遥感辐射定标实验报告山东科技大学

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遥感辐射定标实验报告山东科技大学

辐射定标实验报告

一、数据源描述

数据标识:LE71190342002162EDC00

产品名称:L7slc-on

卫星:LANDSAT7

条带号:119 行编号:34

行象元数:750 列象元数:825

传感器:ETM+

接收站标识:EDC

数据获取日期:20020611 白天/夜晚:DAY

开始时间:2002-06-11 02:17:54 结束时间:2002-06-11 02:18:21

平均云量:0

左上云量:0

右上云量:0

左下云量:0

右下云量:0

太阳方位角:118.9803772

太阳高度角:65.2698746

中心纬度:37.47600 中心经度:121.93390

左上点纬度:38.44030 左上点经度:121.10150

右上点纬度:38.12840 右上点经度:123.25140

左下点纬度:36.81470 左下点经度:120.64050

右下点纬度:36.50960 右下点经度:122.74510

二、辐射定标原理与意义

(1)反射率法:在卫星过顶时同步测量地面目标反射率因子和大气光学参量(如大气光学厚度、大气柱水汽含量等)然后利用大气辐射传输模型计算出遥感器入瞳处辐射亮度值。具有较高的精度。

(2)辐亮度法:采用经过严格光谱与辐射标定的辐射计,通过航空平台实现与卫星遥感器观测几何相似的同步测量,把机载辐射计测量的辐射度作为已知量,去标定飞行中遥感器的辐射量,从而实现卫星的标定,最后辐射校正系数的误差以辐射计的定标误差为主。仅仅需要对飞行高度以上的大气进行校正,回避了底层大气的校正误差,有利于提高精度。

(3)辐照度法:又称改进的反射率法,利用地面测量的向下漫射与总辐射度值来确定卫星遥感器高度的表观反射率,进而确定出遥感器入瞳处辐射亮度,。这种方法是使用解析近似方法来计算反射率,从而可大大缩减计算时间和计算复杂性

辐射定标就是将记录的原始DN值转换为大气外层表面反射率,目的是消除传感器本身产生的误差。为了正确评价目标的反射或辐射特性,必须消除或减弱这些失真。

辐射定标使图像尽量恢复本来面目,为遥感图像的识别分类解译等后续工作打下基础。

二、技术流程

实验步骤:

(1)打开各波段数据

(2) 利用basictools->layerstacking将所有波段合成一个文件并保存

(3)添加头文件MTL

(4)利用basictools->preprocessing->calibration utilities->landsat calibration

(5)将合成的头文件图像保存

(6) 在添加的头文件中打开一个波段,同时在合成的头文件中打开同一个波段,再打开一个彩图便于寻找地物类型,对植被进行定标

(7)tools->profiles->Z profiles spectrum进行辐射定标

(8)eidt->plot parameter对对话框里的信息进行修改

(9) eidt->data parameter添加坐标

(10) file->save plot as->image file选择保存到一个位置

(11) 选择建筑物类型进行定标,步骤同上

(12) 选择海水进行定标,步骤同上

(14) 定标完成,生成定标文件

四、实验结果

五、实验结果分析

1、植被

(1)在0.5um的绿光处,由于叶绿素的较强反射,0.425~0.49um谱段为类胡萝卜素的强吸收带,0.38um波长附近还有大气的弱吸收带,故0.53~0.49um谱段的平均反射率很低,一般不超过0.1,约为0.09。

(2)在0.5um~0.62um左右,由于叶绿素的吸收作用,使表观反射率下降至大约0.05。

(3)在0.62um~0.85um左右,由于植物叶子内部结构,植被的反射光谱曲线在此谱段急剧上升,在近红外区域达到反射率最大值,到达0.24左右。

(4)在0.85um~2.2um,因为在这些波长波段植物叶子内的水强烈吸收造成反射率下降。

2、海水

由于海水是强吸收体,所以表观反射率总体不高。海水在蓝绿波段有较强反射,其他波段吸收都很强。随着波长增加,反射率降低,在近红外波段降低为0,含有叶绿素的水反射峰值在绿光段,水中叶绿素越多,这一峰值越高。

3、建筑物

(1)在0.5um~0.9um反射率急剧升高,约为0.245。

(2)在0.9um~1.65um上升变缓,上升至峰值约为0.25。

(3)在1.65um~2.0um左右,反射率下降至0.21。

六、心得体会

一开始做觉得一头雾水,不知道从何下手,理不清楚辐射定标的流程以及与折线图有什么联系。但是通过网上搜集资料,询问同学,一起讨论,慢慢有了头绪,懂得了定标的步骤,学会了如何出折线图,将DN值转换为了表观反射率,同时也懂得了万事开头难,但只要钻进去,就会有成果,如果知难而退,那就什么也收获不到。

