土地信息系统实验报告.doc

湖北国土资源职业学院实习报告土地信息系统姓 名专 业地籍测绘与土地管理信息技术班 级指导老师2009年11月16日实验一PCI基本操作一、教学目的掌握PCI基本操作二、实验内容 1格式转换2彩色合成3打开显示三、仪器、设备、材料1仪器、设备、材料及数量计算机、软件、遥感图像2主要仪器设备简介PCI软件是目前国际上公认功能最为完整、最为强大的图像处理软件，算法先进，操作简单。集遥感影像处理、摄影测量、GIS空间分析和专业制图于一体，用户的需求可在同一个界面内完成，不需要面对多个软件以及繁琐的数据格式转换。PCI独创的通用数据库工具能够直接读写100多种格式的数据，使得您前面的工作得以承接。四、实验准备1理论知识预习及要求遥感图像的特点2实验指导书预习及要求本次实验3其他准备带鞋套、带课本五、实验原理或操作要点简介个别系统设置由于机器配置问题不能正常操作可以不做。操作过程中，不能盲目操作，要求按指导书的任务逐一完成。六、注意事项有的计算机可能速度有些慢1、及时保存文件，避免死机或断电造成的文件丢失2、遇到操作性问题找老师3遇到硬件故障找老师七、实验过程与指导1格式转换：打开FOCUS模块，点击file-utility-import,设置源文件、结果文件，再点击import.2彩色合成：打开FOCUS模块，点击file-utility-transfer, 设置源文件、目标文件， 选中源文件波段，再点击add,transfer。3打开FOCUS模块，点击file-open,查看合成效果PCI软件产品系列及特色一、PCI软件的系列产品1、专业遥感图像处理系统：ImageWorks、Easi、Xpace、GCPWorks、FLY!、Modeler、Author、ChipManager、ACE、ST2、专业数字摄影测量系统：OrthoEngine AE、SE3、专业雷达信号处理系统：InSAR、APP4、未来产品：Project One，集RS、GIS、WEBGIS、DPS、SAR、ES、3D及制图于一体。二、PCI软件的三大特色。1、 功能齐全，模块众多。2、 支持的数据格式80余种，直接读60余种，直接写30余种。3、 跨平台性能优越。14种平台。八、思考与提高了解一下PCI软件能转换的常见文件格式有哪些？用MAPGIS做一下上述工作。九、实验总结实验二几何精校正一、教学目的掌握几何精校正二、实验内容 1几何精校正三、仪器、设备、材料仪器、设备、材料及数量计算机、软件、遥感图像四、实验准备1理论知识预习及要求几何精校正的原理2实验指导书预习及要求本次实验3其他准备带鞋套、带课本五、实验原理或操作要点简介个别系统设置由于机器配置问题不能正常操作可以不做。操作过程中，不能盲目操作，要求按指导书的任务逐一完成。六、注意事项有的计算机可能速度有些慢1、及时保存文件，避免死机或断电造成的文件丢失2、遇到操作性问题找老师3遇到硬件故障找老师七、实验过程与指导几何精校正：1.打开待校正的图像2.打开参考图像3.打开collect GCPS 开始采集控制点,找特征点,均匀分布,采集的精度保持在0.5个像元内,然后保存。GCPWorks的功能及操作一、 GCPWorks的启动见前面启动ImageWorks部分。二、 GCPWorks的功能及操作 （一）功能概述GCPWorks的功能主要包括两种：几何校正（Geometric Correction） 镶嵌（Mosaic）由于地形高低起伏引起的误差需要使用Orthoengine模块进行正射校正才能去处。本模块不包含此功能。计算机实现的过程大体有两个：座标转换（Coordinates Transformation） 重采样（Resampling）座标转换的方法有两种： 多项式拟合（Polynomial） 小样条（Thin Plate Spline）重采样的方法有五种：最近邻（Neareast Neighbour） 双线性（Bilinear） 立方卷积（Cubic） 8 pt 16 pt（二）基本操作如下1、 几何校正。