3S技术实习报告

3S实习报告一、实习目的：1．掌握GNSS数据采集， RS影像及航测影像处理、信息提取，GIS分析与制图等技术，培养学生的系统集成能力，提高学生的动手实践能力。

2．了解GNSS技术、RS技术、GIS技术在工程实践中的综合应用。

3．理解、掌握3S技术集成以及发展趋势，学会用3S技术解决工程中的一些问题。

二、实习地点：（GNSS数据采集）。

三、实习内容1．工作区控制点数据的采集（GNSS数据采集及处理）。

（1）静态GPS的选择与设置；（2）数据导入；（3）坐标转换与投影变换；（4）生成控制点文件。

2．RS影像及航测影像处理与信息提取。

（1）RS影像处理，包括遥感图像的几何校正、增强、配准、裁剪等；（2）专题信息提取（即遥感影像分类）。

3．GIS信息分析与制图（1）统计各类别的面积；（2）制作分类后的专题图。

四、主要步骤：1．实验原理：依据GNSS、RS、GIS以及计算机等相关学科原理与方法开展3S综合实习。

2．主要步骤：流程图如下（一）GNSS数据采集1、基本步骤：GNSS的使用和工作区控制点数据的采集。

主要包括：1)控制点规划设计；（在遥感影像上设计12个控制点，架设基站，利用已知点坐标解算四参数）2)设定GNSS 仪器的坐标系统；3)依据方案采集控制点坐标；4)在电脑上导入采集的数据；5)保存数据文件，作为遥感数据处理和GIS 制图的控制点数据。

二、RS 影像处理、信息提取1、图像的几何校正 1)将已有的备用map_proj 文件替换EXELIS\ENVI51\classic\ map_proj 文件2)打开ENVI CLASSIC ，打开待校正图像3)主菜单Map →Registration →Select GCPs:Image to Map 命令，对该图像定义坐标系，在Image to Map Registration 对话框中可选择N ew…自定义坐标系，选择坐标系信息CGCS_2000_3_Degree_GK_Zone_42N ，选择像元大小图1-1-14)在ground control points selections 界面点击add point 选取控制点，选中点之后输入测得的正确坐标，选取完毕后还可以点击上方file →save 导出所选择的坐标文件以便下次使用5)点击options 下方菜单warp file 后，选择待校正影像，点击ok ，设置相关参数，设置存储文件名和存储路径，点击ok ，输出6)可在窗口点击news dispay 加载校正过后的图。

图2-1-4 图2-1-3 图2-1-2图2-1-12、图像的镶嵌1)在ENVI 界面打开moscial_1.img 和moscial_2.img2)在Tool box 界面找到Mosaicking →Seamless mosaic 命令，进入Seamless mosaic 设置界面3)添加需要镶嵌的两幅影像，可设置data ignore value 为0，设置olor matching action ，选中图像，点击右键，有“adjust 和reference ”两个选项，可以利用show preview ，进行预览，通过切换“adjust 和reference ”对比镶嵌结果，然后最后确定较为合适的选项4)点击 color correction ，在histogram matching 前打√，并点击下方 overlap area only5)在seamlines/feathering ，在apply seamlines 前打√，并点击下方seamline feather图2-2-2 图2-2-16)点击上方“semlines ”→“auto generate seamlines ”自动绘制边界线，然后还可以点击start editing seamlines 进行编辑自动绘制的边界线7)在export 界面设置输出名称及路径，设置重采样方法，点击finish 镶嵌3、图像的裁剪 图2-2-6图2-2-5 图2-2-4 图2-2-3以下分为两种裁剪方式：（1）规则裁剪 （2）手动构建选区进行裁剪规则裁剪：1)在ENVI 界面打开准备的图像2)点击file →save as ，点击要处理的图像，设置要裁剪的规则区域，点击subset by file 后点击use view extent ，点击ok ，设置存储名称及路径,手动构建选区进行裁剪1）打开图像 2）选中图像，点击右键，new region of interest ，进入roi 设置界面3）在设置窗口，选择一个roi 类型（点、线、面等），绘制roi 并保存该roi4）在 Toolbox 中，打开 Regions of Interest/ Subset Data from ROIs 。

5） 在 Select Input File 对话框中，选择 Beijing_TM.dat ， 打开 Subset Data from ROIs6）Parameters 面板，在 Subset Data from ROIs Parameters 面板中，设置以下参数： Select Input ROIs ：选择刚才生成的矢量文件 roi1Mask pixels output of ROI ？：YesMask Background Value 背景值：07）选择输出路径和文件名，单击 OK 执行图像裁剪图2-3-2 图2-3-1图2-3-8 图2-3-7 图2-3-6图2-3-5 图2-3-4图2-3-34、图像增强1)在ENVI CLASSIC 界面打开数据，2)主菜单 transform →NDVI3)在NDVI calculation parameters 界面设置处理波段，和存储名称路径，生成植被指数4)在anvailable bandslist 加载新的display ，G 为刚导出的NDVI ，R 和B 分别是原图的R 和B,可看到新的视图显示，部分地物的颜色要比增强之前更好辨认图2-4-1图2-3-95、图像的融合 图像融合分为不同传感器不同分辨率和相同传感器不同分辨率的图像融合，以下都有包含1) 在ENVI 界面打开两张不同传感器的图像2)选中图像，右键，view metadata 查看影像的具体属性信息，点击map info ，内pixel size 即为图像分辨率，可知两张图像的分辨率图2-5-1 图2-4-3 图2-4-23)在Tool box 找到 Image Sharpening ，点击它下拉界面Gram-schmidt pan sharpening 即进入了图像融合设置界面图2-5-3 图2-5-24)先选择分辨率较低的图像点击ok ，在选择分辨率较高的图像点击ok ，选择降低高分辨率全色波段的方法、重采样方法，设置融合后图像的存储名称及路径，点击ok ，在传感器分类点击“unknown ”, 完成之后即可看到融合后的图图2-5-5 图2-5-45)重复上述步骤，在最后由于是相同传感器，在设置窗口选择对应的传感器类型即可图2-5-7 图2-5-66、图像的监督分类 1)启动ENVI 软件，从文件菜单打开多波段影像文件，从可用波段列表中装载彩色或假色影像，显示遥感影像2)从主图像窗口的工具（Tools ）菜单下选感兴趣区工具：Tools →Region of Interest → ROI Tools3)在自动打开的ROI Tools 窗口中，设定ROI_Type 为“Polygon ”（多边形），选定样本采集的窗口类型，进行采集4)在选定的窗口如Zoom 用鼠标左键画出样本区域，在结束处击鼠标右键二次，样本区域被红色充填，同时ROI Tools 窗口中显示采集样本的信息。

