遥感应用实习报告

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1、《遥感应用》实习报告姓名：康永正班级：GIS0701学号：2007303204035实习安排：实习共分为两周；两部分：第一部分：遥感影像的处理与应用第二部分：遥感温度反演和高光谱遥感模型反演第一周(第一部分)：1.遥感影像的获取。2.遥感影像的校正。3.遥感影像的识别。4.土地利用变化分析。5.植被变化分析。6.立体土地利用图的制作。第二周（第二部分）：1.为期两天的野外实习。2.遥感温度反演和高光谱遥感温度反演。实习一：遥感影像的处理与应用实验目的：利用ERDAS通过对原始遥感影像的获取，校正，识别得到进行最后

2、的相关数据变量分析的成果图以及相关的数据。实习的过程中需要熟悉和了解目前主流的遥感图象处理软件ERDAS的主要功能模块，在此基础上，掌握视窗操作模块的功能和操作技能。在遥感图像的几何校正等后续实习中，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。15利用所得到的经过几何校正后的遥感影像进行监督分类和NDVI植被指数分析，并且能对所得到的结果进行相关数据处理与分析。实验步骤：(一)遥感影像的获取。在ERDAS中使用预处理：InterpreterUtilitiesLayerS

3、tack将TIF格式的1992年的7个光谱波段，2001年的除了第六个的其他六个波段的影像数据组合多波段数据，并且需要忽略0值。组合后的图像*.tif格式转为*.img格式，得到1992和2001年的假彩色影像图。(二)遥感影像的校正。1.在两个view窗口里分别打开之前获取的img格式的TM假彩色影像图，另个窗口里同时加入4块带有经纬度坐标的河流的shapefile文件。2.用ERDAS中的DATAPREP里的imagegeomaticcorrection功能模块。依次点选遥感影像和shape图，并选择poly

4、nomial在两幅图上选择对应的点进行对准校正，获得校准模型以及每个点的选点误差。3.将校正输出后的遥感影像打开，叠加上河流的shape图，用utility里的功能进行校正质量检查。通过几何校正给遥感影像上的每个像元附上了相应的坐标。(三)遥感影像的识别。在经过遥感影像的波段合成与几何校正等前期处理工作后，在此基础上进行遥感影像的识别——监督分类。建立训练区矢量文件，定义分类模板为以下六类：(1)林地——暗红色、黑色(2)旱地——鲜红(3)水田——黄绿、暗红色(4)城镇用地——蓝白色(5)水域——黑色(6)荒地（

5、河漫滩,仅2001年有，云）这里运用的是ERDAS里的classifier的signatureeditor模块；1.打开1992和2001两副校正图，对应各类地物进行训练区选点，其中同类地物根据不同的颜色应该先区分归类。2.15选择evaluate中的contingency查看六类地物的分类精度情况，在精度低的地方多取几个训练区。精度符合要求后，用classify-supervised将分类后的图像输出。3.利用Erdas中的interpretator-gisanalysis-recode，载入分类后的图像，将相

6、同的地物归为一类，然后输出分类合并后的遥感影像，在raster-attributes里进行颜色的修改。15得到两年的监督分类图后需要对监督分类结果进行分类精度评估（将分类图像中的特定象元与已知分类的参考象元进行比较）用classifier--accuracyassessment打开分类后的图edit—inportuser-definedpoints分别导入check92.txt和check01.txt设置comma，其他使用默认值，输出分类评价报告：report—accuracyreport报告的结果如下1992

7、年分类评价报告：2001年分类评价报告：(一)土地利用变化分析由于两年的图像大小差异需要首先对监督分类后的1992和2001年的两幅图像使用interpretator-utilities-subsetimage进行遥感影像中相同的区域Subset(x:568121~684371,y:3427359~3288369)的裁剪。然后选择GISAnalysis--matrix用矩阵方法对年份不同的土地利用图做变化分析，得出一幅可以体现变化的成果图.152001年1992年林地旱地水田城镇水域荒地合计林地55331.773

8、08.457701511259.66713.552260.26159888.6旱地11410310055120393738562.123091.714112.9494357.7水田20103811547427751658356.3666676340.14725391.4城镇29734.89979.1153435.921623.57451.464062.6126287.4水