(完整版)ERDAS遥感图像处理实验报告

西北农林科技大学 ERDAS实验报告 专业班级:地信111 姓名:杨登贤 学号:2011011506 2013/12/20 ERDAS实验报告

一.设置一张三维图。 (3) 1.底图与三维图 (3) 2.参数设置 (5) (1)三维显示参数 (5) (2)三维视窗信息参数 (6) (3)太阳光源参数 (6) (4)显示详细程度 (6) (5)观测位置参数 (7) 二.(几何纠正几何畸变图像处理):几何纠正结果图。 (7) (2)选择合适的坐标变换函数(即几何校正数学模型) (8) (3)数据控制点采集表 (9) (4)多项式模型参数 (9) (5)图像重采样参数 (10) (6)结果图 (10) 三.(数据输入\ 输出):镶嵌图(根据不同条件做出不同的几张)。 (11) 1.图像色彩校正设置 (12) 四.(图像增强处理):傅里叶高通/低通滤波图或效果图空间增强效果图。 (13) 1.空间增强卷积处理 (13) (1)原图像 (13) (2)卷积增强设置参数 (13) (3)卷积增强处理图像 (14) 2.傅里叶变换 (14) (1)快速傅里叶变换设置参数 (14) (2)低通滤波 (15) (3)高通滤波 (16) 五.光谱增强。 (18) 1.主成分变换 (18) (1)参数设置 (18) (2)处理图像 (19) 2.缨帽变换 (19) (1)参数设置 (19) (2)处理图像 (20) 3.指数计算 (20) (1)参数设置 (20) (2)处理图像 (21) 4.真彩色变换 (21) (1)参数设置 (21) (2)处理图像 (22) 六.(非监督分类):非监督分类结果图分类后处理结果图去除分析结果图。 (23) 1.参数设置 (23) 2.非监督分类结果图 (24) 3.分类后处理结果图 (25)

遥感实验报告

重庆交通大学 学生实验报告 实验课程名称遥感原理与应用 开课实验室测量与空间信息处理实验室 学院 2013 年级测绘工程专业 1班学生姓名刘文洋 学号 631301040126 开课时间 2015 至 2016 学年第 1 学期

目录 实验一 ENVI 视窗的基本操作 (2) 实验二遥感图像的几何校正 (4) 实验三遥感图像的增强处理 (8) 实验四遥感图像的变换 (12) 实验五遥感信息的融合 (15) 实验六遥感图像分类 --- 监督分类 (17) 实验七遥感图像分类 --- 非监督分类 (19) 实验八遥感图像分类后处理 (22)

实验一ENVI 视窗的基本操作 一、实验目的 初步了解目前主流的遥感图象处理软件 ENVI 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,为遥感图像的几何校正等后续实习奠定基础。 二、实验内容 视窗功能介绍;文件菜单操作;显示数据;裁剪数据;合并波段 三、实验步骤 1、首先打开ENVI4.7软件,看见的只有菜单栏,如图所示: 2、打开每个下拉菜单浏览其下拉栏中都有哪些功能,比如:我们如果需要打开遥感文件,则可以选择File下的打开功能open image file,打开遥感图像如下图:

裁剪数据打开basic tools的resize data功能,如果需要对图像进行一系列处理,可以利用Transform,Classification等功能进行操作,在后续实验中我们也会用到其中的一些功能进行图像的一系列操作,到时候在详细叙述。 3、再熟悉了ENVI4.7的一些基本知识后我们可以简单地操作下,比如对一组数据分别用Gray Scale和Load RGB导入,看看两幅图的区别以及各自的优缺点。 四、实验结果分析 在这次的实验中,我们简单的熟悉了下ENVI4.7的一些功能,发现它是可以对遥感图像进行图像几何纠正,直方图均衡,监督分类,非监督分类等一系列操作,为我们后续利用软件对遥感图像处理打下了基础。

遥感实验报告

1.利用Mapgis进行图像校正 1.1实验目的 了解MAPGIS土地利用数据建库对数据的基本要求。掌握图像校正---DRG生产的具体操作步骤。 1.2实验基本要求 将两幅1/万影像数据k50g092035、k50g092036,进行图象校正。 1.3实验内容 DRG生产的操作步骤如下: 1.打开mapgis主菜单,选择图像处理\图象分析模块。 2.文件转换:打开文件\数据输入,将两幅tif图像转换成msi(mapgis图象格式)文件类型。 选择“转换数据类型”为“TIF文件”,点“添加目录”选择影象所在目录,点“转换”。 3. 选择文件\打开影象,打开转换好的msi文件k50g092035.msi,再选择镶嵌融合\DRG生产\图幅生成控制点,点“输入图幅信息”。 4.输入图幅号信息,输入图幅号 k50 g092035,系统会利用此图幅号自动生成图幅的理论坐标。 图1.1 图幅生成控制点 5.定位内图廓点,建立理论坐标和图象坐标的对应关系。 利用放大、缩小、移动等基本操作在图像上确定四个内图廓点的位置。以定位左上角的内图廓点为例:利用放大,缩小,移动等操作找到左上角的内图廓点的精确位置后,点击上图对话框中的左上角按钮,然后再点击图像上左上角的内图廓点即完成该点的设置。完成参数设置和内图廓点信息的输入后,点击生成GCP,将自动计算出控制点的理论坐标,并根据理论坐标反算出控制点的图像坐标。 6.顺序修改控制点。 选取镶嵌融合\DRG生产\顺序修改控制点,则弹出控制点修改窗口,如下图所示:

图1.2 控制点修改窗口 7.逐格网校正 选取镶嵌融合\DRG生产\逐格网校正,弹出文件保存对话框,输入结果影像文件名为“K50 G 092035”,点“保存”。出于精度考虑,可以将“输出分辨率” 设置为“300”DPI。 8.DRG生产完毕。为了以后线文件要与内图框闭合成区,接着生成单线内图框。 生成单线内图框的方法如下: 1)选择镶嵌融合\ 打开参照文件\自动生成图框 2)输入图幅号,选择北京54坐标系.采用大地坐标系 3)选择单线内框.椭球参数选择北京54图框文件名保存为2035.WL,保存路径如下图如示,点“确定”即可完成。 图1.3 1:1万图框 用同样的方法校正另一幅影像k50g092036,将校正后的文件保存为k50 g 092036,同时生成对应的内图框文件2036.wl,保存在实习数据\单线内图框\。

遥感实验报告

遥感原理与应用 实验报告 姓名:学号:学院:专业: 年月日 实验一: erdas视窗的认识实验 一、实验目的 初步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,掌握几个视窗操作模块的功能和操作技能,为遥感图像的几何校正等后续实习奠定基础。 二、实验步骤 打开imagine 视窗 启动数据预处理模块 启动图像解译模块 启动图像分类模块 imagine视窗 1.数据预处理(data dataprep) 2.图像解译(image interpreter) 主成份变换 色彩变换 3.图像分类(image classification) 非监督分类 4. 空间建模(spatial modeler) 模型制作工具 三、实验小结 通过本次试验初步了解遥感图象处理软件erdas的主要功能模块,在此基础上,基本掌握了几个视窗操作模块的功能和用途。为后续的实验奠定了基础。 实验二遥感图像的几何校正 掌握遥感图像的纠正过程 二、实验原理 校正遥感图像成像过程中所造成的各种几何畸变称为几何校正。几何校正就是将图像数据投影到平面上,使其符合地图投影系统的过程。而将地图投影系统赋予图像数据的过程,称为地理参考(geo-referencing)。由于所有地图投影系统都遵循一定的地图坐标系统,因此几何校正的过程包含了地理参考过程。 几何校正包括几何粗校正和几何精校正。地面接收站在提供给用户资料前,已按常规处理方案与图像同时接收到的有关运行姿态、传感器性能指标、大气状态、太阳高度角对该幅图像几何畸变进行了几何粗校正。利用地面控制点进行的几何校正称为几何精校正。一般地面站提供的遥感图像数据都经过几何粗校正,因此这里主要进行一种通用的精校正方法的实验。该方法包括两个步骤:第一步是构建一个模拟几何畸变的数学模型,以建立原始畸变图像空间与标准图像空间的某种对应关系,实现不同图像空间中像元位置的变换;第二步是利用这种对应关系把原始畸变图像空间中全部像素变换到标准图像空间中的对应位置上,完成标准图像空间中每一像元亮度值的计算。 三、实验内容 根据实验的数据,对两张图片进行几何纠正 四、实验流程

遥感图像处理实验

哈尔滨工业大学 遥感图像处理及遥感系统仿真 实验报告 项目名称:《遥感图像处理及遥感系统仿真创新》 姓名:蒋国韬 学号:24 院系:电子与信息工程学院 专业:遥感科学与技术 指导教师:胡悦 时间:2017年7月

实验一:遥感数字图像的增强 一、实验目的: 利用一幅城市多光谱遥感图像,分析其直方图,并利用对比度增强和去相关拉伸方法对遥感图像进行增强。 二、实验过程: 1.用multibandread语句读取一幅多光谱遥感图像(7波段,512x512图像)的可 见1,2,3波段(分别对应R,G,B层); 2.显示真彩色图像; 3.通过研究直方图(imhist),分析直接显示的真彩色图像效果差的原因;

4.利用对比度增强方法对真彩色图像进行增强(imadjust,stretchlim); 5.画出对比度增强后的图像红色波段的直方图;

6.利用Decorrelation去相关拉伸方法(decorrstretch)对图像进行增强;

7.显示两种图像增强方法的结果图像。

三、实验分析: (1)高光谱影像由于含有近百个波段,用matlab自带的图像读写函数imread和imwrite往往不能直接操作,利用matlab函数库中的multibandred函数,可以读取多波段二进制图像。512×512为像素点,7位波段数,bil为图像数组的保存格式,uint8=>uint8为转换到matlab 的格式,[3 2 1]的波段分别对应RGB三种颜色。 (2)直接观察真彩复合图像发现,图像的对比度非常低,色彩不均匀。通过观察红绿蓝三色的波段直方图,可以观察到数据集中到很小的一段可用动态范围内,这是真彩色复合图像显得阴暗的原因之一。另外,根据三种颜色的三维散点图,如下

