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遥感实验指导书-多光谱数据的合成与显示

遥感实验指导书-多光谱数据的合成与显示
遥感实验指导书-多光谱数据的合成与显示

遥感实验2 多光谱数据合成与显示

一、实验目的

了解常用遥感数据格式,学会数据导入、多光谱合成、彩色合成等技术,通过实际影像的操作,制作可用于实际工作的某区域遥感图像,为下一次实验准备数据。

二、实验原理

三原色原理。

三、实验材料与方法

某区域的遥感图像、ERDAS软件。

四、实验内容及主要步骤

数据导入

多光谱合成

用不同方式打开同一景多光谱遥感影像

图像色彩变换

四、实验结果

合成1988年的TM数据和2001年ETM+多光谱数据,取3个波段合成合适的彩色图像。

附:实验指导书

利用ERDAS软件进行处理,制作可用于目视解译和计算机分析处理的遥感图像,主要过程包括:

1、数据导入

①导入86年数据

点击import按钮,出现下左图,在input栏选择要导入的文件夹和文件,在output

栏中选择合适文件夹并输入文件名,在type栏选generic binary,OK,在出现的界面中文件格式和行列数(在要导入数据所在的文件夹中有记录这些信息的他头文件),OK。

②导入2000年数据

操作类似①,不同的是在输入界面下的选择TM L7的多光谱数据,如下图。

③导入扫描地形图

操作类似①,不同的是在输入界面下的选择JPEG类型,操作界面如下图。

2、多光谱合成

点击、utilities、layer stack,出现下右图界面,在input file处选择文件、add,重复选择和add,需加在一起的波段全部加入后,在output file处选择文件夹并输入文件名,OK。

3、用不同方式显示同一景遥感影像

启动ERDAS IMAGINE;

打开影像:在Viewer下点击打开影像按钮、在出现的界面中files of type处选择合适的数据格式;点击raster options、在display as处选择不同的显示方式(真彩色、假彩色、灰

度、地势),则图像按多波段RGB真彩色、某波段按假彩色、某波段按灰度、高程数据按地势显示。

4、图像色彩变换

在RGB真彩色模式下更改颜色:viewer下菜单raster/band combinations,更改RGB分别对应的波段,OK确定。用同样方式试验不同彩色合成方案。

在假彩色显示模式下更改颜色:viewer下菜单raster/attributes,颜色编辑窗口中edit/colors,colors窗口中选择分级数和起止颜色、apply。

(完整版)ERDAS遥感图像处理实验报告

西北农林科技大学 ERDAS实验报告 专业班级:地信111 姓名:杨登贤 学号:2011011506 2013/12/20 ERDAS实验报告

一.设置一张三维图。 (3) 1.底图与三维图 (3) 2.参数设置 (5) (1)三维显示参数 (5) (2)三维视窗信息参数 (6) (3)太阳光源参数 (6) (4)显示详细程度 (6) (5)观测位置参数 (7) 二.(几何纠正几何畸变图像处理):几何纠正结果图。 (7) (2)选择合适的坐标变换函数(即几何校正数学模型) (8) (3)数据控制点采集表 (9) (4)多项式模型参数 (9) (5)图像重采样参数 (10) (6)结果图 (10) 三.(数据输入\ 输出):镶嵌图(根据不同条件做出不同的几张)。 (11) 1.图像色彩校正设置 (12) 四.(图像增强处理):傅里叶高通/低通滤波图或效果图空间增强效果图。 (13) 1.空间增强卷积处理 (13) (1)原图像 (13) (2)卷积增强设置参数 (13) (3)卷积增强处理图像 (14) 2.傅里叶变换 (14) (1)快速傅里叶变换设置参数 (14) (2)低通滤波 (15) (3)高通滤波 (16) 五.光谱增强。 (18) 1.主成分变换 (18) (1)参数设置 (18) (2)处理图像 (19) 2.缨帽变换 (19) (1)参数设置 (19) (2)处理图像 (20) 3.指数计算 (20) (1)参数设置 (20) (2)处理图像 (21) 4.真彩色变换 (21) (1)参数设置 (21) (2)处理图像 (22) 六.(非监督分类):非监督分类结果图分类后处理结果图去除分析结果图。 (23) 1.参数设置 (23) 2.非监督分类结果图 (24) 3.分类后处理结果图 (25)

光谱数据处理流程解析

渤海SVC 光谱数据处理 2009.9.9 一.基本原理 水体遥感反射率的计算公式为: /(0)rs w d R L E += 其中,水面入射辐照度比(0)d E +又为: (0)*/d p p E L πρ+= p L 为标准板的反射信号; p ρ为标准板的反射率。 而水面以上水体信号组成可表示为公式: *u w f sky wc g L L L L L ρ=+++ 其中:u L 代表传感器接收到的总信号; w L 是进入水体的光被水体散射回来后进入传感器的离水辐射率,是我们需要得到的量。 f ρ为菲涅尔反射系数, 平静水面可取r=0.022,在5m/s 左右风速的情况下, r 可取0.025, 10m/s 左右风速的情况下, 取0.026—0.028(唐军武,2004)。 s k y L 是天空光信号,通过实地测量得到; wc L 是来自水面白帽的信号、g L 是来自太阳耀斑的信号。这两部分信号不携带任何水体信息,在测量过程中通过采用特定的观测几何来避免和去除。 具体可参考《环境遥感模型与应用》 二.处理流程: 1.生成moc 文件:将测量得到的原始光谱XXX.sig 文件通过overlap 处理后得到去除传感器间重复波段影响后的平滑光谱曲线: ①安装运行SVC-HR1024软件,选择tools —SIG file overlap ,在browser 中选择要处理的.sig 文件; ②点击process all files 进行处理,生成的moc 文件自动保存在与.sig 同一个文件夹下面。 数据储存:为每一天新建一个以日期命名的文件夹,根据这一天所测的站点数,建立以相应点号命名的子文件夹以储存各点位测得的光谱数据(包括原始.sig 和生成的_moc.sig 文件) 2.制作.meta 文件:根据原始观测记录在.meta 文件中写入对应的水体测量(No_water_files )、天空光测量(No_sky_files )、灰板测量光谱曲线(No_plaq_files )及灰板反射率的文件储存路径信息,以辅助反射率的计算。

