地理遙感圖像處理實驗教案2

1、教 案（2022/2022 學(xué)年第 2 學(xué)期）課程名稱 遙感圖像處理試驗課程編號 101001504 課程性質(zhì) 專業(yè)課教學(xué)時數(shù) 20 教學(xué)對象 08 級地理科學(xué)授課老師 黃雄壯職 稱 副教授邵陽學(xué)院城市建設(shè)系2022 年 2 月試驗一 圖像預(yù)處理一、試驗?zāi)康?使同學(xué)初步明白 ENVI 軟件的基本操作如圖像文件治理,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、試驗設(shè)備遙感圖像處理軟件ENVI4.0 ；使用數(shù)據(jù)Landsat TM data；三、試驗內(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、試

2、驗總結(jié) 包括通過試驗獲得的試驗留意事項、心得體會等；試驗二 幾何校正一、試驗?zāi)康?1、把握圖像幾何校正的方法和步驟；二、試驗原理 ENVI 的圖像配準與幾何校正工具答應(yīng)你將圖像定位到地理坐標上,并校正它們使其與基圖像幾何外形相匹配；圖像可以用Rotate/Flip Data 菜單項在配準以前進行旋轉(zhuǎn)；通過使用全辨論率 主圖像 和縮放窗口挑選地面掌握點（GCPs）,來進行圖像圖像和圖像地圖的配準；基圖像和未校正圖像的 GCPs 的坐標被顯示,相伴有特定訂正算法運算的誤差項；訂正用旋轉(zhuǎn)、縮放和平移（RST）,多項式函數(shù)或德洛內(nèi)三角測量（Delaunay triangulation ）實現(xiàn)； RST

3、 訂正是最簡潔的方法,需要三個或更多的GCPs 運行圖像的旋轉(zhuǎn)、縮放和平移；多項式可進行 1 次到 n 次訂正,當進行多項式訂正時 ENVI 要求所需的掌握點數(shù)必需大于n 1 2（其中 n 為多項式的次數(shù) degree）,德洛內(nèi)三角測量適于三角到不規(guī)章空間 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 的多個動態(tài)掩蓋才能,對基圖像和訂正圖像進行比較,可以快速估價配準精度；ENVI 全面支持帶有各種投影的地理信息的圖像,除此之外,用戶仍可以依據(jù)它供應(yīng)的 6類基本投影、超過 35 種橢球和 100 種基準來構(gòu)造自定義的投影；ENVI 圖像所具有的地

4、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是其它全部像元的參考；三、試驗設(shè)備遙感圖像處理軟件ENVI4.0 ；使用數(shù)據(jù)Landsat TM data；四、試驗內(nèi)容與步驟1、圖像對圖像的校正本例將以 SPOT 圖像作為基準圖像,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；（1）打開基圖像 bldr_sp.img 和待訂正的圖像 bldr_tm.img,（2 ）在 ENVI 主菜單中挑選 Map Registration Select GCPs:Image to Image,（3）顯現(xiàn) Image to Image Registration 對話框時

5、, 在“ Base Image: ”下面點擊挑選基圖像（參照圖像）的顯示（Display #1 ,SPOT 圖像）；在“ Warp Image:” 下方點擊挑選被訂正的圖像的顯示 Display #2 ,TM 圖像 ,（4）單擊 OK ,顯現(xiàn) Ground Control Points Selection 對話框；在該對話框里添加地面掌握點（ GCP）,（5）查看各掌握點的精度、RMS 誤差并作適當?shù)男薷?（6 ）訂正圖像,在 Ground Control Points Selection 對話框中挑選 Options Warp file ,挑選 bldr_tm.img 文件,點擊 OK,顯現(xiàn)

