遥感应用模型实习报告材料

1、文档遥感应用模型课程实习报告告学生： 文凯班 学 号： 113151 指导教师： 徐世武中国地质大学信息工程学院2017年 11 月 27 日文档目录一、遥感基本功能实习（ 小二，黑体，居中 ） 1.二、植被指数及植被覆盖度估计（ 小二，黑体，居中 ） 2.三、基于高分辨率遥感影像城市绿地信息提取 （小二，黑体，居中 ）8四、遥感影像分类（ 小二，黑体，居中 ） 1. 1五、总 结 2.2.文档一、遥感基本功能实习（小二，黑体，居中）【实习目的】利用 ENVI 完成常规遥感数据处理，理解熟悉遥感数据处理方法。1 熟悉遥感预处理的基本原理和方法2 掌握影像几何校正3 掌握影像自动配准4 掌握影像

2、融合5 掌握影像镶嵌6 掌握影像裁剪7 掌握植被数据的计算方法，对比常见植被指数应用效果。【实验环境】PC 电脑一台， ENVI5.1 或更高版本软件【实验容】1 讲解遥感预处理的基本原理和方法2 影像几何校正的原理和操作步骤；影像到影像的几何校正，通过一个校正好的基准影像 去校正未做过几何校正的影像。3 对校正之后的影像做精校正即影像配准4 对低分辨率的多光谱影像和高分辨率的全色影像进行融合，得到高分辨率的多光谱影像5 将相邻地区的影像镶嵌，构建一副完整影像，要注意镶嵌边界的处理6 对影像进行裁剪，根据需要进行规则裁剪，不规则裁剪以及掩膜裁剪7 对实验影像采用常见四种植被指数方法计算植被指数

3、，结合实际影像进行对比分析，得 出适宜于实验影像的植被提取方法。【实验数据】研究区影像数据：见“课程实验 实习一”文件夹【实验要求】 要求：完成几何校正、辐射校正、影像裁剪、影像融合、基础分类、影像运算、制图输出、 专题信息提取（面向对象分类） 等操作， 采用多种植被指数方法计算植被指数，分析适宜于 实验影像的植被提取方法。【实验过程】由于 envi 的基本功能已经做过多次实习，我对于 envi 的基本操作已经十分熟悉，因此我跳 过了本次的实习一，直接开始了后面的实习容。文档、植被指数及植被覆盖度估计（ 小黑体，居中 ）【实习目的】基于 LandSat 8 卫星影像数据，掌握 Envi 中计算

4、常见植被指数的方法，分析、比较采用地 表反射率、 DN值计算植被指数之间的差异。同时学会植被覆盖度反演方法。【实验环境】PC 电脑一台， ENVI5.1 或更高版本软件【实验容】1 为纠正原始图像中的几何与辐射变形，对LandSat 8 卫星影像数据进行预处理。2 采用地表反射率、 DN值计算常见植被指数，并分析、比较两者之间的差异。3 采用常见四种植被指数方法计算植被指数，结合实际影像进行对比分析，得出适宜于实 验影像的植被提取方法。4 提取 3 种以上典型地物（水体、房屋、林地、道路、耕地、裸土等）的地表反射率、DN值、及常见植被指数， 制作折线图或表格， 分析、 总结不同地物在地表反射率

5、、 DN 值、 植被指数的特征。5 基于像元二分模型进行植被覆盖度反演。【实验数据】研究区影像数据：见“课程实验 实习二：基于像元二分模型的植被覆盖度反演”文件夹【实习要求】要求：掌握 LandSat 8 影像预处理操作，比较地表反射率、 DN值计算植被指数的差异，并 比较常见植被指数的优劣，学会像元二分模型的植被覆盖度反演方法。【实习过程】1）数据预处理通 过 影 像 镶 嵌 、 影 像 融 合 等 操 作 将 LC81230322013276LGN00 与 LC81230332013276LGN00 两相邻的影像镶嵌得到包含完整市行政区的完整数据，然 后通过先验的行政边界矢量数据对上一步所

