石大《遥感导论》实习指导

《遥感导论》实习指导•对图像-地图配准，通过点击“ChangeOutputParameters”输入需要的值，改变地图坐标或为了左上方坐标、像元大小以及图像大小而改变经纬度信息Geographic”投影中，地理坐标用米或度表示，“ChangeProjectiorT按钮只是输入左上方坐标改变投影选择地面控制点时，输出图像的投影就已经设置好注意如果你的输出投影是“Geographic”则用ChangeOutputParameters^^对话框，将输出的像元和图像大小单位变换成度6选择输出到“File”或“Memory”.•若选择输出到“File”，输入一个输出文件名，用“Choose”按钮选择一个文件名当纠正被计算时，出现一个状态框完成以后，纠正图像将出现在AvailableBands列表中通过使用OpenFilesList中的FileSaveSelectedFiletoDisk选项，一幅纠正图像也从内存中被保存

四、实习报告要求遥感图像几何校正的必要性、基本方法和步骤、校正精度的决定因素实习

四、遥感图像的增强处理（6学时）——综合设计性实验

一、实习目的通过上机操作，了解对比度变换、直方图均衡化、直方图匹配、平滑和锐化、图象运算、图象变换等增强方法，加深对图象增强处理的理解

二、实验准备软件准备ENVI

4.0

三、实验内容对比度变换；直方图均衡化；直方图匹配；平滑和锐化；图象运算（NDVI）；图象变换对比度变换（Convolution）主图像窗口的Enhance选项中有多种对比度变换方法，具体如下线性对比度拉伸（LinearContrastStretch）线性对比度拉伸是系统默认的交互式拉伸线性拉伸的最小和最大值分别设置为0和255两者之间的所有其它值设置为中间的线性输出值EnhanceStretch_TypeLinearContrastStretch..要限定最小和最大输入值使用鼠标左键，移动输入直方图上的红色（最小值）和绿色（最大值）垂直线到所需要的位置，或在红色和绿色垂直线旁的文本框内输入所需要的DN值或一个数据百分比（例如，最小值为5%最大值为95%）来输入最小和最大输入值.点击“Apply”，把拉伸应用于显示的数据要重新显示原来的拉伸，选择OptionsResetStretch.被选择的拉伸也可以永久地应用于显示的图像上分段线性对比度拉伸（PiecewiseLinearContrastStretch）分段线性对比度拉伸可以通过使用鼠标在输入直方图中放置几个点进行交互地限定当在点之间提供线性拉伸时，线段在点处连接起来选择Stretch_TypePiecewiseLinear.一个变换函数将被绘制在输入直方图上

2.在转换函数的任何位置点击鼠标中键，绘制一个记号，用来标记被选择点X、Y坐标绘制的线段将端点和绘制的记号连接起来要移动一个点的位置，在记号上点击鼠标左键，然后把它拖曳到一个新位置要删除点，用鼠标右键在记号上点击要手动地键入输入和输出值，选择OptionsEditPiecewiseLinear.作为结果的直方图将在输出显示器上被绘制输出的直方图表明应用新的拉伸后数据的分布

3.点击“Apply”，将拉伸应用于显示的数据高斯对比度拉伸（GaussianContrastStretch）系统默认的Gaussian拉伸是围绕DN平均值127的三个标准差的数据分布..选择Stretch_TypeGaussian..输入拉伸的最小和最大值•要手动地输入所需要的标准差值，选择OptionsSetGaussianStdv.输出直方图用一条红色曲线显示被选择的Gaussian函数被拉伸数据的分布呈白色叠加显示在红色Gaussian函数上.点击“Apply”，把拉伸应用于显示的数据直方图均衡化对比度拉伸HistogramEqualizationContrastStretch要自动缩放数据以与每个直方图中bin的DN数均衡.选择Stretch_TypeEqualization.输入直方图显示未被修改的数据分布输出直方图用一条红色曲线显示均衡化函数，被拉伸数据的分布呈白色叠加显示.点击“Apply”，将拉伸应用于显示的数据平方根对比度拉伸SquareRootContrastStretch计算输入直方图的平方根，然后应用线性拉伸.选择Stretch_TypeSquareRoot..点击“Apply”，将拉伸应用于显示的数据

