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1、精选优质文档-倾情为你奉上实验报告 目录1 实验目的 掌握ArcGIS10和ENVI4.7对遥感图像处理的基本操作与原理 熟悉几何精校正的方法，掌握ENVI软件对遥感影像进行几何精校正 掌握全色波段与多光谱波段的融合方法和原理，学会对融合效果进行定性定量分析 熟悉掌握ArcGIS的栅格化方法和IDW插值方法 熟悉监督分类的方法和基本原理，掌握ENVI软件中进行监督分类 了解监督分类后评价过程，对分类结果进行精度评价和分析 掌握Erdas的空间建模方法以及原理 了解RuleGen算法，掌握决策树分类方法2 实验数据 带属性数据的shapefile：Census.shp 带有陆地面积字段的矢量图层
2、： GoogleEarth_原始拼接：GE.jpg 研究区域的多光谱波段数据：Stack_b1-6162-7.img 研究区域的全色波段数据：b8.img 监督分类参照影像：Google Earth3 实验内容 对人口矢量数据（shapefile）进行投影转换：WGS_1984_UTM_Zone_16N 对遥感影像进行几何精校正（以经过投影变换的人口矢量数据为基准）： （1） 对多光谱波段（30 m空间分辨率）进行几何精校正（小于0.25个像元）； （2） 对Pan波段（15 m空间分辨率）进行几何精校正（小于0.25个像元）； 将Pan波段和多光谱波段进行融合（自选至少一种融合算法），并对融
3、合效果进行定性和定量评价； 生成住房密度栅格影像： （1） 直接栅格化； （2） IDW插值； 将住房密度栅格影像作为额外的通道（或波段）与ETM+多光谱波段进行叠加； 进行监督分类和分类后处理（Post-Classification，Expert Rules） 利用ERDAS软件的空间建模（Spatial Modeler）进行水体信息（MNDWI指数）和植被信息（NDVI指数）的提取； 利用“自动阈值决策树分类算法”进Marion County的土地利用/覆盖分类信息提取（使用的数据：原始各波段+MNDWI+NDVI+ISODATA等，或其他有益的波段组合） 探讨“自动阈值决策树分类算法”中
4、的各个参数意义及如何设置更合理 对分类结果进行评价与分析 对分类结果进行精度评价和分析；4 实验步骤 4.1 对人口矢量数据（shapefile）进行投影转换4.1.1 Census.shp文件投影坐标的检查根据实验要求，人口矢量数据（shapefile）进行投影坐标应为：WGS_1984_UTM_Zone_16N 在ArcGIS软件的图层右击Properties，在Layer Properties的Source下查看投影信息，如图1。得到Census.shp的投影坐标为 ：GCS_North_American_1983，与实验要求不符合，需进行投影转换。图14.1.2 将投影坐标转换为WGS
5、_1984_UTM_Zone_16N 在Arcgis软件的工具箱中的Define Projection工具，设置输入数据为：Census.shp，坐标系统为GCS_WGS_1984，在工具箱中的工具，设置输入数据：Census.shp，导入遥感影像的投影坐标系，即GCS_WGS_1984（如图2）。图2 4.2 对遥感影像进行几何精校正（以经过投影变换的人口矢量数据为基准）4.2.1 Census.shp在ENVI软件的加载在ENVI软件中，File - Open Vector File，选择 Census.shp，设置好参数，生成evf文件（如图3）。图34.2.2 对遥感影像进行几何精校正
6、（以矢量数据为基准）在ENVI分别打开遥感影像img和矢量文件vef，选择Map - Registration - Select GCPs : image to map，以矢量数据为基准,设置好投影，如图4。图4 在ENVI中，在zoom窗口下采集控制点，这次实验采集的控制点数为13个，控制点的主要定位在道路与道路之间的交叉点，如图5，其控制点的RMS Error 为0.，如图6，如图7为20个控制点的采集情况。图5 图6图7选择校正参数输出结果，在Ground Control Points Selection窗口选择Option - WarpFile ，如图8；数学模型为Polynomial
