教案（2010/2011學(xué)年第2學(xué)期）課程名稱遙感圖像處理實(shí)驗(yàn)課程編號(hào) 101001504課程性質(zhì) 專業(yè)課教學(xué)時(shí)數(shù)20教學(xué)對(duì)象 08級(jí)地理科學(xué)授課教師 黃雄偉職稱 副教授邵陽(yáng)學(xué)院城市建設(shè)系2011年2月實(shí)驗(yàn)一圖像預(yù)處理一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康氖箤W(xué)生初步了解ENVI軟件的基本操作如圖像文件管理，圖像的裁剪、重采樣以及圖像中的條帶和噪聲的去除方法。二、實(shí)驗(yàn)設(shè)備遙感圖像處理軟件 ENVI4.0；使用數(shù)據(jù) LandsatTMdata。三、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容與步驟1、圖像的輸入與輸出2、編輯 ENVI圖像頭文件3、圖像的裁剪與重采樣4、疊加公里網(wǎng)格5、去除條帶及壞線方法四、實(shí)驗(yàn)總結(jié)包括通過(guò)實(shí)驗(yàn)獲得的實(shí)驗(yàn)注意事項(xiàng)、心得體會(huì)等。實(shí)驗(yàn)二幾何校正一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?、掌握?qǐng)D像幾何校正的方法和步驟。二、實(shí)驗(yàn)原理ENVI的圖像配準(zhǔn)與幾何校正工具允許你將圖像定位到地理坐標(biāo)上，并校正它們使其與基圖像幾何形狀相匹配。圖像可以用 Rotate/FlipData菜單項(xiàng)在配準(zhǔn)以前進(jìn)行旋轉(zhuǎn)。通過(guò)使用全分辨率（主圖像）和縮放窗口選擇地面控制點(diǎn) （GCPs）,來(lái)進(jìn)行圖像-圖像和圖像-地圖的配準(zhǔn)?；鶊D像和未校正圖像的 GCPs的坐標(biāo)被顯示，伴隨有特定糾正算法計(jì)算的誤差項(xiàng)。糾正用旋轉(zhuǎn)、縮放和平移（RST）,多項(xiàng)式函數(shù)或德洛內(nèi)三角測(cè)量（Delaunaytriangulation）實(shí)現(xiàn)。RST糾正是最簡(jiǎn)單的方法，需要三個(gè)或更多的 GCPs運(yùn)行圖像的旋轉(zhuǎn)、縮放和平移。多項(xiàng)式可進(jìn)行1次到n次糾正，當(dāng)進(jìn)行多項(xiàng)式糾正時(shí)ENVI要求所需的控制點(diǎn)數(shù)必須大于（n+1）2（其中n為多項(xiàng)式的次數(shù)degree）,德洛內(nèi)三角測(cè)量適于三角到不規(guī)則空間 GCPs和內(nèi)插數(shù)值到輸出格網(wǎng)中。支持的重采樣方法包括最近鄰、雙線性和立方體卷積。用ENVI的多個(gè)動(dòng)態(tài)覆蓋能力，對(duì)基圖像和糾正圖像進(jìn)行比較，可以快速估價(jià)配準(zhǔn)精度。ENVI全面支持帶有各種投影的地理信息的圖像，除此之外，用戶還可以根據(jù)它提供的 6類基本投影、超過(guò)35種橢球和100種基準(zhǔn)來(lái)構(gòu)造自定義的投影。 ENVI圖像所具有的地理信息可以在ENVI的頭文件里可以看到，其中參考像元的地理坐標(biāo)是其它所有像元的參考。三、實(shí)驗(yàn)設(shè)備遙感圖像處理軟件ENVI4.0；使用數(shù)據(jù)LandsatTMdata。四、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容與步驟1、圖像對(duì)圖像的校正本例將以SPOT圖像作為基準(zhǔn)圖像，把另一幅同一地區(qū)的不具備地理信息的 TM圖像與SPOT圖像配準(zhǔn)。（1）打開(kāi)基圖像bldr_sp.img 和待糾正的圖像bldr_tm.img,（2）在ENVI主菜單中選擇MapRegistrationSelectGCPs:ImagetoImage,（3）出現(xiàn)ImagetoImageRegistration對(duì)話框時(shí)，在"BaseImage:下面點(diǎn)擊選擇基圖像（參照?qǐng)D像）的顯示（Display#1,SPOT圖像）。在"WarpImage:"下方點(diǎn)擊選擇被糾正的圖像的顯示（Display#2,TM圖像），（4）單擊OK,出現(xiàn)GroundControlPointsSelection對(duì)話框。