遥感数字图像处理实习课件

遥感数字图像处理实习遥感数字图像处理实习1实习一遥感图像处理软件系统实习一遥感图像处理软件系统2实习目的了解遥感图像处理系统ENVI的工作界面、数据的读取、显示与存储等基本操作实习数据ENVI自带数据ENVI安装路径下\IDL63\products\envi43\data\bhtmref文件实习目的3ENVI界面

ENVI界面4数据读取与显示

主菜单File>OpenImageFile，在EnterInputDataFile对话框中打开bhtmref文件。从AvailableBandsList内，选择GrayScale切换按钮，以灰度方式显示所选择的波段数据。从AvailableBandsList内，选择RGBColor切换按钮，以彩色方式显示所选择的3个波段数据。数据读取与显示主菜单File>OpenImageF5数据读取与显示在Scroll窗口移动红色方框，Image窗口中的图像随之发生移动；在Image窗口移动红色方框，Zoom窗口中的图像随之发生移动。数据读取与显示在Scroll窗口移动红色方框，Image窗口6数据存储主菜单File>SaveFileAs>….可将影像数据保存为多种格式Image窗口菜单File>SaveImageAs>….可将图像保存为多种图像文件数据存储主菜单File>SaveFileAs>…7信息查看

鼠标右键菜单CursorLocation/Value，查看鼠标所在位置的基本信息信息查看鼠标右键菜单CursorLocation/Val8信息查看鼠标右键菜单ZProfile(Spectrum)，查看鼠标所在位置的光谱曲线信息查看鼠标右键菜单ZProfile(Spectrum)9信息查看在任一主窗口中点击鼠标右键，选择弹出菜单中的LinkDisplays，可以将两个显示窗口连接在一起。信息查看在任一主窗口中点击鼠标右键，选择弹出菜单中的Link10实习二遥感图像几何校正实习二遥感图像几何校正11实习目的掌握基于遥感图像的几何校正操作，理解遥感图像几何校正的意义和内容。实习数据bldr_tm：LandsatTM数据，无地理坐标bldr_sp：SPOT数据，有地理坐标实习目的12打开数据分别载入bldr_tm数据和bldr_sp数据，bldr_sp数据带有地理坐标信息，而bldr_tm数据没有地理坐标。本次实习以bldr_sp数据为基准图像，对bldr_tm数据进行几何校正打开数据分别载入bldr_tm数据和bldr_sp数据，b13选取地面控制点

主菜单Map>Registration>SelectGCPs:ImagetoImage分别选取bldr_sp数据和bldr_tm数据的显示窗口作为BaseImage和WarpImage，点击OK，启动配准程序。选取地面控制点主菜单Map>Registration14选取地面控制点选取地面控制点15选取地面控制点点击ShowList按钮，可以查看每一个控制点的信息选取地面控制点点击ShowList按钮，可以查看每一个控制16校正影像GroundControlPointsSelection窗口菜单Options>WarpFile，根据刚才选择的地面控制点对TM影像进行几何校正。Method选择多项式Polynomial法，Degree选择2阶Resampling选择双线性插值Bilinear方法打开经过几何校正的TM数据，与原数据以及SPOT数据进行比较。校正影像GroundControlPointsSele17

实习三遥感影像增强处理

实习三遥感影像增强处理18实验目的加深对遥感图像增强理论理解，掌握图像增强的基本方法与步骤，能够利用ENVI软件进行影像增强处理。实验目的加深对遥感图像增强理论理解，掌握图像增强的基本方法与19实验内容1.遥感影像对比度拉伸基本方法2.遥感影像直方图匹配方法3.遥感影像空间域滤波增强方法实验内容1.遥感影像对比度拉伸基本方法201.遥感影像对比度拉伸基本方法

具体步骤：打开实验数据:bhtmref.img1.采用交互式拉伸工具分别对影像进行以下对比度拉伸：线性拉伸均衡化拉伸高斯对比度拉伸1.遥感影像对比度拉伸基本方法

具体步骤：打开实验数据:21图1线性拉伸图2高斯拉伸

图1线性拉伸22图3均衡化

图3均衡化232.遥感影像直方图匹配方法打开两个波段数据或两景影像进行直方图匹配操作数据：如Cantmr.img图8直方图匹配后的两幅影像及各自直方图2.遥感影像直方图匹配方法打开两个波段数据或两景影像进行直方243.遥感影像空间域滤波增强方法分别采用Roberts，Sobel、Laplacian算子对图像进行锐化处理（边缘提取）

