《遥感技术基础》实习指导

遥感技术基础实验实习指导书目的： 遥感是土地资源管理专业的核心内容之一，是实践性、应用性很强的技术学科，实习、实验在教学体系中占有非常重要的地位。通过实习，巩固与加深理解课堂讲授的理论知识，掌握具体的遥感图像分析解译技术与专业应用方法；能够根据遥感图像，提取专题信息，进行计算机自动分类识别和遥感地图制图；能够应用遥感技术开展专业分析解译与应用工作， 从而增强学生的实际动手能力、分析问题解决问题的能力、培养学生的创新思维。内容：熟悉和掌握主流的遥感图象处理软件ERDAS，运用该软件完成一下的内容：（一） 认识遥感图象处理软件；（二） 遥感图像的辐射校正；（三） 遥感图像的几何校正；（四） 遥感图像增强处理；（五） 遥感信息复合；（六） 遥感图像监督分类；（七） 遥感图像非监督分类。考核内容1、 相关图像处理、信息提取与识别结果影像； 2、 实验实习报告（基本原理、基本步骤、实验结果与分析）；3、 考勤 （一）认识遥感图象处理软件目的和内容 (1) 了解ERDAS IMAGINE8.4软件的图标面板及其功能体系 (2) 熟悉基本的ERDAS IMAGINE831软件的视窗操作 (3) 掌握 ERDAS IMAGINE831软件中数据的输入输出1图标面板和功能体系 主要了解以下内容： ERDAS IMAGINE图标面板 ERDAS IMAGINE是美国ERDAS公司开发的专业遥感图象处理与地理信息系统软件。ERDAS IMAGINE是以模块化的方式提供给用户。启动ERDAS IMAGINE以后，用户首先看到的是ERDAS IMAGINE的图标面板（见下图），包括菜单条和工具条两部分： 查阅ERDAS信用卡 ；打开IMAGINE视窗 ；启动数据输入输出模块 ；启动数据预处理模块；启动专题制图模块；启动图象解译模块 ；启动图象库管理模块；启动图象分类模块；启动空间建模工具；启动雷达图象处理模块；启动矢量功能模块；启动虚拟GIS模块 。  主要功能体系 根据 ERDAS IMAGINE系统功能、常规遥感图象处理与遥感应用研究的工作内容，用下示框图说明ERDAS IMAGINE的功能体系。 2视窗操作 （1）图象、图形显示操作（ File） 第一步 启动程序 “打开文件” 第二步 确定文件 确定打开文件的类型、文件名 第三步 设置参数 在“打开文件”操作弹出的对话框中点击“Raster Option”设置图象文件显示的各项参数 第四步 打开图象 （2）矢量图形文件的显示操作与上类似。 （3）实用菜单操作（ Utility） 视窗菜单条中 Utility（实用功能）对应有14项命令，选择不同命令进行不同操作： 1）光标查询功能（Inquire Cursor）可查询十字光标所在位置像元的纵横坐标、三个波段颜色、灰度值、直方图等信息，并随光标移动实时变化 2）数据叠加显示（Blend,Swipe,Flicker） 3）文件信息操作（Layer Info）图象信息显示及图象信息编辑 （4）显示菜单操作（ View） 视窗菜单条中的 View对应下拉菜单包含19项命令，其中： 1）文件显示顺序（Arrange Layers）棗首先在视窗依次打开多个文件（包括图象、图形、注记等文件），注意在打开上层图象时，不要在选择参数中选中清除已打开图象；然后在Arrange Layers Viewer对话框中进行调整文件顺序 2）显示比例操作（Displer Scale） 3）显示变换操作（Rotate/Flip/Stretch）棗只是显示变换，而非对文件数据进行操作 （4）矢量文件的生成、绘制与编辑 因为 ERDAS IMAGINE有专门的矢量模块，这里只是熟悉基本的矢量操作命令。 矢量文件的建立和编辑： 第一步 打开图象文件（Open Raster Layer） 第二步 创建图形文件（Create Vector Layer） 第三步 绘制图形要素（Draw Vector Elements）棗“Vector”“Enable Editing” 第四步 保存矢量文件（Save Vector Layer） 3数据输入输出   2数据输入输出 常用或常见的栅格数据和矢量数据格式 ERDAS IMAGINE的数据输入输出功能（Import/Export），允许你输入多种格式的数据供IMAGINE使用，同时允许你将IMAGINE的文件转换成多种数据格式，几乎包括常用或常见的栅格数据和矢量数据格式，具体的数据格式都罗列在IMAGINE输入输出对话框中。 