遥感图像实验报告

遥感图像实验报告 一.实验目的 1、初步了解目前主流的遥感图象处理软件ERDAS的主要功能模块。 2、掌握Landsat ETM遥感影像数据,数据获取手段.掌握遥感分类的方法, 土地利用变化的分析,植被变化分析,以及利用遥感软件建模的方法。 3、加深对遥感理论知识理解,掌握遥感处理技术平台和方法。 二.实验内容 1、遥感图像的分类 2、土地利用变化分析,植被变化分析 3、遥感空间建模技术 三.实验部分 1.遥感图像的分类 (1)类别定义:根据分类目的、影像数据自身的特征和分类区收集的信息确定分类系统; (2)特征判别:对影像进行特征判断,评价图像质量,决定是否需要进行影像增强等预处理; (3)样本选择:为了建立分类函数,需要对每一类别选取一定数目的样本;(4)分类器选择:根据分类的复杂度、精度需求等确定哪一种分类器; (5)影像分类:利用选择的分类器对影像数据进行分类,有的时候还需要进行分类后处理;分类图如下:

图1.1 1992年土地利用图 图1.2 2001年土地利用图

(6)结果验证:对分类结果进行评价,确定分类的精度和可靠性。 图1.3 1992年精度图 图1.4 2002年精度图 2.土地利用变化 2.1 两年土地利用相重合区域 (1)在两年的遥感影像中选择相同的区域。 Subset(x:568121~684371,y:3427359~3288369),过程如下:

图2.1 截图过程图 图2.2.2 截图过程图

(2)土地利用专题地图如下: 图2.2.3 1992年专题地图 图2.2.4 2001年土地利用图

ENVI遥感图像配准实验报告

ENVI遥感图像配准 一、实验目的: 1、掌握ENVI软件的基本操作和对图像进行基本处理,包括打开图像,保存图像。 2、初步了解图像配准的基本流程及采用不同校准及采样方法生成匹配影像的特点。 3、深刻理解和巩固基本理论知识,掌握基本技能和动手操作能力,提高综合分析问题的能力。 二、实验原理 (1)最邻近法 最邻近法是将最邻近的像元值赋予新像元。该方法优点是输出图像仍然保持原来图像的像元值,简单,处理速度快。缺点就是会产生半个像元位置偏移,可能造成输出图像中某些地物的不连贯。适用于表示分类或某种专题的离散数据,如土地利用,植被类型等。

双线性插方法是使用临近4个点的像元值,按照其距插点的距离赋予不同的权重,进行线性插。该方法具有平均化的滤波效果,边缘受到平滑作用,而产生一个比较连贯的输出图像,其缺点是破坏了原来的像元值,在后来的波谱识别分类分析中,会引起一些问题。 示意图: 由梯形计算公式: 故 同理 最终得:

三次卷积插法是一种精度较高的方法,通过增加参与计算的邻近像元的数目达到最佳的重采样结果。使用采样点到周围16邻域像元距离加权计算栅格值,方法与双线性插相似,先在Y 方向插四次(或X 方向),再在X 方向(或Y 方向)插四次,最终得到该像元的栅格值。该方法会加强栅格的细节表现,但是算法复杂,计算量大,同样会改变原来的栅格值,且有可能会超出输入栅格的值域围。适用于航片和遥感影像的重采样。 作为对双线性插法的改进,即“不仅考虑到四个直接邻点灰度值的影响,还考虑到各邻点间灰度值变化率的影响”,立方卷积法利用了待采样点周围更大邻域像素的灰度值作三次插值。其三次多项式表示为: 我们可以设需要计算点的灰度值f(x,y)为:

遥感地学分析实验报

实验一植被覆盖度反演 一、实验目的 植被覆盖度是指植被(包括叶、茎、枝)在地面的垂直投影面积占统计区总面积的百分比。通常林冠称郁闭度,灌草等植被称覆盖度。它是衡量地表植被覆盖的一个最重要的指标,被覆盖度及其变化是区域生态系统环境变化的重要指示,对水文、生态、全球变化等都具有重要意义。目前已有许多利用遥感技术测量植被覆盖度的方法,其中应用最广泛的方法是利用植被指数近似估算植被覆盖度,常用的植被指数为NDVI,本次实验完成植被覆盖度反演。 二、实验数据 实验选取两景覆盖北京市的Landsat8 OLI影像、土地覆盖类型图以及北京行政边界矢量数据为数据源。其中,土地覆盖类型图是作为掩膜文件使用,其目的是为了便于植被覆盖度的估算;北京行政边界矢量数据是裁剪出北京市行政区内的范围。Landsat8 OLI影像是从地理空间数据云网站上下载得到的,其成像时间为2013年10月份。与Landsat7的ETM+成像仪相比,OLI成像仪获取的遥感图像辐射分辨率达到12比特,图像的几何精度和数据的信噪比也更高。OLI成像仪包括9个短波谱段(波段1~波段9),幅宽185km,其中全色波段地面分辨率为15m,其他谱段地面分辨率为30m。 三、实验方法 本文反演植被覆盖度所采用的是像元二分模型方法,像元二分模型是一种简单实用的遥感估算模型,它假设一个像元的地表由有植被覆盖部分与无植被覆盖部分组成,而遥感传感器观测到的光谱信息(S)也由这2个组分因子线性加权合成,各因子的权重是各自的面积在像元中所占的比率,如其中植被覆盖度可以看作是植被的权重。因此,像元二分模型的原理如下:VFC = (S - Ssoil)/ ( Sveg - Ssoil) S为遥感信息,其中Ssoil 为纯土壤像元的信息, Sveg 为纯植被像元的信息。 改进的像元二分法——遥感信息选择为NDVI VFC = (NDVI - NDVIsoil)/ ( NDVIveg - NDVIsoil) 两个参数的求解公式 NDVIsoil=(VFCmax*NDVImin- VFCmin*NDVImax)/( VFCmax- VFCmin) NDVIveg=((1-VFCmin)*NDVImax- (1-VFCmax)*NDVImin)/( VFCmax- VFCmin) 当区域内可以近似取VFCmax=100%,VFCmin=0% VFC = (NDVI - NDVImin)/ ( NDVImax - NDVImin) 当区域内不可以近似取VFCmax=100%,VFCmin=0%,当有实测数据的情况下,取实测数据中的植被覆盖度的最大值和最小值;当没有实测数据的情况下,植被覆盖度的最大值和最小值根据经验估算。 其中, NDVIsoil 为裸土或无植被覆盖区域的NDVI值, 即无植被像元的NDVI 值;而NDVIveg 则代表完全被植被所覆盖的像元的NDVI 值, 即纯植被像元的NDVI 值。 四、实验处理步骤 1、实验处理流程如下图所示

遥感图像预处理实验报告

实验前准备:遥感图像处理软件认识 1、实验目的与任务: ①熟悉ENVI软件,主要是对主菜单包含内容的熟悉; ②练习影像的打开、显示、保存;数据的显示,矢量的叠加等。 2、实验设备与数据 设备:遥感图像处理系统ENVI4.4软件; 数据:软件自带数据和河南焦作市影响数据。 3、实验内容与步骤: ⑴ENVA软件的认识 如上图所示,该软件共有12个菜单,每个菜单都附有下拉功能,里面分别包含了一些操作功能。 ⑵打开一幅遥感数据 选择File菜单下的第一个命令,通过该软件自带的数据打开遥感图像,可知,打开一幅遥感影像有两种显示方式。一种是灰度显示,另一种是RGB显示。 Gray(灰度显示)RGB显示 ⑶保存数据 ①选择图像显示上的File菜单进行保存; ②通过主菜单上的Save file as进行保存

⑷光谱库数据显示 选择Spectral > Spectral Libraries > Spectral Library Viewer。将出现Spectral Library Input File 对话框,允许选择一个波谱库进行浏览。点 击“Open Spectral Library”,选择某一所需的 波谱库。该波谱库将被导入到Spectral Library Input File 对话框中。点击一个波谱库的名称, 然后点击“OK”。将出现Spectral Library Viewer 对话框,供选择并绘制波谱库中的波谱曲线。 ⑸矢量化数据 点选显示菜单下的Tools工具栏,接着选择下面的第四个命令,之后选择第一个命令,对遥感图像进行矢量化。点击鼠标左键进行区域选择,选好之后双击鼠标右键,选中矢量化区域。 ⑹矢量数据与遥感影像的叠加与切割 选择显示菜单下的Tools工具,之后点选第一个 Link命令,再选择其下面的第一个命令,之后 OK,结束程序。 选择主菜单下的Basic Tools 菜单,之后选择 其中的第二个命令,在文件选择对话框中,选择 输入的文件(可以根据需要构建任意子集),将 出现Spatial Subset via ROI Parameters 对 话框通过点击矢量数据名,选择输入的矢量数 据。使用箭头切换按钮来选择是否遮蔽不包含在 矢量数据中的像元。 遥感图像的辐射定标 1、实验目的与任务: ①了解辐射定标的原理; ②使用ENVI软件自带的定标工具定标; ③学习使用波段运算进行辐射定标。 2、实验内容与步骤: ⑴辐射定标的原理 辐射定标就是将图像的数字量化值(DN)转化为辐射亮度值或者反射率或者表面温度等

遥感植被指数NDVI计算

本科学生综合性、设计性 实验报告 姓名宋国俊学号114130168 专业地理信息系统班级 实验课程名称遥感地学分析 实验名称NDVI计算 开课学期2011 至2012 学年下学期 云南师范大学旅游与地理科学学院编印 一、实验准备

