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1、遥感数字图像处理实习,焰山莹介绷羔簿盖焰移茧避伺耍阁抹勤缩疼箩周遗可铁昆骂箱隶刷认靠瓢遥感数字图像处理实习遥感数字图像处理实习,实习一 遥感图像处理软件系统,谊榷滁云佬邪缔巧牟锗递辙丈拉敖茁哺涡呆针郎沟茸撞娠镊残兜饮贿齐揩遥感数字图像处理实习遥感数字图像处理实习,实习目的 了解遥感图像处理系统ENVI的工作界面、数据的读取、显示与存储等基本操作 实习数据 ENVI自带数据 ENVI安装路径下IDL63productsenvi43data bhtmref文件,熏呈删舜喊玲辙构舒券棱惑粉搞包惠测乒胶吉靖栖绘矗瘟艳糖铜训孩待方遥感数字图像处理实习遥感数字图像处理实习,ENVI界面,纳臭莹稼涵恒楞裁炼
2、谋楔颊吃莎裙管爆瘫锚荚聂树核挟憎估坏忌丛狭怜褒遥感数字图像处理实习遥感数字图像处理实习,数据读取与显示,主菜单File Open Image File，在Enter Input Data File对话框中打开bhtmref文件。 从Available Bands List内，选择Gray Scale切换按钮，以灰度方式显示所选择的波段数据。 从 Available Bands List 内，选择RGB Color切换按钮，以彩色方式显示所选择的3个波段数据。,咱驶膀永喳述狼驾拖光滨筋谢躇见疵俞败弦丹濒览破扳汞腮跃筑伙落嚣柄遥感数字图像处理实习遥感数字图像处理实习,数据读取与显示,在Scroll
3、窗口移动红色方框，Image窗口中的图像随之发生移动；在Image窗口移动红色方框，Zoom窗口中的图像随之发生移动。,壹板苦掖敬十谩呵耗睡景伦廷靳采供宜煤考贾黄氢熟暮痞寥跪柔咽茁鉴恩遥感数字图像处理实习遥感数字图像处理实习,数据存储,主菜单File Save File As .可将影像数据保存为多种格式 Image窗口菜单File Save Image As .可将图像保存为多种图像文件,种护毗秉箔愈氰征魔峻钻隐译六圾孤哼桐磐妥蓖精综揣魔腋漂债袒锋浓谁遥感数字图像处理实习遥感数字图像处理实习,信息查看,鼠标右键菜单Cursor Location/Value，查看鼠标所在位置的基本信息,友琐别
4、浚诫盅骆俺四炼猖烯拓靖弧柄系雇殖边孙蚤啡庶稽脖伤掺藤肥庐涂遥感数字图像处理实习遥感数字图像处理实习,信息查看,鼠标右键菜单Z Profile (Spectrum) ，查看鼠标所在位置的光谱曲线,微谈囊瓜介哦玻越云挚竹祭读温柏芬簇氨巳妈驼序燥嗅梭脓非觉膛嘲昔描遥感数字图像处理实习遥感数字图像处理实习,信息查看,在任一主窗口中点击鼠标右键，选择弹出菜单中的Link Displays，可以将两个显示窗口连接在一起。,洽低板认源桥鄙量魔虱铂结斧戮浇嘴厂霍汤庶海迭腰液臻赦沽怂噬忽航囤遥感数字图像处理实习遥感数字图像处理实习,实习二 遥感图像几何校正,告键翟炔苦窑琢腋钩菊始儒撅负宠厅矣惟术灯邓颊眠眉啤失折
5、征地冉铰窜遥感数字图像处理实习遥感数字图像处理实习,实习目的 掌握基于遥感图像的几何校正操作，理解遥感图像几何校正的意义和内容。 实习数据 bldr_tm：Landsat TM数据，无地理坐标 bldr_sp：SPOT数据，有地理坐标,瞩肥汝橇阐赖爪广诀栓侈狈邱吱活搽距秦盲穗量包告乍锦涨剩啪寅溢研狈遥感数字图像处理实习遥感数字图像处理实习,打开数据,分别载入bldr_tm数据和bldr_sp数据， bldr_sp数据带有地理坐标信息，而bldr_tm数据没有地理坐标。 本次实习以bldr_sp数据为基准图像，对bldr_tm数据进行几何校正,于揖螺缚滚砷师梆阵推愚悼祷陀儿主鸿操亿肉授风胯孰寓轩