在該對(duì)話框里添加地面控制點(diǎn)（GCP）,（5）查看各控制點(diǎn)的精度、RMS誤差并作適當(dāng)?shù)男薷?6）糾正圖像，在 GroundControlPointsSelection對(duì)話框中選擇OptionsWarpfile，選擇bldr_tm.img文件，點(diǎn)擊OK,出現(xiàn)RegistrationParameters對(duì)話框，糾正方法選擇RST,重采樣方法采用最鄰近采樣，（7）鍵入輸出文件名，單擊 OK，進(jìn)行糾正，（8）將糾正圖像與 SPOT基圖像進(jìn)行動(dòng)態(tài)鏈接和動(dòng)態(tài)覆蓋，檢查糾正的精度。2、圖像對(duì)地圖的糾正圖像對(duì)地圖配準(zhǔn)要求至少由一幅圖像是打開(kāi)的。圖像中地面控制點(diǎn) （GCPs）由縮放窗口中的光標(biāo)選擇。也可以選擇亞像元坐標(biāo)。相應(yīng)的地圖坐標(biāo)被手工輸入或從矢量窗口輸入。一旦選擇了足夠的點(diǎn)定義一個(gè)糾正多項(xiàng)式，在糾正圖像中的GCP位置就能預(yù)測(cè)。1）在實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)路徑下打開(kāi) TM圖像bldr_tm.img，圖像默認(rèn)加載到顯示窗口中（圖像打開(kāi)時(shí)的默認(rèn)顯示可以在頭文件里進(jìn)行設(shè)置），2）選擇 MapRegistrationSelectGCPs:ImagetoMap，出現(xiàn)ImagetoMapRegistration對(duì)話框，3）在該對(duì)話框中，在 “SelectRegistrationProjection列表中，點(diǎn)擊類型選擇要輸出的投”影。這里選擇UTM投影，在標(biāo)有 “Zone”的文本框里輸入?yún)^(qū)域號(hào) 13，像元分辨率接受默認(rèn)的30m，點(diǎn)擊OK，4）出現(xiàn) GroundControlPointsSelection對(duì)話框，在該對(duì)話框中選擇地面控制點(diǎn)，地面控制點(diǎn)的選擇類似于圖像 -圖像配準(zhǔn)，5）用同樣的方法添加另外的 GCPs，6）按前述方法執(zhí)行糾正。五、實(shí)驗(yàn)總結(jié)包括通過(guò)實(shí)驗(yàn)獲得的實(shí)驗(yàn)注意事項(xiàng)、心得體會(huì)等。實(shí)驗(yàn)三空間信息增強(qiáng)（一）一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康牧私獠⒄莆諑追N常用的線性擴(kuò)展方法和基本函數(shù)非線性擴(kuò)展如直方圖均衡化、高斯擴(kuò)展以及平方根擴(kuò)展方法，并對(duì)這些方法進(jìn)行比較與評(píng)價(jià)；2、了解并掌握真彩色圖像和假彩色圖像的定義、區(qū)別以及實(shí)現(xiàn)過(guò)程。二、實(shí)驗(yàn)設(shè)備遙感圖像處理軟件 ENVI4.0；使用數(shù)據(jù) LandsatTMdata。三、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容與步驟1、反差擴(kuò)展1）從主菜單的File中，打開(kāi)TM1-7波段數(shù)據(jù)，在窗口中打開(kāi)任意波段的數(shù)據(jù)。主圖像菜單中的enhance菜單就是對(duì)圖像進(jìn)行反差擴(kuò)展。首先選擇 [scroll]linear,對(duì)圖像進(jìn)行線性擴(kuò)展，（默認(rèn)的線形擴(kuò)展是 2%的線性擴(kuò)展） 。2）要想改變系統(tǒng)默認(rèn)的 2%線性擴(kuò)展，從主菜單 File中，打開(kāi)PreferencesDisplayDefault，將%Linear中的2.0改為0.0，選擇OK后。關(guān)閉對(duì)話框，保存生成的新文件再打開(kāi)，就形成新的從 0開(kāi)始的線性變換。3）主圖像菜單中選擇 EnhanceInteractiveStretching可以進(jìn)行交互式的反差擴(kuò)展。Strech_Type中可以選擇各種擴(kuò)展方式，主要有Linear（普通線性擴(kuò)展），Gaussian（高斯擴(kuò)展），PiecewiseLinear（分段線形擴(kuò)展），Equalization（等均值擴(kuò)展），SquareRoot（平方根擴(kuò)展） ，Arbitrary（任意擴(kuò)展），選中各種不同的擴(kuò)展方式，點(diǎn)擊 Apply，即可在圖中看到變化后的圖像：4）其中，分段線性變換，需要按住 Ctrl鍵，在原始圖像的直方圖中，點(diǎn)擊鼠標(biāo)左鍵，加分段斷點(diǎn)。