二进制图象数据输入单波段和多波段数据 1）输入单波段数据 首先需要将各波段依次输入，转换为 ERDAS IMAGINE的.img文件: 第一步 打开输入输出对话框棗选择输入数据操作（Import）、输入数据文件类型为普通的二进制（Generic Binary）、选择输入数据媒体为文件（File）、确定输入文件路径和文件名、确定输出文件路径和文件名； 第二步 设置参数棗数据格式（BSQ或BIL或其他）、数据类型、图象记录长度、头文件字节数、数据文件行数、列数、波段数量等 第三步 输入单波段数据棗依次将多个波段数据全部输入 2）组合多波段数据 若干个单波段图象文件合成一个多波段图象文件： 第一步 在ERDAS IMAGINE中要先打开“相应的对话框（“Image Iterpreter”“Utilities”“ Layer Stack” Layer Selection and Stacking对话框 第二步 在Layer Selection and Stacking对话框中，依次选择并加载（Add）单波段图象 第三步 将选择的多个波段图象组合成一幅多波段图象   TIFF图象数据输入输出 TIFF图象数据是非常通用的图象文件格式，ERDAS IMAGINE可以在打开图象文件时直接指定TIFF格式即可在视窗中显示TIFF图象；如果要利用其他模块对图象作进一步处理操作，依然需要将TIFF文件转换为IMG文件，只要在打开TIFF视窗中将TIFF文件另存为（Save as）IMG文件即可。同样可以将ERDAS IMAGINE中的IMG文件转换为TIFF文件。   输出 JPEG图象数据 JPEG图象数据是一种通用的图象文件格式。可利用ERDAS IMAGINE的“Import/Export”模块或菜单命令将自己的IMG图象文件输出成JPEG图象文件。（二）遥感图像的辐射校正校正实验目的：通过实习操作，掌握遥感图像辐射校正的基本方法和步骤，理解遥感图像辐射校正的意义。实验内容：ERDAS软件中图像预处理模块下的图像辐射校正。由于遥感检测系统、大气散射和吸收等原因引起的图像模糊失真、分辩率和对比度下降等辐射畸变，其中，大气散射是图像辐射畸变的主要因素，实验中主要是消除由大气散射引起的辐射误差。大气校正有两种方法，一种是直方图图，一种是线性回归法。1、 直方图法通过视窗viewer的图标 ，查找最小灰度值，利用空间建模工具图像象元灰度值减去该最小灰度值2、线性回归分析法在视窗viewer打开要校正的图像，RasterProfile Tools弹出对话框，选择spectral ok，弹出Spectral Profile对话框如下：利用Spectral Profile 中的图标 选取一系列由暗到亮的目标地物点，在对话框中得到地物点在各个波段的的光谱曲线，通过Spectral Profile对话框viewer Tabular Data 查看地物点在各个波段的的具体光谱灰度值。利用一系列目标地物点的灰度值建立线性回归分析，求出线性方程的常数项，该值即为大气影响值，在空间建模工具中，图像灰度值减去该值即可消除大气散射对图像影响。（三）遥感图像的几何校正实验目的：通过实习操作，掌握遥感图像几何校正的基本方法和步骤，深刻理解遥感图像几何校正的意义。实验内容：ERDAS软件中图像预处理模块下的图像几何校正。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，称为地里参考（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。1、图像几何校正的途径ERDAS图标面板工具条：点击DataPrep图标，Image Geometric Correction 打开Set Geo-Correction Input File对话框（图2-1）。ERDAS图标面板菜单条：MainData PreparationImage Geometric Correction打开Set Geo-Correction Input File对话框（图2-1）。