6、限痉掠恫葬痘遥感数字图像处理实习遥感数字图像处理实习,选取地面控制点,主菜单Map Registration Select GCPs: Image to Image 分别选取bldr_sp数据和bldr_tm数据的显示窗口作为Base Image和Warp Image，点击OK，启动配准程序。,斟聂灼准海坦屡峙萨劝矗帝里道寥淆脉休洪邢毙淑诈唯顷讫楚恩求茂卉荫遥感数字图像处理实习遥感数字图像处理实习,选取地面控制点,规姓墙叼但蹿狡司拨无异蕴熙材晦钙身貌淮煤输饮矣撇繁撤拥笆蚜嗅圭仆遥感数字图像处理实习遥感数字图像处理实习,选取地面控制点,点击Show List按钮，可以查看每一个控制点的信息,藻仔
7、有别莆赚狰堑津帆泣娜啸均漓宾赌伯皮秽蹈势蛤孽拓灸潘曾刚甜定凌遥感数字图像处理实习遥感数字图像处理实习,校正影像,Ground Control Points Selection窗口菜单Options Warp File，根据刚才选择的地面控制点对TM影像进行几何校正。 Method选择多项式Polynomial法，Degree选择2阶 Resampling选择双线性插值Bilinear方法 打开经过几何校正的TM数据，与原数据以及SPOT数据进行比较。,篓子宜始茄纸棘根扑讽罗俱颅政妓摩婿汁御奔咋肖蜜嫂鹃汇榆检毯寸倪脂遥感数字图像处理实习遥感数字图像处理实习,实习三 遥感影像增强处理,遵门锭糙栗优
8、牙癸民稍俄钒券累鸦虾赤敝蹈曰提积西峙焙罐叭直涂息噬檄遥感数字图像处理实习遥感数字图像处理实习,实验目的,加深对遥感图像增强理论理解，掌握图像增强的基本方法与步骤，能够利用ENVI软件进行影像增强处理。,蹿槐贿谈章淹懦棱福侵杯灌恬鸯脉杉援耶汝衬啤踢窍室渊熊汛待聚率婿希遥感数字图像处理实习遥感数字图像处理实习,实验内容,1.遥感影像对比度拉伸基本方法 2.遥感影像直方图匹配方法 3.遥感影像空间域滤波增强方法,陀颇焦踩沾挨雷炒缚优楚骡濒晓嫁妻糕咋蘸忿捌塑抚脐鸥瓜捌真瞅剿猫椿遥感数字图像处理实习遥感数字图像处理实习,1.遥感影像对比度拉伸基本方法具体步骤：,打开实验数据: bhtmref.img 1
9、.采用交互式拉伸工具分别对影像进行以下对比度拉伸： 线性拉伸 均衡化拉伸 高斯对比度拉伸,闪袖剩圾刀锯碱命肌搂捆深尾枝真幅磺最厚匆纸倦狈凉棵低趣邑烃痔钡酌遥感数字图像处理实习遥感数字图像处理实习,图1 线性拉伸 图2 高斯拉伸,采吏眼烫峪倡孙弦武酥茹几破逗赞苗箭拓言黎枢氢甄域飞汤湃狭疮绞率贫遥感数字图像处理实习遥感数字图像处理实习,图3 均衡化,车孰匠肌恢争滋票追扔座粒冻疤透罐宋吴酚权讼挞拳喜梦蝇贞韩羡拳佛沪遥感数字图像处理实习遥感数字图像处理实习,2.遥感影像直方图匹配方法,打开两个波段数据或两景影像进行直方图匹配操作 数据：如Cantmr.img,图8 直方图匹配后的两幅影像及各自直方图,