6、 Registration Parameters 對話框,訂正方法挑選 RST,重采樣方法采納最鄰近采樣,（7）鍵入輸出文件名,單擊 OK ,進行訂正,（8）將訂正圖像與 SPOT 基圖像進行動態(tài)鏈接和動態(tài)掩蓋,檢查訂正的精度；2、圖像對地圖的訂正圖像對地圖配準要求至少由一幅圖像是打開的；圖像中地面掌握點 GCPs由縮放窗口中的光標挑選；也可以挑選亞像元坐標；相應(yīng)的地圖坐標被手工輸入或從矢量窗口輸入；一旦挑選了足夠的點定義一個訂正多項式,在訂正圖像中的GCP 位置就能猜測；（1）在試驗數(shù)據(jù)路徑下打開TM 圖像 bldr_tm.img,圖像默認加載到顯示窗口中（圖像打開時的默認顯示可以在頭文件里

7、進行設(shè)置）,（2 ）挑選 MapRegistrationSelect GCPs: Image to Map,顯現(xiàn) Image to Map Registration 對話框,（3）在該對話框中,在“ Select Registration Projection 列表中,點擊類型挑選要輸出的投影；這里挑選 UTM 投影,在標有“ Zone” 的文本框里輸入?yún)^(qū)域號 13,像元辨論率接受默認的30m,點擊 OK ,（4）顯現(xiàn) Ground Control Points Selection 對話框,在該對話框中挑選地面掌握點,地面掌握點的挑選類似于圖像-圖像配準,（5）用同樣的方法添加另外的 GCPs

8、,（6 ）按前述方法執(zhí)行訂正；五、試驗總結(jié)包括通過試驗獲得的試驗留意事項、心得體會等；試驗三 空間信息增強（一）一、試驗?zāi)康?、明白并把握幾種常用的線性擴展方法和基本函數(shù)非線性擴展如直方圖均衡化、高斯擴展以及平方根擴展方法,并對這些方法進行比較與評判；2、明白并把握真彩色圖像和假彩色圖像的定義、區(qū)分以及實現(xiàn)過程；二、試驗設(shè)備遙感圖像處理軟件ENVI4.0 ；使用數(shù)據(jù)Landsat TM data；三、試驗內(nèi)容與步驟1、反差擴展（1）從主菜單的 File 中,打開 TM 1-7 波段數(shù)據(jù),在窗口中打開任意波段的數(shù)據(jù)；主圖像菜單中的 enhance菜單就是對圖像進行反差擴展；第一挑選 scroll

9、 linear ,對圖像進行線性擴展,（默認的線形擴展是 2%的線性擴展） ；（2）要想轉(zhuǎn)變系統(tǒng)默認的 2%線性擴展,從主菜單 File 中,打開 Preferences Display Default ,將 %Linear 中的 2.0 改為 0.0,挑選 OK 后；關(guān)閉對話框,儲存生成的新文件再打開,就形成新的從 0 開頭的線性變換；（3）主圖像菜單中挑選 Enhance Interactive Stretching 可以進行交互式的反差擴展；Strech_Type 中可以挑選各種擴展方式,主要有Linear（一般線性擴展） ,Gaussian（高斯擴展） ,Piecewise Linea

10、r （分段線形擴展） ,Equalization （等均值擴展） ,Square Root（平方根擴展） ,Arbitrary （任意擴展）,選中各種不同的擴展方式,點擊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,點擊鼠標左鍵,加分段斷點；鼠標左鍵選中斷點,將它拖到任意位置,點擊 2、彩色合成Apply 即可看到其變化結(jié)果；（1）第一打開一幅TM 圖像 17 個波段, FileOpen Image File:（2）點擊 Available Bands List（3）在顯示的波段列表中分別點擊 做 B（藍）變換；對話框中 RG

11、B Color 單項按鈕；band 3 做 R（紅） 變換、 band 2 做 G（綠） 變換、 band1（4） 點擊 Load RGB 顯示合成后的彩色圖像；（5）在主圖像的菜單欄中FileSave Image As Image File,點擊 Choose 挑選儲存文件的路徑,點擊OK儲存圖像即完成了圖像的彩色變換；四、試驗總結(jié)包括通過試驗獲得的試驗留意事項、心得體會等；試驗四 空間信息增強（二）一、試驗?zāi)康?、把握彩色變換的方法和步驟；2、明白和把握彩色密度分割的原理和詳細操作；二、試驗設(shè)備遙感圖像處理軟件ENVI4.0 ；使用數(shù)據(jù)Landsat TM data；三、試驗內(nèi)容與步驟1、