2、直方图均衡化HistogramEqualization直方图均衡化实质上是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像元值，是一定灰度范围内的像元数量大致相同这样，原来直方图中间的峰顶部分对比度得到增强，而两侧的谷底部分对比度降低，输出图像的直方图是一较平的分段直方图要自动缩放数据以与每个直方图中bin的DN数均衡.选择Stretch_TypeEqualization.输入直方图显示未被修改的数据分布输出直方图用一条红色曲线显示均衡化函数，被拉伸数据的分布呈白色叠加显示.点击“Apply”，将拉伸应用于显示的数据注意认真对比直方图均衡化前后的图像差别，仔细观察直方图均衡化的效果

3、图象运算NDVI图象比值运算1选择TransformsBandRatioso2出现BandRatioEntry对话框时从AvailableBandsList中选择你的分子和分母波段你点击的第一个波段将作为“分子”波段，点击的第二个作为“分母”波段3一旦你已经选择了两个输入波段，点击“EnterPair”建立一个新的波段对，列表显示在SelectedRatioPairs中4点击“OK”继续，显示BandRatiosParameters对话框5一旦出现BandRatiosParameters对话框，选择下列合适的选项•选择一个空间子集，点击“SpatialSubset，并用标准ENVI空间子集构建程序・将比率值以字节形式输出，用“OutputDataType”按钮菜单选择“Byte”6选用“File”或Memory”输出在标有EnterOutputFilename”的文本框里键入要输出的文件名；或用“Choose”按钮选择一个输出文件名7点击“0K”开始计算比值计算每一个比值时，屏幕上将出现一个状态窗口当比率计算已经结束，ENVI将把比率波段名显示到AvailableBandsList中你可以用标准ENVI灰阶或RGB彩色合成方法显示它们NDVI运算NDVINormalizedDifferenceVegetationIndex是一个普遍应用的植被指数，将多波谱数据变换成唯一的图像波段显示植被分布NDVI值指示着像元中绿色植被的数量，较高的NDVI值预示着较多的绿色植被NDVI变换可以用于AVHRR、LandsatMSS、LandsatTM、SPOT或AVIRIS数据，也可以输入其他数据类型的波段来使用1选择TransformsNDVIVegetationIndexo2出现NDVICalculationInputFile窗口时选择输入文件（若需要）用标准ENVI文件选择程序输入文件或空间子集3点击“0K”4通过点击“InputFileType”下拉菜单，用NDVICalculationParameters对话框，说明你已经输入的文件类型（TMMSSAVHRR等）用于计算NDVI的波段将自动输入到“Red”和“NearIR”文本框•要计算下拉菜单中没有列出的传感器类型的NDVI在“Red”和“NearIR”文本框里输入需要的波段数5用OutputDataType下拉菜单选择输出类型（字节型或浮点型）6选择输出到“File”或“Memory”7点击“0K”开始计算NDVI变换

4、主成分变换主成分变换（PrincipalComponentAnalysis）是一种常用的数据压缩方法，它可以将具有相关性的多波段数据压缩到完全独立的较少的几个波段上，这一技术对于增强信息含量、隔离噪声、减少数据维数非常有用ENVI能完成正向的和逆向的PC旋转，在这里我们只介绍正向旋转ForwardPCRotation（正向的PC旋转）的具体操作选择TransformsPrincipalComponentsForwardPCRotationComputeNewStatisticsandRotate.2出现PrincipalComponentsInputFile对话框时，选择输入文件3出现ForwardPCRotationParameters对话框时，在“StatsX/YResizeFactor”文本框键入小于1的调整系数，对计算统计值的数据进行二次抽样键入一个小于1的调整系数，以提高统计计算的速度例如，在统计计算时，用一个

0.1的调整系数将只用到十分之一的像元4若需要，键入一个输出统计文件名5点击按钮，选择是否计算CovarianceMatrix^一般选择是计算主成分时，有代表性地要用到协方差矩阵当波段之间数据范围差异较大时，要用到相关系数矩阵，并且需要标准化6选用“File”或“Memory”输出7从“OutputDataType”菜单里，选择需要的输出类型（字节型，整型，无符号整型，长整型，无符号长整型，浮点型，双精度型）默认为浮点型，在主图象窗口点击鼠标右键在弹出的快捷菜单栏里选择CursorLocation观察浮点型和整型数据的不同8用下列选项，选择输出PC波段数，默认的输出波段数等于输入的波段数•限定输出PC波段数，键入需要的数字，或用“NumberofOutputPCBands”标签附近的按钮确定输出的PC波段数9点击“0K”，开始计算协方差或相关系数和特征值，并进行正向的PC旋转当ENVI已经处理完毕，将出现PCEigenvalues绘图窗口，PC波段将被导入AvailableBandsList中，你可以从列表中选择显示