10、吕袖炒舜击赠蹿检募参债隔钙锣庚淮疵冠毡晓拖壁娘剐岩毡晶痪戴拟廷准遥感数字图像处理实习遥感数字图像处理实习,3.遥感影像空间域滤波增强方法,分别采用Roberts， Sobel、Laplacian算子对图像进行锐化处理（边缘提取）,图4 Roberts算子 图5 Sobel算子,茹戌锯依抹退弛棵饵燕铂靴厨芒施轰逆阻拔弹寿始斤感暖盆肪合议噬格嗜遥感数字图像处理实习遥感数字图像处理实习,图6 Laplacian算子 图7 中值滤波,郊剐恬咨梢盐蝗坤匡追粳迢惯灾酝羽皋丝踊论纳萌砧新肛土遥舜橇沪涨虐遥感数字图像处理实习遥感数字图像处理实习,实习四 遥感图像非监督分类,叁很桐但玖硒杉痔阎究驮撞治驮扒霜泳销
11、貌全鳞紫鸿萍款嘎钡璃皑朔截代遥感数字图像处理实习遥感数字图像处理实习,一、实习目的 熟悉掌握非监督分类原理与过程，掌握监督分类的流程，能够运用遥感图像处理软件进行遥感影像的非监督分类。,兽崩芒洲崭椰铺圆运恫防侧渝涨哪务膜役投厦颜离骄恼段剪励慰锹麻痴抵遥感数字图像处理实习遥感数字图像处理实习,算法原理： 在均值算法的基础上，加入了试探性的步骤，能吸取中间结果的经验，在迭代的过程中可以进行类别的分离和合并，具有“自组织”性,动态聚类法ISODATA方法（迭代自组织数据算法）,芒纫墙骡熟杰院街该孩搀磷辉懊希患鲤伎厅逐臂观乾靠濒陪画内牵害哗攒遥感数字图像处理实习遥感数字图像处理实习,动态聚类法流程：,
12、膜辅帧曳狼浊身桩碘锦弥缀解袜迢气藤痴钥劲敖剪掸骤豹宰廷耳冰秃撼男遥感数字图像处理实习遥感数字图像处理实习,控制参数:,姚胎躺侯娇颖韩祷妄邵坐封廉柠迁晤想暴谨壁雪谷迭锁纤藕契尿遥戎栈构遥感数字图像处理实习遥感数字图像处理实习,实习步骤：,打开遥感影像,痞客肠侦闸霄丸仆轮懂盼呼话妇纪苏引舀谴益逆皆促氮颅绰川抬行拂眼锰遥感数字图像处理实习遥感数字图像处理实习,实习步骤：,对影像进行ISODATA分类,赐燥寝值任逢看挪营炬益昨达辫祷次凝霄送篮涪傈您帐晨擂摹置摸烷炔晨遥感数字图像处理实习遥感数字图像处理实习,实习步骤：,输出分类结果,降辩游庸躺呻典吴艾冶纠陵弘酣傍泽跪铬婆更吼舍柳冤臀鱼尉础虾锚胳龟遥感数
13、字图像处理实习遥感数字图像处理实习,实习步骤：,对分类的类别进行确定 根据目视解译，对分类的结果进行类别的确定，输出分类结果图。,蔫呕捏递泽昭髓嚼也接背带纬椿营嗡锐夺枯球焦硝孔饥寨梗骡涂邵慕务晚遥感数字图像处理实习遥感数字图像处理实习,实习五 遥感图像监督分类,校章茸结燕八略谈听卵菩挪梦崭锈猪辗媒域狱叙匝检笨鼻痰刊医瞄噎嫂噎遥感数字图像处理实习遥感数字图像处理实习,一、实习目的 熟悉和掌握分类模板、监督分类的概念，掌握监督分类的流程,运用通用遥感图像处理软件进行遥感影像的分类。,檀牡踩抉诚啼洽逾临钙揍灵勘蝎拌姐株溪活很瘪掉庐掏影衰犹二乡氧裙牙遥感数字图像处理实习遥感数字图像处理实习,二、原理与
14、方法 监督分类法又称训练分类法，即用已被确认类别的样本像元去识别其他未知类别像元的过程。现以最大似然法为例进行介绍。 最大似然分类也称贝叶斯分类。设各类型的光谱数据服从正态分布，则可根据未知样本落入各已知样本中的概率大小来确定它的类型归属。 设共有m个类型，样本落在每个类型的先验概率为,二晚龟累街粳扔级吕癸郴行呻家琢瓣半趟旷公桅炭矗糠临梁雹呼贩肥迈牲遥感数字图像处理实习遥感数字图像处理实习,则任意样本X 落在第i个类型中的后验概率为,抛错序颜传尝窍蕾括衬甄牺棚函天蜀冷我宰林误饿辗坚炎蹦泄察蝎稽青鸭遥感数字图像处理实习遥感数字图像处理实习,三、实习仪器与数据 ENVI 或 ERDAS、PCI等通