12、彩色變換1 RGB向 HSV的轉(zhuǎn)換：在主菜單中點擊 Transforms Color Transforms（在做正變換的選項中有 RGB to HSV、RGB to HLS 和 RGB to HSVUSGSMunsell 三中方法）,點擊 RGB to HSV；接著挑選已經(jīng)彩色合成好的遙感圖像,接著在彈出的對話框中挑選 display1 ,顯現(xiàn) RGB to HSV （HLS 、USGS Munsell ）Parameters 對話框,挑選儲存路徑后,軟件就自動完成了 HVS變換,（2）分別打開彩色變換后的三個重量（3） HSV向 RGB的逆變換；在主菜單中點擊 Transforms Colo

13、r Transforms（在做逆變換的選項中有 HSV to RGB 、HLS to RGB 和 HSV to RGB USGS Munsell 三種方法）,點擊 HSV to RGB ；在 HSV to RGB （HLS 、USGS Munsell ）Input Bands 對話框中對應(yīng)與 H、S、V 中分別對應(yīng)選中要轉(zhuǎn)換的 HUE 、SET、 VAL 重量,然后點擊 OK ；儲存所生成的圖像文件,即完成了逆變換過程；2、密度分割（1）在顯示菜單中挑選 Tools Color Mapping Density Slice 或 Overlay Density Slice ；顯現(xiàn) Density

14、Slice Band Choice 對話框；（2）挑選你所要進行灰度值范疇定義的波段；缺省的 8 個范疇列在 Defined Density Slice Ranges 下面；這個缺省的數(shù)據(jù)的最小和最大值是從 Scroll 窗口運算出來的；可以輸入你所需要的最大和最小值轉(zhuǎn)變密度分割的范疇；（要想回到初始的狀態(tài),點擊 Reset ）, 在對話框的下面挑選密度分割的應(yīng)用范疇,是 image 窗口、 scroll 窗口仍是全部窗口；（3）在 Density Slice 對話框中我們可以對已經(jīng)劃分好的灰度值范疇區(qū)間屬性進行編輯,刪除,修改,轉(zhuǎn)變顏色等操作；只需要你點擊 行操作；Edit Range 、D

15、elete Range、Clear Range 選項框進（4）我們用 ENVI 默認的灰度值范疇進行密度分割,點擊 Apply 應(yīng)用；四、試驗總結(jié)包括通過試驗獲得的試驗留意事項、心得體會等；試驗五 波譜信息增強一、試驗?zāi)康?、把握應(yīng)用不同濾波器進行濾波的方法與步驟；二、試驗原理濾波操作可在主菜單Filter 菜單下進行,在ENVI 中可進行如下操作：卷積濾波、外形學(xué)濾波、紋理濾波、自適應(yīng)濾波和頻率域濾波；卷積濾波在空間域中對圖像進行濾波處理,外形濾波依據(jù)數(shù)學(xué)外形學(xué)運算對圖像進行增強,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形下進行平滑減噪處理；本節(jié)我們將主要介紹兩種主

16、要的濾波：空間域濾波 （卷積濾波）和頻率域濾波 乘積,所以兩者實質(zhì)上是一樣的；（快速傅立葉變換） ；在數(shù)學(xué)空域中作卷積相當于在頻域中作濾波通常通過排除特定的空間頻率來使圖像增強；空域上的頻率可以懂得為像元亮度值隨 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)整體的輪廓特點；空域濾波是通過將圖像與一個模板進行運算而進行的,由于模板的對稱性,這種運算相當 于數(shù)學(xué)中的卷積運算,所以也叫卷積濾波,進行濾波的模板也稱為卷積算子；用戶挑選卷積算子與圖像進行卷積生成一個新的空間濾波圖像；ENVI 中的卷積濾波包括以下類型：高通、低通、拉普拉斯、方向濾波、高斯高通、高斯低通、中值、Sobel、R

