遥感图像处理实践报告模板2024 (1).docx

《遥感图像处理实践》

课程设计报告

院系：

计算机与信息工程学院

年级专业：

2022级测绘工程

姓名：

学号：

指导教师：

张明华

职称：

教授

2025年1月

目录

TOC\o1-2\u第一章数据下载 1

一、遥感影像下载 1

二、数字高程模型（DEM）下载 1

三、行政区划矢量下载 2

第二章图像预处理及投影变换 3

一、辐射定标 3

二、大气校正 3

三、投影变换 3

四、图像镶嵌与裁剪 3

第三章遥感图像解译及地物光谱特征 4

一、主要地物解译标志 4

二、地物光谱信息提取 4

1、异常值处理 4

2、反射率转换 5

3、地物光谱信息提取 5

三、典型地物光谱特征分析 5

第四章植被信息提取 7

一、归一化植被指数（DNVI） 7

二、植被信息提取 7

三、精度分析 7

第五章水体信息提取 8

一、改进的归一化水体指数（MNDWI） 8

二、水体信息提取 8

三、精度分析 8

第六章建筑用地信息提取 9

一、归一化建筑用地指数（NDBI） 9

二、建筑用地信息提取 9

三、精度分析 9

第七章思考与创新 10

一、存在的问题分析（植被、水体、建筑用地选一种） 10

二、研究思路 10

三、实验与结果分析 10

结语 11

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第一章数据下载

一、遥感影像下载

本次课程设计指定实验区为福建省漳州市，遥感影像从“地理空间信息数据云”平台下载：/sources/index?pid=263ptitle=LANDSAT%E7%B3%BB%E5%88%97%E6%95%B0%E6%8D%AErootid=1

包含两景遥感影像，影像标识（编号）分别为：

成像时间为：

下载得到的遥感影像如下图X1：

图X1实验区遥感影像图

二、数字高程模型（DEM）下载

数字高程（DEM）同样也是从“地理空间信息数据云”平台下载，数字高程主要用于Flaash大气校正时求取实验区地面平均高程值，用下载得到的福建省DEM数据，用下述的行政区划矢量进行裁剪，得到实验区的DEM如图X2。用ENVI的统计功能进行统计（图X3），得到漳州市的平均高程为：XXX（km）。

图X2实验区DEM数据图

图X3ENVI统计功能模块

三、行政区划矢量下载

行政区划矢量文件由老师提供，共享在课堂派资料区：/#/main/classDetail?courseid=MDAwMDAwMDAwMLOGy5aIuc1rhqVyoQcourserole=1submodulename=2,8。

从资料区下载即可得到该区的行征区划矢量文件。如下图X4：

图X4实验区行征区划矢量图

第二章图像预处理及投影变换

一、辐射定标

二、大气校正

三、投影变换

四、图像镶嵌与裁剪

第三章遥感图像解译及地物光谱特征

一、主要地物解译标志

用7（R）、4（G）、1（B）波段进行假彩色合成，从色调、形态、纹理、图形、地貌等差异，通过详细的遥感解译分析，影像上可识别的主要地物类型为：植被、建筑用地（建筑物）、水体、耕地、裸地、滩涂、道路，等。其主要解译标志为（table3.1）：

表3.1主要地物解译标志

类型

解译标志

典型影像图

植被

呈深浅不一的较均一的绿色，形态不规则，多分布于山体、山坡及周边，纹理图形不规则。

建筑用地

水体

耕地

裸地

滩涂

道路

二、地物光谱信息提取

1、异常值处理

2、反射率转换

由于Flaash大气校正后的值放大了10000倍，在后述图像处理前，前要将影像上的像素值除以10000.0，将像素值转换为反射率，其算法为：b1*1.0/10000.0,在Bandmath中输入该表达式，对影像的各波值进行计算，然后用Layerstacking进行波段集成，将计算的各波段文件重新集成到一件文件中。

3、地物光谱信息提取

在经典模式下（ENVIclassic）,用ENVI光谱剖面工具，在主影像窗口使用tools-profiles-Zprofiles(spectrum),打开地物光谱剖面界面，将放大窗口放大到像素级，光标定位到待采集地物像素点，显示该地物的光谱曲线，将该曲线拖到一个新建的空光谱图中，如此反复，将实验区主要地物光谱曲线采集出来，得到实验区主要地物光谱曲线图如图3.1。

Veg：植被；buliding：建筑用地；bareland：祼地；water：水体；seaside：滨海滩涂

图3.1主要地物光谱曲线图

三、典型地物光谱特征分析

1.植被光谱特征

2.水体光谱特征

3.建筑用地光谱特征

第四章植被信息提取

一、归一化植被指数（DNVI）

二、植被信息提取