7、，设定参数为2，从采样方法为最临近法，如图9。 图8 图9 如图10、11为几何校正前后，矢量图层与遥感影像吻合度的对比，可以明显看出，经过几何校正后的遥感影像与矢量图层吻合程度有明显的改善，有部分水体边界不吻合，这主要是由于水体会随时间而改变；而街区与道路吻合程度良好。图10图11如图12为对多光谱波段（30 m空间分辨率）进行几何精校正后的遥感影像；如图13为对Pan波段（15 m空间分辨率）进行几何精校正后的遥感影像。图12图134.2.3 用矢量图层对遥感影像进行裁剪 在ENVI中打开Census.shp文件，将该图层转换成ROI，如图14。图14 通过ROI进行裁剪遥感影像，选择Ba
8、sic Tools -Subset Data via ROIs ；选择转换好的ROI进行裁剪，如图15。图15同样，对pan波段的遥感影像进行裁剪，得到遥感影像如图16。图16 4.3 将Pan波段和多光谱波段进行融合，并对融合效果进行定性和定量评价 4.3.1 两种融合方法的原理 Gram-Schmidt 可以对具有高分辨率的高光谱数据进行锐化。 从低分辨率的波谱波段中模拟出一个全色波段。 对该全色波段和波谱波段进行Gram-Schmidt变换，其中模拟的全色波段被作为第一个波段。 用Gram-Schmidt 变换后的第一个波段替换高空间分辨率的全色波段。 应用Gram-Schmidt 反变
9、换构成pan锐化后的波谱波段。 Gram-Schmidt Spectral Sharpening方法进行图像增强能够比较好的保留原多光谱图像的光谱信息，使遥感影像的融合保留多光谱影像的增强效果。 用PC 可以对具有高空间分辨率的光谱图像进行锐化。 先对多光谱数据进行主成分变换。 用高分辨率波段替换第一主成分波段，在此之前，高分辨率波段已被缩放匹配到第 一主成分波段，从而避免波谱信息失真。 进行主成分逆变换。函数自动地用最近邻、双线性或三次卷积技术将多光谱数据重采样到高分辨率像元尺寸。4.3.2 进行 Gram-Schmidt Spectral Sharpening融合在ENVI软件中，选择Tr
10、ansform - Image Sharpening - Gram-Schmidt Spectral Sharpening ，在Select Low Spatial Resolution Multi Band Input File中选择Stack_b1-6162-7_CJ.img 多光谱波段，Spatial Subset 为Full Scene，Spectral Sunset为8个波段，如图17。图17 在Select High Spatial Resolution Pan Input File窗口中选择b8_CJ.img 全色波段，如图18。图18Select Method for Low
11、Resoution Pan选择Average of Low Resolution Multispectral File：利用多光谱波段的平均值来模拟低分辨率的全色波段。Resampling选择Nearest Neighbor，Output Result 选择保存路径，如图19。图194.3.3 进行PC Spectral Sharpening融合在ENVI软件中，选择Transform - Image Sharpening - PC Spectral Sharpening ，在Select Low Spatial Resolution Multi Band Input File中选择Stack
12、_b1-6162-7_CJ.img 多光谱波段，Spatial Subset 为Full Scene，Spectral Sunset为8个波段，如图20。图20 在Select High Spatial Resolution Pan Input File窗口中选择b8_CJ.img 全色波段，如图21。图21 Resampling选择Nearest Neighbor，Output Result 选择保存路径，如图22。图22 4.3.4 融合效果进行定性评价如图23为原始遥感影像与经过Gram-Schmidt Spectral Shaping处理后的影像。图23从图23，我们可以得到，Gram
13、-Schmidt Spectral Shaping处理后的影像总体上来说分辨率有很大的提高，清晰度高，光谱信息比较丰富，但颜色的匹配还不是很理想，整个影像的色调基本上一致，呈现出泛红的现象，地物之间的辨别基本上是通过影像上的灰度信息，而色彩提供的信息量较少，区分度不高。如图24为原始遥感影像与经过PC Spectral Sharpening处理后的影像。图24从图24，我们可以得到，PC Spectral Sharpening处理后的影像清晰度高，涵盖的地物信息量大，颜色的畸变很小，和Gram-Schmidt Spectral Shaping处理的影像效果类似，颜色的匹配还不是很理想，整个影像