鼠標(biāo)左鍵選中斷點(diǎn)，將它拖到任意位置，點(diǎn)擊 Apply即可看到其變化結(jié)果。2、彩色合成1）首先打開(kāi)一幅 TM圖像1－7個(gè)波段，F(xiàn)ileOpenImageFile:2）點(diǎn)擊 AvailableBandsList對(duì)話框中RGBColor單選按鈕。3）在顯示的波段列表中分別點(diǎn)擊 band3做R（紅）變換、band2做G（綠）變換、bandl做B（藍(lán)）變換。4） 點(diǎn)擊LoadRGB顯示合成后的彩色圖像。（5）在主圖像的菜單欄中 FileSaveImageAsImageFile,點(diǎn)擊Choose選擇保存文件的路徑，點(diǎn)擊OK保存圖像即完成了圖像的彩色變換。四、實(shí)驗(yàn)總結(jié)包括通過(guò)實(shí)驗(yàn)獲得的實(shí)驗(yàn)注意事項(xiàng)、心得體會(huì)等。四、實(shí)驗(yàn)總結(jié)四、實(shí)驗(yàn)總結(jié)實(shí)驗(yàn)四空間信息增強(qiáng)（二）一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?、掌握彩色變換的方法和步驟；2、了解和掌握彩色密度分割的原理和具體操作。二、實(shí)驗(yàn)設(shè)備遙感圖像處理軟件 ENVI4.0；使用數(shù)據(jù) LandsatTMdata。三、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容與步驟1、彩色變換⑴RGB向HSV勺轉(zhuǎn)換：在主菜單中點(diǎn)擊 TransformsColorTransforms（在做正變換的選項(xiàng)中有 RGBtoHSV、RGBtoHLS和RGBtoHSV（USGSMunsell）三中方法），點(diǎn)擊RGBtoHSM接著選擇已經(jīng)彩色合成好的遙感圖像，接著在彈出的對(duì)話框中選擇 displayl,出現(xiàn)RGBtoHSV（HLS、USGSMunsell）Parameters對(duì)話框，選擇保存路徑后，軟件就自動(dòng)完成了HVS變換，（2）分別打開(kāi)彩色變換后的三個(gè)分量（3）HSV向RGB!勺逆變換。在主菜單中點(diǎn)擊 TransformsColorTransforms（在做逆變換的選項(xiàng)中有 HSVtoRGB、HLStoRGB和HSVtoRGB（USGSMunsell）三種方法），點(diǎn)擊HSVtoRGB。在HSVtoRGB（HLS、USGSMunsell）InputBands對(duì)話框中對(duì)應(yīng)與 H、S、V中分別對(duì)應(yīng)選中要轉(zhuǎn)換的HUE、SET、VAL分量，然后點(diǎn)擊 OK。保存所生成的圖像文件，即完成了逆變換過(guò)程。2、密度分割（1）在顯示菜單中選擇 ToolsfColorMappingfDensitySlice或OverlayfDensitySlice。出現(xiàn)DensitySliceBandChoice對(duì)話框。（2）選擇你所要進(jìn)行灰度值范圍定義的波段。缺省的8個(gè)范圍列在 DefinedDensitySliceRanges下面。這個(gè)缺省的數(shù)據(jù)的最小和最大值是從 Scroll窗口計(jì)算出來(lái)的。可以輸入你所需要的最大和最小值改變密度分割的范圍。（要想回到初始的狀態(tài)，點(diǎn)擊 Reset）,在對(duì)話框的下面選擇密度分割的應(yīng)用范圍，是 image窗口、scroll窗口還是全部窗口。（3）在DensitySlice對(duì)話框中我們可以對(duì)已經(jīng)劃分好的灰度值范圍區(qū)間屬性進(jìn)行編輯，刪除，修改，改變顏色等操作。只需要你點(diǎn)擊 EditRange、DeleteRange、ClearRange選項(xiàng)框進(jìn)行操作。（4）我們用ENVI默認(rèn)的灰度值范圍進(jìn)行密度分割，點(diǎn)擊 Apply應(yīng)用。包括通過(guò)實(shí)驗(yàn)獲得的實(shí)驗(yàn)注意事項(xiàng)、心得體會(huì)等。實(shí)驗(yàn)五波譜信息增強(qiáng)一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?