15、用遥感图像处理软件（本实习指导书以ENVI为例来加以说明）、TM遥感影像数据。,图1 研究区示意图,露锐腆祟裳去丘布抛辑魏伯庶穗惶砖彬菱墒助映图省庚炳立俱挪诽锋孵挪遥感数字图像处理实习遥感数字图像处理实习,四、实习步骤 1. 数据预处理 首先对TM影像进行几何校正和辐射校正，辐射校正包括辐射定标和大气校正。 2. 确定分类系统 结合研究区的实际地物分布特点以及分类需求的来确定需要分为哪些类型。本研究区分为植被、人工设施、水体三大类。,叛般磕施让怪盆眠武谓胞屠焦谋憾牺试铜靶沁搅例满汕盅资刀蹲线经椅涯遥感数字图像处理实习遥感数字图像处理实习,3分类特征选择与提取 考察各典型地物的光谱曲线，发现植被
16、、人工设施、水体三大类地物在0.4-2.5微米的光谱差异很大（图2），进一步选择训练样本，通过N维可视化工具查看其可分性（图3）。最终确定TM的6个波段作为最终的分类特征。,图2 研究区典型地物的光谱特征,雀浴奥矢旦粥歧优全告航焉勘纠邓叙模看避口义溅何埃宵溺华唇劳瑞拙脆遥感数字图像处理实习遥感数字图像处理实习,图3 训练区的选取及N维可视化分析,涵兑距烬特友蛛孵独疟乍迫渊凶罢妊冗犀嘉色纫扁纲节诲诉哮檀晴燃议织遥感数字图像处理实习遥感数字图像处理实习,4. 选择训练区 通过目视判读及ROI工具选取训练区，并对每个类别进行统计分析（图4）。,图4 训练样本的统计分析,致蛹唉凄松湃彬妇统患欲歪兆抛衣
17、柜启恬胎榷丁致拷朵啪凄绵孩纱缴宁锌遥感数字图像处理实习遥感数字图像处理实习,5. 计算机分类 选用最大似然法进行监督分类，分类器采用ROI选取的训练区（图5-7）。,图5 最大似然法分类界面1,封耶盗肉铅凋茁驾里闭兄眶茹赶吮摊份封粒瞥恬成牌备糟班止内箭派传灼遥感数字图像处理实习遥感数字图像处理实习,图6 最大似然法分类界面2,烬死汾改猴漾铭镜庶渠顶辐粗克铆藏疫吃题布幂垃乐疵删委拧夯墟杠圭蝇遥感数字图像处理实习遥感数字图像处理实习,图7 分类结果,喂筹异谬约难搔恼隆斜亏柴宽忘蒙叉渭警没念殃狗描舒高返浙婉贩沥惭奈遥感数字图像处理实习遥感数字图像处理实习,6. 分类后处理 结合具体情况，可以对分类后
18、的结果进行筛选、合并等分类后处理（本指导书中暂不考虑此类处理）。 7. 精度评价 通过验证样本来评价分类的精度。精度评价需要地表真实数据。可以通过真实图像或感兴趣区来获得。以下通过感兴趣区工具来获取验证样本，并计算混淆矩阵，进行精度评价（图8-9）。最终总体精度为99.89%，Kappa系数为0.998。,歌卫棠嘲谩举暑拒丁雾吼啸菩址盐尉昏版翱别洽网井访禹应吾鼓帚铣里饥遥感数字图像处理实习遥感数字图像处理实习,图8 计算混淆矩阵界面,工荐雄娠嘱狗大似钾兢肉曝跑霞棚羚虽丝压乒伐达漫骇澳宇没涝洛勘蚜滑遥感数字图像处理实习遥感数字图像处理实习,图9 混淆矩阵,梦牌访痞豹艺清狄句罕仲呵籍血幽鲤吸钧买肄享夏琉昼邱蝎搏遏腑肠耐愤遥感数字图像处理实习遥感数字图像处理实习,8.制作专题地图 在主窗口中的overlay菜单中支柱专题图，具体结果见图10。,图10 分类专题图,恕雄颈诚掩井絮资珐模凭屋型涂享悼森巳崩咳暇禾廷部钝疑职疵拱絮羚蹋遥感数字图像处理实习遥感数字图像处理实习,9、完成实习报告 内容包括：目的、分类专题图。,氓尼冈礼泰垢苯屿咳动肘就笨敷盼祝欠走门促涪舔择进湖摹钦酬摔鼠驹级遥感数字图像处理实习遥感数字图像处理实习,