线内插法，则控制点的个数至少为4个，精度在0.5以下。当精度调整后小于0.5之后，在确定，生成的图片就为校正后的图片 ，此时在图像合成器中选择图像属性，把图像的显示改为grey256.图2.5 点残差图 图2.4 部分几何校正图图2.7 变换函数图（3）根据变换函数，取四个角求出整体图像的范围重复（2）输入新的行列数得到整体的矫正图像图2.8 点残差图 图2.9 整体几何校正图2.2.1 纠正变换函数的求取先比较几个较可靠点的残差值，去掉残差值大的点，如果不可靠的点都去掉了，总的RMS值大于0.5，则开始比较可靠点的残差值并去掉

13、残差值大的点，直到总的RMS值小于0.5。最后点确定扭则会出现纠正后的图像说明控制点的取舍情况、写出最终纠正变换函数，及相应的均方误差。旧坐标：左上角（0,742） 右上角（871,742） 左下角（0,0） 右下角(871,0)ULX：232679.0 ULY：3394695.0DRX：259319.0DRY：3374367.0列数=（Max X-Min X）/分辨率=（259319.0-232679.0）/24=1110行数=（3394695.0-3374367.0）/24=847a=12779.3366204466729,a1=0.0325947719709593,a2=-0.00601

14、96114357260;b=-110487.1547799512628,b1=0.0063519315430515,b2=0.0322664407680667;由x=fx(X，Y)=a0+a1X+a2Y y=fy(X，Y)=b0+b1X+b2Y得出X=(a2*(y-b)-b2*(x-a)/(a2*b1-a1*b2); Y=(a1*(y-b)-b1*(x-a)/(a1*b2-a2*b1);将上面四个点代进去求出新的四个点为左上角（235985,3400750） 右上角（261770,3395680） 左下角（231887,3378560） 右下角(257672,337349)新坐标：MAXX=2

15、61770 MINX=231887 MAXY=3400750 MINY=3373490列数=（Max X-Min X）/分辨率=（261770-231887）/24=1245 行数=（Max Y-Min Y）/分辨率=（3400750-3373490）/24=11352.2.2 纠正后图像边界范围的确定在原始图像上测出左上角、右上角、左下角、右下角四个点的坐标，代入几何部分纠正的变换函数中，可求出新的X最大值、最小值，Y最大值、最小值再根据列数=（Max X-Min X）/分辨率， 行数=（Max Y-Min Y）/分辨率求出几何纠正图像的行列数，对原始图像进行整体的几何纠正得到整体几何纠正图

16、像。#include#includeusing namespace std;void main() double x,y;double a=12779.3366204466729,a1=0.0325947719709593,a2=-0.0060196114357260;double b=-110487.1547799512628,b1=0.0063519315430515,b2=0.0322664407680667;double X,Y;cout请输入原始坐标的x:x; cout请输入原始坐标的y:y;X=(a2*(y-b)-b2*(x-a)/(a2*b1-a1*b2);Y=(a1*(y-b)

17、-b1*(x-a)/(a1*b2-a2*b1);coutX=Xendl;coutY=Yhard classsiver-Mindist-signature development-sigcomp图3.11 根据六个光谱文件生成的分类图图3.12 六类地物曲线图图3.13 根据六个光谱曲线图分析出的具体地物图4基于栅格数据的GIS分析4.1数据库查询说明在农业气候分区图基础上确定适宜种植除虫菊的地区的处理流程，附流程图和适宜种植除虫菊的地区图，同时说明温度变化对除虫菊生长范围的影响，附温度上升2度除虫菊生长范围缩小的面积图。基于栅格的GIS分析塞内加尔河沿岸毛里塔尼亚的一个地区，该河南面的一个地区

18、（在马蹄形弯面的内部）位于塞内加尔境内，分析该河的毛里塔尼亚一侧，在每年的多雨季节，这个地区容易洪水泛滥。由于该地区通常是非常干燥的，当地的农民进行一种称为“后退式农业”的种植，即在洪水退去之后的洪泛区上进行耕种，以这种方式种植的主要作物为谷类作物高粱。分类总流程图模型为：重叠与乘洪泛区粘土面积(公顷)dreliefflood求面积bestsorg赋值dsoilsbestsoil编辑CLAYS重叠与乘plots适宜种植高粱的面积（公顷）求面积plots221、 在工具栏上点击显示发射器或者是菜单栏上的Display-display launcher,选择图像drelief打开，选择Idrisi

