遥感应用与原理

实习一ENVI认识与几何校正实验一、实习目的通过本次实习，熟悉ENVI软件的基本结构、功能。并能熟练地利用ENVI软件完成几何校正、添加地理坐标以及如何使用ENVI进行影像到影像的配准和影响到地图的核正等相关操作。二、实习步骤1.ENVI软件的认识ENVI（TheEnvironmentforVisualizingImages）是一套功能齐全的遥感图像处理系统，是处理、分析并显示多光谱数据、高光谱数据和雷达数据的高级工具，由美国系统研究公司（ResearchSystemINC.）开发。IDL（InteractiveDataLanguage）交互式数据语言是进行二维及多维数据可视化分析及应用开发的理想软件工具。1.1.ENVI的主菜单：1.2.ENVI的主要功能键：File:ENVI的文件管理功能，如：打开文件，设置默认参数，退出ENVI，以及实现其他文件和项目的管理功能等。BasicTools：提供对多种ENVI功能的访问，如：RegionsofInterest功能可以用于多重显示，BandMath功能用于对图像进行一般的处理。StretchData功能提供了进行文件对文件对比度拉伸的一个典范。Classification：分类，如：监督分类和非监督分类（supervised/unsupervised）、决策树分类（decisiontree）、波谱端元收集(Endmembercollection)、分类后处理（postclassification）等。Transform:图像转换功能，如：图像锐化（Imagesharpening），波段比计算(bandratio)，主成分分析(principlecomponentsanalysis)等Filter:滤波分析，包括：卷积滤波（Convolutions）、形态学滤波（Morphology）、纹理滤波（text）、自适应滤波(Adaptive)和频率域滤波(傅立叶变换FFT)Spectral:多光谱和高光谱图像以及其它波谱数据类型的分析,包括：波谱库的构建、重采样和浏览；抽取波谱分割；波谱运算；波谱端元的判断；波谱数据的N维可视化；波谱分类；线性波谱分离；匹配滤波；匹配滤波；包络线去除以及波谱特征拟合。Map:图像的配准（registration）、正射校正(orthoretification)、镶嵌(mosaicking)；转化地图坐标和投影；构建用户自定义投影；转换ASCII坐标；GPS-链接。Vector:打开矢量文件、生成矢量文件、管理矢量文件、将栅格图像（包括分类图像）转换为ENVI矢量图层、不规则点栅格化。2.遥感图像的集合校正2.1.打开并显示SPOT数据：要打开带地理坐标的SPOT数据：从ENVI主菜单中，选择FileOpenImageFile。当EnterDataFilename文件选择对话框出现后，选择进入相应文件夹从列表中选择bldr_sp.img文件。点击OK。如图所示：2.2.打开并显示LandsatTM影像文件：从ENVI主菜单中，选择FileOpenImageFile。当EnterDataFilenames对话框出现后，选择进入data目录下，从列表中选择bldr_tm.img文件。在文件选择对话框中，点击Open，把TM影像波段加载到可用波段列表中。在列表中选中波段3，点击NoDisplay按钮，并从下拉式菜单中选择NewDisplay。点击LoadBand按钮，来把TM第3波段的影像加载到一个新的显示窗口中。2.3开始进行影像配准并加载地面控制点从ENVI主菜单栏中，选择MapRegistrationSelectGCPs:ImagetoImage。在ImagetoImageRegistration对话框中，点击并选择Display#1（SPOT影像），作为BaseImage。点击Display#2（TM影像），作为WarpImage。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。2.4在两张图中找出位置相同多个控制点。观察GroundControlPointsSelection对话框中所列的合计RMS误差（RMSError）。2.5校正影像从GroundControlPointsSelection对话框中，选择OptionsWarpDisplayedBand。在RegistrationParameters对话框中的WarpMethod按钮菜单中，选择RST。在Resampling的按钮菜单中选择NearestNeighbor重采样法。输入文件名bldr_tm1.wrp，点击OK。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CubicConvolution重采样法。将结果分别输出到bldr_tm2.wrp和bldr_tm3.wrp文件中。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CubicConvolution重采样法。然后再选择Delaunay三角网的Triangulation校正法，相应地使用CubicConvolution重采样法。将结果分别输出到bldr_tm4.wrp和bldr_tm5.wrp文件中。3影像到地图的配准3.1打开并显示LandsatTM影像文件:从ENVI主菜单中，选择File→OpenImageFile。当EnterDataFilenames对话框出现后，选择进入相应文件夹目录下列表中bldr_tm.img文件。点击OK。TM影像波段被加载到可用波段列表中，同时一幅彩色影像被加载到一个新的显示窗口中。在可用波段列表中，点击GrayScale按钮，选择波段3。点击LoadBand按钮，把TM影像的第3波段加载到已打开的显示窗口中。