遥感实验报告

重庆交通大学 学生实验报告 实验课程名称遥感原理与应用 开课实验室测量与空间信息处理实验室 学院 2013 年级测绘工程专业 1班学生姓名刘文洋 学号 631301040126 开课时间 2015 至 2016 学年第 1 学期

目录 实验一 ENVI 视窗的基本操作 (2) 实验二遥感图像的几何校正 (4) 实验三遥感图像的增强处理 (8) 实验四遥感图像的变换 (12) 实验五遥感信息的融合 (15) 实验六遥感图像分类 --- 监督分类 (17) 实验七遥感图像分类 --- 非监督分类 (19) 实验八遥感图像分类后处理 (22)

实验一ENVI 视窗的基本操作 一、实验目的 初步了解目前主流的遥感图象处理软件 ENVI 的主要功能模块,在此基础上,掌握视窗操作模块的功能和操作技能,为遥感图像的几何校正等后续实习奠定基础。 二、实验内容 视窗功能介绍;文件菜单操作;显示数据;裁剪数据;合并波段 三、实验步骤 1、首先打开ENVI4.7软件,看见的只有菜单栏,如图所示: 2、打开每个下拉菜单浏览其下拉栏中都有哪些功能,比如:我们如果需要打开遥感文件,则可以选择File下的打开功能open image file,打开遥感图像如下图:

裁剪数据打开basic tools的resize data功能,如果需要对图像进行一系列处理,可以利用Transform,Classification等功能进行操作,在后续实验中我们也会用到其中的一些功能进行图像的一系列操作,到时候在详细叙述。 3、再熟悉了ENVI4.7的一些基本知识后我们可以简单地操作下,比如对一组数据分别用Gray Scale和Load RGB导入,看看两幅图的区别以及各自的优缺点。 四、实验结果分析 在这次的实验中,我们简单的熟悉了下ENVI4.7的一些功能,发现它是可以对遥感图像进行图像几何纠正,直方图均衡,监督分类,非监督分类等一系列操作,为我们后续利用软件对遥感图像处理打下了基础。

遥感实验报告

遥感原理与应用 实验报告 姓名:学号:学院:专业: 年月日 实验一: erdas视窗的认识实验 一、实验目的 初步了解目前主流的遥感图象处理软件erdas的主要功能模块,在此基础上,掌握几个视窗操作模块的功能和操作技能,为遥感图像的几何校正等后续实习奠定基础。 二、实验步骤 打开imagine 视窗 启动数据预处理模块 启动图像解译模块 启动图像分类模块 imagine视窗 1.数据预处理(data dataprep) 2.图像解译(image interpreter) 主成份变换 色彩变换 3.图像分类(image classification) 非监督分类 4. 空间建模(spatial modeler) 模型制作工具 三、实验小结 通过本次试验初步了解遥感图象处理软件erdas的主要功能模块,在此基础上,基本掌握了几个视窗操作模块的功能和用途。为后续的实验奠定了基础。 实验二遥感图像的几何校正 掌握遥感图像的纠正过程 二、实验原理 校正遥感图像成像过程中所造成的各种几何畸变称为几何校正。几何校正就是将图像数据投影到平面上,使其符合地图投影系统的过程。而将地图投影系统赋予图像数据的过程,称为地理参考(geo-referencing)。由于所有地图投影系统都遵循一定的地图坐标系统,因此几何校正的过程包含了地理参考过程。 几何校正包括几何粗校正和几何精校正。地面接收站在提供给用户资料前,已按常规处理方案与图像同时接收到的有关运行姿态、传感器性能指标、大气状态、太阳高度角对该幅图像几何畸变进行了几何粗校正。利用地面控制点进行的几何校正称为几何精校正。一般地面站提供的遥感图像数据都经过几何粗校正,因此这里主要进行一种通用的精校正方法的实验。该方法包括两个步骤:第一步是构建一个模拟几何畸变的数学模型,以建立原始畸变图像空间与标准图像空间的某种对应关系,实现不同图像空间中像元位置的变换;第二步是利用这种对应关系把原始畸变图像空间中全部像素变换到标准图像空间中的对应位置上,完成标准图像空间中每一像元亮度值的计算。 三、实验内容 根据实验的数据,对两张图片进行几何纠正 四、实验流程

遥感图像处理实验

哈尔滨工业大学 遥感图像处理及遥感系统仿真 实验报告 项目名称:《遥感图像处理及遥感系统仿真创新》 姓名:蒋国韬 学号:24 院系:电子与信息工程学院 专业:遥感科学与技术 指导教师:胡悦 时间:2017年7月

实验一:遥感数字图像的增强 一、实验目的: 利用一幅城市多光谱遥感图像,分析其直方图,并利用对比度增强和去相关拉伸方法对遥感图像进行增强。 二、实验过程: 1.用multibandread语句读取一幅多光谱遥感图像(7波段,512x512图像)的可 见1,2,3波段(分别对应R,G,B层); 2.显示真彩色图像; 3.通过研究直方图(imhist),分析直接显示的真彩色图像效果差的原因;