启动GCPWorks后，首先弹出任务选项设置界面，功能如下：Processing Requirements 任务选择 Full Processing 简单可以做几何校正，复杂还可以做镶嵌 Collect / review GCPs only 只采集几何控制点 Mosaic Only 只做镶嵌Mathematical Model 数学模型选择 Polynomial 多项式 None（Mosaicing and OrthoEngine） 只做镶嵌 Thin Plate Spline 小样条Source of GCPs 控制点来源 Geocoded Image 以地理编码影像为参考 Hardcopy Map on Digitizing Table 以数字化仪上的地图为参考 Vectors 以矢量为参考 User Entered Coordinates 以用户自定义参考座标（如地形图）为参考 Chip Database 以控制点影像库为参考Corresponding Processing Steps为设置好上述选项后的相应处理流程。 本教程主要介绍采用多项式拟合方法进行校正的三种处理流程，如下： 以地理编码影像为参考校正影像 以用户自定义参考座标（如地形图）为参考影像校正影像 以控制点影像库为参考校正影像 下面分别介绍如下： （1）以地理编码影像为参考校正影像第一步，调入待校正的目标影像。点击“Accept”按钮，接受上述设置，弹出如下图所示工作流程界面：点击“Select Uncorrected Image”任务左边的方块按钮，用来选择待校正的目标影像，弹出如下图所示一个对话框、一大一小两个图形显示窗口（大图粗略定位，小图精确定位）：示对话框中选择调入视频窗口的影像通道。点击“Load & Close”按钮，则图形区域调入影像。第二步，调入参考影像。在上图中点击“Select Georeferenced Database”任务左边的方块按钮，用来选择参考影像，弹出如下图所示一个对话框、一大一小两个图形显示窗口：第三步，采集控制点。在上图中点击“Collect GCPs”任务左边的方块按钮，弹出控制点采集界面依次在目标影像与参考影像中点击选择控制点，其座标将分别显示在上图中“Uncorr” 与“Georef”标签右边的文本框内。然后在上图中点击“Accept as GCP”按钮，“Accepted GCPs”标签下面的文本框内将列出控制点的座标，如下图：多项式阶数所需控制点的数量如下： 阶数 控制点数量 1 42 73 114 165 22计算公式如下：阶数 = (n + 1) *（n + 2）/2 + 1 （其中，n为控制点数量）RMS Error为中误差，单位为像元。当控制点选到足够数量时，可以在上图中“Model”标签下边选择理想的多项式阶数。点击 “File”菜单，弹出的下拉式菜单：点击“File Save GCPs”，可以将采集的控制点存为一个控制点段。以后可以点击“File Load GCPs”将控制点段再调出。也可点击“File Save GCP Text File”按钮，将控制点存入文本文件。说明：当选够3个控制点时，从第4个点起，当在目标影像点击选择控制点时，参考影像将自动计算第4个控制点的座标，并将结果显示在上图“Georef”标签右边文本框内。此时在参考影像中点击小图中“Load”按钮，可调出参考影像第4点，细微调整后，点击“Accept as GCP”按钮，即可接受第4点。如果直接在参考影像上点击，将破坏前面3点建立的多项式函数对应关系，结果用户不得不自己去参考影像上寻找第4点。八、思考与提高思考怎样采集控制点的才能使精度高。九、实验总结实验三几何精校正一、教学目的掌握几何精校正二、实验内容 1几何精校正三、仪器、设备、材料1仪器、设备、材料及数量计算机、软件、遥感图像四、实验准备1理论知识预习及要求几何精校正的原理2实验指导书预习及要求本次实验3其他准备带鞋套、带课本五、实验原理或操作要点简介个别系统设置由于机器配置问题不能正常操作可以不做。操作过程中，不能盲目操作，要求按指导书的任务逐一完成。六、注意事项有的计算机可能速度有些慢1、及时保存文件，避免死机或断电造成的文件丢失2、遇到操作性问题找老师3遇到硬件故障找老师七、实验过程与指导几何精校正（续）：1.新建数据文件2.打开数据文件3.选择2阶多项式模型，双线性内插法，然后执行校正。第四步，预览结果，此步可以不做。第五步，盘对盘做校正。