、掌握應(yīng)用不同濾波器進(jìn)行濾波的方法與步驟。。二、實(shí)驗(yàn)原理濾波操作可在主菜單Filter菜單下進(jìn)行，在 ENVI中可進(jìn)行如下操作：卷積濾波、形態(tài)學(xué)濾波、紋理濾波、自適應(yīng)濾波和頻率域?yàn)V波。卷積濾波在空間域中對(duì)圖像進(jìn)行濾波處理，形態(tài)濾波根據(jù)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)，紋理濾波可以提取圖像的紋理方面的信息，自適應(yīng)濾波能夠在保留邊緣的情況下進(jìn)行平滑減噪處理。本節(jié)我們將主要介紹兩種主要的濾波：空間域?yàn)V波（卷積濾波）和頻率域?yàn)V波（快速傅立葉變換）。在數(shù)學(xué)空域中作卷積相當(dāng)于在頻域中作乘積，所以兩者實(shí)質(zhì)上是一樣的。濾波通常通過(guò)消除特定的空間頻率來(lái)使圖像增強(qiáng)?？沼蛏系念l率可以理解為像元亮度值隨距離的變化。高頻信息通常反應(yīng)局部的變化，而低頻信息通常反應(yīng)整體的輪廓特征?？沼?yàn)V波是通過(guò)將圖像與一個(gè)模板進(jìn)行運(yùn)算而進(jìn)行的，由于模板的對(duì)稱性，這種運(yùn)算相當(dāng)于數(shù)學(xué)中的卷積運(yùn)算，所以也叫卷積濾波，進(jìn)行濾波的模板也稱為卷積算子。用戶選擇卷積算子與圖像進(jìn)行卷積生成一個(gè)新的空間濾波圖像。ENVI中的卷積濾波包括以下類型：高通、低通、拉普拉斯、方向?yàn)V波、高斯高通、高斯低通、中值、 Sobel、Roberts、用戶自定義濾波。三、實(shí)驗(yàn)設(shè)備遙感圖像處理軟件 ENVI4.0；使用數(shù)據(jù) LandsatTMdata。四、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容與步驟1、空域?yàn)V波1）在主菜單中選擇 FilterConvolutionsandMorphology，出現(xiàn)如下ConvolutionsandMorphologyTool對(duì)話框。2）在上述對(duì)話框中選擇 Convolutions濾波方法（如上所介紹）。如果你選擇方向?yàn)V波，將彈出DirectionalFilterAngle對(duì)話框，輸入方向角，北向（豎直向上）為0度方向，按照逆時(shí)針?lè)较驗(yàn)檎较颉?）通過(guò)點(diǎn)擊“ KernelSize”中的箭頭按鈕來(lái)指定變換核的大小。變換核的尺寸被設(shè)置為奇數(shù)。4）在ImageAddBack（0-100%）右的文本框中鍵入一個(gè) addback值。加回原圖像的部分值可以保留一些空域背景，通常用于圖像銳化當(dāng)中，這樣濾波圖像看上去效果更好一些，不會(huì)是純粹的邊緣。（5）用鼠標(biāo)雙擊想要進(jìn)行編輯的像元，即可進(jìn)行編輯，輸入新的值，按回車即可。（6）將變換核保存到文件2、頻域?yàn)V波ENVI軟件中進(jìn)行頻域?yàn)V波增強(qiáng)也可分為三步：1、將原始影像從空域變換到頻率域，通過(guò)FFT（快速傅立葉變換）可實(shí)現(xiàn)。 2、在頻率域中根據(jù)需要可以交互地設(shè)置濾波函數(shù)，人為指定通過(guò)或?yàn)V掉某些頻率成分。3、對(duì)濾波后的頻域圖像進(jìn)行傅立葉逆變換即可得到濾波后的圖像。頻域?yàn)V波的一個(gè)重要的應(yīng)用就是可以有效的去除圖像中的周期性噪聲，理想情況下，頻域圖像從中心向周圍應(yīng)該是從低頻向高頻的平滑變化，但如果圖像由于傳感器等因素而產(chǎn)生周期性噪聲時(shí)，如條帶，在頻域中會(huì)出現(xiàn)沿中心對(duì)稱的亮斑，這時(shí)我們可以在頻域中非常直觀地設(shè)置濾波函數(shù)去掉這些亮斑，這一點(diǎn)我們將用實(shí)例進(jìn)行演示。3、圖像去條帶1）在主圖像菜單中選擇 FilterFFTFilteringForwardFFT，出現(xiàn)ForwardFFTInputFile對(duì)話框，選擇要被處理的數(shù)據(jù)，需要時(shí)，可以用子集。這里可以選擇整個(gè)文件或單個(gè)波段。2）點(diǎn)擊OK按鈕，鍵入輸出的FFT文件，完成后加載圖像，結(jié)果如下所示，即為頻域圖像：五、實(shí)驗(yàn)總結(jié)包括通過(guò)實(shí)驗(yàn)獲得的實(shí)驗(yàn)注意事項(xiàng)、心得體會(huì)等。