4.利用对比度增强方法对真彩色图像进行增强(imadjust,stretchlim); 5.画出对比度增强后的图像红色波段的直方图;

6.利用Decorrelation去相关拉伸方法(decorrstretch)对图像进行增强;

7.显示两种图像增强方法的结果图像。

三、实验分析: (1)高光谱影像由于含有近百个波段,用matlab自带的图像读写函数imread和imwrite往往不能直接操作,利用matlab函数库中的multibandred函数,可以读取多波段二进制图像。512×512为像素点,7位波段数,bil为图像数组的保存格式,uint8=>uint8为转换到matlab 的格式,[3 2 1]的波段分别对应RGB三种颜色。 (2)直接观察真彩复合图像发现,图像的对比度非常低,色彩不均匀。通过观察红绿蓝三色的波段直方图,可以观察到数据集中到很小的一段可用动态范围内,这是真彩色复合图像显得阴暗的原因之一。另外,根据三种颜色的三维散点图,如下

遥感图像实验报告

遥感图像实验报告 一.实验目的 1、初步了解目前主流的遥感图象处理软件ERDAS的主要功能模块。 2、掌握Landsat ETM遥感影像数据,数据获取手段.掌握遥感分类的方法, 土地利用变化的分析,植被变化分析,以及利用遥感软件建模的方法。 3、加深对遥感理论知识理解,掌握遥感处理技术平台和方法。 二.实验内容 1、遥感图像的分类 2、土地利用变化分析,植被变化分析 3、遥感空间建模技术 三.实验部分 1.遥感图像的分类 (1)类别定义:根据分类目的、影像数据自身的特征和分类区收集的信息确定分类系统; (2)特征判别:对影像进行特征判断,评价图像质量,决定是否需要进行影像增强等预处理; (3)样本选择:为了建立分类函数,需要对每一类别选取一定数目的样本;(4)分类器选择:根据分类的复杂度、精度需求等确定哪一种分类器; (5)影像分类:利用选择的分类器对影像数据进行分类,有的时候还需要进行分类后处理;分类图如下:

图1.1 1992年土地利用图 图1.2 2001年土地利用图

(6)结果验证:对分类结果进行评价,确定分类的精度和可靠性。 图1.3 1992年精度图 图1.4 2002年精度图 2.土地利用变化 2.1 两年土地利用相重合区域 (1)在两年的遥感影像中选择相同的区域。 Subset(x:568121~684371,y:3427359~3288369),过程如下:

图2.1 截图过程图 图2.2.2 截图过程图

(2)土地利用专题地图如下: 图2.2.3 1992年专题地图 图2.2.4 2001年土地利用图

高光谱遥感复习总结

1.高光谱分辨率遥感:用很窄(0.01波长)而连续的光谱通道对地物持续遥感成像的技术。在可见光、近红外、短波红外和热红外波段其光谱分辨率高达纳米(nm)数量级,通常具有波段多的特点,光谱通道数多达数十甚至数百个以上,而且各光谱通道间往往是连续的。 2.高光谱遥感特点:波段多,数据量大;光谱范围窄(高光谱分辨率);在成像范围内连续成像;信息冗余增加 3. 高光谱遥感的发展趋势(1)遥感信息定量化(2)“定性”、“定位”一体化快速遥感技术 4.光谱特征的产生机理:在绝对温度为0K以上时,所有物体都会发射电磁辐射,也会吸收、反射其他物体发射的辐射。高光谱遥感准确记录电磁波与物质间的这种作用随波长大小的变化,通过反映出的作用差异,提供丰富的地物信息,这种信息是由地物的宏观特性和微观特性共同决定的。宏观特性:分布、粗糙度、混杂微观特性:物质结构 6.典型地物反射:水体的反射主要在蓝绿光波段,其他波段吸收都很强,特别到了近红外波段,吸收就更强,所以水体在遥感影像上常呈黑色。 植被的反射波谱特征:①可见光波段有一个小的反射峰,位置在0.55um处,两侧 0.45um(蓝)和0.67um(红)则有两个吸收带。这一特征是叶绿素的影响。②在近红外波段(0.7-0.8um)有一反射的“陡坡”(被称为“红边”),至1.1um附近有一“峰值”,形成植被的独有特征。这一特征由于植被结构引起。③在中红外波段(1.3-2.5um) ,反射率大大下降,特别以1.45um和1.95um为中心是水的吸收带,形成低谷。 土壤:由于土壤反射波谱曲线呈比较平滑的特征,所以在不同光谱段的遥感影像上,土壤的亮度区别不明显.自然状态下土壤表面的反射率没有明显的峰值和谷值,一般来讲土质越细反射率越高,有机质含量越高和含水量越高反射率越低,此外土类和肥力也会对反射率产生影响。 6.野外光谱测量的影响因素(1)大气透射率(2)水蒸气3)风(4)观测几何 7.地面光谱的测量方法:实验室测量,野外测量 8.垂直与野外测量的区别:垂直测量:为使所有数据能与航空、航天传感器所获得的数据进行比较,一般情况下测量仪器均用垂直向下测量的方法,以便与多数传感器采集数据的方向一致。由于实地情况非常复杂,测量时常将周围环境的变化忽略,认为实际目标与标准板的测量值之比就是反射率之比。 野外测量(非垂直测量):在野外更精确的测量是测量不同角度的方向反射比因子。 凝视时间:探测器的瞬时视场角扫过地面分辨单元的时间称为凝视时间(dwell time)。探测器的凝视时间在数值上等于行扫描时间除以每行的像元个数。凝视时间越长,进入探测器的能量越多,光谱响应越强,图像信噪比越高。 光谱图像立方体:空间平面:O-XY平面;线光谱平面:O-XZ,O-YZ平面 9.高光谱遥感图像数据表达:A.光谱图像立方体 B.二维光谱曲线 C. 三维光谱曲面 10.空间成像方式:(1)摆扫型成像光谱仪:定义:它由光机左右摆扫和飞行平台向前运动完成二维空间成像,其线列探测器完成每个瞬时视场像元的光谱维获取。原理:45斜面的扫描镜,电机进行360旋转,旋转水平轴与遥感平台前进方向平行,扫描镜扫描运动方向与遥感平台运动方向垂直,光学分光系统形成色散光源再汇集到探测器上,这样成像光谱仪所获取的图像就具有了两方面的特性:光谱分辨率与空间分辨率。 (2)推扫型成像光谱仪:定义:采用一个面阵探测器,其垂直于运动方向在飞行平台向前运动中完成二维空间扫描;平行于平台运动方向,通过光栅和棱镜分光,完成光谱维扫描。它的空间扫描方向就是遥感平台运动方向。原理:垂直于运动方向完成空间维扫描,平行于运动方向完成光谱维扫描。 (3)两者的优缺点:摆扫型成像光谱仪的优点:A.FOV 大;B.探测元件定标方便,数据稳