关闭上图所示控制点采集界面，在工作流程界面中点击“Perform Regitration to Disk”任务左边方块按钮，弹出如下图界面：在上图中点击“New Output File”按钮，在弹出的文件打开对话框中给定一个文件名，然后按照前面介绍“新建数据文件”的方法及步骤创建一个新文件。如下图为C:PCI_V70demoasd.pix：在上图中上边两个文本框内依次点击选择对应通道，或直接点击“Default”按钮接受缺省设置。选择好重采样的方法。上图为Nearest（最近邻）选择多项式阶数。上图中因为前面采集的控制点数量不够，只能选择1阶。此时上图变为下图：在上图中点击“Perform Registration”按钮，即可完成几何校正工作。附：新建数据文件新建数据文件（支持多种格式），步骤如下： 第一步，点击“File New”，弹出界面： 第二步，在上图所示界面中定义需要创建的文件路径及名称，选择好需要创建的文件格式，然后点击“OK”按钮，进入下一个界面，如下图： 第三步，在此界面中主要设置需要创建的文件四种通道（Channels）数量、文件尺寸、像元尺寸、文件的投影单位。然后点击“Create”按钮，即可创建一个新文件。说明：新建文件的位置控制选项有三种： pixels / lines and bounds pixels / lines and resolution bounds and resolution 选择其中一种选项，则可改动该选项包含的两个因子，第三个因子自动调整，但不能手工修改。 点击Earth Model左边的下拉文本框，可以选择投影单位，如下图： 选择“Other”，自动弹出投影单位选择界面，如下图： 选择TM（即高斯克吕格投影），然后点击“Accept”按钮，弹出TM投影参数设置界面，如下图： 在True origin标签右边文本框输入影像所在投影带的中央子午线经度，纬度不用变更；在False标签右边文本框输入座标原点向左平移的500公里，即500000米。如上图。然后点击“Accept”。投影单位即变更为TM。点击“Earth Model”按钮，弹出基准面选择选项，如下图：选择“Ellipsoids”选项卡中E015（即Krassovsky 1940），然后点击“Accpet”按钮，高斯投影单位各参数设置完毕。其他投影单位参数设置与此相似。八、思考与提高思考为什么采用2阶多项式模型，双线性内插法。九、实验总结实验四数字图像增强一、教学目的掌握数字图像增强二、实验内容 1数字图像增强三、仪器、设备、材料1仪器、设备、材料及数量计算机、软件、遥感图像四、实验准备1理论知识预习及要求数字图像增强的原理2实验指导书预习及要求本次实验3其他准备带鞋套、带课本五、实验原理或操作要点简介个别系统设置由于机器配置问题不能正常操作可以不做。操作过程中，不能盲目操作，要求按指导书的任务逐一完成。六、注意事项有的计算机可能速度有些慢1、及时保存文件，避免死机或断电造成的文件丢失2、遇到操作性问题找老师3遇到硬件故障找老师七、实验过程与指导1操作对比度变换2.操作空间滤波3.操作彩色变换4.操作图像运算5.操作多光谱变换6.操作遥感数据融合5.1、主成分分析点击XPACE模块“Utilities”,弹出下拉式菜单如下图：在上图中点击“Locate Tasks”，弹出如下图所示对话框：在上图中输入“pca”，然后点击“Activate”按钮，弹出主成分分析对话框，如下图：上图中各参数说明如下： FILI 文件名称 DBIC 用于分析的通道 EIGN 主分量通道 DBOC 结果存入的通道 MIDPOINT 主分量通道的中值点 DEVRANGE 标准差范围 MASK 掩膜 RTYPE 报告类型 REPORT 报告模式设置好参数，点击“Run”按钮。6、不同几何分辨率数据融合不同几何分辨率影像融合可以获得高几何分辨率的彩色影像，PCI软件提供两种融合方法：1、基于IHS与RGB颜色系统转换。包括“FUSE”、“FUSEPCT”、“FUSION”等三个主要批处理程序，其区别在于影像的类型不同。也可使用单个程序“REGPRO”、“IHS”、“RGB”逐步执行。下面介绍“FUSE”程序。其他类似。点击“Image Processing”包中“FUSE”程序， 弹出如下图所示界面：上图中各参数说明如下：FILI 输入多光谱影像文件名DBRGB 选做融合的三个通道FILO 输入高几何分辨率影像与输出文件名DBINT 高几何分辨率影像通道DBOC 输出通道RESAMPLE 重采样方法IHSMODEL 颜色模型设置好参数后，点击“Run”按钮。