17、oberts、用戶自定義濾波；三、試驗設(shè)備遙感圖像處理軟件ENVI4.0 ；使用數(shù)據(jù)Landsat TM data；四、試驗內(nèi)容與步驟1、空域濾波（1）在主菜單中挑選Filter Convolutions and Morphology,顯現(xiàn)如下 Convolutions and Morphology Tool 對話框；（2）在上述對話框中挑選 Convolutions 濾波方法（如上所介紹）；假如你挑選方向 濾波,將彈出 Directional Filter Angle 對話框, 輸入方向角,北向（豎直向上）為 0 度方向,依據(jù)逆時針方向為正方向；（3）通過點擊“Kernel Size ” 中

18、的箭頭按鈕來指定變換核的大?。蛔儞Q核的尺寸被設(shè)置為 奇數(shù)；（4）在 Image Add Back 0-100% 右的文本框中鍵入一個add back 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中,這樣濾波圖像看上去成效更好一 些,不會是純粹的邊緣；（5）用鼠標雙擊想要進行編輯的像元,即可進行編輯,輸入新的值,按回車即可；（6）將變換核儲存到文件 2、頻域濾波ENVI 軟件中進行頻域濾波增強也可分為三步：1、將原始影像從空域變換到頻率域,通過FFT（快速傅立葉變換）可實現(xiàn)；2、在頻率域中依據(jù)需要可以交互地設(shè)置濾波函數(shù),人為指定 通過或濾掉某些頻率成分；3、對濾波后的頻域圖像進

19、行傅立葉逆變換即可得到濾波后的圖像；頻域濾波的一個重要的應(yīng)用就是可以有效的去除圖像中的周期性噪聲,抱負情形下,頻域 圖像從中心向四周應(yīng)當是從低頻向高頻的平滑變化,但假如圖像由于傳感器等因素而產(chǎn)生周期 性噪聲時,如條帶,在頻域中會顯現(xiàn)沿中心對稱的亮斑,這時我們可以在頻域中特別直觀地設(shè) 置濾波函數(shù)去掉這些亮斑,這一點我們將用實例進行演示；3、圖像去條帶（1）在主圖像菜單中挑選Filter FFT FilteringForward FFT ,顯現(xiàn) Forward FFT Input File 對話框,挑選要被處理的數(shù)據(jù),需要時,可以用子集；這里可以挑選整個文件或 單個波段；（2）點擊 OK 按鈕,鍵

20、入輸出的 圖像：五、試驗總結(jié)FFT 文件,完成后加載圖像,結(jié)果如下所示,即為頻域包括通過試驗獲得的試驗留意事項、心得體會等；試驗六 圖像融合一、試驗?zāi)康?、把握圖像融合的方法和步驟；二、試驗設(shè)備遙感圖像處理軟件ENVI4.0 ；使用數(shù)據(jù)Landsat TM data、SPOTdata；三、試驗內(nèi)容與步驟1、TM 與 SPOT 數(shù)據(jù)融合（1） 挑選 File Open External File IP Software ER Mapper ,在試驗數(shù)據(jù)路徑下分別打開 lon_tm.ers 和 lon_spot.ers；（2 ）在波段列表中單擊 SPOT 圖像的波段,在對話框下面顯示其大小為 28

21、20 1569 ,然后單擊 TM 數(shù)據(jù)的任一個波段, 留意到其圖像大小為 1007 560 ；TM 的空間辨論率為 28 米,SPOT 全色波段的空間辨論率為 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 ）在主菜單中挑選 Basic Tools Resize Data Spatial/Spectral,然后挑選 lon_tm文件點擊 OK,在 Resize Data Parameters 對話框中的 xfac 文本框中鍵入 2.8 ,yfac 文本框中鍵入 2.802（輸入這個數(shù)是由于補償一個余外的像元,1569/5602.802）,這樣使得采樣后的圖像大小與