ENVI遥感图像配准实验报告

ENVI遥感图像配准 一、实验目的: 1、掌握ENVI软件的基本操作和对图像进行基本处理,包括打开图像,保存图像。 2、初步了解图像配准的基本流程及采用不同校准及采样方法生成匹配影像的特点。 3、深刻理解和巩固基本理论知识,掌握基本技能和动手操作能力,提高综合分析问题的能力。 二、实验原理 (1)最邻近法 最邻近法是将最邻近的像元值赋予新像元。该方法优点是输出图像仍然保持原来图像的像元值,简单,处理速度快。缺点就是会产生半个像元位置偏移,可能造成输出图像中某些地物的不连贯。适用于表示分类或某种专题的离散数据,如土地利用,植被类型等。

双线性插方法是使用临近4个点的像元值,按照其距插点的距离赋予不同的权重,进行线性插。该方法具有平均化的滤波效果,边缘受到平滑作用,而产生一个比较连贯的输出图像,其缺点是破坏了原来的像元值,在后来的波谱识别分类分析中,会引起一些问题。 示意图: 由梯形计算公式: 故 同理 最终得:

三次卷积插法是一种精度较高的方法,通过增加参与计算的邻近像元的数目达到最佳的重采样结果。使用采样点到周围16邻域像元距离加权计算栅格值,方法与双线性插相似,先在Y 方向插四次(或X 方向),再在X 方向(或Y 方向)插四次,最终得到该像元的栅格值。该方法会加强栅格的细节表现,但是算法复杂,计算量大,同样会改变原来的栅格值,且有可能会超出输入栅格的值域围。适用于航片和遥感影像的重采样。 作为对双线性插法的改进,即“不仅考虑到四个直接邻点灰度值的影响,还考虑到各邻点间灰度值变化率的影响”,立方卷积法利用了待采样点周围更大邻域像素的灰度值作三次插值。其三次多项式表示为: 我们可以设需要计算点的灰度值f(x,y)为:

遥感图像预处理实验报告

实验前准备:遥感图像处理软件认识 1、实验目的与任务: ①熟悉ENVI软件,主要是对主菜单包含内容的熟悉; ②练习影像的打开、显示、保存;数据的显示,矢量的叠加等。 2、实验设备与数据 设备:遥感图像处理系统ENVI4.4软件; 数据:软件自带数据和河南焦作市影响数据。 3、实验内容与步骤: ⑴ENVA软件的认识 如上图所示,该软件共有12个菜单,每个菜单都附有下拉功能,里面分别包含了一些操作功能。 ⑵打开一幅遥感数据 选择File菜单下的第一个命令,通过该软件自带的数据打开遥感图像,可知,打开一幅遥感影像有两种显示方式。一种是灰度显示,另一种是RGB显示。 Gray(灰度显示)RGB显示 ⑶保存数据 ①选择图像显示上的File菜单进行保存; ②通过主菜单上的Save file as进行保存

⑷光谱库数据显示 选择Spectral > Spectral Libraries > Spectral Library Viewer。将出现Spectral Library Input File 对话框,允许选择一个波谱库进行浏览。点 击“Open Spectral Library”,选择某一所需的 波谱库。该波谱库将被导入到Spectral Library Input File 对话框中。点击一个波谱库的名称, 然后点击“OK”。将出现Spectral Library Viewer 对话框,供选择并绘制波谱库中的波谱曲线。 ⑸矢量化数据 点选显示菜单下的Tools工具栏,接着选择下面的第四个命令,之后选择第一个命令,对遥感图像进行矢量化。点击鼠标左键进行区域选择,选好之后双击鼠标右键,选中矢量化区域。 ⑹矢量数据与遥感影像的叠加与切割 选择显示菜单下的Tools工具,之后点选第一个 Link命令,再选择其下面的第一个命令,之后 OK,结束程序。 选择主菜单下的Basic Tools 菜单,之后选择 其中的第二个命令,在文件选择对话框中,选择 输入的文件(可以根据需要构建任意子集),将 出现Spatial Subset via ROI Parameters 对 话框通过点击矢量数据名,选择输入的矢量数 据。使用箭头切换按钮来选择是否遮蔽不包含在 矢量数据中的像元。 遥感图像的辐射定标 1、实验目的与任务: ①了解辐射定标的原理; ②使用ENVI软件自带的定标工具定标; ③学习使用波段运算进行辐射定标。 2、实验内容与步骤: ⑴辐射定标的原理 辐射定标就是将图像的数字量化值(DN)转化为辐射亮度值或者反射率或者表面温度等