图3-1  Set Geo-Correction Input File对话框在Set Geo-Correction Input File对话框（图1）中，需要确定校正图像，有两种选择情况：其一：首先确定来自视窗（FromViewer），然后选择显示图像视窗。其二：首先确定来自文件（From Image File），然后选择输入图像。2、图像几何校正的计算模型（Geometric Correction Model）ERDAS提供的图像几何校正模型有7种，具体功能如下：表3-1 几何校正计算模型与功能模型功能Affine图像仿射变换（不做投影变换）Polynomial多项式变换（同时作投影变换）Reproject投影变换（转换调用多项式变换）Rubber Sheeting非线性变换、非均匀变换Camera航空影像正射校正LandsatLantsat卫星图像正射校正SpotSpot卫星图像正射校正3、图像校正的具体过程第一步：显示图像文件（Display Image Files）首先，在ERDAS图标面板中点击Viewer图表两次，打开两个视窗（Viewer1/Viewer2），并将两个视窗平铺放置，操作过程如下：ERDAS图表面板菜单条：SessionTitle Viewers然后，在Viewer1中打开需要校正的Lantsat图像：tmAtlanta,img在Viewer2中打开作为地理参考的校正过的SPOT图像：panAtlanta,img第二步：启动几何校正模块（Geometric Correction Tool）Viewer1菜单条：Raster Geometric Correction打开Set Geometric Model对话框（图3-2）选择多项式几何校正模型：PolynomialOK同时打开Geo Correction Tools对话框（图3-3）和Polynomial Model Properties对话框（图3-4）。在Polynomial  Model  Properties对话框中，定义多项式模型参数以及投影参数：定义多项式次方（Polynomial Order）:2定义投影参数：（PROJECTION）:略ApplyClose打开GCP Tool Referense Setup 对话框（图3-5）。    图3-2 Set Geometric Model对话框图3-3 Geo Correction Tools对话框图3-4 Polynomial Properties对话框图3-5 GCP Tool Referense Setup 对话框第三步：启动控制点工具（Start GCP Tools）图3-6 Viewer Selection Instructions首先，在GCP Tool Referense Setup对话框（图3-5）中选择采点模式： 选择视窗采点模式：Existing ViewerOK打开Viewer Selection Instructions指示器（图3-6）左键点击Viewer2视窗panAtlanta,img图像的任意地方，即将将该图像作为地理参考图像 。打开reference Map Information 提示框（图3-7）；OK此时，整个屏幕将自动变化为如图3-8所示的状态，表明控制点工具被启动，进入控制点采点状态。图3-7 reference Map Information 提示框图3-8 控制点采点第四步：采集地面控制点（Ground Control Point）GCP的具体采集过程：在图像几何校正过程中，采集控制点是一项非常重要和繁重的工作，具体过程如下：1、在GCP工具对话框中，点击Select GCP图表，进入GCP选择状态；2、在GCP数据表中，将输入GCP的颜色设置为比较明显的黄色。3、在Viewer1中移动关联方框位置，寻找明显的地物特征点，作为输入GCP。4、在GCP工具对话框中，点击Create GCP图标，并在Viewer3中点击左键定点，GCP数据表将记录一个输入GCP，包括其编号、标识码、X坐标和Y坐标。5、在GCP对话框中，点击Select GCP图标，重新进入GCP选择状态。6、在GCP数据表中，将参考GCP的颜色设置为比较明显的红色，7、在Viewer2中，移动关联方框位置，寻找对应的地物特征点，作为参考GCP。