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遥感图像处理实习总结
遥感图像处理实习成果2016年12月19日 班级:摄影测量1402班 姓名: 铄 钺 指导教师:王** 2016年12月12日我们为期两周的遥感图像处理实习就开始了,这次实习中,根据老师提供的校园遥感图像,亚特兰大遥感影像图,利用ERDAS IMAGINE 2014软件进行数据预处理、图像增强、图像分类及分类后处理和专题地图制作,促使我们掌握遥感提取信息的基本过程和技巧,并可初步解决遥感提取信息的问题。上午我们在8318机房老师给我们发了实习资料和实习的内容和安排。老师交代过各项事宜之后,我们就开始了进行练习。首先是进行图像的格式转换,把jpg格式的图像转换为img格式,在转换格式的时候要注意的是:点击Mangage Data——Import Data,在弹出的对话框要选择好输入的图像格式,只有选择JPEG2000,下面选择JFIF才能成功进行图像格式转换。图像输出和输入一样也要选择正确的格式进行图像的输出转换,图像转换之后就是进行几何校正了。1、打开需要校正的影响,找到栅格工具栏Raster——Multispectra(多光谱)然后点击Control pointsl(控制点)在set geometric model(建立几何模型窗口)——select the model from(选择模型)——model list——选择Polynomial(多项式)在gcp tool reference setup(gcp工具参考设置)设置窗口选择image layer(new viewer)创建新的图像选择参考影像在current coordinate reference system(当前的坐标参考系统)窗口下直接确定。在polynomial model properties(多项式模型属性)窗口选择多项式类型为二次多项式。坐标系统根据影像的经纬度进行选择:设置好之后要刺控制点和检核点各六个,要均匀的分布在测区,检核的精度要小于1.均匀分布在整个测区检核精度小于1校正之后进行影像输出,选择输出位置,点击确定输出的影像颜色会发生变化,需要对影像的颜色进行纠正,保存原始影像的颜色文件.cbp,将文件加载到纠正影像上面,进行颜色纠正。对影像进行规则裁剪和不规则裁剪 遥感图像的空间增强处理、光谱增强处理,选择Raster——Spatial(空间增强)选择最合适的空间增强方案。本次实习我才用了卷积增强(Convolution)主要设置如下:输出结果如下非监督分类非监督分类是先识别后分类的一种方法,人工干预少计算机自动识别。监督分类进行监督分类首先进行样本取样,保存样本信息监督分类输出图幅信息专题地图的制作,我们进行了植被指数分析。首先打开需要进行处理的遥感图像,在非监督分类下找到indices打开处理后的遥感图像进行非监督分类进行类别合并植被指数分析黄河水利职业技术学院摄影测量与遥感技术
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