5、缨帽变换（TasseledCap）缨帽变换是一种通用的植被指数，可以被用于LandsatMSS或LandsatTM数据对于LandsatMMS数据，缨帽变换将原始数据进行正交变换，变成四维空间（包括土壤亮度指数SBK绿色植被指数GVL黄色成分（stuff）指数YVI以及与大气影响密切相关的non-such指数NSI）对于LandsatTM数据，穗帽植被指数由三个因子组成一一“亮度”、“绿度”与“黄度二选择TransformsTassledCap出现TasseledCapTransformationInputFile对话框时，选择输入文件点击“OK”继续，显示TasseledCapTransformParameters对话框用下拉菜单，选择InputFileType”LandsatTM或LandsatMSSo5选择输出到“File”或“Memory”，点击“OK”开始计算穗帽变换完成时，ENVI将穗帽波段名输入到AvailableBandsList中将变换后的图与原图像链接显示，观察其差别，体会缨帽变换突出了植被信息的特点

6、遥感信息的融合分辨率融合是遥感信息复合的一个主要方法，它使得融合后的遥感图象既具有较好的空间分辨率，又具有多光谱特征，从而达到增强图象质量的目的注意在调出了分辨率融合对话框后，关键是选择融合方法，定义重采样的方法

四、实习报告要求图象增强的目的、意义、各类增强的应用实习

五、遥感图像分类一监督分类、非监督分类（10学时）综合设计性实验

一、实习目的掌握监督分类、非监督分类的原理和过程，增强对遥感基本理论的理解

二、实验准备软件准备ENVI

4.0

三、实验内容ISODATA法、最大似然法ENVI

4.0遥感图像非监督分类方法ISODATA法:

1、分类过程ClassificationProcedure第一步调出非监督分类对话框指导学生掌握两种方法方法一DATAPRETATION-UNSUPERVISEDCLASSIFICATION.方法二Classifier图标一classification一unsupervisedclassification第二步进行监督分类调出unsupervisedclassification对话框，逐项填写注意问题实际工作中常将分类数目取为最终分类数目的两倍；收敛域值是指两次分类结果相比保持不变的像原所占最大百分比

2、分类评价EvaluateClassification第一步显示原图像与分类图像学会在同一个窗口中，同时打开两个图像第二步打开分类图像属性表并调整字段显示顺序第三步给各个类别赋相应的颜色第四步不透明度设置第五步确定类别的专题意义及其准确程度第六步标注类别的名称和相应的颜色重复以上