實(shí)驗(yàn)六圖像融合一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?、掌握?qǐng)D像融合的方法和步驟。二、實(shí)驗(yàn)設(shè)備遙感圖像處理軟件 ENVI4.0；使用數(shù)據(jù) LandsatTMdata、SPOTdata。三、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容與步驟TM與SPOT數(shù)據(jù)融合1）選擇FileOpenExternalFileIPSoftwareERMapper，在實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)路徑下分別打開(kāi)lon_tm.ers和lon_spot.ers。（2）在波段列表中單擊 SPOT圖像的波段，在對(duì)話框下面顯示其大小為 2820X1569,然后單擊TM數(shù)據(jù)的任一個(gè)波段，注意到其圖像大小為1007X5600TM的空間分辨率為28米，SPOT全色波段的空間分辨率為10米，因此TM數(shù)據(jù)重采樣到SPOT數(shù)據(jù)的系數(shù)為2.8。3）在主菜單中選擇 BasicToolsResizeData（Spatial/Spectral），然后選擇lon_tm文件點(diǎn)擊OK,在ResizeDataParameters對(duì)話框中的xfac文本框中鍵入2.8,yfac文本框中鍵入2.802（輸入這個(gè)數(shù)是因?yàn)檠a(bǔ)償一個(gè)多余的像元， 1569/560~2.802）,這樣使得采樣后的圖像大小與 SPOT相同，重采樣方法選擇NearestNeighbor，鍵入輸出文件名，單擊OK。4）將重采樣圖像和 SPOT圖像加載到不同的顯示窗口中，然后選擇ToolsLinkLinkDisplays,用動(dòng)態(tài)鏈接的方法對(duì)比圖像：SPOT多光譜影像與全色波段融合SPOT多光譜影像的分辨率為20m分辨率，全色為10m分辨率（1）在實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)路徑下打開(kāi) s_0417_2.bil （多光譜數(shù)據(jù)）和 s_0417_1.bil（全色波段數(shù)據(jù)），加載到顯示窗口中，查看其范圍和大?。ㄇ罢邽?418x1114，后者為 2835x2227），確定采樣系數(shù) 。2）在主菜單中選擇 BasicToolsResizeData（Spatial/Spectral），選擇多光譜文件（s_0417_2.bil ）單擊OK。3）在ResizeDataParameters對(duì)話框中的xfac和yfac文本框中分別鍵入1.999,以使重采樣后的圖像大小與全色波段一致。鍵入輸出文件名，單擊 OK。4）與前述一樣，將重采樣圖像加載到顯示窗口中，在主菜單中選擇TransformImageSharpeningHSV，選擇重采樣圖像的顯示索引號(hào)，單擊 OK，再選擇全色波段作為高分辨輸入圖像：（5）單擊 OK，鍵入輸出文件名，單擊 OK，執(zhí)行融合，查看結(jié)果，并比較其與多波段合成影像與全波段灰度影像的區(qū)別。四、實(shí)驗(yàn)總結(jié)包括通過(guò)實(shí)驗(yàn)獲得的實(shí)驗(yàn)注意事項(xiàng)、心得體會(huì)等。實(shí)驗(yàn)七比值、差值增強(qiáng)一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?、了解比值增強(qiáng)的意義并掌握比值增強(qiáng)方法及其操作；2、了解差值增強(qiáng)的意義并掌握差值增強(qiáng)的方法及其操作。二、實(shí)驗(yàn)原理波段運(yùn)算（bandmath）是ENVI最有特色的一個(gè)工具之一，若能靈活的運(yùn)用它，你將會(huì)得到意想不到的收獲，常用的簡(jiǎn)單的圖像處理方法如差值、比值等可以用波段運(yùn)算來(lái)進(jìn)行，復(fù)雜的如各種遙感信息模型的建立也可以用波段運(yùn)算來(lái)實(shí)現(xiàn)。三、實(shí)驗(yàn)設(shè)備遙感圖像處理軟件 ENVI4.0；使用數(shù)據(jù) LandsatTMdata。四、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容與步驟1、輸入表達(dá)式選擇BasicToolsBandMath，將出現(xiàn)BandMath對(duì)話框。