14、的色调基本上一致，呈现出泛红的现象，色彩不够丰富。在水域的地方颜色与原来的为黑色变成了青色，颜色变化差异较大。定性评价结论，从图23、24，我们可以了解到提高空间分辨率效果最好的是Gram-Schmidt Spectral Shaping ；光谱变化较小的是PC Spectral Sharpening，但在水域的区域上，Gram-Schmidt Spectral Shaping 保持这原始影像的色彩。4.3.5 融合效果进行定量评价(软件提供的计算方法)在实验中，波段的选取为4，3，2波段。在主窗口中，右击选择Z Profile，对比三个影像的情况(如图25)。图25从图25，我们可以得到，经
15、过融合后，在Value上都有所增加，band1从90 - 100；说明了融合后影像的亮度信息提高了。但PC和GS两者的Value通过图上很难分辨出区别。图26 X Profile图27 Y Profile在ENVI 4.7软件中，选择Basic Tools -Stayistics -Compute Statistics，如图28。图28 如表1为原始影像、PC融合后影像和GS融合后影像的部分统计参数。表1 图29图30从图29、30，两张折线图上我们可以直观的了解原始影像、PC融合后影像和GS融合后影像在亮度信息上的关系。在均值上，PC融合影像和GS融合影像均有所增加，但是从幅度上来看，PC融
16、合影像的均值增加的幅度较大，较GS融合影像更有利于目视判读。在方差上，与原始影像相比较PC融合影像的方差有所增加，而GS融合影像的方差大幅下降，不利于目视判读。因此，在亮度指标上最好的为PC融合，其次为GS融合。4.3.6 融合效果进行定量评价(Matlab编程计算)此次实验从融合影像的亮度信息，清晰程度，光谱保持程度，信息丰富程度等多角度进行评价分析，相比传统的单一定量评价全面，能够减少评价的随机性，使得定量评价更加科学全面。主要通过4方面进行统计分析：亮度信息，针对融合后影像亮度信息进行评价，主要包括均值和标准差等指标。清晰度，评价融合影像的清晰程度，主要包括平均梯度和空间频率等指标。光谱
17、信息，评价融合后影像的光谱变形情况,包括扭曲程度,相关系数等指标。信息量,评价融合后信息量的保持或增加程度，主要包括信息熵,交叉熵和互信息等指标。以下公式中，影像函数为Z(X，Y) ，影像的行数和列数分别为M和N，影像的大小则为MN。4.3.6.1亮度信息 均值(z)影像均值是像素的灰度平均值,对人眼反映为平均亮度。如果均值适中,则影像效果良好,其定义为: 标准差()标准差反映了影像灰度相对于灰度平均值的离散情况，在某种程度上，标准差也可用来评价影像反差的大小。若标准差大，则影像灰度级分布分散,影像的反差大，可以看出更多的信息，其公式为： 方差(D)方差反映了灰度相对于灰度均值的离散情况，方差
18、越大，则灰度级分布越分散。此时，图像中所有灰度级出现的概率越趋于相等，从而包含的信息量趋于越大。方差计算公式为： 4.3.6.2 清晰度 平均梯度(G)平均梯度可敏感地反映影像对微小细节反差表达的能力，可用来评价影像的清晰程度，还可同时反映出影像中微小细节反差和纹理变化特征，其计算公式为： 空间频率(SF)空间频率反映了一幅影像空间的总体活跃程度，空间频率越大，说明融合效果越好。它包括空间行频率RF和空间列频率CF组成，其公式为： 总体的空间频率值取RF和CF的均方根，即： 4.3.6.3 光谱信息 扭曲程度(D)扭曲程度D是指融合影像F像素灰度平均值与源影像A像素灰度平均值之差，也可以说是融
19、合影像与源影像的差值影像的灰度平均值,它的表达式为： 它反映融合影像和源多光谱影像在光谱信息上的差异大小和光谱特性变化的平均程度。 相关系数()融合影像与源影像的相关系数能反映两幅影像光谱特征的相似程度,其定义如下： 其中，f和a分别为融合影像与源影像的均值。通过比较融合前后的影像相关系数可以看出多光谱影像的光谱信息的改变程度。4.3.6.4 信息量 信息熵(E)影像的信息熵值是衡量影像信息丰富程度的一个重要指标。对于一幅单独的影像,其灰度分布为，为灰度值等于i的像素数与影像总像素数之比。根据Shannon信息论的定理,一幅影像的信息熵为: 融合影像的熵越大,融合影像所含的信息越丰富,融合质量
20、越好。 交叉熵(C)交叉熵可以用来测定两幅影像灰度分布的信息差异。设源影像和融合影像的灰度分布分别为：和，则交叉熵定义为: 交叉熵是评价两幅影像差别的重要指标，它直接反映了两幅影像对应像素的差异。对融合影像前的源影像和融合结果影像求交叉熵,即可得到融合影像与源影像的差异。差异越小，则该融合方法从源影像提取的信息量越多。 互信息(MI) 互信息是信息论中的一个重要概念，它可作为两个变量之间相关性的量度,或一个变量包含另一个变量的信息量的量度。F与A, B的互信息分别表示为和： 式中：，和分别是A，B和C的概率密度；和分别代表两组影像的联合概率密度。互信息的值越大，表示融合影像从源影像中获取的信息