高光谱遥感

高光谱遥感

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高光谱遥感的基本概念 高光谱遥感器及平台简介 高光谱遥感技术 高光谱应用概况

高光谱遥感的基本概念
? 高光谱分辨率(简称为高光谱)遥感或成像光 谱遥感技术的发展是过去二十年中人类在对地 观测方面所取得的重大技术突破之一,是当前 遥感的前沿技术。它是指利用很多很窄的电磁 波波段获取许多非常窄且光谱连续的图像数据 的技术,融合了成像技术和光谱技术,准实时 地获取研究对象的影像和每个像元的光谱分布。

国际遥感界认为光谱分辨率在10-1λ数量级范围内的为多 光谱(Multispectral),这样的遥感器在可见光和近红外光谱区 只有几个波段,如美陆地卫星TM和法国SPOT卫星等; 光谱分 辨率在10-2λ的遥感信息称之为高光谱(Hyperspectral)遥感。由 于其光谱分辨率高达纳米(nm)数量级,往往具有波段多的特 点,即在可见到近红外光谱区其光谱通道多达数十甚至超过 100以上。随着遥感光谱分辨率的进一步提高,在达到10-3λ 时,遥感即进入了超高光谱(Ultraspectral)阶段 、
光谱区域(nm) : 400 700 1100 2500 5500 14000
VIS VNIR
PIR
MIR
Sunlight 光谱分辨率 波段数 多光谱 高光谱 5-10 100-200 Δλ/λ 0.1 0.01 VNIR 50-100 5-20
IRT
MIR 100-200 10-50
IRT 1000-2000 100-500

《ENVI》实训指导

《ENVI》实训指导书 ENVI快速入门 一、软件概况介绍: ENVI(The Environment for Visualizing Images)遥感影像处理软件是由美国著名的遥感科学家用IDL开发的一套功能齐全的遥感影像处理软件,它是处理、分析并显示多光谱数据、高光谱数据和雷达数据的高级工具。曾获2000、2001年美国权威机构NIMA遥感软件测评第一。 ENVI的应用领域包括:地质、林业、农业、模式识别、军事、自然资源勘探、海洋资源管理、环境和土地利用管理等。 二、ENVI的安装 1、ENVI永久许可 1)ENVI浮动license:服务器版,多个用户可以同时访问一个服务器,服务器需要安装license,客户端不需要安装license,但是需要进行设置。 2)ENVI加密狗:加密狗也需要license安装,但是有灵活、不依赖网卡的特点。 3)ENVI网卡加密:利用网卡号的唯一性进行加密,如果更换机器时,需要将原来的网卡拔下重新安装在新机器上。 2、ENVI临时许可 三、目录结构介绍 一般情况下ENVI安装在RSI文件夹下,完全版本包括IDL60、License等文件夹,ENVI的所有文件及文件夹保存在IDL60\products\ENVI40下。 ?Bin:相应的ENVI运行目录。 ?Data:数据目录,保存一矢量文件夹(一些矢量数据)和一些例子数据(有 些数据有头文件,有些数据没有头文件)。 ?Flt_func:ENVI常规传感器的光谱库文件。例如:aster、modis、spot、tm 等。 ?Help:ENVI的帮助文档。 ?Lib:IDL生成的可编译的程序,用于二次开发。 ?Map_proj:影像的投影信息,文本格式,客户可以进行定制。 ?Menu:ENVI菜单文件,可以进行中、英文菜单互换。并不是所有的英文菜单 都已经汉化,汉化工作我们正在做,以后会陆续推出。 ?Save:应用IDL可视化语言编译好的、可执行的ENVI程序。 ?Save_add:客户自主开发的、可执行程序。 ?Spec_lib:波谱库,不同地区可以有不同的波谱库,用户可以自定义。 四、中文菜单和英文菜单的互换 1、文件互换 在RSI\IDL60\products\envi40\menu目录下,display.men、 display_shortcut.men、envi.men三个文件是ENVI的菜单文件,可以将其(中文或英文)菜单文件备份后,将另外(英文或中文)菜单文件考入此目录下

高光谱数据处理基本流程

高光谱数据处理基本流 程 The document was finally revised on 2021

高光谱分辨率遥感 用很窄(10-2l)而连续的光谱通道对地物持续遥感成像的技术。在可见光到短波红外波段其光谱分辨率高达纳米(nm)数量级,通常具有波段多的特点,光谱通道数多达数十甚至数百个以上,而且各光谱通道间往往是连续的,每个像元均可提取一条连续的光谱曲线,因此高光谱遥感又通常被称为成像光谱(Imaging Spectrometry)遥感。 高光谱遥感具有不同于传统遥感的新特点: (1)波段多——可以为每个像元提供几十、数百甚至上千个波段; (2)光谱范围窄——波段范围一般小于10nm; (3)波段连续——有些传感器可以在350~2500nm的太阳光谱范围内提供几乎连续的地物光谱; (4)数据量大——随着波段数的增加,数据量成指数增加; (5)信息冗余增加——由于相邻波段高度相关,冗余信息也相对增加。 优点: (1)有利于利用光谱特征分析来研究地物; (2)有利于采用各种光谱匹配模型; (3)有利于地物的精细分类与识别。 ENVI高光谱数据处理流程: 一、图像预处理 高光谱图像的预处理主要是辐射校正,辐射校正包括传感器定标和大气纠正。辐射校正一般由数据提供商完成。 二、显示图像波谱 打开高光谱数据,显示真彩色图像,绘制波谱曲线,选择需要的光谱波段进行输出。 三、波谱库 1、标准波谱库 软件自带多种标准波谱库,单击波谱名称可以显示波谱信息。 2、自定义波谱库