22、SPOT 相同,重采樣方法挑選 Nearest Neighbor,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,然后挑選ToolsLinkLink Displays,用動態(tài)鏈接的方法對比圖像：2、SPOT 多光譜影像與全色波段融合SPOT 多光譜影像的辨論率為20m 辨論率,全色為10m 辨論率s_0417_1.bil（全色波（1）在試驗數(shù)據(jù)路徑下打開s_0417_2.bil（多光譜數(shù)據(jù)）和段數(shù)據(jù)） ,加載到顯示窗口中,確定采樣系數(shù)；查看其范疇和大小 （前者為 1418 x 1114,后者為 2835 x 2227）,（2 ）在主菜單中挑選 Basic

23、 Tools Resize Data Spatial/Spectral,挑選多光譜文件（s_0417_2.bil） 單擊 OK；（3）在 Resize Data Parameters 對話框中的 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樣；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,在主菜單中挑選 Transform Image Sharpening HSV ,挑選重采樣圖像的顯示索引號,單擊 OK,再挑選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 成影像與全波段灰度影像的區(qū)分；四、試

24、驗總結(jié)OK ,執(zhí)行融合,查看結(jié)果,并比較其與多波段合包括通過試驗獲得的試驗留意事項、心得體會等；試驗七 比值、差值增強一、試驗?zāi)康?、明白比值增強的意義并把握比值增強方法及其操作；2、明白差值增強的意義并把握差值增強的方法及其操作；二、試驗原理波段運算（ band math）是 ENVI 最有特色的一個工具之一,如能敏捷的運用它,你將會得到意想不到的收成,常用的簡潔的圖像處理方法如差值、比值等可以用波段運算來進行,復(fù)雜的如各種遙感信息模型的建立也可以用波段運算來實現(xiàn)；三、試驗設(shè)備遙感圖像處理軟件ENVI4.0 ；使用數(shù)據(jù)Landsat TM data ；四、試驗內(nèi)容與步驟1、輸入表達式挑選 B

25、asic Tools Band Math ,將顯現(xiàn) Band Math 對話框；在標簽為“ Enter an expression: 的文本框內(nèi),輸入變量名（將被賦值到整個圖像波段或可能應(yīng)用到一個多波段文件中的每個波段）和所需要的數(shù)學(xué)運算符；變量名必需以字符“ b” 或 “ B” 開頭,后面跟著 5 個以內(nèi)的數(shù)字字符；輸入一個有效的表達式后,點擊“ OK”處理；將顯現(xiàn) Variable/Band Name Pairings 對話框；2、波段運算Variable/Band Name Pairings 對話框答應(yīng)你從一個輸入波段列表中,把波段賦值給輸入在“Enter an expression:文

26、本框中的變量；“ Bn”；要把一個波段賦給原先實例中的變量“ bn” ：在標簽為“ Variables used in expression:的文本框內(nèi),點擊表達式在標簽為“可利用波段列表: ” 的列表中,點擊所需要的波段；要把一個文件（可包括多波段圖像）賦值給一個或全部變量：點擊“ Map variable to Input file；”使用標準的 ENVI 文件挑選步驟,挑選一個文件（這可視為“ File Math ”）；所挑選的文件可以是波譜子集,但是如一個以上的文件被使用,它們必需有相同的波段數(shù)；當將文件賦給某一個變量時,運算結(jié)果將也為一個含有相同波段數(shù)的多波段文件；假如表達式 b1/

27、b2 中,如將 b1 給予一個文件, b2 給予一個波段,那么結(jié)果將是 b1 所對應(yīng)的文件中每個波段與 b2 波段的比值所組成的文件；要在結(jié)果圖像中挑選一個空間子集：點擊“ Spatial Subset；”將顯現(xiàn)標準的 File Spatial Subset 對話框（系統(tǒng)默認值被設(shè)置為處理整個空間場景；要把結(jié)果輸出到一個文件或內(nèi)存,挑選“ File ” 或 “ Memory” 切換按鈕；如挑選輸出到一個文件,鍵入一個輸出文件名,或使用“ Choose” 按鈕挑選一個文件名,然后點擊“ OK”；結(jié)果圖像被顯示在可利用波段列表中；五、試驗總結(jié)包括通過試驗獲得的試驗留意事項、心得體會等；試驗八 K