19、l6调色板并使用其它缺省设置，自动拉伸状态被激活。2、 用显示发射器打开土壤图像dsoils,选择非连续（定性）16调色板即：ndvil16。图4.1 drelief原图 图4.2 dsoils图3、 设置显示用户设置，使生成的结果可以被自动显示。选择菜单栏上的File-user preferences，在弹出来的对话框中选择如下设置：选择display setting, 用QUAL256调色板显示定性数据，及IDRISI256调色板显示定量数据.4、 进行分类，选择GIS Analysis-Database Quary-Reclass，将用户自定义在分类选项对一个图像文件进行再分类。Drel

20、ief为输入文件，flood为输出文件，然后将输入下列数值；赋新值给所有数值从到小于10909999则布尔图像Flood就被自动输出，且数值1表示满足指定条件的地区，数值0表示不满足条件的地区。图4.3分类得到的flood图5 、创建一个包含具有粘土类型的所有地区的布尔图像bestsoil,图像文件dsoil是该地区的土壤图。 图4.4 文件dsoil的数据图6、编辑模块，点击，在文件中输入如下两列数值：土壤类型（编号）土壤适宜性等级重粘土2粘性土壤5沙质土壤3堤坝图4 石质1 以bestsoil为文件名保存。7. 从数据输入菜单中运行编辑模块，在文件中输入如下的两列数值：1 22 53 34

21、 45 1完毕之后，给数值文件起名SOILRATE，存储并退出。 图4.5 文件SOILRATE数据图8、现在从分析/数据库查询菜单中运行赋值模块assign，由于土壤图定义我们将要赋予新值的特征，输入DSOILS作为特征定义图像。输入SOILRATE作为属性数值文件。然后指定输出图像文件为SORGSUIT。最后，输入结果输出图像的标题。9、赋值操作完毕后，SORGUTT将被自动显示，现在，该图像上的数值不再代表土壤类型，而代表对后退式高梁农业的适宜性等级！从地图合成器中选择图层特性将调色板改为NDV116. 图4.6 SORGSUIT图 图4.7赋值生成SORGSUIT10、再一次使用编辑模

22、块来创建一个数值文件CLAYS。该文件将被用在赋值模块中来从原始土壤图上分离出粘土类型来。我们在前面已经确定了粘土类型在DSOIL图像上的类型值为2。在这次再分类当中，我们要求所有原来数值为2的地区被赋予新的数值1，而其它所有地区则被赋值0。我们的数值文件如下：1 02 13 04 05 011、创建完这个数字文件之后，运用赋值模块，用DSOILS作为特征定义文件，使用CLAYS作为数值文件，称新图像为BESTSOIL，并给定义它的标题，检视结果图像BESTSOIL。图4.8 土壤分类图12、 从GIS分析/数据库查询菜单中运行重叠模块（GIS AnalysisDatabase QuaryOv

23、erlay），将FLOOD和BESTSOIL相乘生成一个新的图像BESTSORG。查看其结果（如果显示效果不好，则将调色板改为QUAL256）。BESTSORG显示出所有位于正常的洪泛区域内同时又分布有粘土类型土壤的地点。图4.9 BESTSORG 图4.10 FLOOD和BESTSOIL相乘BESTSORG13、下一步要计算BESTSORG图像中适宜区域的面积（单位为公顷）。这个计算可由面积模块来完成。从分析/数据库查询菜单中运行面积模块（GIS AnalysisDatabase QuaryArea），输入BESTSORG作为输入图像，选择表格输出格式，然后计算其面积（公顷）数。图4.11

24、BESTSORG面积图14、从GIS分析/空间关系分析菜单中运行归组模块（GIS AnalysisContext OperatorGroup），由BESTSRG图像生成一个新的输出图像PLOTS。选择包括对角线方向的像元，并为输出图像输入一个标题。当归组运行完毕之后，查看PLOTS，使用光标查询方式来查看每一个单独地区的数据值，你会发现每一个相同数值像元的连续组具有一个唯一的数标。15、*PLOTS进行相乘来生成PLOTS2图像，查看结果。将调色板改为QUAL256。如同在PLOTS图像中一样。适宜耕作的地块从背景中区分出来了，每一块都有其自己的数标。图 4.12 plots 图4.13 pl

