遥感原理与应用课程上机实验报告 - 图文

中国矿业大学

成绩：

《遥感原理与应用》

上机实验报告

学 号： 07113021 姓 名： 田 孟

浩

绘 11-3班 班 级： 测 赵银娣 指导教师：

学 院： 环境与测绘学院

2013年11月11日

目录

1、实验一、电磁辐射与地物电磁波谱

2、实验二、遥感图像目视解译与制图

3、实验三、遥感图像几何配准

4、实验四、遥感图像增强处理

实验一、电磁辐射与地物电磁波谱

一、实验任务与目的

熟悉ENVI软件提供的各种光谱库，针对五种典型地物：雪、植被、水体、土壤、矿物岩石，通过绘制地物的反射光谱特性曲线，说明典型地物的反射光谱特性，并分别比较属于同一大类但处于在不同状态下的地物反射光谱特性。

二、实验数据

ENVI自带的波谱库。

三、实验过程

启动ENVI软件，在主菜单中打开Spectral>>Spectral Libraries>>Spectral Library Viewer；打开Spectral Library Input File对话框，点击open>>new file;打开原始文件夹，然后分别选择雪、植被、水体、土壤、矿物岩石的波普图文件，得到五种物质在不同状态下的波普曲线图。

实验过程中间图：

四、实验结果及分析

Minerals:

岩石成分、矿物质含量、含水情况、风化程度等都影响反射光谱特性曲线的形态，在遥感探测中可以根据所测岩石的具体情况选择不同的波段。

Snow:

由图可知，不同状态的雪在波长0.5微米附近有个波峰，随着波长增加反

射率逐渐降低，在可见光波段基本上是非选择性吸收体，既高反射体，但在近红外波段吸收很强。

实验三、遥感图像几何配准

一、实验任务与目的

本专题的这一部分将逐步演示影像到影像的配准处理过程。带有地理坐标的 SPOT 影像被用作基准影像，一个基于像素坐标的 Landsat TM 影像将被进行校正，以匹配该 SPOT 影像。

二、实验数据

三、实验过程

? 打开并显示 Landsat TM 影像文件 1. 从 ENVI 主菜单中，选择 File → Open Image File。

2. 当 Enter Data Filenames 对话框出现后，选择进入 envidata 目录下的 bldr_reg 子目录，从列表中选择 tmhbldr_tm.img 文件。

3. 在文件选择对话框中，点击 Open（在 UNIX 操作系统下为 OK），把 TM 影像波段加载到可用波段列表中。 4. 在列表中选中波段 3 ，点击 No Display 按钮，并从下拉式菜单中选择 New Display。

5. 点击 Load Band 按钮，来把 TM 第 3 波段的影像加载到一个新的显示窗口中。

? 开始进行影像配准并加载地面控制点 1. 从 ENVI 主菜单栏中，选择 Map → Registration → Select GCPs: Image to Image。

2. 在 Image to Image Registration 对话框中，点击并选择 Display #1 （SPOT 影像），作为 Base Image。点击 Display #2（TM 影像），作为 Warp Image。

3. 点击 OK，启动配准程序。通过将光标放置在两幅影像的相同地物点上，来添加单独的地面控制点。

4. 在 Ground Control Points Selection 对话框的 Base X 和 Y 文本框中，分别输入 753 和 826，将 SPOT影像中的光标移动到相应的点上。 5. 使用同样的方法，在 Warp X 和 Y 文本框中，分别输入 331 和 433，将 TM 影像中的光标移动到相应的点上。

6. 在两个缩放窗口中，查看光标点所处位置。如果需要，在每个缩放窗口所需位置上，点击鼠标左键，调整光标点所处的位置。

7. 在 Ground Control Points Selection 对话框中，点击 Add Point，把该地面控制点添加到列表中。点击 Show List 查看地面控制点列表。尝试选择几个地面控制点找到选择地面控制点的感觉。 注意对话框中所列的实际影像点和预测点坐标。一旦已经选择了至少 4 个地面控制点以后，RMS 误差就会显示出来。 8. 在 Ground Control Points Selection 对话框中，选择 Options → Clear All Points，可以清除掉所有已选择的地面控制点。