21、越丰富，融合效果越好。通过定量评价分析对2种融合方法进行评价。评价内容包括亮度信息、清晰度、光谱信息和信息量等4个方面。试验证明这些评价参数能够很好地反映遥感影像融合效果。融合结果参数评价指标见表所示。亮度信息清晰度均值方差标准差平均梯度空间频率b873.0791488.295122.09743.46829.0288Stack90.48971488.73338.58417.645620.0627PC90.67711464.02738.26266.107315.398GS90.53151474.09938.39406.134415.4558光谱信息信息量扭曲程度相关系数信息熵交叉熵互信息b85.
22、5133Stack6.8639PC0.18750.87336.87130.23680.0409GS0.04190.88586.90860.77940.04051)亮度信息由表第一列亮度信息可以看出2种融合方法的均值有所降低,方差和标准差有所增加； 2)清晰度由表第二列可以看出,3种融合方法的平均梯度和空间频率都小于原始的多光谱影像,说明融合后的结果影像减少了细节纹理信息，使影像的清晰度降低了。 3)光谱信息依据表中的第三列可以看出GS融合扭曲程度最小,而相关系数最大,因此GS融合的光谱信息保持得最好。 4)信息量通过信息熵可以看出GS融合所得的结果信息量最大；从交叉熵看到，GS融合和PC融合的
23、结果交叉熵依次减小，说明融合后的结果影像与源影像对应像素差异也依次减小,即GS融合保留原始图像信息量最多,PC融合保留最少；从互信息也可以得到同样规律。而通过定性评价分析不能得出图像携带的信息量，它仅仅是通过比较分析图像的亮度信息进行比较评价的。4.3.7 遥感影像融合定量分析代码 Dfusion=imread(C:UsersAdministratorDesktopRS1GS.tif);Dlow=imread(C:UsersAdministratorDesktopRS1Stack_b1-6162-7_CJ.tif);Dhigh=imread(C:UsersAdministratorDeskto
24、pRS1b8_CJ.tif);rh,ch=size(Dhigh);Dlowh=imresize(Dlow,rh,ch,bicubic);mean=mean2(Dlow); %均值meanf=mean2(Dfusion);DIF=abs(meanf-mean); %扭曲程度Std=std2(Dfusion); %标准差Std2=std2(Dlowh);Ds=Std2; %方差Dl=Std22;D3=abs(Ds-Dl); %求差方差p=imhist(Dfusion(:),8)/numel(Dfusion(:);r=entropy(Dfusion(:); %信息熵 c=corr2(Dfusion(
25、:),Dlowh(:); %相关系数h1=diff(Dfusion);%求影像差分，反映图像清晰度h=mean2(h1);g1=diff(Dlow);g=mean2(g1);G=h-g;%求融合后影像与原影像差分差值s=size(size(Dlow); %交叉熵if s(2)=3;%判断是灰度图还是RGBf1=rgb2gray(Dlow);f2=rgb2gray(Dfusion);else f1=Dlow; f2=Dfusion;end G1=double(f1);G2=double(f2);m1,n1=size(G1);m2,n2=size(G2);m2=m1;n2=n1;X1=zeros(
26、1,256);X2=zeros(1,256);result=0;%统计两图各灰度级像素for i=1:m1 for j=1:n1 X1(G1(i,j)+1)=X1(G1(i,j)+1)+1; X2(G2(i,j)+1)=X2(G2(i,j)+1)+1; endendfor k=1:256 P1(k)=X1(k)/(m1*n1); P2(k)=X2(k)/(m1*n1); if(P1(k)=0)&(P2(k)=0) result=P1(k)*log2(P1(k)/P2(k)+result; endendf=result s=size(size(Dlow); %互信息 if s(2)=3;%判断是