4、

5、6三步直到对所有类别都进行了分析与处理注意，在进行分类叠加分析时，一次可以选择一个类别，也可以选择多个类别同时进行ENVI

4.0遥感图像监督分类方法最大似然法:首先要创建感兴趣区（训练样本RegionsofInterest）.在主图像窗口中，选择FunctionsRegionofInterest..当出现RegionofInterestControls对话框时，确信用于定义感兴趣区的显示号被列在对话框顶部的“Display#文本框中通过选择“Image、“Scroll”或“Zoom”切换按钮，来控制是否感兴趣区将定义在选择显示的主图像窗口、滚动窗口或缩放窗口内・当ROIDefinition功能被激活，诸如缩放、平移及其它操作不能被激活要激活这些交互式的鼠标操作功能，而不离开ROIDefinition A.选择“Off”来使感兴趣区选项无效，或通过点击适当的切换按钮来取消选择所需要的窗口B.选择适当的力mage“、“Scroll”或“Zoom”按钮来开启ROI选项控件3要启动一个新的感兴趣区，在RegionofInterestControls对话框内，点击“NewRegion”一个新名将出现在AvailableRegionsofInterest99列表中新区域将使用图示颜色列表中系统默认的下一种颜色通过使用下述的“Edit”按钮，可以改变颜色编辑Edit要改变当前列在AvailableRegions下的区域的名称、颜色及区域填充类型A.在RegionofInterestControls对话框内，点击EditB.当出现EditROIParameters对话框，从列表中选择一个感兴趣区C.从下列选项中选择，编辑你的感兴趣区.要编辑名称，在“Name:文本小部件中输入新的名称・要更改感兴趣区颜色，从Colors”菜单中选择•要定义线条类型，从“Fill”菜单中选择“Line”、“Dotted、“Dashed”或其它一种有效的线条类型・要设置填充的方向和间隔，在“Fill”选项右边标签为“Orien”和“Space”的文本框中输入所需要的值按度数输入方向从水平线逆时针，按英寸输入间隔D.点击“0K”来返回到ROIControls对话框擦除Erase要从已选定的图像中擦除被选择的感兴趣区覆盖图，在RegionofInterestControls对话框中的感兴趣区名上点击，然后点击“Erase”注意当感兴趣区从屏幕上被擦除时，感兴趣区仍然被定义要重新显示感兴趣区图像，再次点击感兴趣区名删除Delete要删除一个感兴趣区，并从系统中删除它，点击感兴趣区名，然后点击“Delete”一旦一个感兴趣区被删除，它不能被恢复，除非它已经被保存到一个文件中转到Goto要把缩放窗口置于ROI中定义的第一个像元中央A.选择一个感兴趣区名，然后点击“Goto”B.继续点击“Goto”来移动缩放窗口，越过感兴趣区中包含的每个像元增长Grow感兴趣区可以使用一个特定的阈值来“增长”到邻域像元阈值通过限定一个远离所画区域平均值的标准差来判定对于灰阶显示，使用显示的波段来计算阈值，彩色显示使用红波段来计算所有在标准差阈值内的邻域像元，将被包括在增长的区域中你可以使用4或8邻域像元A.点击感兴趣区名，以便在AvailableRegionsofInterest列表中增长B.点击“Grow”按钮新增长的感兴趣区将显示在显示窗口ENVI将询问你是否想保留所得到的增长的感兴趣区C.选择“Yes”，感兴趣区将包含所有被显示的点选择“No”，感兴趣区将返回到它原来的大小若选择No，出现RegionGrowing对话框・若有必要，更改标准差的系数值和邻域数，然后点击“0K”用新的参数增长感兴趣区•在RegionGrowing对话框内，点击“Cancel，退出增长选项，而不改变原来的感兴趣区分类操作仄Classification菜隼1选择ClassificationSupervisedMaximumLikelihood2出现ClassificationLiputFile对话框时，进行标准文件选择，或任何一个子集，和掩模•在EndmemberCollection对话框中，选择AlgorithmMaximumLikelihoodo3选择一个输入文件以后，出现MaximumLikelihoodParameters对话框4输入一般的分类参数（分类参数对话框中列出的那些）•若需要，在ProbabilityThreshold^^文本框里，键入一个阈值（0〜1）选项参数被用来控制像元准确分类的可能性如果像元的可能性低于所有类的阈值，则它被归为“无类别”5点击“0K”开始分类出现一条状态信息，显示已经完成了多少操作规则图像的像元值（每类一幅图像）象征着与类别匹配的可能性最后的分类将每一个像元都归到可能性最大的类里根据以上要求，指导学生理解并正确填写监督分类对话框，执行监督分类分类精度报告（混淆矩阵）分类结果的精度显示在一个混淆矩阵里（用于比较分类结果和地表真实信息）记录了总体精度、制造者以及用户的准确度、Kappa系数、混淆矩阵以及代理和冗长误差ENVI能用一幅地表真实图像或地表真实感兴趣区（ROIs）计算混淆矩阵当用一幅地表真实图像时，也可以输出每类图像中没有被正确分类的那些像元隐含的误差图像用一幅地表真实图像显示混淆矩阵中的记录1选择ClassificationPostClassificationConfusionMatrixUsingGroundTruthImageo2在ClassificationInputFile对话框，选择分类图像，如需要抽取空间子集3从GroundTruthInputFile对话框，选择地表真实图像，运行空间子集4出现MatchClassesParameters对话框时，在两个列表中选择匹配的名字，再点击“AddCombination”按钮，使地表真实类别与最终分类结果相匹配5当所有需要的类合成以后，点击“OK”在OutputConfusionMatrixin^标签附近，选择“Pixels和/或Percent”复选框在“ReportAccuracyAssessment”标签附近选择Yes或No”按钮8在“OutputErrorImages”标签附近，点击箭头箭头切换按钮，选择“Yes”或“No”9选择输出到“File”或“Memory”记录显示了总体精度、Kappa系数、混淆矩阵、commission误差（每类中额外像元占的百分比）、冗长误差（类左边的像元占的百分比）、生产者（制造者）精度以及每类中用户使用的精度生产者精度是指假定地表真实类是X分类图像中像元被分到X类的可能性用户精度是指假定分类图像中一个像元被归到X类，则地表真实类别是X的可能性混淆矩阵的输出显示了这些准确估价是怎样被计算的