ENVI提供自定义波谱库功能,允许基于不同的波谱来源创建波谱库,波谱来源包括收集任意点波谱、ASCII文件、由ASD波谱仪获取的波谱文件、感兴趣区均值、波谱破面和曲线等等。 3、波谱库交互浏览 波谱库浏览器提供很多的交互功能,包括设置波谱曲线的显示样式、添加注记、优化显示曲线等 四、端元波谱提取 端元的物理意义是指图像中具有相对固定光谱的特征地物类型,它实际上代表图像中没有发生混合的“纯点”。 端元波谱的确定有两种方式: (1)使用光谱仪在地面或实验室测量到的“参考端元”,一般从标准波谱库选择; (2)在遥感图像上得到的“图像端元”。 端元波谱获取的基本流程: (1)MNF变换 重要作用为:用于判定图像内在的维数;分离数据中的噪声;减少计算量;弥补了主成分分析在高光谱数据处理中的不足。 (2)计算纯净像元指数PPI PPI生成的结果是一副灰度的影像,DN值越大表明像元越纯。 作用及原理:

遥感数字图像处理实验报告

实验一 遥感图像统计特性 一、实验目的 掌握遥感图像常用的统计特性的意义和作用,能运用高级程序设计语言实现遥感图像统 计参数的计算。 二、实验内容 编程实现对遥感图像进行统计特性分析,均值、方差(均方差)、直方图、相关系数等。 三、实验原理 1.均值 像素值的算术平均值,反映图像中地物的平均反射强度。 11 00 (,) N M j i f i j f MN --=== ∑∑ 2.方差(或标准差) 像素值与平均值差异的平方和,反映了像素值的离散程度。也是衡量图像信息量大小的 重要参数。 11 2 00 2[(,)] N M j i f i j f MN σ--==-= ∑∑ 3. 相关系数 反映了两个波段图像所包含信息的重叠程度。f , g 分别为两个波段的图像,它们之间的 相关系数计算公式为: 11 [((,))((,))] (,)M N f g f i j e g i j e C f g ---?-= ∑∑ 其中, e f , e g 分别为两个波段图像的均值。 四、实验步骤和内容 1.实验代码 clc clear all I =imread ('m1.jpg'); whos I %显示图像信息 figure (1),imshow (I ); R =double (I (:,:,1)); G =double (I (:,:,2)); B =double (I (:,:,3)); %求图像的R,G,B 的均值,avg=mean(mean(I))

%求图像的R,G,B的均值 mean(R(:)) mean(G(:)) mean(B(:)) %求R,G,B的方差 varR=var(R(:)); varG=var(G(:)) varB=var(B(:)) %求RG,RB,GB的相关系数 corrcoef(R(:),G(:)) corrcoef(R(:),B(:)) corrcoef(B(:),G(:)) 2.原始图像 Figure 1原始图像3.实验结果 R,G,B的均值

遥感卫星影像预处理做哪些

北京揽宇方圆信息技术有限公司热线:4006019091 遥感影像数据预处理 影像融合不同传感器的数据具有不同的时间、空间和光谱分辨率以及不同的极 化方式。单一传感器获取的影像信息量有限,往往难以满足应用需要, 通过影像融合可以从不同的遥感影像中获得更多的有用信息,补充单一 传感器的不足。全色图影像一般具有较高空间分辨率,多光谱影像光谱 信息较丰富。为提高多光谱影像的空间分辨率,可以将全色影像融合进 多光谱图像,通过融合既提高多光谱影像空间分辨率,又保留其多光谱 特性。对卫星数据的全色及多光谱波段进行融合。包括选取最佳波段, 从多种分辨率融合方法中选取最佳方法进行全色波段和多光谱波段融 合,使得图像既有高的空间分辨率和纹理特性,又有丰富的光谱信息, 从而达到影像地图信息丰富、视觉效果好、质量高的目的。 影像匀色相邻的遥感图像,由于成像日期、季节、天气、环境等因素可能有差异, 不仅存在几何畸变问题,而且还存在辐射水平差异导致同名地物在相 邻图像上的色彩亮度值不一致。如不进行色调调整就把这种图像镶嵌起 来,即使几何配准的精度很高,重叠区复合得很好,但镶嵌后两边的影 像色调差异明显,接缝线十分突出,既不美观,也影响对地物影像与专 业信息的分析与识别,降低应用效果。要求镶嵌完的数据色调基本无差 异,美观。遥感影像匀色后保证影像整体色彩一致性。 影像镶嵌将不同的图像文件合在一起形成一幅完整的包含感兴趣区域的图像,通 过镶嵌处理,可以获得更大范围的地面图像。参与镶嵌的图像可以是不 同时间同一传感器获取的,也可以是不同时间不同传感器获取的图像, 但同时要求镶嵌的图像之间要有一定的重叠度。 影像去云雾影像数据常常有云雾覆盖,针对有云雾覆盖的影像,可以通过后期技术 处理去除薄云雾,达到影像最佳效果。 影像纠正依据控制点,利用相应软件模块对数据进行几何精校正,这一步骤包括 利用地面控制点(GCPs)找出实际地形,计算配准中控制点的误差,利 用DEM消除地形起伏引起的位移,然后对图像进行重采样等。形成符合 某种地图投影或图形表达要求的新影像。 即插即用无使用门槛,可与各类GIS软件系统无缝衔接 第 1 页