27、灰度图还是RGBa=rgb2gray(Dlow);b=rgb2gray(Dfusion);enda=double(Dlow);b=double(Dfusion); Ma,Na = size(a); Mb,Nb = size(b);M=min(Ma,Mb); N=min(Na,Nb); %初始化直方图数组 hab = zeros(256,256); ha = zeros(1,256); hb = zeros(1,256); %归一化 if max(max(a)=min(min(a) a = (a-min(min(a)/(max(max(a)-min(min(a); else a = zeros(
28、M,N); endif max(max(b)-min(min(b) b = (b-min(min(b)/(max(max(b)-min(min(b); else b = zeros(M,N); enda = double(int16(a*255)+1; b = double(int16(b*255)+1; %统计直方图 for i=1:M for j=1:N indexx = a(i,j); indexy = b(i,j) ; hab(indexx,indexy) = hab(indexx,indexy)+1; %联合直方图 ha(indexx) = ha(indexx)+1; %a图直方图
29、hb(indexy) = hb(indexy)+1; %b图直方图 endend%计算联合信息熵hsum = sum(sum(hab);index = find(hab=0);p = hab/hsum; Hab = sum(sum(-p(index).*log(p(index); %计算a图信息熵 hsum = sum(sum(ha); index = find(ha=0); p = ha/hsum; Ha = sum(sum(-p(index).*log(p(index); %计算b图信息熵 hsum = sum(sum(hb);index = find(hb=0); p = hb/hsum
30、; Hb = sum(sum(-p(index).*log(p(index); %计算a和b的互信息mi = Ha+Hb-Hab %计算a和b的归一化互信息mi1 = hab/(Ha+Hb); img = double(img); %平均梯度 % Get the size of img r,c,b = size(img); dx = 1; dy = 1; for k = 1 : b band = img(:,:,k); dzdx,dzdy = gradient(band,dx,dy); s = sqrt(dzdx . 2 + dzdy .2) ./ 2); g(k) = sum(sum(s)
31、/ (r - 1) * (c - 1); end outval = mean2(g); m,n=size(Dfusion); %空间频率s=size(size(Dfusion); if s(1)=3;%判断是灰度图还是RGBimg=rgb2gray(Dfusion);endimg =double(img);rf=0.00;cf=0.00;for i=1:m for j=2:n rf=rf+(img(i,j)-img(i,j-1)*(img(i,j)-img(i,j-1); endendRF=rf/(m*n);for i=2:m for j=1:n cf=cf+(img(i,j)-img(i-1
32、,j)*(img(i,j)-img(i-1,j); endendCF=cf/(m*n);MSF=(RF+CF) .(1/2); 4.4 生成住房密度栅格影像4.4.1 两表的连接在ArcGIS软件中，选择Open Attribute Table中查看属性数据，其中，没有该图层的面积字段。因此需要进行有陆地面积的表格进行连接，如图31。图31 在Join Data数据中选择两表连接的属性分别为STFID和BLKIDFP00，如图32。图324.4.2 计算房屋密度创建房屋密度字段hou_den，并进行字段计算，公式为：hou_den=HSE_UNITS*/ALAND00 其中，HSE_UNITS
33、为各街区房屋单元数，ALAND00为各街陆地面积，单位平方米。乘以是为将房屋密度的单位转换为个/平方千米,如图33。图334.4.3 直接栅格化 在ArcGIS工具箱中选择工具Polygon to Raster，输入栅格数字的字段为hou_den，输出栅格大小为15m，如图34。图344.4.4 IDW插值 在ArcGIS工具箱中选择工具Feature to Point，不勾选Inside，将选择多边形的中心点作为生成的点，如图35。图35 在ArcGIS软件的空间分析模块中，打开IDW插值方法的窗口，对房屋密度的点图进行插值，选择字段为hou_den，输出栅格大小15m，如图36。图364.