四、实习报告要求遥感图象分类的基本原理、监督分类和非监督分类的优缺点、ISODATA法和最大似然法的分类原理实习指导教材汤国安，张友顺，刘咏梅《遥感数字图像处理》，北京科学出版社，2004年5月第二版彭望碌，《遥感概论》，北京:高等教育出版社，2002年6月第一版.实习共包括五部分内容实习

一、航空像片和立体测量（2学时）实习

二、ENVI

4.0视窗的基本操作（2学时）实习

三、遥感图象的几何校正（4学时）实习

四、遥感图像的增强处理（6学时）实习

五、遥感图像分类--监督分类、非监督分类（10学时）实习

一、航空像片和立体测量（2学时）——综合设计性实验

一、实习目的学会观察航空像片、立体镜的使用，通过实习进一步理解立体测量的原理

二、实验准备航空像片、立体镜、三角板、直尺等

三、实验内容航空像片的比例尺测定通过实习进一步了解航空像片比例尺的意义在野外判读时能将实地距离换算为像片上的距离，或将像片上的距离换算为实地的相应距离.在像片四角附近各选择一个明显地物点（这些点在地图上必须能够找到其相应位置），其对角线的交点大致通过像主点附近，并量测对角线的长度d1d2o.在地形图上量取像片上相应于对角线的长度d

1、d

2.将d1d2乘地形图比例尺分母M得到实地距离D

1、D2o

4.按下式计算像片比例尺分母M=l/2（M1+M2）=1/2（D1/d1+D2/d2）M

1、M2:像片上两组比例尺分母M像片平均比例尺分母d

1、d2像片上两点间的距离D

1、D2对应于像片上两点间的实地距离注

（1）此法仅适用于平坦地区求像片比例尺，其精度比较低，如要精度高，则需要野外实测出对应点间的距离

（2）丘陵地区像片因受投影差和倾向误差的影响，不能用一个比例尺来代替整张像片不同高度地区的比例尺，因此必须按各不同高度地区分别求像片比例尺像对立体观察.在立体镜下安置像片时，应使两张像片的基线在一条直线上，然后将立体镜基线距离调整到与两眼距离（即眼基线）大致相等，并使立体镜基线方向与像片基线平行.观察时，眼睛接近立体镜，若同一地物影像出现双影，是由于两张像片相隔太远或太近（即两张像片的相应点距离大于或小于眼基线），或是两张像片的基线未在一直线上等原因所造成的，这时应慢慢移动像片，使两张像片的基线在一直线上，并使两张像片的间隔适当，直至影像重合重合后只要仔细观察就会出现立体.在立体观察时，像片的阴影部尽量对着自己，这样对立体观察有很大帮助，可以提高立体观察效果因为人的生理比较适应光线从人的对方照射过来利用反光镜测定像点高程差

一、目的通过实习加深理解横坐标、左右视差和左右视差较的概念利用简单工具在像片上测量横坐标、计算左右视差和左右视差较，利用公式，计算像点间的高程差

二、要求至少在像对上测量5——10点右视差读数，每点两次，其差数不超过

0.Imni.然后取其平均值做为结果

三、工具.直尺或三角板.航空像片（像对）

四、实习步骤.分别确立像对左右像片的平面直角坐标系.用直尺测量出摄影基长线b即010‘2和0201的长度，并求出平均值.在像片找出地物，如A和C并用直尺测量出横坐标XalXa2和XclXc