ENVI实验报告

实验报告 课程名称:系部名称:测绘工程学院专业班级:遥感科学与技术11-1班学生姓名:学号:指导教师:田静 实验报告1 实验报告2 篇二:envi上机报告 《遥感软件应用与开发》 实验指导书、作业 系部名称:测绘工程学院 专业班级:遥感科学与技术11-1班 学生姓名: 学号: 指导教师:田静 测绘工程学院 目录 《遥感软件应用与开发》课程实验指导书错误!未定义书签。 实验一:envi软件安装与基本功能操作3 实验二:影像的地理坐标定位和校正19 实验三:图像融合、图像镶嵌、图像裁剪 25 实验四:图像分类 31 实验报告: 37 实验报告1: 38 实验报告2: 41 实验报告3: 44 实验报告4: 47 实验一:envi软件安装与基本功能操作 一、实验目的 熟悉遥感数据图像处理软件envi的安装过程,了解envi基本信息、基本概念及其主要特性。对envi操作界面有一个基本的熟悉,对各菜单功能有一个初步了解,为后面的实验作好准备。 二、实验学时 2学时 三、实验类型 实践 四、实验原理及内容 (1)遥感图像处理软件envi界面总体介绍 (2)envi软件能识别的图像类型介绍 (3)各种图像文件的打开 重点: envi能识别的文件类型 学生可自行阅读帮助文件学习。 五、实验步骤 1.envi的安装 2.遥感图像处理软件envi界面介绍 启动envi后,出现主菜单条,一共12项 file:文件操作。支持众多的卫星和航空传感器。支持80多种图像以及矢 量数据格式的输入,支持多种格式图像文件的直接输入。可输 出的格式包括:栅格格式和矢量格式。 basic tools:基本图像工具。提供了多种envi功能的入口。这些功能对于

遥感图像处理 图像配准、图像裁剪 实验报告

Lab3 geometric correction and projection transformation of remotely sensed data Objective : The purpose of the current lab section is to adequately understand the mathematic principles and methods of geometric correction (co-registration) and projection transformation . In addition,you guys need to gain hands-on experience or skill to perform them in ENVI and ERDAS environments. 实验过程: 一、envi中图像配准 1、根据控制点的坐标对图像进行配准 1)加载中山陵地形图 2) 选择map 菜单下的registration菜单,选择select gcps:image to map 设置投影信息:基于经纬度的投影(geographic lat/lon),选择基准面为WGS—84

3)开始配准 依次移动一级窗口中的光标到四个图廓点的位置,在三级放大窗口中把十字司放在经纬线的交点的中间位置,输入该点的经纬度于编辑对话框中:

点击add point,完成对控制点的编辑 4)选择option菜单下的wrap file将配准好的地图生成一幅新的影像

修改生成图像信息,改为50带的UTM投影,基准面为WGS-84,保存 2、图像到图像的配准 1)加载全色波段影像作为待配准的影像

遥感图像光谱增强处理实验报告

一、实验名称 遥感图像光谱增强处理 二、实验目的 对图像进行主成分分析、主成分变换以及主成分百分比计算;观察图像在不同色彩空间之间相互转换的结果异同,对图像进行融合,用MODEL MAKER 建模方式进行图像处理。 通过以上操作初步掌握图像光谱增强处理过程,进一步理解影像光谱增强中不同增强方法的原理及其增强效果的差异。 三、实验原理 光谱增强是基于多光谱数据对波段进行变换达到图像增强处理,采用一系列技术去改善图象的视觉效果,或将图象转换成一种更适合于人或机器进行分析处理的形式。有选择地突出某些对人或机器分析有意义的信息,抑制无用信息,提高图象的使用价值。 主成分分析(PCA)用多波段数据的一个线性变换,变换数据到一个新的坐标系统,以使数据的差异达到最大。对于增强信息含量、隔离噪声、减少数据维数非常有用。 使用Color Transforms 工具可以将3-波段红、绿、蓝图像变换到一个特定的彩色空间,并且能从所选彩色空间变换回RGB。两次变换之间,通过对比度拉伸,可以生成一个色彩增强的彩色合成图像。 图像融合是将多幅影像组合到单一合成影像的处理过程。它一般使用高空间分辨率的全色影像或单一波段的雷达影像来增强多光谱影像的空间分辨率。 四、数据来源 本次实验所用数据来自于国际数据服务平台;landsat4-5波段30米分辨率TM第三波段影像,投影为WGS-84,影像主要为山西省大同市恒山地区,中心纬度:38.90407 中心经度:113.11840。

五、实验过程 1.主成分分析 1)打开并显示TM影像文件,从ENVI 主菜单中,选择File →Open Image File选择影像,点击Load Band 在主窗口加载影像。 2)主菜单选择Transforms—>Principal Components—>Forward PC Rotation —>Compute New Statistics and Rotate。在弹出的Principal Components Input File 对话框中,选择图像。 3)在Forward PC Rotation Parameters对话框中在输入统计系数,选择计算矩阵(选择协方差矩阵),输出统计文件及路线,统计波段数等相关参数的设置,单击Ok。

高光谱数据处理基本流程

高光谱分辨率遥感 用很窄(10-2l)而连续的光谱通道对地物持续遥感成像的技术。在可见光到短波红外波段其光谱分辨率高达纳米(nm)数量级,通常具有波段多的特点,光谱通道数多达数十甚至数百个以上,而且各光谱通道间往往是连续的,每个像元均可提取一条连续的光谱曲线,因此高光谱遥感又通常被称为成像光谱(ImagingSpectrometry)遥感。 高光谱遥感具有不同于传统遥感的新特点: (1)波段多——可以为每个像元提供几十、数百甚至上千个波段; (2)光谱范围窄——波段范围一般小于10nm; (3)波段连续——有些传感器可以在350~2500nm的太阳光谱范围内提供几乎连续的地物光谱; (4)数据量大——随着波段数的增加,数据量成指数增加; (5)信息冗余增加——由于相邻波段高度相关,冗余信息也相对增加。 优点: (1)有利于利用光谱特征分析来研究地物; (2)有利于采用各种光谱匹配模型; (3)有利于地物的精细分类与识别。 ENVI高光谱数据处理流程: 一、图像预处理 高光谱图像的预处理主要是辐射校正,辐射校正包括传感器定标和大气纠正。辐射校正一般由数据提供商完成。 二、显示图像波谱 打开高光谱数据,显示真彩色图像,绘制波谱曲线,选择需要的光谱波段进行输出。 三、波谱库 1、标准波谱库 软件自带多种标准波谱库,单击波谱名称可以显示波谱信息。 2、自定义波谱库 ENVI提供自定义波谱库功能,允许基于不同的波谱来源创建波谱库,波谱