9. 从 Ground Control Points Selection 对话框中，选择 File → Restore GCPs from ASCII。

10. 在 Enter Ground Control Points Filename 对话框中，选择文件 bldr_tm.pts，然后点击 OK，加载这个预先保存过的地面控制点坐标。

11. 在 Image to Image GCP List 对话框中，点击单独的地面控制点。查看两幅影像中相应地面控制点的位置、实际影像点和预测点的坐标以及 RMS 误差。调整对话框的大小，观察 Ground Control Points Selection 对话框中所列的合计 RMS 误差（RMS Error）。

? 操作处理地面控制点 下面的内容仅提供处理方法，并且只对有限的地面控制点按钮的处理功能进行操作。

在 Image to Image GCP List 对话框中，选择相应的地面控制点，然后在 Ground Control Points Selection 对话框中进行修改，这样可以编辑单个控制点的坐标位置。可以通过输入一个新的像素坐标，或使用对话框中的方向箭头逐像素地移动坐标位置。

在 Image to Image GCP List 对话框中，点击 On/Off 按钮，屏蔽掉所选择的地面控制点。这样在校正模型和 RMS 计算中都将不会考虑这个地面控制点坐标。这些地面控制点并没有被真正地删除，仅仅是被忽略掉了，可以使用 On/Off 按钮重新激活这些地面控制点。

在 Image to Image GCP List 对话框中，点击 Delete 按钮，可以从列表中删除一个地面控制点。

在两个缩放窗口中调整光标位置，然后点击 Image to Image GCP List 对话框中的 Update 按钮，更新所选的地面控制点，将其修改到当前光标的所在位置。

Image to Image GCP List 对话框中的 Predict 按钮，允许对新的地面控制点进行预测。它以当前的校正模型为基础。

1. 将包含 SPOT 影像的那个主影像窗口的光标放置到一个新的位置上。然后点击 Predict 按钮，放置在 TM 影像上的光标就会根据校正模型，移动到预测的匹配点上去。

2. 通过在 TM 数据中，轻微地移动光标，能够对所提取的位置点进行交互式的精确定位。

3. 在 Ground Control Points Selection 对话框中，点击 Add Point，把这个新的控制点添加到列表中。 ? 校正影像

我们可以校正显示的影像波段，也可以同时校正多波段影像中的所有波段。这里我们仅对已显示的波段进行校正。

1. 从 Ground Control Points Selection 对话框中，选择 Options → Warp Displayed Band。

2. 在 Registration Parameters 对话框中的 Warp Method 按钮菜单中，选择 RST。在 Resampling 的按钮菜单中选择 Nearest Neighbor 重采样法。

3. 输入文件名 bldr_tm1.wrp，点击 OK。

4. 重复步骤 1 和步骤 2，还是使用 RST 校正法，但是要相应地选择 Bilinear 和 Cubic Convolution 重采样法。

5. 将结果分别输出到 bldr_tm2.wrp 和 bldr_tm3.wrp 文件中。

6. 再一次重复步骤 1 和步骤 2，这一次选择一次多项式 Polynomial 校正法，并使用 Cubic Convolution重采样法。然后再选择 Delaunay 三角网的 Triangulation 校正法，相应地使用 Cubic Convolution重采样法。 7. 将结果分别输出到 bldr_tm4.wrp 和 bldr_tm5.wrp 文件中。

? 比较校正结果 使用动态链接来比较校正结果：

1. 在可用波段列表中，点击原始的 TM 波段影像名 bldr_tm.img，然后从菜单栏中，选择 File → Close Selected File。

2. 在随后出现的 ENVI 警告对话框中，点击 Yes 关闭相应的影像文件。

3. 在可用波段列表中，选择 BLDRTM_1.WRP 文件。在 Display #下拉式按钮中选择 New Display，点击 Load Band 将该文件加载到一个新的显示窗口中。 4. 在主影像窗口中，点击鼠标右键，选择 Tools → Link → Link Displays。 5. 在 Link Displays 对话框中，点击 OK，把 SPOT 影像和已添加了地理坐标的 TM 影像链接起来。