①在標(biāo)簽為“Enteranexpression:的文本框內(nèi)，輸入變量名（將被賦值到整個(gè)圖像波段或”可能應(yīng)用到一個(gè)多波段文件中的每個(gè)波段）和所需要的數(shù)學(xué)運(yùn)算符。變量名必須以字符 “b”或 “B”開(kāi)頭，后面跟著 5個(gè)以內(nèi)的數(shù)字字符。②輸入一個(gè)有效的表達(dá)式后，點(diǎn)擊 “OK處理。將出現(xiàn)Variable/BandNamePairings對(duì)話框。2、波段運(yùn)算Variable/BandNamePairings對(duì)話框允許你從一個(gè)輸入波段列表中，把波段賦值給輸入在“Enteranexpression:文本框中的變量?！雹僖岩粋€(gè)波段賦給原先實(shí)例中的變量“bn”：在標(biāo)簽為 “Variablesusedinexpression:的文本框內(nèi)，點(diǎn)擊表達(dá)式”“Bn”。在標(biāo)簽為 “可利用波段列表 :”的列表中，點(diǎn)擊所需要的波段。②要把一個(gè)文件（可包括多波段圖像）賦值給一個(gè)或所有變量：點(diǎn)擊“MapvariabletoInputfile。 ”使用標(biāo)準(zhǔn)的ENVI文件選擇步驟，選擇一個(gè)文件（這可視為 “FileMath）”。所選擇的文件可以是波譜子集，但是若一個(gè)以上的文件被使用，它們必須有相同的波段數(shù)。當(dāng)將文件賦給某一個(gè)變量時(shí)，運(yùn)算結(jié)果將也為一個(gè)含有相同波段數(shù)的多波段文件。如果表達(dá)式b1/b2中，若將b1賦予一個(gè)文件，b2賦予一個(gè)波段，那么結(jié)果將是 b1所對(duì)應(yīng)的文件中每個(gè)波段與b2波段的比值所組成的文件。③要在結(jié)果圖像中選擇一個(gè)空間子集：點(diǎn)擊“SpatialSubset?！睂⒊霈F(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)的FileSpatialSubset對(duì)話框（系統(tǒng)默認(rèn)值被設(shè)置為處理整個(gè)空間場(chǎng)景。要把結(jié)果輸出到一個(gè)文件或內(nèi)存，選擇“File”或 “Memory”切換按鈕。若選擇輸出到一個(gè)文件，鍵入一個(gè)輸出文件名，或使用 “Choose”按鈕選擇一個(gè)文件名，然后點(diǎn)擊 “OK”。結(jié)果圖像被顯示在可利用波段列表中。五、實(shí)驗(yàn)總結(jié)包括通過(guò)實(shí)驗(yàn)獲得的實(shí)驗(yàn)注意事項(xiàng)、心得體會(huì)等。實(shí)驗(yàn)八K－L變換與K－T變換一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?、掌握KL變換和KT變換的方法和步驟。二、實(shí)驗(yàn)原理主成分分析也稱為主分量分析或 K—L變換。K—L變換是在統(tǒng)計(jì)特征基礎(chǔ)上的多維正交線性變換，即著眼于變量之間的相互關(guān)系，用幾個(gè)綜合性指標(biāo)匯集多個(gè)變量而進(jìn)行描述的方法，不丟失信息是其特征之一。遙感圖像的不同波段之間往往存在很高的相關(guān)性，從提取有用信息的角度來(lái)看，有相當(dāng)大的一部分?jǐn)?shù)據(jù)是重復(fù)的或多余的。主成分分析就是用假定的有限的幾個(gè)主成分分量，將有用的信息集中到有限的主成分圖像中，使這些主成分圖像之間互不相關(guān)，從而減少總數(shù)據(jù)量并使圖像信息特征增強(qiáng)。穗帽變換（又稱 K－T變換）是一種特殊的主成分分析，和主成分分析不同的是其轉(zhuǎn)換系數(shù)是固定的，因此它獨(dú)立于單個(gè)圖像，不同圖像產(chǎn)生的土壤亮度和綠度可以互相轉(zhuǎn)化比較。隨著植被的生長(zhǎng)，在綠度圖像上信息增強(qiáng)，土壤亮度上的信息減弱，當(dāng)植被成熟和逐漸凋落時(shí)，其在綠色度圖像特征減少，在黃色度上的信息增強(qiáng)。這樣的解釋可以應(yīng)用于不同的區(qū)域上的不同植被和作物，但穗帽變換無(wú)法包含一些不是綠色的植被和不同的土壤類型的信息。在ENVI中，使用TassledCap（穗帽變換）功能，可以對(duì)LandsatMMS,LandsatTM,和LandsatETM數(shù)據(jù)進(jìn)行變換。