6、得到的数据进行裁剪处理，得到只包含 完整市行政区的影像数据。缩小了数据大小，使后续操作所需要处理的数据量得以 大大减少。然后通过辐射定标操作，消除了传感器本身由于光学器件老化所产生的辐射误差并 为大气校正准备数据随后使用 FLAASH 大气校正模型纠正电磁波在大气吸收和散 射过程中造成的不确定信息。文档附： FLAASH 对图像文件有以下几个要求：? 数据是经过定标后的辐射亮度(辐射率)数据，单位是：( W) /(cm2*nm*sr )。? 数据带有中心波长( wavelenth )值，如果是高光谱还必须有波段宽度(FWHM )，这两个参数都可以通过编辑头文件信息输入(Edit Header)

7、。? 数据类型： 支持四种数据类型： 浮点型( floating )、长整型 (long integer ) 、整型( integer ) 和无符号整型 (unsigned int) 。数据存储类型： ENVI 标准栅格格式文件， 且是 BIP 或者 BIL 。? 波谱围： 400 2500nm数据预处理所得最终影像数据 )2) 常见植被指数计算植被指数( VI )是两个或多个波长围的地物反射率组合运算，以增强植被某一 特性或者细节。指导书中提供了四种植被指数的运算方法，由于时间关系，上机实 习期间我只针对 NDVI (归一化植被指数) 、RVI (比值植被指数) 、 SAVI (土壤调 节植

8、被指数)三种植被指数进行运算，课后尝试过用最后一种进行运算，文档NDVI)RVI)文档SAVI)3) 植被覆盖度估计由于时间因素，本次实习只针对 NDVI 进行了植被覆盖度估计。 本次实习采用像元二分模型方法反演植被覆盖度，像元二分模型是一种简单实 用的遥感估算模型，它假设一个像元的地表由有植被覆盖部分地表(SV) 与无植被覆盖部分地表 (SS)组成，而遥感传感器观测到的光谱信息 (S)也由这 2 个组分因子线性 加权合成，各因子的权重是各自的面积在像元中所占的比率，如其中植被覆盖度可 以看作是植被的权重。先对上一步所得 NDVI 波段影像去除异常值处理， 然后针对各地类制作掩模， 并 通过掩

9、模文件选取各地类阈值。城镇最大值文档城镇 - 最小值耕地 - 最大值耕地 - 最小值林地 - 最大值林地 - 最小值其他 - 最大值其他 - 最小值其中，水体没有植被(水藻不属于植被) ，认为这部分区域的植被覆盖度为0。利 用 上 一 步 得 到 的 NDVIsoil 和 NDVIveg 参 数 文 件 带 入 公 式 ： fc =(NDVI - NDVIsoil ) (NDVIveg-NDVIsoil) ，其表达式为： (b1-b2)/(b3-b2) ，其中，b1 为 NDVI( 对应的文件名为 “ NDVI_ 去除异常值 .dat”)、B2 为 NDVIsoil 参数文件、 B3: 为 N

10、DVIveg 参数文件。最后对计算后的数据进行去除异常值处理。最后用制作 好的颜色表文件对去除异常值后的数据分级显示。文档植被覆盖度图）文档三、基于高分辨率遥感影像城市绿地信息提 取（ 小二，黑体，居中 ）【实习目的】掌握利用 0.5 米空间分辨率的 WorldView-2 影像提取城市绿地空间信息的完整流程，学习WorldView-2 影像正射校正、融合、大气校正、面向对象图像信息提取等容。【实验容】学习 WorldView-2 影像数据预处理方法。利用 0.5 米空间分辨率的 WorldView-2 影像进行城市绿地空间信息提取。【实验环境】PC 电脑一台， ENVI5.1 或更高版本软件

11、、 ArcGIS Desktop 软件【实验数据】研究区影像数据：见“课程实验 实习三：基于高分辨影像城市绿地信息提取”文件夹【实验要求】掌握 Envi 中 WorldView-2 影像预处理方法，结合实际数据完成面向对象图像信息提取城市 绿地实验，并分析实验结果。城市绿地在改善城市生态环境和人居环境起着积极的作用， 城市绿地含量逐渐成为衡量 城市生活质量的一个重要指标。 此外，城市绿地的空间分布格局与其生态效应有着密切的关 系。因此， 必须客观、 准确地掌握城市绿地信息。传统的城市绿化调查主要通过基层单位上 报统计数据和实地抽样调查完成， 资金和人力投入大， 时间周期长。 数据受人为影响较大

