《遥感技术》实验要点.doc

郑州大学水利与环境学院 遥感技术实验报告 （适用于地理信息系统专业） 专业班级： *********** 学生姓名： ******* 学生学号： *********** 指导教师： ****** 实验成绩： ***年***月 实验一、遥感图像认知与输入输出 2.掌握查看遥感影像相关信息的基本方法。 3.掌握遥感图像处理软件ERDAS的基本视窗操作及各个图标面板的功能。 4.了解遥感图像的格式，学习将不同格式的遥感图像转换为ERDASimg格式，以及将ERDASimg格式转换为多种指定的格式图像。 5.学习如何输入单波段数据以及如何将多波段遥感图像进行波段组合。 6.掌握在ERDAS系统中显示单波段和多波段遥感图像的方法。 二、实验内容 1.遥感图像文件的信息查询。 2.空间分辨率。 3.遥感影像纹理结构认知。 4.色调信息认知。 5.遥感影像特征空间分析。 6.矢量化。 7.遥感图像的格式。 8.数据输入/输出。 9.波段组合。 10.遥感图像显示。 三、实验结果及分析：简述矢量功能在ERDAS中的意义。 矢量功能可以将栅格数据转化为矢量数据。矢量数据有很多优点：1.矢量数据由简单的几何图元组成，表示紧凑，所占存储空间小。2.矢量图像易于进行编辑。3.用矢量表示的对象易于缩放或压缩，且不会降低其在计算机中的显示质量。 四、实验结果及分析：简述不同传感器的卫星影像的特点和目视效果。 SPOT卫星优势是最高空间分辨率达m，并且SPOT卫星的传感器带有可以定向的发射镜，偏离天底点（倾斜）观察的能力，可获得垂直和倾斜的图像。因而重复观察能力由提高到~5天，并在不同的轨道扫面重叠产生立体像对，可以提供立体观测地面描绘等高线，进行立体绘图的和立体显示的可能性。 CBRES的轨道是太阳同步近极地轨道，轨道高度是km，卫星的重访周期是，其携带的传感器的最高空间分辨率是m。 IKONOS使用线性阵列技术获得波段的m分辨率多光谱数据和一个波段的m分辨率的全色数据。其波段分配为多光谱波段蓝色）~0.53μm，波段绿色）~0.61μm，波段红色）~0.72μm，波段近红外）~0.88μm。全色波段~0.90μm。数据的收集可达，记录为bit。 实验二 遥感图像的增强处理 一、实验要求 1.通过上机操作，了解空间增强、辐射增强几种遥感图像增强处理的过程和方法，加深对图像增强处理的理解。 二、实验原理 1. 2. 3. 4. 三、实验结果与分析：认真对比各图像增强处理方法处理前后的图像差别，以及各种方法之间的原理和效果差异。(附增强前后对比图，可用黑白图) 图像反差调整结果： 低通/高通滤波： 结果： 图像反差调整：通过改变图像灰度分布状况，以增大对比度，有效地突出有效信息、抑制干扰因素，改善图像的视觉效果，提高重现图像的逼真度，增强信息提取与识别能力。常用的反差调整方法有线性变换、分段线性变换、非线性变换等。 低通/高通滤波：将空间域图像通过傅里叶变换为频率域图像后，噪声主要集中在高频部分，为了消除噪声改变图像质量，采用滤波器削弱和抑制高频部分而保留低频部分，这种滤波器称为低通滤波器。由于图像边缘、细节主要位于高频部分，而图像的模糊是由于高频部分比较弱产生。因此为了突出图像的边缘和轮廓，采用高通滤波器让高频部分通过阻止削弱低频部分，以达到图像锐化的目的。 卷积增强：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。 直方图均衡化： ERDAS IMAGINE所提供了多种卷积算子，分为3*3、5*5和7*7三组，每组又包括Edge Detect、 Edge Enhance、 Low Pass、 High Pass、Horizontal、 Vertical、Summary等多种不同的处理方式。选取了3*3 Edge Detect、3*3 Edge Enhance 、3*3 Low Pass、3*3 High Pass 、3*3、Horizontal 、3*3 Vertical六种增强处理方法，边缘检测处理后图像各个方向增强效果基本相同，边缘增强处理后图像的边缘部分得到增强，水平增强处理后图像在水平方向具有明显的纹理，垂直增强处理后图像在垂直方向具有明显的纹理。 五、实验思考：植被指数都有哪些计算方式？如何理解植被指数图？ 1、归一化植被指数（NDVI）差值环境植被指数DVIEVI）目的是解释背景的光学特征变化并修正NDVI对土壤背景的敏感。绿度植被指数GVI） 垂直植被指数