《2021遥感数字图像处理期末考试实验报告.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《2021遥感数字图像处理期末考试实验报告.docx（10页珍藏版）》请在三一文库上搜索。
1、遥感数字图像处理ENVI期末考试实验报告遥感数字图像处理ENVI期末考试实验报告 _师范大学xxxx-xxxx学年下学期统一考试遥感数字图像处理期末试卷 （非制卷）专业：测绘工程课程名称：遥感数字图像处理任课教师：班姓级：名：学号：1 影像的几何精纠正1. 打开影像在 ENVI 主菜单栏中，选择FileOpen Image File ，打开需校正的影像，并显示在两个Display窗体中。2、启动几何纠正模块在 ENVI 主菜单中，选择Map Registration Select GCPs ： Image to Image，弹出ImagetoImageRegistration几何纠正模块对话框
2、。2.2.选择显示参考影像 （ SPOT文件）的 Display为基准图像的 （ Base Image），显示需校正影像（TM文件）的Display为待纠正图像（Warp Image）（如图所示） 。点击 OK按钮，弹出 Ground Control Point Selection对话框，进行地面控制点的采集， 如图所示。3、采集地面控制点在图像几何纠正过程中，采集地面控制点是一项重要和繁重的工作，直接影响最后的纠正结果，在实际操作中要特别认真和具有耐心。在 Ground ControlPointSelection对话框中，选择 Options Set PointColors ，设置或修改GC
3、P在可用和不可用状态的颜色。在两个 Display中移动方框位置，寻找明显的地物特征点作为输入GCP。在 Zoom窗口中，点击左小下角第三个按钮，打开定位十字光标，将十字光标分别移到基准影像与待纠正影像相同地物点上。在 Ground Control Point Selection上，单击 Add Point按钮，将当前找到的点进行收集。利用同样的方法继续寻找其余的点，当选择控制点的数量达到3 时， RMS被自动计算。Ground Control Point Selection上的 Predict按钮可用，这时在基准图像显示窗口上面定位一个特征点，单击Predict按钮，纠正图像显示窗口上会自动
4、预测区域，适当调整一下位置，点击Add Point按钮，将当前找到的点收集。随着控制点数量的增多，预测点的精度越来越精确。选 择 Option Auto Predict，打开自动预测功能，这时在基准图像显示窗口上面定位一个特征点时，纠正图像显示窗口上会自动预测。当选择一定数量的控制点之后（至少3 个），可以利用自动找点功能。选择 Option Automatically Generate Points，选择一个匹配波段，如选择信息量多Band5，单击 OK按钮。在 Automatic Tie Point Method Parameter对话框中。这里设置Tie 点的数量（ Number of
5、Tie points）： 60；其他选择默认参数（如图所示），点击 OK 按钮。8.8.在 Ground Control Points Selection上，单击 Show List按钮，可以看到选择的所有控制点列表。选择Image to Image GCP List上的 Option OrderPoints by Error，按照 RMS值由高到低排序。对于 RMS过高，意识直接删除，选择此行，按Delete按钮；二是在两个图像的ZOOM窗口上，将十字光标重新定位到正确的位置，点击Image to Image GCP List上的 Update 按钮进行微调。当 RMS值小于 1 个像素时
6、（根据实际情况判断最小RMS值），点的数量足够且分布均匀，完成控制点的选择。选择 File Save GCPs to ASCII，将控制点保存。4、选择纠正参数并输出结果此处 ENVI提供两种输出方式：Warp File和Warp File（ as Image Map ）10.Warp File方式11.在Ground Control Points Selection上，选择 OptionsWarp File，选择需纠正图像。在纠正参数对话框中，设置纠正参数；相关参数说明：重采样选择双线性（Bilinear），背景值（ Back ground ）为 0。Output Image Extent：