對(duì)于 LandsatMMS數(shù)據(jù)，穗帽變換對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行正交變換，把它們變換到一個(gè)四維空間中（包括土壤亮度值，綠度，黃度，還有與大氣影響密切相關(guān)的non-such噪聲）。對(duì)于 LandsatTM數(shù)據(jù)，穗帽植被指數(shù)由三個(gè)因子組成——亮度，綠度，和第三分量，其中亮度和綠度相當(dāng)于MSS穗帽中的亮度和綠度，第三分量與土壤特征和濕度有關(guān)。對(duì)于LandsatETM數(shù)據(jù)，穗帽變換生成的6個(gè)輸出波段，包括：亮度，綠度，濕度，第四分量，第五分量，第六分量。這種類型的變換更適合于反射數(shù)據(jù)的定標(biāo)。三、實(shí)驗(yàn)設(shè)備遙感圖像處理軟件 ENVI4.0；使用數(shù)據(jù) LandsatTMdata。四、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容與步驟1、正向的主成分變換）打開(kāi)bhtmref.img,在ENVI主菜單中選擇BasicTools—Statistics—ComputeStatistics,選擇bhtmref.img作為輸入文件，計(jì)算其基本統(tǒng)計(jì)量。2）單擊 OK按鈕，將出現(xiàn)統(tǒng)計(jì)結(jié)果對(duì)話框，將下邊的文本框的內(nèi)容拖到相關(guān)系數(shù)陣處，即可看到各波段的相關(guān)系數(shù)矩陣。ENVI主菜單中選擇 TransformsPrincipalComponentsForwardPCRotationComputeNewStatisticsandRotate，選擇 bhtmref.img作為輸入數(shù)據(jù)。出現(xiàn)如下ForwardPCRotationParameters對(duì)話框，4）點(diǎn)擊按鈕，選擇基本“CovarianceMatrix”或“CorrelationMatrix”。5）選擇 Memory輸出，其他的默認(rèn)，輸出6個(gè)主成分波段，自動(dòng)加載到波段列表中，同時(shí)出現(xiàn)一個(gè)主成分特征值的plot圖，由于主成分圖像有 6個(gè)波段，選取有代表性的前三個(gè)波段顯示。穗帽變換（ K-T變換）（1）選擇TransformsTassledCap,出現(xiàn)TasseledCapTransformationInputFile對(duì)話框，選擇輸入的文件，用ENVI標(biāo)準(zhǔn)的選擇程序輸入文件。（2）點(diǎn)擊OK繼續(xù)，出現(xiàn)TasseledCapTransformParameters對(duì)話框，在下拉菜單中，選擇“InputFileType（La”ndsat7ETM、Landsat5TM或LandsatMSS），然后選擇輸出到“File或“Memory”，重命名保存即可。（3）處理完成時(shí)， ENVI將穗帽變換后的波段名自動(dòng)輸入到AvailableBandsList中，在那里可以用標(biāo)準(zhǔn) ENVI灰階或RGB彩色合成方法把它們顯示出來(lái)。五、實(shí)驗(yàn)總結(jié)包括通過(guò)實(shí)驗(yàn)獲得的實(shí)驗(yàn)注意事項(xiàng)、心得體會(huì)等。實(shí)驗(yàn)九非監(jiān)督分類一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?、掌握非監(jiān)督分類的方法及其操作步驟。二、實(shí)驗(yàn)原理K-Means非監(jiān)督分類任意確定集群中心，然后用最短距離技術(shù)重復(fù)地把像元聚集到最近的類里。每次迭代重新計(jì)算了均值，且用這一新的均值對(duì)像元進(jìn)行再分類。除非限定了標(biāo)準(zhǔn)差和距離的閾值（這時(shí)，如果一些像元不滿足選擇的標(biāo)準(zhǔn)，他們就無(wú)法參與分類），所有像元都被歸到與其最鄰近的一類里。這一過(guò)程持續(xù)到每一類的像元數(shù)變化少于指定的像元變化閾值或已經(jīng)到了迭代的最多次數(shù)。K-Means分類器采用集群分析的方法，要求分類人員選擇所分類別（集群）的數(shù)目，并任意確定集群中心，然后迭代直到類別間的分離性達(dá)到最大。K-Means方法的不足：類數(shù)一經(jīng)確定便不能改變，受初始參數(shù)的影響。Isodata非監(jiān)督分類計(jì)算數(shù)據(jù)空間中均勻分布的類均值，然后用最小距離技術(shù)將剩余像元迭代聚集。