25、ots216、运行面积模块，输入图像使用PLOTS2，并要求表格输出，面积以公顷记。图4.14 plots2的面积图问题1： 图像上高程的最大值和最小值是多少？答：最小值是5，最大值是15.9999问题2：粘土类土壤的数值是多少？（使用工具条上的光标查询方式工具）答：1问题3：为了方便理清分类指定，将5种土壤类型和级别分别填入下表土壤类型（编号）土壤适宜性等级重粘土2粘性土壤5沙质土壤3堤坝图4 石质1问题5：在洪泛区域内有多少公顷为粘土类型土壤？报告的另外一个面积数字是什么含义？答：41909问题6：生成的组数是多少？（记住第一个组的赋值为0）答：10问题7：重叠模块当中的哪一个选项能用来生

26、成所需的图像？使用哪一幅图像？答：1 ，3，使用BESTSRG问题8：每一块可能的种植高粱用地的面积公顷数是多少？答：如图问题9：将图3.1.6和图3.14的流程图合并，绘出合并后的流程图bestsorgfloodbestsoildreliefdsoilsareaassignoverlayreclassCLAYS编辑洪泛区粘土面积(公顷)plots适宜种植高粱的面积（公顷）areaplots22overlay答：4.2 距离及空间分析在马萨诸塞州中部，克拉克大学附近的小区域内布局一个轻工业制造业工厂的最佳位置，适于建厂的区域必须为：i) 坡度小于2.5度;ii) 在水库250米的缓冲区以外;i

27、ii) 现有土地利用为森林;iv) 面积在10公顷或更大。坡度计算reliefslopes分类slopeblLanduse分类reservresdist距离forestforestbltmpcombined重叠与乘相乘归组groupss面积图像grpareassiteareasuitabl重叠与乘分类分类suit2赋值总流程图为：1、 运行显示菜单中的三维显示模块Display-ortho，输入RELIEF作为表面图像，LANDUSE作为上覆图像，接受缺省输出文件名ORTHOTMP及所有缺省显示参数。指定使用用户自定义的调色板LANDUSE和使用图例，并选择比你的Windows显示低一档的输出

28、分辨率。图 4.15 RELIEF 图4.16 LANDUSE图4.17 orthotmp2、 用Idrisi16调色板显示RELIEF，并选择自动拉伸选项。以光标查询方式查看图像中的数值。3、 表面分析：选择GIS Analysis-Context operator。以RELIEF作为输入高程模型进行坡度计算（度）。称坡度结果图像为SLOPES。4、 选择将图像slopes进行线性拉伸，以Slopec为输出图像，其他均为默认设置。然后进行三维显示图像，以RELIEF作为表面图像，SLOPEC作为上覆图像，使用Idrisi256调色板，受其它所有缺省值。 图 4.18 SLOPES 图4.19

29、 Slopec生成过程图4.20 Slopec 图4.21 srthotmp15、用分类(Reclass)模块产生小于2.5度坡度的区域的布尔图像。本例中，我们需要将坡度从0到小于2.5度的像元赋值为”1”，而对坡度等于和大于2.5度的像元赋值”0”。称输出结果图像为SLOPEBL。图4.22 SLOPEBL 图4.23 reserv6、创建水库的数值文件，根据图Landuse，图中总的有11中地物类型，其中第二类Reservoirs表示水库，则数值文件中2对应的布尔值为1，其他的非水库都为0；选择赋值运算用图像Landuse为输入图像，reserv为输出图像。7、距离分析：运行GIS Ana

30、lysis-Distance operatpr-Distance,reserv为目标特征图像，resdist为输出图像。8、确证RCSDIST确实是一个光滑表面，用三维显示(无上覆图像)显示它。这时距离数据以一个表面的形式显示出来。9、使用分类模块生成一个布尔图像，其中”1”值代表离水库距离大于250米的区域，”0”值则表示小于或等于250米。称结果图像为BUFFERBL。图4.24 resdist 图4.25 BUFFERBL10、创建森林的数值文件，其中不考虑果园ORCHARDS和林地FORESTED WETLANDS，则根据图像LANDUSE得到表示森林的只有第九个和第十个，则数值文件中

31、10和9对应的布尔值为1，其他的非森林对应的布尔值为0.以Forest为名保存。11、通过赋值运算，Landuse为输入文件，数值文件为FOREST，输出图像为FORESTBL。图 4.26 文件Forest数据 图4.27 FORESTBL12、GIS AnalysisDatabase Quaryoverlay）用图像SLOPEBL和图像BUFFERBL通过重叠合成，选择乘法进行计算，得到图像TMP为临时文件。13、在通过临时图像TMP和森林的布尔图像FORETBL叠加，以乘法计算得到图像COMBINED。图4.28 COMBINED临时合成图 图4.29 COMBINED14、归组：对图像

