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文档简介

遥感图像的融合1、目的与要求1、了解遥感图像融合的原理和方法2、熟悉高、低分辨率的影像的融合步方法骤3、掌握遥感软件中常用的遥感数据融合的步骤与方法2、实验内容 选择ETM8波段的数据与假彩色合成波段的数据做融合处理。融合的方法主要是高、低分辨率遥感数据的融合。 数据要求：在融合之前，第8波段和合成波段数据都已经经过了几何校正和辐射校正等预处理。3、 实验步骤1、 空间分辨率融合选择“Erdas”面板菜单“Interpreter”-”Spatial Enhancement”-”Resolution Merge”命令，打开“Resolution Merge”对话框。设置如下参数：文件设置：高空间分辨率的输入图像、多光谱输入图像和输出文件。融合方法的选择：主成分变换法乘积变换法比值变换法主成分变换法： 融合前 融合后乘积变换法： 融合前 融合后2、 IHS融合选择“Erdas”面板菜单“Interpreter”-”Spatial Enhancement”-”Mod.IHS Resolution Merge”命令，打开”Mod.IHS Resolution Merge”对话框，在输入、层选择和输出3个页面中设置参数。 融合前 融合后3、 高通滤波融合选择“Erdas”面板菜单“Interpreter”-”Spatial Enhancement”-”HPF Resolution Merge”命令，打开”HPF Resolution Merge”对话框,设置如下参数：R值：多光谱图像分辨率与高分辨率图像的分辨率的比值。通过它可以调整卷积核的大小和中心值。Kernel Size:高通滤波卷积核的大小，有R值决定。Center Value:卷积核的中心值。Weighting Factor:权重影响因子。2Pass Processing :二次滤波选项。当R值大于或等于5.5时，此选项才生效。 融合前 融合后2、 实验15 遥感影像的分类（1）-非监督分类1、目的与要求1、熟悉掌握遥感图像分类及非监督分类的含义2、掌握图像非监督分类最基本的处理方法3、了解分类后评价过程三、实验内容数据要求：（1）确定待分类的假彩色合成影像，该数据经过了几何校正和辐射校正等预处理。（2）对波段的选择应该是广义的。这个波段可以是原多光谱波段、图像增强的结果数据，还可以是非遥感数据。实验主要内容 （1）非监督分类前分类参数的选择 （2）非监督分类的过程和方法 （3）非监督分类初始结果的评价4、 实验步骤1、 待分类图像分类参数选择选择ERDAS面板菜单“Classifier”-“Unsupervise Classification”命令，打开“Unsupervised Classification”对话框，设置如下参数：2、 ERDAS软件非监督分类3、 非监督分类结果评价方法（1） 打开分类前和分类后图像（2） 分类图像评价
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