《遥感原理与应用》课程上机.pdf

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1、遥感原理与应用遥感原理与应用课课班级：测绘工程学号：姓名：王浩程上机程上机08-307083067遥感原理与应用目录目录一、实验目的.3二、实验数据介绍.3三、实验过程.4（一）ENVI 软件初步学习 .41.常见数据的输入.42.可用波段列表.4（二）影像增强处理.41.对比度拉伸.41.1. 线性变换：.41.2. 分段线性拉伸.51.3.Gaussian 拉伸.51.4. Equalization. .61.5.平方根拉伸.61.6.自定义拉伸和直方图拉伸.71.7直方图规定化.71.8.空间域滤波增强.92.频率域滤波增强.122.1 傅立叶变换.122.2 定义 FFT 滤波器.13

2、2.3 反向 FFT 变换.132.4 定义 FFT 滤波器.142.5 反向 FFT 变换.143彩色增强.153.1真彩色增强处理：.153.2.伪彩色密度分割.163.3.假彩色合成.173.4 彩色变换.184.色彩拉伸：.194.1 去相关性拉伸.194.2Photographic 拉伸 .204.3 饱和度拉伸.215多图像代数运算.215.1 差值运算.215.2 比值运算.225.3 混合运算.235.4 植被指数.246.多光谱图像变换：.266.1 主成分分析.266.2 缨帽变换.292遥感原理与应用ENVI 初步学习和影像增强处理一、实验目的通过本次实验对 ENVI 软

3、件的初步学习和操作，了解遥感图像处理的基本原理、ENVI 软件的结构及基本操作步骤，能对遥感图像进行基本的处理，并对遥感原理与应用这门课程所学基本理论作进一步掌握，使理论与实践相结合。对于遥感图像增强与变换这次上机实验应该掌握改变图像的灰度等级， 提高图像对比度；消除边缘噪声，平滑图像；突出边缘或线状地物，锐化地物；合成彩色图像。具体完成实验如下：直方图的概念、生成方法，通过对不同图像直方图的比较，理解直方图所反映的图像性质；空间域增强包括线性变换、非线性变换、直方图均衡化及直方图规定化、图像平滑及锐化； 频率域滤波增强即傅立叶变换进行图像平滑及锐化；彩色增强包括伪彩色增强、假彩色增强、及彩色

4、变换；多图像代数运算包括差值法、比值法、混合运算法、及植被指数（NDVI 求解） ；多光谱图像变换包括主成分变换及缨帽便换。 通过以上方法实现突出相关的专题信息，提高图像的视觉效果，是分析者更容易地识别图像内容，从图像中提取更有用的定量化信息。二、实验数据介绍本次实习的数据为ENVI 4.1 自带的数据:wanghao.img为LANDSAT 的TM数据。实验美国发射的 LANDSAT 的 TM 数据分 7 个波段,其中 6 个波段波长范围为 0 .452 .35 m,空间分辨率为 30 m,时间分辨率为 16 d,其中 TM5 对线性构造反映清晰,一个热红外波长范围为 10 .412 .5

5、m,空间分辨率为 120 m,TM10.45-0.52um 蓝波段：对叶绿素和夜色素浓度敏感，对水体穿透强，用于区分土壤与植被、落叶林与针叶林、近海水域制图，有助于判别水深及水中叶绿素分布以及水中是否有水华等。TM20.52-0.60um,绿波段：对健康茂盛植物的反射敏感,对力的穿透力强,用于探测健康植物绿色反射率 ,按绿峰反射评价植物的生活状况 ,区分林型,树种和反映水下特征。在所有的波段组合中，TM 波段2 的分类精度是最高的，达到了 75.6%。从单时相遥感影像的分类来讲，这种分类精度只相当于中等水平。但若从多时相图像的角度来看，这一精度则相当于在采用分类后比较法时，每一景图像的平均分类

6、精度需达到 86.9% 的水平，而这种分类精度，特别是在山区，其实已经是比较好的了。TM30.62-0.69UM ,红波段：叶绿素的主要吸收波段,反映不同植物叶绿素吸收,植物健康状况,用于区分植物种类与植物覆盖率 ,其信息量大多为可见光最佳波段,广泛用于地貌,岩性,土壤,植被,水中泥沙等方面。TM40.76-0.96UM 近红外波段：对无病害植物近红外反射敏感，对绿色植物类别差异最敏感,为植物通用波段,用于牧师调查,作物长势测量,水域测量， 生物量测定及水域判别。TM51.55-1.75UM 中红外波段：对植物含水量和云的不同反射敏感，处于水的吸收波段,一般 1.4-1.9UM 内反映含水量,