图4Roberts算子图5Sobel算子3.遥感影像空间域滤波增强方法分别采用Roberts，So25

图6Laplacian算子图7中值滤波图6Laplacian算子图726实习四遥感图像非监督分类实习四遥感图像非监督分类27一、实习目的熟悉掌握非监督分类原理与过程，掌握监督分类的流程，能够运用遥感图像处理软件进行遥感影像的非监督分类。一、实习目的28算法原理：在Ｋ均值算法的基础上，加入了试探性的步骤，能吸取中间结果的经验，在迭代的过程中可以进行类别的分离和合并，具有“自组织”性．动态聚类法——ISODATA方法（迭代自组织数据算法）算法原理：动态聚类法——ISODATA方法（迭代自组织数据算29动态聚类法流程：动态聚类法流程：30控制参数:控制参数:31实习步骤：打开遥感影像实习步骤：打开遥感影像32实习步骤：对影像进行ISODATA分类

实习步骤：对影像进行ISODATA分类33实习步骤：输出分类结果

实习步骤：输出分类结果34实习步骤：对分类的类别进行确定根据目视解译，对分类的结果进行类别的确定，输出分类结果图。实习步骤：对分类的类别进行确定35实习五遥感图像监督分类实习五遥感图像监督分类36一、实习目的熟悉和掌握分类模板、监督分类的概念，掌握监督分类的流程,运用通用遥感图像处理软件进行遥感影像的分类。一、实习目的37二、原理与方法监督分类法又称训练分类法，即用已被确认类别的样本像元去识别其他未知类别像元的过程。现以最大似然法为例进行介绍。最大似然分类也称贝叶斯分类。设各类型的光谱数据服从正态分布，则可根据未知样本落入各已知样本中的概率大小来确定它的类型归属。设共有m个类型，样本落在每个类型的先验概率为

二、原理与方法38则任意样本X落在第i个类型中的后验概率为

则任意样本X落在第i个类型中的后验概率为39三、实习仪器与数据ENVI或ERDAS、PCI等通用遥感图像处理软件（本实习指导书以ENVI为例来加以说明）、TM遥感影像数据。

图1研究区示意图三、实习仪器与数据图1研究区示意图40四、实习步骤1.数据预处理首先对TM影像进行几何校正和辐射校正，辐射校正包括辐射定标和大气校正。2.确定分类系统结合研究区的实际地物分布特点以及分类需求的来确定需要分为哪些类型。本研究区分为植被、人工设施、水体三大类。

四、实习步骤413．分类特征选择与提取考察各典型地物的光谱曲线，发现植被、人工设施、水体三大类地物在0.4-2.5微米的光谱差异很大（图2），进一步选择训练样本，通过N维可视化工具查看其可分性（图3）。最终确定TM的6个波段作为最终的分类特征。图2研究区典型地物的光谱特征3．分类特征选择与提取图2研究区典型地物的光谱特征42图3训练区的选取及N维可视化分析图3训练区的选取及N维可视化分析434.选择训练区通过目视判读及ROI工具选取训练区，并对每个类别进行统计分析（图4）。

图4训练样本的统计分析4.选择训练区图4训练样本的统计分析445.计算机分类选用最大似然法进行监督分类，分类器采用ROI选取的训练区（图5-7）。

图5最大似然法分类界面15.计算机分类图5最大似然法分类界面145图6最大似然法分类界面2图6最大似然法分类界面246图7分类结果图7分类结果476.分类后处理结合具体情况，可以对分类后的结果进行筛选、合并等分类后处理（本指导书中暂不考虑此类处理）。7.精度评价通过验证样本来评价分类的精度。精度评价需要地表真实数据。可以通过真实图像或感兴趣区来获得。以下通过感兴趣区工具来获取验证样本，并计算混淆矩阵，进行精度评价