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1、精品名师归纳总结遥感原理与应用集中实习报告（ 2021 - 2021学年第一学期）专业班级：遥感科学与技术学号：姓名：评语:实习总成果 :指导老师签名 :2021 年 10 月 18 日可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结试验一遥感图像的几何校正一、试验目的：通过实习操作，把握遥感图像几何校正的基本方法和步骤，深刻懂得遥感图像几何校正的意义。二、试验内容：ERDAS 软件中图像预处理模块下的图像几何校正。几何校正就是将图像数据投影到平面上，使其符合的图投影系统的过程。而将的图投影系统赐予图像数据的过程，称为的理参考（Geo-referencing）。由于全部的图投影系统都遵循确定的
2、的图坐标系统，因此几何校正的过程包含了的理参考过程。三、实习步骤：1、图像几何校正的途径其一：第一确定来自视窗（ FromViewer），然后选择显示图像视窗。其二：第一确定来自文件（ From Image File），然后选择输入图像。2、图像几何校正的运算模型（Geometric Correction Model ） 3、图像校正的具体过程第一步：显示图像文件（ Display Image Files）可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结tmatlanta.imgpanatlanta.img其次步：启动几何校正模块（ Geometric Correction Tool）第三步：
3、启动把握点工具（ Start GCP Tools）可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结第四步：采集的面把握点（ Ground Control Point）第五步：采集的面检查点（ Ground Check Point）第六步：运算转换模型（ Compute Transformation）第七步：图像重采样（ Resample the Image）可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结第八步：储存几何校正模式（ Save rectification Model）在Geo-Correction Tools对话框中点击 Exit 按钮，推出几何校正过程，依据系统提示，选择储存图
4、像几何校正模式，并定义模式文件，以便下一次直接利用。第九步：检验校正结果（ Verify rectification Result ）四、实习体会这是第一次接触 ERDAS 软件，面对全英文的软件、刚开头不知道怎么怎么操作，后来通过指导书上面的步骤，慢慢学习，仔细琢磨，最终有所收成！这次实习让我明白了几何校正的基本过程，采集的面把握点是最麻烦的，但是只要仔细，就确定能做出来。可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结试验二遥感图像的镶嵌一、试验目的：通过试验使同学进一步娴熟 Erdas Imagine的基本操作，懂得遥感图像几何处理的基本概念和图像镶嵌的原理，明白遥感图像镶嵌的基本过程，
5、基本把握利用 试验中所选软件进行遥感图像镶嵌的操作方法和流程。二、试验内容：每位同学独立完成试验中遥感图像的镶嵌工作任务，完成镶嵌后图像拼接处的接合成效评判，分析影响拼接成效的因素，依据试验要求仔细完成试验结果的分析和试验报告的撰写。三、试验数据：本试验分为卫星影像的镶嵌和航空影像的镶嵌。用于卫星影像的镶嵌数据是:wasia1_mss.img, wasia2_mss.img, wasia3_mss.im。g四、实习步骤第一步：打开镶嵌（ Mosaic ）工具其次步： 向MosaicT中添加要镶嵌的图像可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结第三步： 校正影像第四步： 运行并储存第五步：
6、 查看结果可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结五、实习感想这次是实习让我明白了遥感图像镶嵌的基本过程，对图像镶嵌的原先有所熟识，这次相对上次几何校正来说比较简洁，但是重要的是我们要懂得其原理。可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结试验三遥感图像融合一、试验目的：通过试验使同学进一步娴熟 Erdas Imagine 的基本操作，懂得遥感图像几何处理的基本概念和图像融合的原理，明白遥感图像像素级融合的基本过程，基本把握利用试验中所选软件进行遥感图像融合的操作方法和流程。二、试验内容：将高空间辨论影像与多光谱影像进行叠加，达到优势互补。每位同学独立完成试验中遥感图像的融合任务，