2.计算左右视差Pa=Xal-Xa2Pc=Xcl-Xc

2.计算左右视差较AP=Pc-Pa.代入公式H二▲P*HA/b+AP计算出高程差

四、实习报告要求航空像片比例尺的测定、立体镜的使用、立体观察的原理实习

二、ENVI

4.视窗的基本操作（2学时）——综合设计性实验

一、实习目的.熟悉ENVI

4.0的操作界面和特点

2.学习从遥感图片中辨别地物，掌握其基本辨别特征

二、实验准备软件准备:ENVI

4.0

三、实验内容ENVI

4.0的操作界面和特点、理解遥感影像中灰度和彩色合成影像的区别，掌握各地物在遥感图片中的基本辨别特征视窗操作是ENVI软件操作的基础，ENVI所有模块都涉及到视窗操作本实验要求掌握视窗的基本功能，熟练掌握图像显示操作，从而为深入理解和学习ENVI软件打好基础

1、视窗功能简介所有的ENVI操作通过使用ENVI主菜单来激活，它由横跨屏幕顶部的一系列按钮排列而成（显示在上面），每一个按纽都有其相应的下拉菜单

2、图像显示操作（DisplayanImage）在ENVI中，除image和ipg格式的图像外，其他任何一张图象都必须包括两个文件主文件和头文件（后缀名为hdr的文件）头文件包含用于读取图像数据文件的信息，如图像尺寸、数据格式及其它相关信息没有头文件，图象将无法打开.选择FileOpenImageFile..出现EnterDataFilename对话框，点击文件名（主文件或头文件均可），再点击“0K”或“Open”，这一步又叫做“打开图象”•要选择一组连续显示的文件，可以使用shift或Ctrl键加左键的方式来一起打开•要改变目录来查找所需要的文件，点击“查找范围”的下拉菜单，找到你的文件注打开一幅图象后，将自动出现一个对话框可利用波段列表availablebandlist（简称ABL）它包含所有打开的文件，不管图象是否显示若打开了多个文件，那么所有文件的所有波段按先后顺序列出

3.点击gray选择一幅单波段图显示输出点击RGB分别选择三幅单波段图显示输出注要想同时展示多幅图象，点击nodisplay出现newdisplay点击它，可以显示多幅图象补充通用的图像显示概念ENVI中的图像显示由一组三个不同的图像窗口组成主图像窗口、滚动窗口和缩放窗口主图像窗口由一幅以全分辨率显示的图像的一部分组成在主图像窗口内点击鼠标右键，切换隐藏子菜单的开启和关闭该Functions”菜单控制所有的ENVI交互显示功能，这包括图像链接和动态覆盖；空间和波谱剖面图；对比度拉伸；彩色制图；诸如ROI的限定、光标位置和值、散点图和表面图等交互特征；诸如注记、网格、图像等值线和矢量层等的覆盖（叠置）；动画以及显示特征滚动窗口是一个以二次抽样的分辨率显示大图像的小图像显示窗口缩放窗口是一个小的图像显示窗口，左下角有三个红色方框，减号为缩小像元，加号为放大像元，空白者为放至屏幕大小

3、体会图象增强的意义和效果遥感原始图象因一般较灰暗，而不适宜于目视判别，故ENVI中展示的图象都是经过对比度增强的影像查看原始影像的操作在主图象窗口，点击Enhance[image]linear0-

2554、关闭文件的操作打开的文件太多，会占用内存，你可以从ABL中，使用CloseSelectedFile或CloseAllFiles选项来删除内存文件、波段或整个磁盘文件操作点击要删除的文件”淤CloseSelectedFile.

5、比较TM影像中不同波段图像的灰度差异，根据纹理、形状、轮廓辨识地物打开多幅灰度图，使用链接功能，将两幅链接起来，比较同一像元或同一区域在不同波段中的灰度差异，体会同一地物在不同波长的图象中反射率不同并根据纹理、形状、轮廓辨识地物图象的链接同时打开两幅图象，在任一幅图象的主图象窗口，点击鼠标右键，出现一个菜单栏，选择linkdisplay

6、比较不同彩色合成方案中各地物的差异打开多幅彩色合成图，分别以

432、

742、

321、453的方式打开，也可以练习别的合成方案，体会假彩色合成的意义及上述主要合成方案的不同优势所在432的合成方案体现的信息量总体最丰富，可以很好体现出常见地物建筑、植被、水体等742可以很好地表现出地表含水量的差异453的组合对于显示植被差异有很好的效果重点学习在432组合方案中，植被、水体、建筑、沙漠、盐碱地的辨识标志色调、纹理等

7、关闭ENVI点击ENVI的主菜单栏，出现对话框，选择yes.