可以通过“ImageWorks”调入输出影像通道浏览。1遥感图像增强对比度变化(1) 打开地图.在focus主窗口选择fileopen下选择文件名为 irvine的文件后双击打开该文件,如下图所示（2）在地图标签下面影象文件名所在层按鼠标右键,并点击enhanceedit LUTs,如下图:弹出下图:在三个下拉文本框（“Red”、“Green”、“Blue”）中可以选择另外的通道排列顺序； 可以选择单选钮“Small”或“Large”来控制单通道直方图编辑界面的大小，下图为选择“Large”时的界面；单击上图所示界面中红、绿、蓝三电子枪中的图形区域，弹出如下图所示界面（红电子）：上图所示界面中直方图图形区域主要含义如下： 座标系： 左边垂直方向为拉伸后的影像灰度值，范围为0255； 底边水平方向为拉伸前的影像灰度值，范围为0255； 右边垂直方向为像元统计数量，没有确定的值，只是相对地显示直方图整体。折线： 拉伸算法的图形显示。灰色直方图： 影像原始直方图。彩色直方图： 拉伸后的直方图。如果鼠标处在直方图图形区域，则该图形区域上方将显示Cursor At（X，Y），X表示拉伸前的灰度值，Y表示拉伸后的灰度值。此时单击鼠标，影像中像元灰度值X将变为Y。拉伸的方法：在图形区域拖动鼠标即可。快捷按钮提供了恢复原始影像（No Enhancement）、线性拉伸（Linear Enhancement）与自适应拉伸（Adaptive Enhancement）三种直方图拉伸算法；如果需要将拉伸后的影像保存到硬盘中，则要首先点击上图中所示“Permanent Apply LutImage”按钮，然后再使用前面介绍的存储影像的方法及过程即可。实验总结： 通过学习这一门课以后，学生对图像进行各种处理而得到所需要的信息的能力进一步提高了，并且对PCI软件的了解及操作能力提升。总的来说从以下几个方面取得了进一步的进展：(1)掌握了遥感图像的基本结构,学习了图像直方图变化与图像亮度变化的关系,实验了图像线性拉伸的方法和过程;(2)通过这次实验加深了学生对PCI的进一步认识,对PCI的各功能模块有了更深的体会;(3)锻炼了学生理论联系实际的能力;(4)由于PCI是纯英文软件这就对学生专业外语的要求很高，促进专业英语水平的提高.2遥感图像增强空 间 滤 波点击“Tools Filter”，弹出一个预览窗口及如下图所示面板：上图的操作步骤如下：首先，在“Input Image”与“Output Image”标签右边下拉文本框内选择输入输出内存区，在“Mask”标签右边下拉文本框内选择是否操作范围（整个影像或掩膜区域影像）；其次，在“Filter Size”标签下选择模板矩阵大小。也可自定义。再次，在“Filter Type”标签下选择滤波类型。滤波器也可以自定义，方法是点击“Custom”选项卡，上图变为下图：在“Filter Size”标签下设置模板矩阵大小（上图为11*11），在矩阵中输入自定义滤波器的数值，点击“Normalize”将矩阵正交归一化。最后，点击“Apply”按钮即可。四、实验总结实验五 遥感图像增强的彩色合成一、教学目的遥感图像增强的彩色合成二、实验内容 1遥感图像增强的彩色合成三、仪器、设备、材料1仪器、设备、材料及数量计算机、软件、遥感图像四、实验准备1理论知识预习及要求数字图像增强的原理2实验指导书预习及要求本次实验3其他准备带鞋套、带课本五、实验原理或操作要点简介个别系统设置由于机器配置问题不能正常操作可以不做。操作过程中，不能盲目操作，要求按指导书的任务逐一完成。六、注意事项有的计算机可能速度有些慢1、及时保存文件，避免死机或断电造成的文件丢失2、遇到操作性问题找老师3遇到硬件故障找老师七、实验过程与指导在PCI Geomatica V9.1软件的支持下,以影像irvine.pix为例进行彩色合成,在ImageWorks模块下进行操作。从PCI Geomatica V9.1软件中进入ImageWorks模块，点击“Use Image File”找到irvine.pix文件所在的目录. 点击“打开”进入ImageWorks主窗口，点击“Accept”进入ImageWorks模块操作平台 。2. 