8、在GCP工具对话框中，点击Create GCP图标，并在Viewer4中点击左肩顶巅，系统将自动将参考点的坐标（X、Y）显示在GCP数据表中。9、在GCP对话框中，点击SelectGCP图标，重新进入GCP选择状态，并将光标移回到Viewer1中，准备采集另一个输入控制点。10、不断重复1-9，采集若干控制点GCP，直到满足所选定的几何模型为止，尔后，没采集一个InputGCP，系统就自动产生一个Ref. GCP，通过移动Ref. GCP可以优化校正模型。第五步：采集地面检查点（Ground Check Point）以上采集的 GCP的类型均为控制点，用于控制计算，建立转换模型及多项式方程，下面所要采集的GCP类型是检查点。（略）第六步：计算转换模型（Compute Transformation）在控制点采集过程中，一般是设置为自动转换计算模型。所以随着控制点采集过程的完成，转换模型就自动计算生成。在Geo-Correction Tools对话框中，点击Display Model Properties 图表，可以查阅模型。第七步：图像重采样（Resample the Image）重采样过程就是依据未校正图像的像元值，计算生成一幅校正图像的过程。原图像中所有删格数据层都要进行重采样。ERDAS IMAGE 提供了三种最常用的重采样方法。略图像重采样的过程：首先，在Geo-Correction Tools对话框中选择Image Resample 图标。然后，在Image Resample对话框中，定义重采样参数；输出图像文件明（OutputFile）:rectify.img选择重采样方法（Resample Method）:Nearest Neighbor定义输出图像范围：定义输出像元的大小：设置输出统计中忽略零值:定义重新计算输出缺省值：第八步：保存几何校正模式（Save rectification Model）在Geo-Correction Tools对话框中点击Exit按钮，推出几何校正过程，按照系统提示，选择保存图像几何校正模式，并定义模式文件，以便下一次直接利用。第九步：检验校正结果（Verify rectification Result）基本方法：同时在两个视窗中打开两幅图像，一幅是矫正以后的图像，一幅是当时的参考图像，通过视窗地理连接功能，及查询光标功能进行目视定性检验。（四）遥感图像的增强处理实验目的： 通过上机操作，了解空间增强、辐射增强几种遥感图象增强处理的过程和方法，加深对图象增强处理的理解。实验内容：卷积增强处理；锐化增强处理；直方图均衡化；色彩变换。ERDAS IMAGE图像解译模块主要包括了图像的空间增强、辐射增强、光谱增强、高光谱工具、傅立叶变换、地形分析以及其他实用功能。1、卷积增强（Convolution）空间增强技术是利用像元自身及其周围像元的灰度值进行运算，达到增强整个图像之目的。卷积增强（Convolution）是空间增强的一种方法。卷积增强（Convolution）时将整个像元分块进行平均处理，用于改变图像的空间频率特征 。卷积增强（Convolution）处理的关键是卷计算子-系数矩阵的选择。该系数矩阵又称卷积核（Kernal）。ERDAS IMAGINE将常用的卷计算子放在一个名为default.klb的文件中，分为3*3，5*5、7*7三组，每组又包括“EdgeDetect/Low Pass/Horizontal/Vertical/Summary”等七种不同的处理方式。具体执行过程如下：ERDAS图标面板菜单条：MainImage InterpreterSpatial enhancementconvolutionconvolution对话框。图4-1 Convolution对话框几个重要参数的设置：边缘处理方法：（Handle Edges by）：Reflection卷积归一化处理：Normalize the Kernel2、直方图均衡化（Histogram Equalization）直方图均衡化实质上是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像元值，是一定灰度范围内的像元数量大致相同。