四、实习报告要求将所做工作以读书报告的形式汇报，内容包括操作过程及对遥感基础理论、数字图象处理的验证和理解实习三遥感图象的几何校正（4学时）——综合设计性实验

一、实习目的通过实习操作，掌握遥感图像几何校正的基本方法和步骤，深刻理解遥感图像几何校正的意义

二、实验准备软件准备ENVI

4.0

三、实验内容原始遥感影像由于接收姿态及地形起伏等原因，本身存在着各像元大小的不一致性，需要进行校正ENVI软件中图像预处理模块下的图像几何校正，包括两方面内容图像对地图的校正、图像对图像的校正校正后的影像除消除了几何变形外，还添加了地理座标在这个意义上，几何校正又叫做图象配准

1、图像几何校正的途径ENVI通过选取地面控制点（GroundControlPoints简称GCPs）从而建立纠正多项式的方法对图象进行几何校正，可以从ENVI的主菜单中的MapRegister菜单里选择ENVI支持图像-图像和图像-地图的配准

2、图象对地图的校正操作.打开需要几何校正的图像，用彩色合成方式显示出来.选择MapRegisterSelectGroundControlPointsImagetoMap.出现ImagetoMapRegistration对话框.点击对话框中显示的名字，选择要校正的图像.在SelectRegistrationProjection列表中，选择要输出的投影对于UTM在标有“Zone”的文本框里输入区域号，或点击“SetZone”按钮，输入经纬度值计算区域号对于那些需要定义数据的投影类型，选择“Datum”按钮，并从列表中选择改变投影单位，点击“Units”按钮，并选择需要的单位.分别在“XPixelSize”和“YPixelSize”文本框里，输入X和Y输出像元的大小（用与投影相对应的单位）.点击“0K”出现GroundControlPointsSelection对话框，逐一选择地面控制点注选择地面控制点的原则A.必须选择标志点，这些点在遥感影像及地图上都可以明显清晰地看出道路交叉点、标志物、水域的边界、山顶、小岛中心、机场等.控制点要在图像上均匀分布，不能太少，也不必太多，20个左右C.校正的精度和地面控制点的精度、分布、数量及纠正范围有关注选择地面控制点的方法A.移动缩放窗口到需要的图像区域选择GCPs..在缩放窗口里特定像元上，点击鼠标左键，定位在指向像元的光标处在GroundControlPointsSelection对话框里，标签为ImageX和ImageY”的框里出现选择处的坐标亚像元坐标用于提高选择GCPs的精度C在地图和图像里选择一般的参考特征（例如在图像和地图中都能看到的道路交叉口），手工从地图上抽取向东和向北方向或经纬度坐标D分别在标有“E”和“N”的文本框里，点击适当的位置，手工键入选择的GCPs的地图坐标点击地图投影名附近的按钮，在“Latitude”和Longitude”文本框里，输入地图上GCP位置（用经纬度）在度、分、秒与十进制度数之间变换经纬度值，点击“DMS〈-DD”按钮用负（-）的经度代表西半球，负G）的纬度代表南半球恢复地图投影坐标，点击“GeographicCoordinates”文本标签附近的按钮相应的地图投影坐标将自动被计算出来用矢量数据自动输入地图坐标，见“EntryofMapGCPsfromaVectorWindow”部分用GPS位置自动输入地图坐标，见“GPS-Link”5一旦选择完图像中需要的像元，且地图坐标已经输入，点击GroundControlPointsSelection对话框中的“AddPoint”按钮，将点添加到GCPs的列表里被选择的位置处坐标显示在GroundControlPointsSelection对话框的中心，顺序为“MapXY”（第一个圆括号）「ImageXY（第二个圆括号）一旦已经选择了足够的点，对选择的纠正预测的XY坐标显示在第三组圆括号里XY误差和RMS误差将被显示在第四和第五个圆括号里当GCPs已经被添加在列表里，在图像缩放窗口里选择的像元周围将出现一个标记已经选择的GCP数将出现在标记周围在标记中心（在十字准线的下方）的像元表明了实际的GCP位置6用同样的方法添加另外的GCPs.注意当添加了较多的GCPS后，要注意校正的精度RMS有时有些点位与其它点位有较大矛盾，RMS会较大，一般RMS不应超过一个像元，保持在

0.5个像元最好为了选取到较优的控制点（降低RMS）有时需要对现有控制点进行比较、删除等操作比较时可以使用“忽略”操作，观察去掉某一特定点后RMS和其他点MS的变化•配准过程中，有选择性地忽视控制点，选择“On/OfT按钮，点击准备忽略的点，在选择的“OFF”点的左边将出现一个星号，GCP标记的颜色将发生改变，此时该点将不再参与计算RMS误差和空间转换点击列表中的该点，再次选择“On/OfF按钮，则该点被重新加上从列表中永久性删除一些控制点，点击要被删除的GCP点击“Delete.”