1、实验目的和要求: 利用TM卫星数据,应用ENVI软件进行归一化植被指数的计算,及在此基础对研究 区进行植被覆盖率的提取,根据植被覆盖率进行一些应用分析。 2、实验材料及相关设备: 昆明影像数据(path/row:129/43(2002.02.09))ENVI及ArcGIS软件。 3、实验方法步骤及注意事项: 实验方法:利用ENVI及ArcGIS图像处理软件,参考软件的处理操作步骤,对图像进行处理。 注意事项:下载数据时应该严格遵照行列号来下载,下载的数据要包括完整的影像数据信息以便数据的预处理。 二、实验内容、步骤和结果(详细写清楚本次实验的完成的主要内容、具体 实施步骤和实验结果。) 1、实验内容 利用下载的昆明影像数据用ENVI进行NDVI计算,计算公式如下: NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)(NIR为近红外波段,R为红光波段) 2、实验步骤 (1)对昆明影像数据进行辐射定标: Ⅰ、启动ENVI External →Geo TIFF with metadata→Enter Landsat MetaData (输入元数据) Ⅱ、Spectral→Preprocessing→Calibration utilities→Landsatcalibration→Landsat calibration input file→输 入第一步的元数据 Ⅲ、将辐射定标后的数据转化为BIL格式:

遥感实验报告七

合肥工业大学资源与环境工程学院 《遥感图像处理与分析》 实验报告(七) 姓名 学号 专业 班级 任课教师

实验七:图像分类 一、实验目的 理解计算机图像分类的基本原理 掌握数字图像非监督分类以及监督分类的具体方法和过程 理解两种分类方法的区别 二、实验材料 Landsat遥感影像1幅 ERDAS IMAGINE9.2遥感图像处理软件 计算机 三、实验内容及步骤 (一)非监督分类 (1)启动非监督分类模块:在ERDAS面板工具中选择DA TAPrep-Unsupervisd Classification命令,打开非监督分类对话框或是在ERDAS面板工具中选择 Classifier-Classification-Unsupervised Classification打开非监督分类对话框(2)选择图像处理文件和输出文件,设置被分类的图像和分类结果,并选择生成分类模块文件产生一个模版文件。 (3)这里Number of Classes定为14,Maximum Iterations定为7如下图所示 (4)点击OK按钮,执行非监督分类,打开原图与结果图:

分类评价: (1) 打开原始图像和分类后的图像:点击ERDAS-Viewer 面板,先后打开原始图像和分 类后的图像,在打开分类结果图像时,在Raster Option 选项卡中取消选中的Clear Display 复选框,保证两幅图叠加显示 (2) 设置各类别的颜色:单击Raster-Tool ,打开Raster 工具面板,选择Raster-Attributes , 打开Raster Attribute Editor 对话框 (3) 调整字段显示顺序,在Raster Attribute Editor 窗口,选择Edit 菜单-Column Properties 命令,打开Column Propertis 对话框,在Columns 列表中选择字段,通过Up 、Down 、Top 、Bottom 按钮调整其在属性表的显示顺序 (4) 同上,在Raster Attribute Editor 对话框中单击某一类别的Color 字段,在弹出的As Is 中选择合适的颜色 (5) 确定类别精度并标注类别:在Raster Attribute Editor 对话框中点击Opacity 字段名, 进入编辑状态,依据需要输入0(透明)或1(不透明)。通过在Utility 菜单下设置分类结果在原始图像背景上闪烁(Flick )、卷帘显示(Swipe )、或混合显示(Blend ),

辐射防护基础知识试题

科目:辐射防护基础知识 考试用时:本次考试时间为90分钟 题号 一 二 三 四 总分 得分 阅卷人 一、单项选择题(共20题,每题1分,错选不得分) 1. 以下哪个标记是为“电离辐射”或“放射性”的标识:( ) A. B. C. D. 2. 原子核半径尺度为:( ) A. 10-15 m B. 10-12 m C. 10-10 m D. 10-6 m 3. β衰变一共有多少种模式:( ) A. 一种 B. 两种 C. 三种 D. 四种 4. 在下列给出的屏蔽材料中,屏蔽γ射线宜选用以下哪种:( ) A. 聚乙烯塑料 B. 混凝土 C. 有机玻璃 D. 铝合金 5. 原子核所带电性为:( ) A. 电中性 B. 负电 C. 不带电 D. 正电 6. 以下不属于γ射线与物质作用机制的有:( ) 姓名:_ _ _______ 单位/部门:_ __________ 岗位:___ __ ___ - -- - - -- - - - -密 - - - - - - - - 封 - - -- - -- - 线 - - - - - - - - 内 - - - - - - - - 不 - - - - - - - - 得 ____ 岗位:___ __ ___ -- - 内 - -- - - -- - 不 - - - - - - - -得

A. 光电效应 B. 碰撞散射 C. 康普顿散射 D. 电子对效应 7. 放射性活度的国际单位是:( ) A. 居里 B. 毫克镭当量 C. 贝克勒尔 D. 伦琴 8. 下列数字中,有可能是组织权重因子W T 的是:( ) A. B. C. 20 D. 9. 有效剂量的单位是:( ) A. 戈瑞 B. 伦琴 C. 希伏 D. 拉德 10. 以下哪一个是放射性货包的标识:( ) 下列属于职业照射的情况是:( ) A. 客机飞行员所受的来自宇宙射线的照射 B. 乘坐头等舱的商务精英所受的来自宇宙射线的照射 C. 核电厂职员工体检时所受的照射 D. 普通公众所受的来自土壤、建筑物的放射性照射 12. GB 18871-2002《电离辐射防护与辐射源安全基本标准》中规定 姓名:_ _ _______ 单位/部门:_ _ _________ 岗位:___ __ ___ -- - - - - - -- - -密 - - - - - - - - 封- - - - - - - - 线 - - - - - - - - 内 - - - -- - - - 不- - - - - - - - 得