7、默认是根据基准图像大小计算，可以进行适当调整。选择输出路径和文件名，单击OK按钮。Warp File纠正方式得到的结果影像，它的尺寸大小、投影参数和像元大小（如果基准图像有投 影）都与基准图像一致。Warp File（ as Image Map ）方式选择Options Warp File（ as Image Map），选择纠正文件（TM文件）。投影参数不变，在 X和Y的像元大小输入 30m，按回车键， 图像输出大小自动更改。Output Image Extent：默认是根据基准图像大小计算，可以进行适当调整。设置输出路径和文件名，单击OK按钮。5、检验纠正结果检验纠正结果的基本方法是：同时在
8、两个窗口中打开图像，其中一幅是纠正后的图像，一幅是基准图像， 通过视窗链接（ LinkDisplays）及十字光标或者地理链接（GeographicLink ） 进行关联。在显示纠正结果的Image窗口中，从右键快捷菜单中选择Geographic Link命令，选择需要链接的两个窗口，打开十字光标进行查看。基于矢量边界的裁剪选择全色波段窗口下的Overlay-Region of Interest.2. 如图所示将区域画出，并保存shp。选择 ENVI工具 Basic tools-Subset Data Via ROIs。选择文件名并保存。利用 shp裁剪多波段图像选择 File-Open Ve
9、ctor File5.打开后如图，点击打开后如图，点击ok。选择需要进行裁剪的图像窗口#2 ，点击 ok 。选择后选择第一项后点击ok选择第一项后点击 ok同理，选择 ENVI工具Basic tools-Subset Data Via ROIs。选择文件名并保存。如图所示为才裁剪好的全色波段（左）和多波段图像（右）；3.3. 自动融合1)在 ENVI的主菜单选择Transform Mage Sharpening HSV。变换前后对比如图所示4. 手动融合为了理解处理过程, 选择进行手动数据融合。第一步, SPOT-XS多波段的彩色影像转换到色度、 饱和度、数值(hue-saturation-v
10、alue)彩色空间。将全色波段高分辨率的SPOT影像替换数值(value)波段 , 并将其拉伸到0 至 1之间以满足正确的数据范围。再将从SPOT-XS 多波段影像中获取的色度、 饱和度以及从全色 SPOT 影像中获取的数值进行反变换,转回到红 绿 蓝彩色空间。这个过程将产生出一幅输出影像, 其包含了从SPOT-XS 多波段影像中获取的颜色信息以及从全色 SPOT影像中获取的空间分辨率信息。正变换1)从 ENVI的主菜单选择Transform Color Transform RGB to HSV,然后选择调整过大小的然后选择调整过大小的SPOT-XS 多波段数据作为输入的OK 执行变换。RGB
11、 影像。输入要输出的文件名,点击2)作为灰阶影像或RGB 彩色影像 ,来显示色度、饱和度和数值的影像。如图所示。拉伸变换从ENVI 的主菜单选择Basic Tools Stretch Data,单击工 lon_spot文件 ,然后点击OK 。在 Data Stretching对话框的Output Data部分中 , 在 Min文本框中输入0,Max文本框中输入1, 并输入一个输出文件名。单击 OK 将 全色 SPOT 影像的数据拉伸为浮点型,范围为 0 到 并保存文件。拉伸前后对比：反变换1)从 ENVI主菜单选择Transform Color Transform HSV to RGB,选择转
12、换过的选择转换过的SPOT-XS 多波段影像的Hue 和 Saturation波段作为变换的H 和 S 波段。2)选择拉伸过的全色 SPOT 影像作为变换的V波段 , 点击 OK。在 HSV to RGBParameters对话框中输入要输出的文件名, 点击 OK 进行反变换。HSV正变换和 HSV反变换前后对比：4. 显示结果在可用波段列表中点击RGB Color单选按钮 , 并按顺序点击反变换后的R、G 、B 波段。再点击 Load RGB按钮来显示一幅经过融合的SPOT-XS 多波段 / 全色 SPOT 的彩色影像。显示融合后的影像, 选择 Tools Link Link Displays将融合后的影像,同调整过大小的 SPOT-XS 多波段影像以及SPOT 的全色影像连接起来。使用动态叠加来分析比较这些影像。