7.当选取了足够多的GCPs及合适的精度后，进行校正选择Groundcontrolpointsselection对话框中的OptionsWarpDisplayedBandorWarpFileo

3、图象对图象的配准Image-to-ImageRegistration1用AvailableBandsList打开基图像和纠正图像文件，并在两个窗口显示它们2一旦两幅图像都已经显示，选择mapRegisterSelectGroundControlPointsImagetoImageo3出现ImagetoImageRegistration对话框时，在“BaseImage:下面点击需要显示的名字，选择基图像（参照图像）4在“WarpImage:下方点击需要显示的名字，选择被纠正的图像5点击“0K”出现GroundControlPointsSelection对话框注选择地面控制点的方法选择地面控制点（GCP或TiePoint）通过在缩放窗口定位十字准线，在基图像和纠正图像中分别选择同一位置的像元1观察两幅图象，寻找到相同特征点，必须为标志点，容易精确定位.将其中一幅图像，移动缩放窗口到需要的定位区域，点击寻找到的特征像元，把光标定位在该像元或像元的一部分上.在另一幅图像上按步骤2定位到同一位置的像元定位后光标不再移动注意在GroundControlPointsSelection对话框，被选择处的坐标按sampleline顺序分别显示在标签为“BaseXY”和“WarpXY文本区中.一旦两幅图像都选择了需要的像元，在GroundControlPointsSelection对话框中点击“AddPoint”，将选择的GCPs添加到已经选择的X、Y（样本，行）坐标对列表里它们将按基图像（第一个圆括号）、纠正图像（第二个圆括号）顺序被列出当已经选择了四个或更多个GCPs对选择的纠正预测的X、Y坐标将显示在第三组圆括号中，X、Y的误差被列表显示在第四组圆括号中，RMS误差列表显示在最后一组圆括号中.用同样的方法添加其它的GCPso

4、控制点的保存和恢复很多情况下，控制点需要分多次做完这样就需要在每次做完一部分之后，将已有的控制点保存起来保存的文件叫做点文件，后缀名为pts在GroundControlPointsSelection对话框中，File菜单包括存储和恢复地面控制点文件选项•将GCPs存储到一个ASCII输出文件中1选择FileSaveGCPstoASCII.2键入一个扩展名为.pts的输出文件，用“Choose”按钮选择一个输出文件，点击“0K”保存文件•恢复以前存储的GCPs:重新打开校正图象选择mapRegisterSelectGroundControlPointsImagetoImageo出现ImagetoImageRegistration对话框，选择基图象和校正图像，出现GCPs对话框，选择FileRestoreGCPsfromASCII.2输入需要的GCP.pts文件名

5、校正图象Warp当选取了足够多的GCPs及合适的精度后，进行校正ENVT提供三个纠正选项RST（旋转、缩放和平移）、多项式和德洛内三角测量RST纠正是最简单的方法，需要三个或更多的GCPs运行图像的旋转、缩放和平移在进行校正时可以运用1次到n次多项式纠正，可以使用的次数依赖于选择的GCPs数，GCPs的数目应该〉（次数+1产次数越高，一般来说校正的精度越好可利用的重采样方法包括最近邻、双线性和立方体卷积，值得注意的是立方体卷积重采样比其它方法速度慢用下列步骤指定纠正和重采样方法1在GroundControlPointsSelection对话框，选择Options需要的纠正方法2出现RegistrationParameters对话框时，从与“WarpMethod”邻近的下拉菜单中，选择需要的纠正方法可以使用RST（旋转、缩放和平移）、多项式和三角测量纠正方法3从-Resampling标签附近的下拉菜单里，选择需要的重采样方法4在BackgroundValue文本框里，输入DN值，设定背景值（在纠正图像里，DN值用于填充没有图像数据显示的区域）5不考虑输出维数，点击“ChangeOutputParameters，将需要的数值输入到“OutputImageSize”文本框里，用于图像-图像配准。