来源包括收集任意点波谱、ASCII文件、由ASD波谱仪获取的波谱文件、感兴趣区均值、波谱破面和曲线等等。 3、波谱库交互浏览 波谱库浏览器提供很多的交互功能,包括设置波谱曲线的显示样式、添加注记、优化显示曲线等 四、端元波谱提取 端元的物理意义是指图像中具有相对固定光谱的特征地物类型,它实际上代表图像中没有发生混合的“纯点”。 端元波谱的确定有两种方式: (1)使用光谱仪在地面或实验室测量到的“参考端元”,一般从标准波谱库选择; (2)在遥感图像上得到的“图像端元”。 端元波谱获取的基本流程: (1)MNF变换 重要作用为:用于判定图像内在的维数;分离数据中的噪声;减少计算量;弥补了主成分分析在高光谱数据处理中的不足。 (2)计算纯净像元指数PPI PPI生成的结果是一副灰度的影像,DN值越大表明像元越纯。 作用及原理: 纯净像元指数法对图像中的像素点进行反复迭代,可以在多光谱或者高光谱影像中寻找最“纯”的像元。(通常基于MNF变换结果来进行)

Erdas遥感图像处理实验指导书

《遥感图像处理》实验指导书 实验一、ERDAS视窗的基本操作 实验目的:初步了解目前主流的遥感图象处理软件ERDAS的主要功能模块,在此基础上,掌握视窗操作模块的功能和操作技能,为遥感图像的几何校正等后续实习奠定基础。 实验内容:视窗功能介绍;文件菜单操作;实用菜单操作;显示菜单操作;矢量和删格菜单操作等。 视窗操作是ERDAS软件操作的基础, ERDAS所有模块都涉及到视窗操作。本实验要求掌握视窗的基本功能,熟练掌握图像显示操作和矢量菜单操作,从而为深入理解和学习ERDAS软件打好基础。 1、视窗功能简介 二维视窗(图1-1)是显示删格图像、矢量图形、注记文件、AOI等数据层的主要窗口。通过实际操作,掌握视窗菜单的主要功能、视窗工具功能。 图1-1 二维视窗 重点掌握ERDAS图表面板菜单条;ERDAS图表面板工具条;掌握视窗菜单功能和视窗工具功能等基本操作。

2、图像显示操作(Display an Image) 第一步:启动程序(Start Program) 视窗菜单条:File→open→ RasterLayer→Select Layer To Add对话框。 第二步:确定文件(Determine File) 在Select Layer To Add对话框中有File和Raster Option两个选择项,其中File就是用于确定图像文件的,具体内容和操作实例如表。 参数项含义实例 Look in确定文件目录examples File name确定文件名xs_truecolor File of type确定文件类型IMAGINE Image(*.img) Recent选择近期操作过的文件------ Go to改变文件路径------- 图1-2 参数设置 第四步:打开图像(Open Raster Layer) 3、实用菜单操作 了解光标查询功能;量测功能;数据叠加功能;文件信息操作;三维图像操作等。 4、显示菜单操作 掌握文件显示顺序(图1-3);显示比例;显示变换操作等。

遥感ENVI实验报告

目录 前言 (3) 一、实验目的 (3) 二、实验容 (3) 三、实验时间 (3) 四、组织人员 (3) 1.专题概述 (4) 2. 处理流程介绍 (4) 2.1图像获取 (4) 2.2数据读取和定标 (4) 2.3图像配准 (5) 2.4大气校正 (5) 2.5反演模型构建及模型应用 (5) 2.6植被变化 (6) 3.详细处理过程 (7) 3.1数据预处理 (7) 3.1.1安装环境小卫星数据处理补丁 (7) 3.1.2数据处理和定标 (7) 3.1.3工程区裁剪 (9) 3.1.4图像配准 (14) 3.1.5大气校正 (17) 3.1.6裁剪浑善达克区 (23) 3.2植被覆盖度反演 (27) 3.2.1计算归一化植被指数 (27) 3.2.2计算植被覆盖度 (28) 3.3植被变化监测 (29)

3.3.1植被覆盖区提取 (29) 3.3.2植被变化检测 (31) 3.4成果后期处理与应用 (32) 3.4.1植被变化区域图的背景值处理 (32) 3.4.2植被变化区域制图 (33) 实验心得 (36)

前言 一、实验目的 1、掌握ENVI软件的基本操作。 2、掌握卫星影像的预处理的基本流程。 3、通过实习,学会自己去处理一些问题。 4、进一步提高学生分析问题、解决问题的能力,增强实践技能,并培养学生勇于 动手、勤于动手、热爱本专业的思想。 5、深刻地理解和巩固基本理论知识, 掌握基本技能和动手操作能力, 提高综合观 察分析问题的能力 二、实习容 1、了解ENVI的基本操作。 2、实现影像图像的几何校正、融合、镶嵌及剪裁。 3、掌握ENVI对影像信息的提取 4、了解ENVI的一些应用分析

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