7、用于土壤湿度植物含水量调查,水分善研究,作物长势分析,从而提高了区分不同作用长势的能力， 可判断含水量和雪、云。在 TM7 个波段光谱图像中，一般第 5 个波段包含的地物信息最丰富。3遥感原理与应用TM61.04-1.25UM 远红外波段：可以根据辐射响应的差别,区分农林覆盖长势,差别表层湿度,水体岩石,以及监测与人类活动有关的热特征,作温度图， 植物热强度测量。TM72.08-3.35UM,中红外波段,为地质学家追加波段 ,处于水的强吸收带,水体呈黑色,可用于区分主要岩石类型 ,岩石的热蚀度,探测与交代岩石有关的粘土矿物.三、实验过程（一）ENVI 软件初步学习1.常见数据的输入选择File

8、 Open Image File.当出现 Enter Data Filename 对话框，点击文件名，再点击“OK”或“Open”以打开选择的文件。 要选择一组连续显示的文件，在该组的第一个文件上点击，然后按住它的同时点击该组的最后一个文件。或者用鼠标左键点击和拖曳来选择所需要的组。 要选择非连续显示的多个文件，按住 “Ctrl”键，在每个所需要的文件上点击。2.可用波段列表这个专用的工具列出 ENVI 已打开文件的所有波段， 以便让我们可以访问它们。若打开了多个文件，所有文件的所有波段按顺序显示，最近打开的文件的波段在列表顶部。要访问可用波段列表：（1）选择File Available Ba

9、nds List.列表右边出现一个滚动条。通过在对话框的任意一角点击鼠标左键，然后拖曳到所需要的大小和/或形状，便可以拉伸和调整 ABL的大小。（2）可用波段列表有一个菜单栏，它带有两个下拉菜单：File和Options，提供辅助功能描述如下。1）显示一幅灰阶图象：从 Available Bands List内，选择 “Gray Scale”切换按钮；在窗口底部点击 “Load Band” ，来导入波段到显示，并出现一个图像窗口和相应的缩放/滚动窗口。2）显示一幅彩色合成图象：从 Available Bands List内，选择“RGB Color” 切换按钮，波段名导入到标签为 “R:” 、

10、 “G:” 、 “B:” 的文本框中点击“Load RGB”来显示彩色合成图像。（二）影像增强处理1.对比度拉伸原理：对比度拉伸主要通过改变灰度分布态势，扩展灰度分布区间，达到增加反差的目的，是一种直接改变图像像元的灰度值（亮度值）来改变图像像元的对比度，从而改善图像质量的图像处理方法。处理方式：是点运算，对于一幅输入图像，通过点运算后产生的输出图像的灰度值仅由相应输入像素点的灰度值决定，与周围的像元不发生直接关系。1.1. 线性变换：也称线性拉伸，是将像元值的变动范围按线性关系扩展到指定范围。在主图像窗口， 选 择 Enhance-Interactive stretching-Stretch

11、_Type 下选择要进行的拉伸方式 Linear-Options-Auto Apply并设定拉伸范围如图 1.1。使用鼠4遥感原理与应用标左键，移动输入直方图中的垂直线（白色虚线） 。 （线性对比度拉伸是系统默认的交互式拉伸。线性拉伸的最小和最大值分别设置为0 和 255，两者之间的所有其它值设置为中间的线性输出值） 。图 1.1 线性变换效果图1.2. 分段线性拉伸：可以更好的调节图像的对比度，在一些灰度段拉伸，而在另一些灰度段压缩。Stretch_Type 下选择要进行的拉伸方式 Piecewise Linear-Options-Auto Applyd打开自动应用功能。并设定拉伸范围。如图

12、 1.2 所示。图 1.2 分段线性拉伸效果图1.3.Gaussian 拉伸（直方图正态化） ：将随机分布的原图像直方图变换为高斯分布的直方图。Stretch_Type 下选择要进行的拉伸方式 Guassian-Options-Auto Applyd 打开自动应用功能。并设定拉伸范围。如图 1.3 所示。系统默认的 Gaussian 拉伸是围绕 D 平均值 127 的三个标准差的数据分布。选择 Stretch_Type-Gaussian.5遥感原理与应用输入拉伸的最小和最大值 ,要手动地输入所需要的标准差值，选择Options-SetGaussianStdv.图 1.3 Gaussian 拉伸

13、效果图1.4. Equalization.（直方图均衡化拉伸） ：将随机分布的图像直方图修改为均与分布的直方图，实质是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像元值，使一定灰度范围内像元的数量大致相等。 选择 Stretch_Type - Equalization. 并设定拉伸范围。使用鼠标左键，移动输入直方图中的垂直线（白色虚线） 。如图 1.4 所示输入直方图显示未被修改的数据分布。 输出直方图用一条红色曲线显示均衡化函数，被拉伸数据的分布呈白色叠加显示。图 1.4 Equalization 拉伸效果图1.5.平方根拉伸选择 Stretch_Type-Square Root. 并设定拉伸范围。使用鼠标左键，移动输入直方图中的垂直线（白色虚线） 。如图 1.5 所示输入直方图显示未被修改的数据分布。 输出直方图用一条红色曲线显示平方根函数，被拉伸数据的分布呈白色叠加显示。6