28、L 變換與 K T 變換一、試驗?zāi)康?、把握 KL 變換和 KT 變換的方法和步驟；二、試驗原理主成分分析也稱為主重量分析或KL 變換；KL 變換是在統(tǒng)計特點基礎(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,用幾個綜合性指標聚集多個變量而進行描述的方法,不丟失信息是其特點之一；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 的角度來看,有相當大的一部分數(shù)據(jù)是重復(fù)的或余外的；主成分分析就是用假定的有限的幾個 主成分重量,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 而削減總數(shù)據(jù)量并使圖像信息特點增強；穗帽變換（又稱 KT 變換）是一種特別的主成分分析,和

29、主成分分析不同的是其轉(zhuǎn)換系 數(shù)是固定的,因此它獨立于單個圖像,不同圖像產(chǎn)生的土壤亮度和綠度可以相互轉(zhuǎn)化比較；隨 著植被的生長,在綠度圖像上信息增強,土壤亮度上的信息減弱,當植被成熟和逐步凋落時,其在綠色度圖像特點削減,在黃色度上的信息增強；這樣的說明可以應(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 Tassled Cap（穗帽變換）功能,可以對Landsat MMS ,Landsat TM ,和Landsat ETM 數(shù)據(jù)進行變換；對于 Landsat MMS 數(shù)據(jù),穗帽變換對原始數(shù)據(jù)進行正交變換,把它們變換到一個四維

30、空間中（包括土壤亮度值, 綠度,黃度,仍有與大氣影響親密相關(guān)的 non-such噪聲）；對于 Landsat TM 數(shù)據(jù),穗帽植被指數(shù)由三個因子組成亮度,綠度,和第三重量,其中亮度和綠度相當于 MSS 穗帽中的亮度和綠度,第三重量與土壤特點和濕度有關(guān)；對于Landsat ETM 數(shù)據(jù),穗帽變換生成的6 個輸出波段,包括：亮度,綠度,濕度,第四重量,第五重量,第六重量；這種類型的變換更適合于反射數(shù)據(jù)的定標；三、試驗設(shè)備遙感圖像處理軟件ENVI4.0 ；使用數(shù)據(jù)Landsat TM data ；四、試驗內(nèi)容與步驟1、正向的主成分變換（1）打開 bhtmref.img ,在 ENVI 主菜單中挑選B

31、asic Tools Statistics Compute Statistics,挑選 bhtmref.img 作為輸入文件,運算其基本統(tǒng)計量；（2）單擊 OK 按鈕,將顯現(xiàn)統(tǒng)計結(jié)果對話框,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；（3）ENVI 主菜單中挑選TransformsPrincipal ComponentsForward PC Rotation Compute New Statistics and Rotate,挑選 bhtmref.img 作為輸入數(shù)據(jù)； 顯現(xiàn)如下 Forward PC Rotation Parameters對話框,（4） 點擊按鈕,挑選

32、基本“Covariance Matrix ”或“Correlation Matrix ” ；（5）挑選 Memory 輸出,其他的默認,輸出6 個主成分波段,自動加載到波段列表中,同時顯現(xiàn)一個主成分特點值的plot 圖,由于主成分圖像有6 個波段,選取有代表性的前三個波段顯示；2、穗帽變換（ K-T 變換）（1）挑選 Transforms Tassled Cap,顯現(xiàn) Tasseled Cap Transformation Input File 對話框,挑選輸入的文件,用 ENVI 標準的挑選程序輸入文件；（2）點擊 OK 連續(xù),顯現(xiàn) Tasseled Cap Transform Parame

33、ters 對話框,在下拉菜單中,挑選“Input File Type（Landsat 7 ETM 、 Landsat 5 TM 或 Landsat MSS）,然后挑選輸出到“File ” 或 “ Memory” ,重命名儲存即可；（3）處理完成時, ENVI 將 穗帽變換后的波段名自動輸入到Available Bands List 中,在那里可以用標準ENVI 灰階或RGB 彩色合成方法把它們顯示出來；五、試驗總結(jié)包括通過試驗獲得的試驗留意事項、心得體會等；試驗九 非監(jiān)督分類一、試驗?zāi)康?、把握非監(jiān)督分類的方法及其操作步驟；二、試驗原理K-Means 非監(jiān)督分類 任意確定集群中心,然后用最短距