采集新的样本点击“New Region ”，重新上述步骤进行多个地物样本采集图2-5-85)点击options 下拉菜单 compute roi separabilty 计算所选roi 的精度，进行可分离性检验，若不符合精度要进行修改或重新选择6)还可对roi 进行定性分析：file →export rois to n-d visuliazer ，选择图像和要进行分析的roi ，点击ok 即可图2-6-3 图2-6-2 图2-6-17)后处理：可点击classficiation →supervised →maximum likehood ，选择选择图像和要进行分析的roi ，设置文件存储名称及路径，点击ok 即可8)后处理：可点击classficiation →post classficiation →class statistics ，选择选择图像和要进行分析的roi ，设置文件存储名称及路径，点击ok 即可图2-6-6 图2-6-5 图2-6-49)后处理：分别点击classficiation →post classficiation →clump class/sieve class/combine class/overlay class ，选择选择图像和要进行分析的roi ，设置文件存储名称及路径，点击ok 即可图2-6-8 图2-6-77、图像的非监督分类1)打开遥感影像2)选择Classification -> Unsupervised -> lsodata 3)选择要处理的图像，设置分类的数量限制：number of classes ：min 5 max12，和导出文件名称和存储路径，点击ok4)点击overlay →classification ，点击导出的非监督分类的图像，点击ok图2-7-1 图2-6-95)在interactive class tool 界面，点击options →edit class colors/names 可修改分类的颜色和名称图2-7-3 图2-7-26)点击classification →post classification →combine classes ，合并部分相同的类7)选择要处理的图像，在cmobine classes parameters ，选择select input 的某一类，选择select output class 对应的类，点击add combination ，点击ok 即可图2-7-4图2-7-58)File→color→class color mapping，将地图上的颜色加载到分类后的图上9)点击classification→post classification→assign class colors，点击display#1，点击选中合并类导出的图像，点击ok10)非监督分类的后处理过程与监督分类的过程类似8、遥感图像的SVM 分类 1)从ENVI 主菜单中， classification →supervised →support vector machine ，选择影像并设置参数图2-7-62)成果图如下：图2-8-2图2-8-19、决策树分类 1)主菜单：Classification → decision tree → build new decision tree2)在树根处单击出现edit decision properties 对话框，书写公式；3)ok 后在variable/file pairings 对话框中指定一个计算的对应数据；保存；图2-9-2 图2-9-1 图2-8-34)将所有公式输入得到最终决策树公式;5)输出最终决策树图;图2-9-6 图2-9-5图2-9-4 图2-9-3决策树自动阈值分类：6)加载tm_korea_stacked.dat ；在image 窗口中选择overlay →region of interest ；在ROI Tool 对话框中，单击ROI_Type →Polygon ，绘制感兴趣区；7)主菜单：Classification →decision tree →rulegen →classfier 选择数据设置参数；8)主菜单：Classification →decision tree →edit existing decision tree 打开前一步操作生成数据,ENVI Decision Tree 对话框options →Execute 预览；图2-9-8 图2-9-710、数据提取1)ENVI 打开监督分类成果数据；2)主菜单：Vector →Raster to Vector ，获得evf 格式的矢量数据；3)在矢量文件窗口，选择File →Export Layers to Shapefile ，得到shp 格式的矢量文件；图2-10-2 图2-10-1图2-9-10 图2-9-9三、GIS 分析与制图1、DEM 制作，等高线绘制1)打开ArcMap ，加载高程点数据文件2)添加数据，将数据转化为图像3)在工具箱\系统工具箱\3D Analyst Tools.tbx\数据管理\TIN\创建 TIN ，创建TIN图3-1-3 图3-1-2 图3-1-14）在工具箱\系统工具箱\3D Analyst Tools.tbx\转换\由 TIN 转出\TIN 转栅格，将创建的TIN 转为栅格数据，即DEM5）在工具箱\系统工具箱\3D Analyst Tools.tbx\栅格表面\等值线，将等高线提取出来图3-1-7 图3-1-6 图3-1-5 图3-1-46)在等高线线要素的属性面板，标注中标注高程和掩膜图3-1-10 图3-1-9 图3-1-82、土地现状利用图的制作1)将RS 中提取的矢量数据导入2)对比着卫星图对每种地物进行修改图3-2-1图3-1-113)插入标题、比例尺、指北针、图例4)在图层，属性中的框架下修改边框图3-2-3 图3-2-25)导出地图 图3-2-6图3-2-5 图3-2-4。