遥感解译第一次作业.doc

遥感解译第一次作业 学院： 测绘学院 姓名： 刘洋 学号： 2012301610078 班级： 测绘学院2班 一：作业内容： 利用TM影像进行地面特征光谱特性曲线统计分析 二：数据来源 武汉地区TM影像，七个波段 三：作业要求： 1：分析TM影像，对武汉地区的水体，植被，裸地，居民地等地面特征进行统计分析，获取相应的采样数据。 2：利用photoshop，Excel等软件进行统计分析，绘制相应的光谱响应曲线。 3：根据绘制出来的特性曲线对各类地面特征的表现特性进行归纳总结，写出相应的总结报告（各类地面特征的光谱响应曲线，总结出来的地物特性规律） 四：根据作业要求开始完成作业类容： A:根据作业要求一，分别要求对武汉地区的水体，植被等地面特征进行统计分析，我选择使用ENVI进行相应的数据采集，采集的数据是图像的灰度值，采集步骤如下： 1：首先打开ENVI-File-Open ImageFile,然后选择要打开TM影像会出现如下窗口，窗口中填入如下数据便可以加载图像了。 2：按如上的方法将七张TM影像加载后，就可以开始采样数据了，由于作业内容是利用TM影像进行地面特征光谱特性曲线统计分析，第六波段是热红外成像，属于热辐射成像， 光谱特征曲线是研究波段与反射率的关系，所以第六波段可以不研究，采集数据的具体步骤如下：首先右击鼠标出现如下窗口，选择Link Displays使几幅图像相互链接，可以保证每个图像的采样点相同，这样才有可比性。 3：然后点Tools-Region Of Interest-ROI Tool :4：点击ROI_Type选择point，我们选择一些采样点，所以选择兴趣类型是点，得到的兴趣点即是采样点，如下图所示。 5：下面我们应该利用ENVI将采样点的灰度值导出，形成一个文件，具体步骤如下所示：在ROI Tool窗口下选择File-Output ROIs to ASCII这样就形成了一个txt文档。 （Txt文档如下图所示：表中ID是指采样点的编号，X,Y表示采样点在图中的位置，B1是指该点所对应的灰度值。按照如上的方法可以采集水体，道路，居民地，裸地，森林等地物的数据，然后可以利用软件处理。） B :按照作业要求二利用一定的软件处理数据，绘制光谱响应曲线。我选用Excel表格处理响应的数据，具体步骤如下： 1：新建一个Excel表格然后选择数据-导入外部数据--导入数据，然后就可以选择导入由ENVI得到的txt文档，但是在导入之前应该对文档处理一下，要把文档的说明文字全部删除，如下图只有数字。 2：然后就可以用Excel导入并处理数据，步骤如下所示：直接按下一步就好，数据就被导入到Excel中去了，然后利用Excel中所带的函数Average计算采样数据灰度值的平均值。 3：记录用函数计算的数值，按照这种方法可以得到各个波长对应的灰度平均值，这样就可以利用数据和Excel表格画光谱响应折线图。画折线图具体步骤如下所示我们去掉热红外波段来勾画波谱响应曲线图。 4：去除热红外波段的数据，画出折线图，步骤如下：先选中表格数据如图，然后点击插入-图表-折线图就可以画出折线图了。 C:按照作业要求根据绘制出来的特性曲线对各类地面特征的表现特性进行归纳总结，写 相应的总结报告如下： 水体： 1：水体包括长江水，汉江水，东湖水，对于三种水体大致都满足波段1波段2波段3波段4,从表中和图中可以明显看出长江，汉江，东湖在同一波段的灰度值满足长江汉江东湖这是由于长江中的含沙量较高反射率较高的原因:； 2：从各波段的遥感图像可以看出水体在图像大都呈现深色，那是因为水体对于各个波段的吸收很多，反射很少。 3：可以从表格看出水体无论是长江，汉江，还是东湖在波段4近红外波段反射率都很地可以利用CH425提取水体。 建筑物： 1：居民地组成包括屋顶，树木，草地，水泥和沥青路面等，这种综合性的地面目标难于仅从光谱特性上加以区分，所以要利用居民地的形状和色调信息。 2：选择居民地时一般选择密集的街区或居民地易于识别，而散列居民地则难以区分了。 3：将居民地和道路的灰度比较可以看出居民地的灰度一般小于道路的灰度，因为居民地中还包括植被等地物。尤其我们可看出在波段5处二者有较大的差异，所以要区分道路和居民地就可以用波段5区分。 植被： 1： 植被在波段4近红外的波段处反射率很高，在波段3红光波段反射率低。 2：植被指数应该可以这样定义，近红外和红光的反射值之差与近红外和红光反射值之和的商，为何选择近红外和红光反射值之差呢，为了进一步增加反差，使解译的结果更加准确。 3：我还提取了水田的反射值，我们可以看出水田在近红外的反射值也较大