12、且 精度低，缺乏空间统计分析功能。随着航天遥感技术的发展， 高分辨率遥感图像在国已经得到广泛的应用。 而这些高分辨 率图像的出现，也给城市绿地信息提取提供了更为有效而便捷的手段。目前，可获取的商业卫星影像最高可达 0.5 米，能分辨普通道路中间的绿化带，甚至单 棵树木。并且具有较高的光谱分辨率，如包含红色波段、 近红外波段， 为精确的自动提取城 市绿地信息提供了先决条件。一景高分辨率影像可覆盖 18.5kmx18.5km 的围， 2-3 天即可对 同一个地区进行重复拍摄，可进行大围、短周期的调查。实习过程】（1） 影像预处理根据 WorldView-2 卫星的特点， 先将全色影像与高光谱影像做

13、融合处理得到高分辨率的 多光谱影像。注意在融合之前应将多光谱数据的存储方式由 BSQ 改为 BIL 或者 BIP ，在做 大气校正过程中，如果数据存储格式为 BSQ，则 envi 会报错。融合后对此高分辨率影像进 行正射校正，采用横轴墨卡托投影坐标系以及 54 坐标系定义该影像，并通过已知控制点对文档影像进行矫正，使两幅影像的偏差在一个像素以。然后用大气校正( QUAC )去除部分大气 的影响。为加快后续的数据处理速度，我们选择裁剪 4000*4000 的部分图像，2) 面向对象绿地信息提取利用 ENVI 的面相对象工具( Feature Extraction )完成此工作，这个工具采用向导式

14、操 作，简单易用， 并且具有实时预览的功能。由于高分辨率影像数据量普遍较大，为了能快速 获取规则。 选择一部分区域作为研究区来确定对象分割与合并阈值、 基于规则的信息提取中 的对象阈值， 之后将实验区获取的阈值以及规则应用到整个图像文件中。 可以采用样本统计 法。提取 NDVI 信息， 然后将 NDVI 作为一个波段融入原八波段影像， 在融合影像上选取绿 地 ROI 样本和房屋 ROI 样本，分别分析他们的波谱特征，并提取他们的波谱特征阈值。然 后选择 Rule Based Feature Extraction Workflow 工具，选择融合后的影像文件， 此处我选择的 分割阈值是 45.0

15、，合并阈值是 80.0，纹理核大小为 3。从 Preview 窗口中可以看到，该参数文档下的分割情况较好。文档四、遥感影像分类（ ）【实习目的】利用 ENVI 使用不同方法进行影像分类，比较各个方法的优劣。1 掌握使用 ENVI 进行影像分类的常用方法，掌握对分类影像进行精度评价的方法2 学会分析、对比不同分类方法的优劣及其适用性【实验环境】电脑一台， ENVI 软件【实验容】1 使用 K-Mean 方法进行非监督分类。2 通过基于像素的方法分别使用最大似然和BP 神经网络进行监督分类，体会其差别。3 对影像添加入不同指数波段后进行监督分类，体会和直接对原始影像进行分类的差别。 4 通过面向对

16、象的方法进行分类，体会加入光谱以外的信息对分类精度的影响。【实验数据】研究区影像数据：文件夹“课程实验 实习四”。一 基于像素的分类像素分类遥感影像的分类是指计算机通过一定的算法来自动确定影像上各个像素在实际中的类 别。分类的方法主要有两大类。 一类为非监督分类。此方法不需人为提供先验知识，计算机 根据影像像元的光谱值进行聚类。 常用的算法有 K-Mean ，ISODATA 等。二者原理大致相同， K-Mean 方法使用固定的聚类中心， ISODATA 可以随着分类过程自动调整聚类中心。 另一类 为监督分类， 需要较多的人工干预， 所以分类精度相对于非监督分类高。 常用的监督分类方 法主要分以

17、下几类：基于聚类中心，神经网络，光谱角，基于边界，决策树等。其中基于聚 类中心的方法代表的算法有最大似然，最小距离。神经网络主要有 BP 神经网络， GA 神经 网络等。本次实验分别使用 K-Mean 方法进行非监督分类， 最大似然和 BP 神经网络进行监 督分类。注意： 为了便于比较不同分类方法的精度， 实验时建议使用同一遥感影像 ，以便分析在相 同外部条件（影像质量、样本质量等）下，不同分类方法处理的结果差异。由于精度评价时 需另外选一套“真值”评价样本，实验提供“ 20150325-1 .tif ”影像的评价样本，若选择其 他数据，可重新制作一套评价样本。像素分类可分为非监督分类与监督分