点击“File”菜单下的“Load Image”3.点击4,3,2波段分别赋予红,绿,蓝颜色进行假彩色合成,如上图所示,然后点击“Load &Close”,得到合成结果.见下图.4.改变合成方案,以5,4,3波段分别赋予红,绿,蓝颜色进行假彩色合成, 同样地,点击“File”菜单下的“Load Image”,选择5,4,3波段,得到合成结果.通过对PCI软件的实验与应用，学生了解了对遥感图像增强有很多方法。进行遥感影像合成时，方案的选择十分重要，它决定了彩色影像能否显示较丰富的信息或突出某一方面的信息。1彩色合成是为达到突出不同目标地物为目的而对遥感影像进行增强的一种方法。2实际应用时，应根据不同的应用目的经实验、分析、寻找最佳合成方案，以达到岁好的目视效果。3 一般情况下，以合成后的信息量最大和波段之间的信息相关最小作为选取合成的最佳目标。4 彩色合成是一种实践性很强的遥感图像处理方法，有时为了达到研究目的需要大量的数据分析处理和尝试。4遥感图像变换 主成分分析以PCI Demo 文件夹下的irvine.pix文件为例在PCI软件下实现图像的主成分分析。XpacePCAMultispectral Analysis1.进入PCI系统主菜单；2.执行 ,如下图： 3.按要求设置各个参数， Run4.单击 ,执行主成分分析操作。5.用文本打开分析报告（本例为盘D:report），如下：PCA Principal Component Analysis V9.1 EASI/PACE 14:00 15Sep2006D:原桌面图象irvine.pix S 29PIC 512P 512L 14-Aug-90 Input Channels: 1 2 3 4 5 Output Channels: 19 20 21 22 23 Eigenchannels : 1 2 3 4 5 Sampling Window: 0 0 512 512 Sample size : 262144 Channel Mean Deviation 1 64.5369 9.9324 2 25.5310 5.9256 3 29.1774 9.5252 4 39.8405 11.2186 5 25.9579 11.1330 Covariance matrix for input channels: 1 2 3 4 5 +- 1| 98.653 2| 56.436 35.113 3| 89.945 54.703 90.730 4| 50.217 35.042 52.327 125.858 5| 75.735 49.459 85.358 59.581 123.943 Eigenchannel Eigenvalue Deviation %Variance 1 348.8989 18.6788 73.56% 2 81.3593 9.0199 17.15% 3 39.8151 6.3099 8.39% 4 3.0087 1.7346 0.63% 5 1.2141 1.1019 0.26% Eigenvectors of covariance matrix (arranged by rows): 0.48274 0.29971 0.48717 0.40943 0.52170 0.27408 0.11259 0.24115 -0.90847 0.16948 0.49991 0.20204 0.19217 0.07453 -0.81657 0.64552 -0.20635 -0.71351 0.01287 0.17740 -0.15887 0.90228 -0.39812 -0.03638 0.02898 Scaling Information: Eigen Output -Unscaled- Deviation Midpoint Scale Channl Channl Min Max Range Factor 1 19 -51.656 239.041 5.00 127.500 1.371 2 20 -70.875 30.035 5.00 127.500 2.838 3 21 -51.769 104.235 5.00 127.500 4.057 4 22 -19.089 31.621 5.00 127.500 14.759 5 23 -37.898 38.396 5.00 127.500 23.233 6.