7、完成融合后图像成效评判，依据试验要求仔细完成试验结果的分析和试验报告的撰写。三、试验过程 ： 第一步：打开工具其次步：设置参数单击Resolution Merge ，打开融合对话框，需设置以下参数： 1High Resolution Input File（高辨论率输入文件）： spots.img 2Multispectral Input File多光谱输入文件 ：dmtm.img 3Output File 输出文件 ： merge.img(4) Method （融合方法）： Principal Component （主成分变换）(5) Resampling Techniques重采样方法 ：
8、Bilinear Interpolation （二次线性插值）(6) Output Options 中全选中(7) Layer Selection 输出波段选择 ：1：7可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结第三步：查看结果以及与原图比较融合前融合后四、实习感想这次实习让我学会了图像融合的基本操作过程，把握了图像融合的基本方法和操作流程，对ERDAS 软件有了更进一步的熟识。可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结试验四遥感图像监督分类试验目的：通过实习操作，把握遥感图像监督分类的基本方法和步骤，深刻懂得遥感图像监督分类的意义。试验内容：监督分类就是基于图像像元的数据文件值将
9、像元归并成有限几种类型等级，、或数据集的过程。在监督分类过程中，第一选择可以识别或者借助其它信息可以确定其类型的象元建立模板，然后基于该模板使运算机自动识别具有相同特性的像元。对分类结果进行评判后再对模板进行修改，多次反复建立一个比较精确的模板，并在此基础上最终进行分类。试验步骤：第一步：定义分类模板ERDAS IMAGINE的监督分类是基于分类模板来进行的，而分类模板的生成、管理、评判和编辑等功能是由分类模板编辑器来负责的。在分类模板编辑器中生成分类模板的基础是原图像和（或）其特点空间图像。因此，显示这两种图像的窗口也是进行监督分类的重要组件 。可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总
10、结1、显示需要分类的图像2、打开分类模板编辑器3、调整分类属性字段4、猎取分类模板信息可以分别应用 AOI 绘图工具、 AOI 扩展工具和查询光标等 3种方法，在原始图像或特点空间图像猎取分类模板信息。下面将介绍应用AOI 绘图工具猎取分类模板信息。下面的操作将在 Raster工具面板、图像窗口、 Signature Editor对话框三者之间交替进行。（1） 在Raster工具面板单击图标，进入多边形AOI 绘制状态。（2） 在图像窗口中选择绿色区域（3） 在Signature Editor窗口，单击 Create New Signature图标，将多边形AOI 区域加载到 Signatur
11、e Editor分类模板属性表中（图 59）。（4） 在图像窗口中选择另一个绿色区域，再绘制一个多边形AOI 。（5） 同样在 Signature Editor窗口，单击 Create New Signature图标，将多边形AOI 区域加载到 Signature Editor分类模板属性表中。（6） 重复上述两步操作过程，选择图像中你认为属性相同的多个绿色区域绘制如干个多边形 AOI ，并将其作为模板依次加入到 Signature Editor分类模板属性可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结表中。（7） ）按下 shft键，同时在 ignatur字面的分类编号，将你上面加入的多个
12、绿色区域AOI 模型。（8） ）在Signature Editor工具条，单击 Merge Signature图标，将多个绿色区域 AOI模板合并，生成一个综合的新模板，其中包含了合并前的全部模板象元属性。（9） ）在Signature Editor菜单条，单击 Edit/Delete删除合并前的多个模板（10） ）在Signature Editor属性表，转变合并生成的分类模板的属性：包括名称与颜色分类名称（ Signature Name）： Agriculture/ 颜色（ Color）：绿色。（11） ）重复上述全部操作过程，依据实的调查结果和已有争论成果，在图像窗口选择多个黑色区域 A