18、类。其中非监督分类不需要先验的训练样本， 由于其仅依赖计算机决策规则， 不需要事先知文档道类别特征， 因此在固定的分类方法例如 K-means或 ISOdata下分类方法小异， 无需太多人 工干预，分类精度也较低。实习中，由于以前做过该类型操作，故本次实习仅对 K-means 分类方法进行操作。K-means 分类结果）监督分类需要较多的人工干预， 所以分类精度相对于非监督分类高。 常用的监督分类方 法主要分以下几类：基于聚类中心，神经网络，光谱角，基于边界，决策树等。其中基于聚 类中心的方法代表的算法有最大似然，最小距离。神经网络主要有 BP 神经网络， GA 神经 网络等。本次实验分别使用

19、最大似然和 BP 神经网络进行监督分类。以使用最大似然方法为 例进行说明：文档最大似然分类结果）文档BP 神经网络分类结果）精度评价精度评价是评价分类精度的一个主要方法。常用的精度评价指数有总体精度和 Kappa 系数。主要的评价方法是人工从图像上选取各个类别的地物作为标准， 分类结果和其进行对比 计算分类的正确率。 本部需要对前面 K-Mean 方法、 最大似然和 BP 神经网络的分类结果 进 行精度评价，并对比分析。文档K-means 分类精度评定最大似然分类精度评定文档20150325-1 实验样本进行分类神经网络分类精度评定同时采用 K-means 、最大似然、 BP 神经网络三种方法

20、对 并作精度评定后可以看出， K-means 的分类精度大概在 60%左右，最大似然分类精度大概是 79%，BP 神经网络分类精度则可以达到 90%。因此监督分类精度是优于分监督分类的，其 中 BP 神经网络分类精度是优于最大似然的。二 添加指数信息的分类上述分类是直接对原始的影像数据进行分类，不对影像进行处理。影像中一些有用信息 可能会被弱化。 实习一中的指数影像可以增强影像中特定地物的信息， 如果将指数信息添加 到影像中后再进行分类，分类效果可能会优于直接分类。选择 3.1 节中基于像素分类精度最 高的分类方法， 在原影像的基础上添加一个植被指数波段， 使用同一套样本分类， 并进行精 度评

21、价，对比分析添加指数波段前后的精度，得出结论。由于时间限制， 本次实习仅针对 NDVI 指数进行添加指数信息的分类。 本次实习选的实 验样本为 20150325-2 样本。文档不添加 NDVI 信息的最大似然分类结果文档最大似然分类精度评定添加 NDVI 信息的最大似然分类结果文档添加 NDVI 信息的最大似然分类精度评定比较两次的分类结果，未添加指数信息的分类精度大概在55%左右，添加了指数信息的分类精度可以达到 92%。因此是目视评价还是混淆矩阵评定，添加了NDVI 信息之后的最大似然分类精度明显远高于不添加指数信息的分类。因此， 若是在分类中加入特定的指数信息，必然会对分类精度有很大的提

22、高。三 面向对象分类面向对象分类是一种新的分类思想。 传统的面向像素分类， 分类的单元是一个个独立的 像素， 只能利用其光谱信息进行分类。 面向对象分类的分类单元是一个个对象， 不仅包含光 谱值还含有纹理， 紧致度， 异质性等信息可以进行利用。 由于高分辨率影像较之低分辨率影 像有更加丰富的纹理、紧致度等信息，方便解决图像分割、尺度问题， 所以面向对象分类目 前主要适用于高分辨率影像， 而低分辨率影像由于分辨率过低， 没有或者有很少的纹理， 紧 致度等信息可以利用 ， 所以低分辨率影像通常不使用面向对象方法进行分类。现有 p16.tif 的高分辨率影像（ 0.2m）和 20150325-1.tif 的中低分辨率影像（ 16m）各一 幅，分别对两幅影像使用面向对象分类方法进行分类， 在分类过程中， 尤其是图像分割过程， 对比高、 低分辨率使用这一分类方法的优势