遥感原理与应用实习报告

遥感原理与应用

实验报告

姓名：端木永辉

班级：测绘1303

学号：130510319

指导教师：张安兵

遥感图像预处理

步骤：

1.大气校正

2.图像裁剪

3.非监督分类

4.监督分类

5.分类后处理

6.对监督分类的评价

1.大气校正

①打开图像

打开带有MTL的文件

②辐射定标

要看右边信息中带有6个波段的，所以选择第二个，然后ok

第一步选择Radiance辐射，第二步choose一个位置命名保存为“dingbiao”然后ok

③格式转换

选择“dingbiao”然后ok，出现下图

转换格式为“BIL”，然后切换为“Yes”，点击ok

④大气校正

先输入image“dingbiao”，然后选择“Use single scale factor for all bands”最后改为“10”

下图中，左边图片矩形中数据均可以由右边图片数据得出，椭圆中数据则是将经纬度输入到谷歌地球在线中得出的当点的高程，其他如图处理即可，最后点击“Apply”

打开对比，左图为大气校正前，右图为大气校正后

连接两幅图，点击“Link Displays”，然后点击ok

两图中右击，点击“Z Profile（Spectrum）”，进行对比

下图，即为大气校正envi输出图像

2.图像裁剪

根据下图指引操作

根据要求裁剪15km*15km，因为一个像元为30m*30m，所以裁剪500*500，如下图

然后一直点击ok，裁剪完毕。

下图为envi输出的裁剪图像

3.非监督分类

①IsoData分类

如下图点击IsoData，选择“caijian”文件，点击ok

Maximum Iterations 改为5，choose输出的文件名“IsoData”，然后点击ok

下图为envi输出的IsoData图像

加载“IsoData”图像，对它的分类进行目视解译，根据下图操作

选择“IsoData”，点击ok出现下图

对比谷歌地球在线，把相似的分类合并，进行分类合并操作，如下

选择“IsoData”点击ok开始分类合并，合并后，继续点击ok，将合并文件命名“IsoData-fenlei”

打开合并分类后的文件和“Interactive Class Tool”开始对各个分类进行命名

点击Options，然后选择Edit class colors/names，对每一类别分别命名，点击ok

最后记得要保存，非监督分类IsoData完成。

下图为envi输出的IsoData合并分类的图像

②非监督分类K-Means

打开选择“caijian”进行分类，具体操作和IsoData相似，结果如下

分了五类，就不需要合并分类了，直接目视解译命名，然后记得保存。

下图为envi输出的K-Means图像

4.监督分类

打开“caijian”图像，为其手动添加ROI

如下图，打开最大似然法，选择“caijian”点击ok

如下图全选items，然后输出文件命名“Maximum”点击ok

打开图像，为各个分类命名，保存。

5.分类后处理

创建图例

插入Map Key

改变①处的颜色为黑色，也可以进入②中进行各类编辑

完成后，在窗口中点击左键插入，确定好位置点击右键

插入比例尺

确定好位置，右键

插入指北针，确定好位置右键，

然后保存，最后输出图像。（记得更改图像输出类型）

最后成果：envi输出最大似然图像

6.对监督分类的评价

首先对被分类的原图像再次进行一次ROI的选择，这次感兴趣区的选择应尽量只选择纯净像元，这次的感兴趣定义的验证样本.ROI

(1)制作验证样本.ROI,方法同训练样本

(2)Classification→Post Classification→Confusion Matrix→Using Groud Truth ROIS

评价结果：