34、離技術(shù)重復(fù)地把像元集合到最近的類里；每次迭代重新運算了均值,且用這一新的均值對像元進行再分類；除非限定了標準差 和距離的閾值（這時,假如一些像元不滿意挑選的標準,他們就無法參加分類）,全部像元都 被歸到與其最鄰近的一類里；這一過程連續(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 分類器采納集群分析的方法,要求分類人員挑選所分類別（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別性達到最大；K-Means 方法的不足：類數(shù)一經(jīng)確定便不能轉(zhuǎn)變,受初始參數(shù)的影響；Isodata 非監(jiān)督分類運算數(shù)據(jù)空間中勻稱分布的類均值,然后用最小距離技術(shù)將剩余像元

35、迭代集合；每次迭代重新運算了均值,且用這一新的均值對像元進行再分類；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；除非限定了標準差和距離的閾值（這時,假如一些像元不滿意挑選的標準,他們就無法參加分類）,全部像元都被歸到與其最鄰近的一類里；這一過程連續(xù)到每一類的像元數(shù)變化少于挑選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 K-Means 方法的改進方案, 它答應(yīng)在 K-Means 方法的的基礎(chǔ)上對類數(shù)和分類結(jié)果進行調(diào)整和轉(zhuǎn)變；三、試驗設(shè)備遙感圖像處理軟件ENVI4.0 ；使用數(shù)據(jù)Landsat TM data；三、試驗內(nèi)容與步驟1、K-Means 分類（1）從 ENVI 主菜單中依次

36、挑選 Classification Unsupervised K-Means ,在 Classification Input File 對話框中挑選 can_tmr.img,然后點 ok ,顯現(xiàn)如下 K-Means Parameters 對話框：（2）接受全部的默認參數(shù),挑選輸出的路徑和文件名,點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 合成圖像進行比較：（3）在上述參數(shù)對話框中用不同的約束參數(shù)進行試驗,看看結(jié)果有什么不同；2、Isodata 分類（1）從 ENVI 主菜單中依次挑選 Classification Unsupervised IsoData,

37、在 Classification Input File 對話框中挑選 can_tmr.img,然后點 OK,顯現(xiàn)如下 ISODA TA Parameters 對話框：（2）接受全部的默認參數(shù),挑選輸出的路徑和文件名,點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)果圖像進行比較（左為K-Means 分類結(jié)果）：（3）在上述參數(shù)對話框中用不同的約束參數(shù)進行試驗,看看結(jié)果有什么不同；五、試驗總結(jié)包括通過試驗獲得的試驗留意事項、心得體會等；試驗十 監(jiān)督分類一、試驗?zāi)康?、把握監(jiān)督分類的方法及其操作步驟；二、試驗原理監(jiān)督分類用于在數(shù)

38、據(jù)集中依據(jù)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（training classes）；這些可以用兩種方式定義,用 Endmember Collection 對話框挑選波譜,或從 Region of Interest 菜單里選用 Define Region of Interest 項；收集終端單元函數(shù)答應(yīng)你從很多來源中挑選波譜和需要的分類算法；Endmember Collection 項答應(yīng)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）,因此簡化了分類結(jié)果的對比；用 終端單元挑選是沒法進行最大似然和馬氏距離分類的,由于他們需要另外的統(tǒng)計項；直接從Supervised 菜單里挑選那些分類；三、試驗設(shè)備遙感圖像處理軟件ENVI4.0 ；使用數(shù)據(jù)Landsat TM data ；四、試驗內(nèi)容與步驟1、Parallelepiped 平行六面體 （1）在主菜單中挑選挑選 Classification Supervised Parallelepiped ,挑選can_tmr.img 作為分類文件；顯現(xiàn) Parallelepiped Parameters 對話框：（2）點擊 Set Al