主成分变换报告分析 分析报告从上到下依次列出了计算机执行的命令，主成分分析的图像信息，输入、输出通道，原图像各个通道的信息，输入通道的协方差矩阵，输出通道的特征值，特征向量矩阵以等信息。从第一到第六主成分的信息所占比例可以看出，从第一到第六主成分的信息所占比例依次减小。第一主成分最大为73.56%，第六主成分最小为0.26%。达到了主成分变换的目的。实验心得遥感图像的主成分分析是统计学上的主成分分析思想在遥感图像变换上的应用。它的主要目的就是减小数据间的相关性，达到提取主要信息和分离噪声的目的。1. 遥感图像的主成分分析是一种图像变换方法，对遥感图像是否要进行主成分变换应该依据研究的需要而定。盲目的进行遥感图像主成分变换是不可取的。2. 在进行主成分变换的波段选取上应该选择对研究贡献较大的波段进行，主成分变换波段组合选择非常重要，较差的波段组合很难达到提取有用信息的目的。3. 根据研究目的的不同现在有多种主成分变换方法，如分波段组合的主成分变换、局部的主成分变换等，究竟选择什么样的变换方法都要以研究目的为选择依据。4. 对于每一主成分要充分了解它所表示的物理意义更能发挥主成分变换的价值。也更利于遥感的应用研究。现阶段一般把主成分变换做为一种图像预处理方法，在充分理解主成分物理意义基础上的主成分变换可以达到直接提取有用信息的目的。5. 对于每一主成分的重要性不能以它包含信息量的大小来衡量，对于不同的研究目的，信息量小的主成分也可能具有重要价值。主成分变换是一种实践性很强的遥感图像处理方法，有时为了达到研究目的需要大量的数据分析处理和尝试。5遥感图像变换 缨帽变换1.应用PCI Geomatica V9.1系统进行缨帽变换。(1)进入PCI Geomatica V9.1的Focus模块；(2)打开桌面上的143-31.pix文件。 (3)打开“Tools”菜单，选择“Algorithm Librarian”，在弹出的“Select Algorithm”中点击“All algorithm”前的加号，在算法库中选择“TASSEL：Tasseled Cap Transformation”，如图二所示。图二(4)点击“ACCEPT”，在弹出的“TASSEL Module Control Panel”中的“Files”选项卡中将TM图像的1，2，3，4，5，7波段选择上。“Input Params 1”选项卡中的“Spacecraft Sensor”中选择“TM”，“Scaling Mode”中选择“NONE”。(5)点击“Run”，即进行K-T变换，完成后弹出对话框。实验结果：R，G，B三个通道的灰度值分别为50255，038和049。KT变换使坐标空间发生旋转，但旋转后的坐标轴不是指向主成分的方向，而是指向另外的方向，这些方向与地面景物有密切的关系，特别是与植物生长过程和土壤有关。对遥感图像实施“缨帽变换”处理，不仅能提高盐碱地的判读效果，而且突出了背景地物的特征，“缨帽变换”是一种多光谱空间的线性变换，在PCI Geomatica V9.1软件上对配准后的TM影像作“缨帽变换”处理，变换后的前三维分别为亮度（主要反映土壤信息）、绿度（与图像上绿色植物的数量密切相关）和湿度（与冠层和土壤湿度有关）。亮度分量明显地反映土壤盐碱化程度的差异，土壤盐碱化程度越重，反射率越高，其影像表现是亮度越大。虽然亮度特征和湿度特征反映了大部分土壤盐碱化信息，但仍要参考绿度分量特征，将3个分量分别赋予红、蓝、绿三色制成假彩色合成影像。此外，利用如下变换式对LANDSAT TM 图像进行缨帽变换，产生亮度(BRJGHT)、绿度(GREEN)和湿度(WET)。BRJGHT=0.3037TM1+0.2793TM2+0.4743TM3+0.5585TM4+0.5082TM5+0.1863TM7GREEN=-0.2848TM1-0.2435TM2-0.5436TM3+0.7243TM4+0.084TM5-0.18TM7WET=0.1509TM1+O.1973TM2+0.3279TM3+0.3406TM4-0.7112TM5-0.4572TM7缨帽变换也是一种线性变换，它也遵循一般线性变换的形式。目前对这个变换的研究主要集中在MSS与TM两种遥感数据的应用分析方面。