34、4.5 对房屋密度图进行重分类在ArcGIS软件的空间分析模块中，打开Reclassify，如图37，将房屋密度分为0-400，400-1300，1300三个级别。IDW插值房屋密度图和直接栅格化房屋密度图的重分类结果分别如图38、图39。图37 图38 图39 4.5 将住房密度栅格影像作为额外的通道与ETM+多光谱波段进行叠加在ArcGIS 10软件中，分别将两种方法生成的住房密度栅格影像数据导出，格式为dat，如图40。图40 在Arcgis 10软件中，分别把ras、Re_ras、idw和Re_idw导出成dat文件。 在ENVI 4.7 软件中，分别打开影像和房屋密度栅格图，选择Ba
35、sic Tools - Layer Stacking，如图41。 图41在Layer Stacking Parameters窗口中，点击Import File将idw.dat和HSV文件导入，设置保存路径和投影坐标（如图42）。图42 4.6 监督分类（融合方法为HSV，波段为5，4，3）4.6.1 打开Google Earth影像作为监督分类的参照使用Envi的Google Earth Bridge将遥感影像和街区矢量图层导入Google Earth，以便在Google Earth寻找参考影像时更快定位。在ENVI 4.7软件中，选择Spectral - SPEAR Tools - Goog
36、le Earth Bridge，如图43。图43 在Google Earth Bridge窗口中，选择添加的遥感影像 E:大三下RS&GISData作业数据处理HSV，如图44，点击NEXT进入下一步，设置遥感影像显示的参数，选择5、4、3波段进行彩色显示，如图45，点击NEXT进入下一步，同样添加矢量图层，如图46，保存路径为E:大三下RS&GISData作业数据处理栅格数据Google Earth Bridge.kml。 图44 图45图464.6.2 建立兴趣区在ENVI 4.7 软件中，分别打开HSV.img和重分类后的直接栅格化房屋密度图，并为两个窗口建立其同步，如图47。图47打开
37、兴趣区模版，选择Overlay - Region of Interest ，打开ROI Tool，如图48。图48 在ROI Tool窗口中，我们可以对ROI Name和Color进行编辑，双击ROI Name的区域，可以对训练样区进行名字的修改，右击Color可以选择训练样区的颜色，如图49，windows选择Zoom窗口，即只能在Zoom中选择训练样区；在#1 Zoom窗口中，我们鼠标左键选择训练样区，右击确定，第二次右击即保存该训练样区，如图50。图49图50 在ROI Tool窗口中，点击New Region建立其新的ROI样区，Goto可以跳转各个训练样区，就可以对其进行修改，在实验
38、中，我们将分成11类，进行监督分类，如：water, ransportation, forest, commercial, grass, industrial, crop land, fallow, residential-H, residential-M, residential-L，共11类，如图51。图514.6.3 训练样区的选择训练样区的选择依据，如图52，（a）Commercial，（b）industial，（c）transportation，（d）high-density residential, ( e ) medium-density residential, (f ) lo
39、w-density residential。 图524.6.4 训练样区的评价4.6.4.1 分离性的定量分析 在ROI Tool 窗口中，选择Options - Compute ROI Separability,计算样本的可分离性。如图53，表示各个样本类型之间的可分离性，用Jeffries-Matusita, Transformed Divergence参数表示，这两个参数的值在02.0之间，大于1.9说明样本之间可分离性好；小于1.8大于1.4属于合格样本；小于1.4需要重新选择样本；小于1，考虑将两类样本合成一类样本。图53图54从分离性的数据中，我们可以得到，transportati
40、on 、industial 和commercial 这三类的分离性Pair Separation都小于1，两两分离性分别为0.、0.和1.，可知这三类的分离效果较差，即使经过多次的训练样区的选择，效果也是一样，因此在实验中，将这三类合并为urban一类。 而L_residential和H_residential的分离性只有1. ，H_residential 和 M_residential的分离性只有1.，M_residential和L_residential的分离性只有1. 其原因主要是在住宅范围内干扰因素，且周围的环境类似。4.6.4.2 分离度的定性分析在ROI Tool窗口中，选择File - Export ROIs to n-D Visualizer，从多维视图进行训练样区分离性的定性分析，如图55，56。图55图56从图54，在n-D Controls窗口中，选择1，2，3