13、OI （水体），依次加载到 Signature Editor分类属性表，并执行合并生成综合的水体分类模板，然后确定分类模板名称和颜色。（12） ）同样重复上述全部操作过程，绘制多个蓝色区域AOI （建筑）、多个红色区域AOI （林的）等，加载、合并、命名，建立新的模板（图5 13）。（13） ）假如将全部的类型都建立了分类模板，就可以储存分类模板，单击可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结File/Save,打开Save Signature File a对s（ super.sig），单击 OK储存。其次步：评判分类模板（略） 第三步：执行监督分类话框，设置好储存路径与文件名可编辑资料
14、 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结监督分类实质上就是依据所建立好的分类模板、在确定的分类决策条件下，对图像象元进行聚类判定的过程。下面是执行监督分类的操作过程：第四步：评判分类结果可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结特定像元与已知分类的参考像元进行比分类精度评估是将专题分类图像中数据与的面真值、从前的试验的图、航空相片或其较，实际工作中经常是将分类它数据进行对比的途径之一。下面是具体的操作过程：第1步：在视窗中打开原始图像 在 Viewer1 中打开分类前的原始图像germtm.img，以便进行精度评估。第4步：将原始图像视窗与精度评估视窗相连接Accuracy Assessm
15、ent对话框工具条：点击 Select Viewer 图标或菜单条： 选择 View菜单的 Select Viewer ）将光标在显示有原始图像 germtm.img 的视窗中点击一下 原始图像视窗与精度评估视窗相连接。第5步：在精度评判对话框中设置随机点的颜色。第6步：产生随机点第7步：显随机点及其类别可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结第8步输入参考点的实际类别值第9步：设置分类评判报告输出环境及输出分类评判报告第四步：分类后处理1） 聚类统计 Clump无论利用监督分类仍是非监督分类，分类结果中都会产生一些面积很小的图 斑。无论从专题制图的角度，仍是从实际应用的角度，都有必要
16、对这些小图斑进行剔除。 ERDAS 系统中的 GIS 分析命令 Clump 、Sieve 、 Eliminate 可以联合完成小图斑的处理工作。聚类统计 Clump 是通过的分类专题图像运算每个分类图斑的面积、记录相邻区域中最大图斑面积的分类值等操作，产生一个 Clump 类组输出图像，其中每个图斑都包含Clump 类组属性。该图像是一个中可编辑资料 - - - 欢迎下载精品名师归纳总结间文件，用于进行下一步处理。2） 过滤分析（ Sieve ）Sieve 功能是对经 Clump 处理后的 Clump 类组图像进行处理，依据定义的数值大小，删除 Clump 图像中较小的类组图斑，并给全部小图斑
17、赐予新的属性值0。明显，这里引出了一个新的问题，就是小图斑的归属问题。可以与原分类图 对比确定其新属性，也可以通过空间建模方法、调用Delerows 或 Zonel 工具进行处理（详见空间建模联机帮忙）。Sieve 经常与 Clump 命令协作使用，对于无须考虑小图斑归属的应用问题，有很好的作用。3） 去除分析（ Eliminate ）去除分析是用于删除原始分类图像中的小图斑或Clump 聚类图像中的小 lump 类组，与 sieve 命令不同，将删除的小图斑合并到相邻的最大的分类当中，而 且，假如输入图像是 Clump 聚类图像的话，经过 Eliminate处理后，将小类图斑的属性值自动复原
18、为 Clump 处理前的原始分类编码。明显，Eliminate处理后的输出图像是简化了的分类图像。4） 分类重码（ Recode ）作为分类后处理命令之一的分类重编码，主要是针对非监督分类而言的，由于非监督分类之前，用户对分类的区没有什么明白，所以在非监督分类过程中， 一般要定义比最终需要多确定数量的分类数。在完全依据像元灰度值通过ISODATA 聚类获得分类方案后，第一是将专题分类图像与原始图像对比，判定每个分类的专题属性，然后对相近或类似的分类通过图像重编码进行合并， 并定义分类名称和颜色。当然，分类重编码仍可以用在很多其它方面，作用有所不同。四、实习体会这次实习让我熟识到了ERDAS软件功能的强大，在做几何变换时候由于是第一次接触 ERDAS ，全英文的界面让我手脚无措，但是通过指导书和看教程视频慢慢的开头懂得一些处理功能的操作方法，在找点选点时候要留意选择 比较明显的的物，自动选点时候要删除误差比较大的点。在做监督分类的时候用色要大胆，这样对比度明显，选择的物时候就简洁区 分，在做监督分类后处理时候有很多种方法，有些可能没有要求做，但是自己也可以尝试一下，像更换类别颜色，在做聚类统计、过滤分析、去除分析、分类重码等要仔细仔细。可编辑资料 - - - 欢迎下载