TM数据K-T变换后的景观意义可通过下图形象说明，图中1、2、3、4分别代表作物从发芽到枯黄生长的不同阶段。绿度与亮度组成的二维空间称植被视面，它反映了植被从破土发芽到生长旺盛阶段随叶面积增加而绿度值增加，之后开始成熟枯黄，绿度也逐渐降到最低点。湿度与亮度组成的平面为土壤视面，绿度与湿度组成的平面称过渡区视面，都不同程度地反映了作物生长过程中植被与土壤的变化信息。实验心得：Landsat图像的缨帽变换是通过大量Landsat MSS图像的统计研究后，发现把各种土壤和各种植被地物按它们在陆地卫星图像的亮度值投影到光谱特征空间中时，总是落在一个形似三角形帽状的集群范围内。缨帽变换的基本思想是基于像素的仿射变换。这一线性变换能最好地显示图象的内部结构。（1）通过实验，学生进一步熟悉了PCI软件的操作环境，尤其KT变换的操作过程，对KT变换有了更加深入直观的理解。（2）在KT变换过程中，TM影像至少要选择6个通道，否则在转换过程中会出现出错提示：ERROR: CNUM must have 6 input channels for TM data .Error During Execution.（3）采用缨帽变换可以将图像除热红外波段的6个波段压缩成3个分量，其中的土壤亮度指数分量是6个波段的加权和，反映了总体的反射值；绿色植被指数分量反映了绿色生物量的特征；土壤特征分量反映了可见光和近红外与较长的红外的差值。这样的三个分量就是数据进行缨帽变换后的新空间，它可以对植被、土壤等地面景物作更为细致、准确的分析，应用这种处理方法可增强影像上深色区域的信息。（4）KT变换是一种实践性很强的遥感图像处理方法，有时为了达到研究目的需要大量的数据分析处理和尝试。6遥感图像的HIS彩色空间变换以PCI Demo 文件夹下的irvine.pix文件为例在PCI软件下实现图像的主成分分析。HIS Convert RGB to IHS 1.进入PCI系统主菜单；Image processingXpace2.执行 ,如下图：3.按要求设置各个参数，如下图：Run4.单击 ,执行图像从RGB变成HIS模型。HIS Convert IHS to RGBImage processingXpace5.执行 , 如下图：6.按要求设置各个参数，如下图：Run7.单击 ,执行图像从HIS变成RGB模型。就这样可以达到将RGB信号暂时变换为假设的表色系统HIS, 调整明度和饱和度后，再返回到RGB信号上进行彩色合成。把RGB空间和HIS空间之间进行相互变换处理。实验心得遥感技术是当前人类研究地球资源环境的一种基本手段,传感器获取的遥感影像含有大量的地球特征信息。在图像上这些地物特征表现的灰度差很小时,目视判读就无法认辨,而图像增强的方法可以突出显示这种微小灰度差的地物特征,其中彩色空间变换可以帮助改善图象的质量，不同彩色变换可大大增强图象的可读性，提高目视判读能力。HIS变换是遥感图象彩色空间变换的一个重要的变换方法，它有以下几个作用：（1）可以进行不同分辨率遥感图像的合成显示（2）可以使合成图像更加饱和 （3）可以通过对亮度的滤波增强图像（4）便于多源数据的综合显示 除此之外，HIS变换还可以进行其他处理以达到特定的增强和信息提取的目的，如可将色调图像不改，亮度和饱和度置常数，以突出地物色调在空间上的分布。八、思考与提高思考总共有多少种增强手段,各自的作用是什么?九、实验总结实验六计算机分类一、教学目的掌握计算机分类二、实验内容 1计算机分类三、仪器、设备、材料1仪器、设备、材料及数量计算机、软件、遥感图像四、实验准备1理论知识预习及要求计算机分类的原理2实验指导书预习及要求本次实验3其他准备带鞋套、带课本五、实验原理或操作要点简介个别系统设置由于机器配置问题不能正常操作可以不做。操作过程中，不能盲目操作，要求按指导书的任务逐一完成。六、注意事项有的计算机可能速度有些慢1、及时保存文件，避免死机或断电造成的文件丢失2、遇到操作性问题找老师3遇到硬件故障找老师七、实验过程与指导计算机分类的基本步骤:1.建空通道2.打开图像3.设置通道4设置工作区5.设置分类类别6.选择训练区7.选择分类算法8.执行分类6、常规分类ImageWorks主工作窗口的“Classify”菜单的功能包括监督分类和非监督分类两大类。