3.2选择影像到地图的配准并恢复控制点坐标:从ENVI主菜单中，选择MapRegistrationSelectGCPs:ImagetoMap。如果打开了多个影像显示窗口，那么就在ImagetoMapRegistration对话框中，点击选择包含该灰阶影像的那个显示窗口的显示号。从投影列表中选择UTM，并在Zone文本框中输入13。设置像素大小为30m，点击OK，启动配准程序，如图所示：3.3使用矢量显示的数字线划图（DLGs）来添加地图控制点：从ENVI主菜单中，选择FileOpenVectorFileUSGSDLG。在文件选择对话框中，选择bldr_rd.dlg文件。在ImportOptionalDLGFileParameters对话框中，选择Memory单选按钮，点击OK，读入所需的数字线划图（DLG）数据。在可用矢量列表中高亮选择ROADSANDTRAILS:BOULDER,CO文件，点击LoadSelected按钮。在LoadVector对话框中，点击NewVectorWindow。把该矢量加载到一个新的矢量显示窗口中。3.5显示结果并进行评价:使用光标位置/值（CursorLocation/Value）来对校正后的彩色影像进行评价。在可用波段列表中，点击GrayScale单选按钮，接着点击校正影像的波段Wrap(Band3:tm_m.img)。从Display#下拉式菜单按钮中，选择NewDisplay。点击LoadBand，来加载这幅校正后的TM影像。注意到校正影像是倾斜的，这是由于消除了LandsatTM轨道方向影响的原因。此时这个影像经带有地理坐标，但注意它的空间分辨率是30米，而SPOT影像为10米分辨率。实验二遥感图像增强与融合一、实习目的通过本次上机实习，基本掌握遥感图像处理方法“图像的增强与融合”的方法，并能熟练完成布置的任务。二、实习步骤1图像增强1.1遥感图像对比度增强点击File→openimagefile,打开tm_Jiaozuo.tif,只用grayscale打开第4波段。Enhance→[Scroll]Linear→Saveimageas…(imagefile)Enhance→Interactivestretching→option→Histogramparameters(Min10Max150)→Apply→Stretch(60-110)→AppplyStretch_Type→PiecewiseLinear→点击鼠标中间键，可以创建节点，移动位置，改变每段的斜率→Apply→Saveimageas…Stretch_Type→Gaussian→Option→setguassionstdv→Apply→Saveimageas…2图像融合数据：02课堂实习二图像增强与融合\2-影像融合\TM与spot。bldr_sp.imgSPOT数据TM-30m.imgTM数据图像融合是将低空间分辨率的多光谱图像或高光谱数据与高空间分辨率的单波段重新采样，生成一幅高分辨率多光谱遥感图像的图像处理技术。使得处理后的图像既有较高的空间分辨率，又具有多光谱特征。ENVI中提供了多种融合方法：HSV变换和Brovey变换等。这两种方法均要求数据具有地理参考或者具有相同的尺寸，RGB输入波段必须为无符号8-bit数据或从打开的彩色display中选择。2.1HSV变换手动融合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影像替换数据（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。2.1.1．重采样由于TM和SPOT空间分辨率不一样，为了能够使两者进行融合，必须把二者重采样为同样的空间分辨率。首先计算TM影像以多少倍率来调整大小，以产生与SPOT影像相匹配的10米大小的像元。点击ENVI主菜单BasicTools→ResizeData，出现ResizeDataInputFile对话框，选择裁剪后的图像，直接点击“OK”，在ResizeDataParameters对话框中，xfac,yfac右边的空格内输入重采样前后的因子系数，选择适当的采样方法，选取合适的重采样后的文件名TM-10.img和路径，点击“OK”即可。2.1.2HSV正变换从ENVI的主菜单选择Transform→ColorTransform→RGBtoHSV，然后选择重采样过的TM-10.img数据作为输入的RGB影像。输入要输出的文件名tm-HSV.img，点击OK执行变换。2.1.3拉伸SPOT影像并替换TM的数值波段从ENVI的主菜单选择BasicTools→StretchData，单击bldr_sp.img文件，然后点击OK。在DataStretching对话框的OutputData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spot-strecth.img。点击OK将SPOT影像的数据拉伸为浮点型，范围为0到1.0。2.14波段合并使用波段合并工具，将拉伸后的spot-strecth.img和处理过的tm-HSV.img合并到一个文件，使其具有相同的大小。操作BasicTools→layerstacking，在打开layerstackingparameters对话框中，点击importfile分别导入spot-strecth.img和tm-HSV.img文件即可。存储输出文件layerstacking.img2.1.5HSV反变换从ENVI主菜单选择Transform→ColorTransforms→HSVtoRGB，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。选择拉伸过的SPOT影像作为变换的V波段，点击OK.在HSVtoRGBParameters对话框中输入要输出的文件名TM_spot_HSV.img，点击OK进行反变换。2.2