石大遥感导论实习课件01遥感图像的目视解译及遥感处理软件的初步了解.pptVIP

实习二：遥感图像的几何校正 几何误差产生的原因：传感器成像几何形态的影响、传感器外方位元素变化、地形起伏、地球自转、 地球曲率影响、大气折光、传感器内部结构和工作方式 几何校正的步骤：假设已存在一幅标准的空白图像，具体分两步： 1、确定原始与标准图像的坐标转换关系； 2、灰度赋值（灰度重采样）。 (确定校正函数最为重要) 多项式校正的原理：认为影像的变形是距真实成像点的平移、缩放、扭曲，整幅图的变形规律可以使用一个多项式来表达。只要求解了出c、d两组系数就可利用该式进行校正 实际工作中常用待定系数法求解：采用地形图或其他参考地图，选择图像上可清晰辨认的像点，在遥感图和地形图上的坐标，代入xyXY，即可得到关于cidi的方程组。 控制点对的个数不少于方程中cidi的数目i。 理论上最小控制点的数量为:(n+1)(n+2)/2 实际操作中控制点数应6倍于最小数目。 如需求解到二次多项式，需？个控制点对。 控制点的选择原则 校正的精度和地面控制点的精度、分布、数量及校正范围有关 要选在图上容易辨识而且多年不变的地物点，即标志点：道路交叉点，标志物，不变水域的边界，山顶，小岛中心，机场等， 控制点要在图像上均匀分布，不能太少，也不必太多。图幅边部一定要有控制点。 两种几何校正方式： 　　图像—图像几何校正（需要打开两幅图像） 　　图像—地图几何校正（至少打开一幅图像） 图像—图像的几何校正步骤： 　1、Map / Registration / image to image 　2、Base image：有地理座标的图像 　3、Warp image：待校正图像 　4、在base image中选择控制点 　5、在warp image中选择同一控制点 　6、Add point 　7、加完足够多的点后，达到要求精度，Option / Warp file 确定（增加）控制点 控制点列表与误差查看 保存与恢复控制点 控制点窗口的校正操作 主菜单Map下的校正操作 图像—地图的几何校正 学生操作： 1.图像—图像几何校正 　　 2.图像—地图几何校正 要求：完成校正过程，交校正图电子版，并写出实验报告（一种校正）。 　　 实验报告内容包括：实验名称、实验的目的、方法、过程（步骤）、结果（含感受） 　　　 图像链接的方法：打开两图，在图上点击右键 遥感导论实习三：图像增强 图像增强的方法：彩色增强（假彩色密度分割，彩色合成） 空间域增强：平滑和锐化，通过模板和卷积运算进行 1.假彩色密度分割：对单波段黑白遥感图像按亮度分层，对每层赋予不同的色彩，使之成为一幅彩色图像。 2.图象增强 (1)图象运算：多幅图象间对应像元进行数学运算，得到新图象。一般指四则运算。 (2)图象比值运算：可消除地形起伏和太阳高度角的影响；可突出某些在两波段数值有明显差异的地物 (3)植被指数：利用植被在红光和近红外波段的低高差异，对两波段进行减法或除法运算，所得影像叫植被指数图，可突出显示植被信息，其像元灰度值被叫做植被指数，其他地物类型都成为背景存在。覆盖度越高，植被生长状况越好，植被指数越高，反之越小 Basic Tools/band math/输入表达式：float(b1)/float(b2)，选择b1\b2的具体波段 把比值植被指数图和彩色合成图链接，调出cusor location对话框，对比两图的数值差异和联系：红色鲜亮处，植被指数高，水体荒漠盐碱地数值均低。 Transform/NDVI：选择红光和近红外所在波段序号，注意NDVI值在正负1之间（消除了波段量化的量纲，把它标准化） NDVI图与彩色合成图 操作任务 1. 假彩色密度分割：ENVI自带图像bhtmref.img第四波段，DN值5-56分割为4段 2.植被指数： ENVI自带图像bhtmref.img 3.观察对比以上“假彩色密度分割”与“植被指数”结果图。。 3.多光谱变换：可突出所需信息，压缩数据量，同时分离噪声 (1)K-L变换（主成分变换）：ENVI长条菜单栏Transform / principal components / forward inverse / compute sta… (2)K-T变换（缨帽变换）： ENVI长条菜单栏Transform / Tasseled Cap TM缨帽变换后三个分量图 操作任务 对ENVI自带图像bhtmref.img 进行K-L变换（主成分变换）和K-T变换（缨帽变换） 认真观察主成分变换后各主成分图像之间的差异 认真观察缨帽变换三个分量图的差异 1.图像裁剪即取空间子集： 2.非监督分类Unsupervised 3.监督分类supervised 4.决策树分类(Decision Tree) 5