点击“Classify”，弹出下拉式菜单，下拉式菜单的含义及功能如下： Sessions 工作通道设置 Session Config 修改工作通道设置 Edit Traning Sites 选择训练区，只用于监督分类 Signature Statistics 特征标志统计，用于检查训练区 Signature Separability 特征标志分离度，用于检查训练区 Scatterplot 散点图，用于检查训练区 Histograms 直方图，用于检查训练区 Classify 分类算法选择及分类 Class Labelling 分类结果特征标志修改 Aggregate 合并类 Accuracy Assessment 分类精度评定 Class Editing 局部编辑类点击“Classify Sessions”，在弹出的文件选取界面中选择用来分类的文件，再点击“打开”按钮，弹出如界面：点击“New Session”按钮，弹出工作通道设置界面，在上图所示界面中需做的操作如下： 选择监督分类（Supervised）或非监督分类（Unsupervised）；上图选择监督分类。描述（Description）；选择训练区时的显示通道组合（Red、Green、Blue）；选择用来分类的原始数据通道（Input Channels）； 选择训练区存放的通道（Training Channel），只在监督分类中使用；选择分类结果存放的通道（Output Channel）。监督分类的过程如下：在上图所示界面中设置完毕，点击“Accept”按钮，弹出训练区选取界面，点击“Load Work Area”按钮，弹出界面：用鼠标拖动矩形框选择一个操作区域（在本例中，“ImageWorks”主工作窗口影像图为100%调入，故矩形框包含了整个范围），然后点击“Load”按钮，则前面训练区选取界面变为如下图界面：影像主工作窗口也变为如下图：训练区选取的流程如下：第一步，在训练区选取界面中点击“New”按钮，增加一个新类，如上上图“Class Editing”标签下面表格区域所示，分别设置“Value”、“Name”、“Colour”；第二步，按下一个编辑按钮，如“Trace & Close”或“Polygon”等；第三步，在上图所示窗口中图形区域拖拉鼠标形成封闭区域；第四步，按下“Fill”按钮，在画出的封闭多边形中任意位置单击鼠标进行填充；第五步，重复上述操作，以选取其他类的训练区。也可以在训练区选取界面中点击“Load Work Area”按钮，拖动矩形框选择其他区域进行操作。训练区选取完毕：八、思考与提高思考计算机分类的作用是什么?九、实验总结实验七计算机分类(2)一、教学目的掌握计算机分类二、实验内容 1计算机分类三、仪器、设备、材料1仪器、设备、材料及数量计算机、软件、遥感图像四、实验准备1理论知识预习及要求计算机分类的原理2实验指导书预习及要求本次实验3其他准备带鞋套、带课本五、实验原理或操作要点简介个别系统设置由于机器配置问题不能正常操作可以不做。操作过程中，不能盲目操作，要求按指导书的任务逐一完成。六、注意事项有的计算机可能速度有些慢1、及时保存文件，避免死机或断电造成的文件丢失2、遇到操作性问题找老师3遇到硬件故障找老师七、实验过程与指导计算机分类(2):1检验训练区2.检验精度关闭训练区选取界面，接下来可以检查训练区选取的质量，四种检查方法分别如下：统计结果检查：在主工作窗口点击“Classify Signature Statistics”，上边文本区域为分类特征标志；下边文本区域为选中的某一类（上图选中第一类，即“water”类，灰度值为10）在用来分类的四个影像通道的均值与标准方差及样区像元数量；检查依据：各类在四个通道的均值差异越大，则分类结果越好；某一类在各通道中的标准方差越小，则分类结果越好。分离度检查：在主工作窗口点击“Signature Separability”或在上图中点击“Separability”按钮。上图提供了两种公式的分离度，即“Bhattacharrya Distance”与“Transformed Divergence”。上图文本框区域以矩阵形式（Matrix）列出了各类之间的分离度，选择“Sorted List”，将以列表方式显示类间的分离度。分离度数值优劣的标准如下： 1.9000002.000000 优 1.0000001.900000 较优1.0 差，应将两类合并 散点图检查