32、COMBINED进行对角线分组，选择GIS Analysis-Context operator-group,输出图像为groups。15、用图像GROUPS进行处理，生成面积图像GRPAREA。图4.30 groups 图4.31 GRPAREA16、把图像CONBINED和图像GRPAREA进行叠加，得到新图像SITEAREA。图4.32 SITEAREA 图4.33 SITEAREA生成过程17、将SITEAREA进行分类得到SUTTABL图像。18、为了避免适宜建厂的地点”漂浮”于空中，给背景大于零的数值，用变值运算GIS Analysis- Database Quary-RECLASS

33、, 模块由SUTTABL生成一幅新图SUTT2。使背景和适宜区都不为” 0”值。然后用RELEEF为表面图像，SUTT2为上覆图像进行三维显示。图4.34 SUTTABL 图4.35 SUTT2 图4.36 orthotmp2三维显示图问题1：在下面画一个流程图模型，包括模块和图像名，显示产生SLOPEBL所必需的步骤(如果你还不能马上绘出产生SLOPEBL的流程图，可先进行25步，然后回过头来绘出流程图)reliefoperateslopesreclassslopebl问题2：画一个用于该分析步骤的流程图模型，称最后结果图像为BUFFERBL(同样，如果你还不能马上绘出产生SLOPEBL的流

34、程图，可先进行69步，然后回过头来绘出流程图)。Landusereclassreservresdistdistancereclassbufferbl问题3：描述体现这一标准的最终图像的内容，并画出流程图模型来表示生成它的步骤，称最后结果图像为FORESTBL。Landuseforestassignforestbl问题4：可用其它什么方法来产生同样的结果?GIS AnalysisDatabase QuaryRECLASS问题5：用重叠模块中的什么操作来生成COMBINED?画流程图模型来表示通过SLOPEBL。BUFFERBL和FORESTBL生成COMBINED 的过程。bufferbltmp

35、combinedforestbloverlayoverlay相乘叠加问题6：得到多少个适宜的地区?画出由COMBINED生成SUTTABLE的过程的流程图。2个grpareasgroupcombinedgroupssscalarcombinedsiteareasuitabloverlayreclass4.3耗费距离及最小耗费通道NEWPLANT关于一个新的制造业工厂。这个工厂需要大量电能并需要一个输电站和一个到最近的高压线的支线。自然，工厂董事希望尽可能少花钱。我们的问题是确定从新工厂到已有输电线之间建新的支线的最小耗费通道。总流程图： 初始化 点栅格化NEWPLANT耗费模板编辑模块创建数值

36、文件文件COSTDISTFRICTION阻力值FRICTION赋值通道模板WORCWESTNEWLINEPOWERLN栅格/矢量转化初始化模板POWERN1 使用用户自定义的调色板WORCWEST显示名为WORCWEST的图像。这是美国马萨诸塞州worcester城西郊的土地利用图，是用陆地卫星TM图像由非监督分类生成的。使用地图合成器并采用用户自定义的符号文件NEWPLANT将NEWPLANT矢量图层加上。新工厂的地点将在图像中心的西北以一个大的白色圆圈显示，之后，使用用户自定义的符号POWERLN在合成图中添加矢量文件POWERLN。已有输电线位于图像的左下部，以红色表示，我们就是要用最小

37、耗费通道把这两个特征连接起来。图4.37 WORCWES图2、 查看WORCWEST的元数据文件，确定 WORCWEST中各种土地利用类型的数标。与表1中给出的土地利用类型相匹配。然后用编辑模块创建数值文件 FRICTION（用来为WORCWEST中的土地利用类型赋阻力值）。指定数据类型为实数。之后用赋值模块来创建一个叫FRICTION的输出图像，以WORCWEST作为特征定义图像，FRICTION作为数值文件。图4.38 WORCWES 图4.39 FRICTION生成过程图4.40 FRICTION3、 从再格式化（Reformat）菜单中选择栅格/矢量转化（Raster/vector Conversion-lineras）子菜单，然后选点栅格化模块。该模块生成矢量点文件的栅格对应物。指定NEWPLANT为矢量点文件。在IDRISI32中，矢量到栅格的转换是通过用矢量文件的信息更新已有栅格图像来完成的。输入NEWPLANT作为待更新的栅格图像，使用缺省