6. 在主影像显示窗口中，点击鼠标左键，使用动态链接功能，对 SPOT 影像和 TM 影像进行比较。

7. 将 bldr_tm2.wrp 和 bldr_tm3.wrp 影像加载到新的显示窗口中，使用影像动态链接功能，比较采用三种不同的重采样法（临近法、双线性内插法和三次卷积法）所产生的效果。 注意观察，在使用近邻法重采样的影像中的锯齿状像素，而使用双线性内插法重采样的影像看起来

更加平滑，使用三次卷积法重采样的影像是好的结果，不但有平滑效果，而且保持了影像的细节特征。 8. 在相应的主影像窗口中，选择 File → Cancel，关闭 bldr_tm1.wrp（RST 校正，近邻法重采样）和 bldr_tm2.wrp（RST 校正，双线性内插法重采样）影像的显示窗口。

9. 将 bldr_tm4.wrp 和 bldr_tm5.wrp 影像加载到新的显示窗口中，使用影像动态链接功能，同bldr_tm3.wrp 影像（RST 校正）进行比较。

注意观察采用三种不同校正方法（RST、1 次多项式和 Delaunay 三角网）对影像几何信息所产生的效果。

10. 使用动态链接功能，与带有地理坐标的 SPOT 影像进行比较。

? 关闭所有文件 在 ENVI 主菜单中，通过选择 File → Close All Files，可以关闭所有的数据文件。

实验四、遥感图像增强处理

一、实验任务与目的

本专题旨在向用户展示 ENVI 数据融合的能力。要了解数据融合的细节，请

参见《ENVI 遥感影像处理实用手册》（ENVI User's Guide）或 ENVI 的在线帮助。本专题将介绍两个例子。第一个例子使用了英国London 地区的 TM 和 SPOT 数据进行融合。TM数据由 Eurimage/NRSC 发布，其版权归 European Space Agency 所有。SPOT 数据由 Spot Image/NRSC 发布，其版权归 CNES（1994）所有。第二个例子使用了法国 Brest 地区的 SPOT XS 和全色（Panchromatic）数据。

二、实验数据

英国 London 的 TM and SPOT 数据 法国 Brest 的 SPOT XS 和全色数据

英国 London 的 TM and SPOT 数据 lon_spot London SPOT 数据

lon_spot.ers ER Mapper 的头文件 lon_tm London Landsat TM 数据 lon_tm.ers ER Mapper 的头文件 法国 Brest 的 SPOT XS 和全色数据 s_0417_1.bil Brest SPOT 全色数据 s_0417_1.hdr ENVI 相应的头文件 s_0417_2.bil Brest SPOT 多光谱数据 s_0417_2.hdr ENVI 相应的头文件

三、实验过程

1.3. 英国 London 数据融合的例子 ? 读取并显示 ERMapper 影像 London 的 TM 和 SPOT 影像都是二进制的文件，含有 ERMapper 的头文件。它们能够自动地被 ENVI的 ERMapper 读取程序读取。

1. 选择 File → Open External File → IP Software → ER Mapper，然后进入 lontmsp 子目录，选择 lon_tm.ers 文件。

2. 在可用波段列表中，单击 RGB Color 单选按钮，并依次选取红、绿、蓝字段所对应的波段，点击Load RGB 来显示一幅彩色的 TM 影像。

3. 选择 File → Open External File → IP Software → ER Mapper，然后进入 lontmsp 子目录，选择 lon_spot.ers 文件。

4. 在可用波段列表中，单击 Gray Scale 单选按钮，选取 Pseudo Layer 波段，从 Display 的下拉菜单中选择 New Display，点击 Load Band 来显示一幅灰阶的 SPOT 影像。

? 调整影像大小 1. 在可用波段列表中单击 SPOT 影像可以发现其空间尺寸为 2820×1569，用同样的方法可以知道 TM影像的空间尺寸为 1007×560。TM 影像的像素大小为 28 米，而 SPOT 影像的像素大小为 10 米。TM 的影像大小必须以 2.8 的倍率来调整大小，以产生与 SPOT 影像相匹配的 10 米大小的像元。