每次迭代重新計(jì)算了均值，且用這一新的均值對(duì)像元進(jìn)行再分類。重復(fù)分類是分割、融合和刪除是基于輸入的閾值參數(shù)的。除非限定了標(biāo)準(zhǔn)差和距離的閾值（這時(shí)，如果一些像元不滿足選擇的標(biāo)準(zhǔn)，他們就無(wú)法參與分類），所有像元都被歸到與其最鄰近的一類里。這一過(guò)程持續(xù)到每一類的像元數(shù)變化少于選擇的像元變化閾值或已經(jīng)到了迭代的最多次數(shù)。該方法是對(duì)K-Means方法的改進(jìn)方案，它允許在K-Means方法的的基礎(chǔ)上對(duì)類數(shù)和分類結(jié)果進(jìn)行調(diào)整和改變。三、實(shí)驗(yàn)設(shè)備遙感圖像處理軟件 ENVI4.0；使用數(shù)據(jù) LandsatTMdata。三、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容與步驟K-Means分類1）從ENVI主菜單中依次選擇 ClassificationUnsupervisedK-Means，在ClassificationInputFile對(duì)話框中選擇can_tmr.img，然后點(diǎn)ok，出現(xiàn)如下 K-MeansParameters對(duì)話框：2）接受所有的默認(rèn)參數(shù)，選擇輸出的路徑和文件名，點(diǎn) OK。分類結(jié)果被加載到波段列表中。將其加載到顯示窗口中，并與多波段的432合成圖像進(jìn)行比較：3）在上述參數(shù)對(duì)話框中用不同的約束參數(shù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，看看結(jié)果有什么不同。Isodata分類從ENVI主菜單中依次選擇 ClassificationUnsupervisedIsoData，在ClassificationInputFile對(duì)話框中選擇can_tmr.img,然后點(diǎn)OK,出現(xiàn)如下ISODATAParameters對(duì)話框:（2）接受所有的默認(rèn)參數(shù)，選擇輸出的路徑和文件名，點(diǎn) OK。分類結(jié)果被加載到波段列表中。將其加載到顯示窗口中，并與多波段的432合成圖像和 K-Means方法的分類結(jié)果圖像進(jìn)行比較（左為 K-Means分類結(jié)果）：（3）在上述參數(shù)對(duì)話框中用不同的約束參數(shù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，看看結(jié)果有什么不同。五、實(shí)驗(yàn)總結(jié)包括通過(guò)實(shí)驗(yàn)獲得的實(shí)驗(yàn)注意事項(xiàng)、心得體會(huì)等。實(shí)驗(yàn)十監(jiān)督分類一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?、掌握監(jiān)督分類的方法及其操作步驟。二、實(shí)驗(yàn)原理監(jiān)督分類用于在數(shù)據(jù)集中按照用戶定義的訓(xùn)練分類器收集像元。監(jiān)督分類技術(shù)需要你在執(zhí)行以前事先定義訓(xùn)練分類器（trainingclassed。這些可以用兩種方式定義，用EndmemberCollection對(duì)話框選擇波譜，或從 RegionofInterest菜單里選用DefineRegionofInterest項(xiàng)。收集終端單元函數(shù)允許你從許多來(lái)源中選擇波譜和需要的分類算法。EndmemberCollection項(xiàng)允許你幾種分類使用同樣的訓(xùn)練分類器或終端單元（不用再裝），因此簡(jiǎn)化了分類結(jié)果的對(duì)比。用終端單元選擇是沒(méi)法進(jìn)行最大似然和馬氏距離分類的，因?yàn)樗麄冃枰硗獾慕y(tǒng)計(jì)項(xiàng)。直接從Supervised菜單里選擇那些分類。三、實(shí)驗(yàn)設(shè)備遙感圖像處理軟件 ENVI4.0；使用數(shù)據(jù) LandsatTMdata。四、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容與步驟Parallelepiped（平行六面體）1）在主菜單中選擇選擇 ClassificationSupervisedParallelepiped，選擇can_tmr.img作為分類文件。出現(xiàn) ParallelepipedParameters