这样，原来直方图中间的峰顶部分对比度得到增强，而两侧的谷底部分对比度降低，输出图像的直方图是一较平的分段直方图。注意：认真对比直方图均衡化前后的图像差别，仔细观察直方图均衡化的效果。图4-2直方图均衡化3、主成分变换主成分变换（Principal Component Analysis）是一种常用的数据压缩方法，它可以将具有相关性的多波段数据压缩到完全独立的较少的几个波段上，使图像数据更易于解译。ERDAS IMAGE提供的主成分变换功能最多等对256个波段的图象进行转换压缩。ERDAS 图标面板菜单条：Main Image Interporeter Spectral Enhancement Principial Comp Pincipal Components对话框（图4-3）。图4-3 Principal Component对话框4、色彩变换（RGB to IHS） 色彩变换是将遥感图像从红（R）、绿（G）、兰（B）三种颜色组成的色彩空间转换到以亮度（I）、色度（H）、饱和度（S）作为定位参数的色彩空间，以便使图像的颜色与人眼看到得更接近。其中，亮度表示整个图象的明亮程度，取值范围是0-1；色度代表像元的颜色，取值范围为0-360；饱和度代表颜色的纯度，取值范围是0-1。图4-4 RGB to HIS对话框 （五）遥感信息的复合实验目的：通过上机操作，初步掌握遥感信息复合的方法，深入理解遥感信息复合在信息解译中的意义。实验内容：多光谱数据与高分辨率全色数据的融合。分辨率融合是遥感信息复合的一个主要方法，它使得融合后的遥感图象既具有较好的空间分辨率，又具有多光谱特征，从而达到增强图象质量的目的。注意：在调出了分辨率融合对话框后，关键是选择融合方法，定义重采样的方法。图5-1分辨率融合对话框（六）遥感图像分类-监督分类实验目的：理解计算机图像分类的基本原理以及监督分类的过程，达到能熟练地对遥感图像进行监督分类的目的。实验内容：ERDAS遥感图像监督分类。1、定义分类模板第一步：显示要进行分类的图像第二步：打开摸板编辑器并调整显示字段图6-1 分类模板编辑器第三步：获取分类模板信息第四步：保存分类模板2、评价分类模板介绍报警评价、可能性矩阵、直方图三种分类模板评价方法。要求学生重点掌握利用可能性矩阵方法评价分类模板。3、执行监督分类在监督分类中，用于分类决策的规则是多层次的，如对非参数模板有特征空间、平行六面体等方法。对参数模板有最大似然法、最小距离法等。但要注意对应用范围，如非参数模板只能应用于非参数型模板；对于参数型模板，要使用参数型规则。另外，使用非参数型模板，还要确定叠加规则和未分类规则。根据以上要求，指导学生理解并正确填写监督分类对话框，执行监督分类。图6-2 监督分类对话框（七）遥感图像分类-非监督分类 实验目的：进一步理解计算机图像分类的基本原理以及监督分类的过程，达到能熟练地对遥感图像进行监督分类的目的，同时深刻理解监督分类与非监督分类的区别。实验内容：ERDAS遥感图像非监督分类。1、分类过程（Classification Procedure）第一步：调出非监督分类对话框指导学生掌握两种方法。方法一：DATA PRETATIONUNSUPERVISED CLASSIFICATION.方法二：Classifier图标classificationunsupervised classification第二步：进行监督分类调出：unsupervised classification对话框（图6-1），逐项填写。注意问题：实际工作中常将分类数目取为最终分类数目的两倍；收敛域值是指两次分类结果相比保持不变的像原所占最大百分比。图7-1 unsupervised classification对话框2、分类评价 （Evaluate Classification）第一步：显示原图像与分类图像学会在同一个窗口中，同时打开两个图像.第二步：打开分类图像属性表并调整字段显示顺序 图7-2 图象属性编辑器图7-3 Column Properties对话框第三步：给各个类别赋相应的颜色第四步：不透明度设置图7-4 Fomula对话框第五步：确定类别的专题意义及其准确程度第六步：标注类别的名称和相应的颜色重复以上4、5、6三步直到对所有类别都进行了分析与处理。注意，在进行分类叠加分析时，一次可以选择一个类别，也可以选择多个类别同时进行