2. 选择 Basic Tools → Resize Data (Spatial/Spectral)，选择 lon_tm 并单击 OK。在 Resize Data Parameters 对话框的 xfac 文本框中输入 2.8，在 yfac 文本框中输入 2.8009（为了使影像正确地匹配，必须输入 2.8009 以在 y 方向上增加额外的像素值，而不是 2.8）。在本专题中，这个值的不同无关紧要，但是在实际的应用中可能会很重要。输入一个输出文件名，点击 OK 来调整 TM 影像的大小。

3. 显示调整过的影像，选择 Tools → Link → Link Displays 将调整过大小的 TM 影像和 SPOT 的全色影像链接起来。使用动态链接来分析比较这两幅影像。

? 进行手动 HSI 数据融合 为了理解处理过程，选择进行手动数据融合。

第一步，TM 的彩色影像转换到色度-饱和度-数值 （hue-saturation-value）彩色空间。将高分辨率的 SPOT 影像替换数值（value）波段，并将其拉伸到 0 至 1 之间以满足正确的数据范围。再将从 TM 影像中获取的色度、饱和度以及从 SPOT 影像中获取的数值进行反变换，转回到红-绿-蓝彩色空间。这个过程将产生出一幅输出影像，其包含了从 TM 影像中获取的颜色信息以及从 SPOT 影像中获取的空间分辨率信息。

1）HSV 正变换 1. 从 ENVI 的主菜单选择 Transform → Color Transforms → RGB to HSV，然后选择调整过大小的TM 数据作为输入的 RGB 影像。输入要输出的文件名，点击 OK 执行变换。

2. 作为灰阶影像或 RGB 彩色影像，来显示色度、饱和度和数值的影像。

拉伸 SPOT 影像并替换 TM 的数值波段 1. 从 ENVI 的主菜单选择 Basic Tools → Stretch Data，单击 lon_spot 文件，然后点击 OK。

2. 在 Data Stretching 对话框的 Output Data 部分中，在 Min 文本框中输入 0，Max 文本框中输入 1，并输入一个输出文件名。单击 OK 将 SPOT 影像的数据拉伸为浮点型，范围为 0 到 1.0。

2）HSV 反变换 1. 从 ENVI 主菜单选择 Transform → Color Transforms → HSV to RGB，选择转换过的 TM 影像的Hue 和 Saturation 波段作为变换的 H 和 S 波段。

2. 选择拉伸过的 SPOT 影像作为变换的 V 波段，点击 OK。在 HSV to RGB Parameters 对话框中输入要输出的文件名，点击 OK 进行反变换。 ? 进行自动 HSV 变换融合

1. 在 ENVI 的主菜单选择 Transform → Image Sharpening → HSV。 2. 如果调整过大小的 TM 彩色影像已在显示窗口中，则可以在 Select Input RGB 对话框中直接选择合适的影像显示窗口。否则，就要在 Select Input RGB Input Bands 对话框中，选择“Red Layer”、“Green Layer”和 “Blue Layer”所相对应的调整过大小的 TM 影像波段，然后点击 OK。

3. 从 High Resolution Input File 对话框中选择 SPOT 影像，点击 OK。

4. 输入输出文件名：lontmsp.img，在 HSV Sharpening Parameters 对话框中点击 OK。

? 结果显示、链接和比较 1. 显示融合后的彩色影像，在可用波段列表中，选择

RGB Color 单选按钮，再在 R、G、B 波段中，选择融合影像中相应的波段，点击 Load RGB。

2. 通过在主影像窗口菜单中选择 Tools → Link Displays → Link，将原始 TM 彩色影像、SPOT 影像以及手动融合影像同 HSV 自动融合后的彩色影像进行比较。

选择 Transform → Image Sharpening → Color Normalized (Brovey)，尝试使用 Color Normalized (Brovey) Transform 进行融合变换，在输入所需的文件信息后，点击 OK。

本文来源：https://www.bwwdw.com/article/rj58.html