实验二遥感图像的几何校正与镶嵌实验报告

实验二遥感图像的几何校正与镶嵌实验报告 实验目的: 通过本实验熟练操作遥感图像处理的专业软件进行基础图像处理,包括图像几何校正、镶嵌等。 实验内容: 1、熟悉图像几何校正、镶嵌的基本原理; 2、学习图像几何校正具体操作; 3、学习图像镶嵌正具体操作。 本实验的图像几何校正是通过“像图配准”的方式获取地面控制点的方里网坐标的,并对传统的从纸质地形图上量算坐标的方法进行改进,利用Auto CAD或Photoshop等软件从扫描后的电子地形图上直接量算坐标。 实验步骤: 第一步、熟悉图像几何校正、镶嵌的基本原理 第二步、图像几何校正 运行PCI,选择GCPWorks模块,在Source of GCPs选择User Entered Coordinates(用户输入投影坐标系统),点击Accept后,弹出校正模块:

选择第一项加载需要校正的图像(由实验一方法导出的125-42.pix )->点击Default->Load & Close->得到下图:

选择第二项,选择Other确定投影系统: 注意输入6度带的中央经度与向东平移500公里(500000米):

点击Earth Model确定地球模型: 点击Accept:

选择第三项采集地面控制点。在采集地面控制点之前,利用Photoshop软件打开扫描后的电子地形图。 分别在遥感图像和地形图中找到一个同名点,如下图(可以用放大遥感图)。 然后在地形图中量算出该点的大地坐标,精确到米,X坐标为6位(要去掉2位6度带的带号),Y坐标7位(运用测出)。再将坐标输入到GCP编辑窗口中,并点击Accept as GCP接受为一个控制点。

遥感数字图像处理实验报告

实验一 遥感图像统计特性 一、实验目的 掌握遥感图像常用的统计特性的意义和作用,能运用高级程序设计语言实现遥感图像统 计参数的计算。 二、实验内容 编程实现对遥感图像进行统计特性分析,均值、方差(均方差)、直方图、相关系数等。 三、实验原理 1.均值 像素值的算术平均值,反映图像中地物的平均反射强度。 11 00 (,) N M j i f i j f MN --=== ∑∑ 2.方差(或标准差) 像素值与平均值差异的平方和,反映了像素值的离散程度。也是衡量图像信息量大小的 重要参数。 11 2 00 2[(,)] N M j i f i j f MN σ--==-= ∑∑ 3. 相关系数 反映了两个波段图像所包含信息的重叠程度。f , g 分别为两个波段的图像,它们之间的 相关系数计算公式为: 11 [((,))((,))] (,)M N f g f i j e g i j e C f g ---?-= ∑∑ 其中, e f , e g 分别为两个波段图像的均值。 四、实验步骤和内容 1.实验代码 clc clear all I =imread ('m1.jpg'); whos I %显示图像信息 figure (1),imshow (I ); R =double (I (:,:,1)); G =double (I (:,:,2)); B =double (I (:,:,3)); %求图像的R,G,B 的均值,avg=mean(mean(I))

%求图像的R,G,B的均值 mean(R(:)) mean(G(:)) mean(B(:)) %求R,G,B的方差 varR=var(R(:)); varG=var(G(:)) varB=var(B(:)) %求RG,RB,GB的相关系数 corrcoef(R(:),G(:)) corrcoef(R(:),B(:)) corrcoef(B(:),G(:)) 2.原始图像 Figure 1原始图像3.实验结果 R,G,B的均值

遥感图像处理 图像配准、图像裁剪 实验报告

Lab3 geometric correction and projection transformation of remotely sensed data Objective : The purpose of the current lab section is to adequately understand the mathematic principles and methods of geometric correction (co-registration) and projection transformation . In addition,you guys need to gain hands-on experience or skill to perform them in ENVI and ERDAS environments. 实验过程: 一、envi中图像配准 1、根据控制点的坐标对图像进行配准 1)加载中山陵地形图 2) 选择map 菜单下的registration菜单,选择select gcps:image to map 设置投影信息:基于经纬度的投影(geographic lat/lon),选择基准面为WGS—84

3)开始配准 依次移动一级窗口中的光标到四个图廓点的位置,在三级放大窗口中把十字司放在经纬线的交点的中间位置,输入该点的经纬度于编辑对话框中:

点击add point,完成对控制点的编辑 4)选择option菜单下的wrap file将配准好的地图生成一幅新的影像

修改生成图像信息,改为50带的UTM投影,基准面为WGS-84,保存 2、图像到图像的配准 1)加载全色波段影像作为待配准的影像

遥感图像光谱增强处理实验报告

一、实验名称 遥感图像光谱增强处理 二、实验目的 对图像进行主成分分析、主成分变换以及主成分百分比计算;观察图像在不同色彩空间之间相互转换的结果异同,对图像进行融合,用MODEL MAKER 建模方式进行图像处理。 通过以上操作初步掌握图像光谱增强处理过程,进一步理解影像光谱增强中不同增强方法的原理及其增强效果的差异。 三、实验原理 光谱增强是基于多光谱数据对波段进行变换达到图像增强处理,采用一系列技术去改善图象的视觉效果,或将图象转换成一种更适合于人或机器进行分析处理的形式。有选择地突出某些对人或机器分析有意义的信息,抑制无用信息,提高图象的使用价值。 主成分分析(PCA)用多波段数据的一个线性变换,变换数据到一个新的坐标系统,以使数据的差异达到最大。对于增强信息含量、隔离噪声、减少数据维数非常有用。 使用Color Transforms 工具可以将3-波段红、绿、蓝图像变换到一个特定的彩色空间,并且能从所选彩色空间变换回RGB。两次变换之间,通过对比度拉伸,可以生成一个色彩增强的彩色合成图像。 图像融合是将多幅影像组合到单一合成影像的处理过程。它一般使用高空间分辨率的全色影像或单一波段的雷达影像来增强多光谱影像的空间分辨率。 四、数据来源 本次实验所用数据来自于国际数据服务平台;landsat4-5波段30米分辨率TM第三波段影像,投影为WGS-84,影像主要为山西省大同市恒山地区,中心纬度:38.90407 中心经度:113.11840。

五、实验过程 1.主成分分析 1)打开并显示TM影像文件,从ENVI 主菜单中,选择File →Open Image File选择影像,点击Load Band 在主窗口加载影像。 2)主菜单选择Transforms—>Principal Components—>Forward PC Rotation —>Compute New Statistics and Rotate。在弹出的Principal Components Input File 对话框中,选择图像。 3)在Forward PC Rotation Parameters对话框中在输入统计系数,选择计算矩阵(选择协方差矩阵),输出统计文件及路线,统计波段数等相关参数的设置,单击Ok。

《遥感地学分析》教学大纲

《遥感地学分析》课程教学大纲 一、课程基本情况 二、课程性质与作用 遥感地学分析课程是遥感科学与技术专业一门重要的专业基础课,同时也是地理信息系统专业推广地理信息系统工具应用的一门重要的选修课。遥感技术是当今国际上异常活跃,发展日新月异的高新科技领域,是构筑“数字地球”不可或缺的强大核心技术,现已发展到推广应用阶段,在众多的专业领域得到广泛应用,已成为地学领域相关科学研究的全新技术方法。在我国也深入到国民经济和社会发展的众多领域,在国家资源环境调查、重大自然灾害监测、城市规划与管理、海洋勘察、国家安全等方面发挥着越来越重要的作用。《遥感地学分析》是遥感与地学交叉的边缘科学,是一门以传播图像科技知识为主的专业课程,具有明显的应用技术学科特点,是地学类各专业的技术方法课。该课程是应用遥感的理论、方法和技术,应用遥感数据源,实现复杂地学问题的快捷、方便、省时和省力的解决。 三、培养目标与标准 本课程需在学习了测量学等课程后再深入学习本课程。本课程具体完成培养方案如下:

信息渠道获得知识,侧重知识的获取,没有实训要求。T:讲授,指教、学活动中由教师引导开展的基础测试或练习,匹配有课程讨论、课后研讨等环节。U:运用,指以学生为主导,通过实练而形成的对完成某种任务所必须的活动方式,匹配有课程的三级项目或其它实践环节。 四、理论教学内容与学时分配

五、实践(实验、上机)教学内容与学时分配 高光谱与高空间分辨率遥感实验紧密结合大纲要求,在前所学课程基础上,深入应用ENVI软件对高光谱与高空间分辨率遥感图像进行验证和综合分析,是对理论知识的深入消化与理解。 六、学业考核 本课程的作业规范:每章结束后布置适量作业,学生独立完成,以便加深对本课程的理解。每个月布置一个中型的项目,学生撰写项目书,并完成整个流程,上交项目报告!

遥感ENVI实验报告

目录 前言 (3) 一、实验目的 (3) 二、实验容 (3) 三、实验时间 (3) 四、组织人员 (3) 1.专题概述 (4) 2. 处理流程介绍 (4) 2.1图像获取 (4) 2.2数据读取和定标 (4) 2.3图像配准 (5) 2.4大气校正 (5) 2.5反演模型构建及模型应用 (5) 2.6植被变化 (6) 3.详细处理过程 (7) 3.1数据预处理 (7) 3.1.1安装环境小卫星数据处理补丁 (7) 3.1.2数据处理和定标 (7) 3.1.3工程区裁剪 (9) 3.1.4图像配准 (14) 3.1.5大气校正 (17) 3.1.6裁剪浑善达克区 (23) 3.2植被覆盖度反演 (27) 3.2.1计算归一化植被指数 (27) 3.2.2计算植被覆盖度 (28) 3.3植被变化监测 (29)

3.3.1植被覆盖区提取 (29) 3.3.2植被变化检测 (31) 3.4成果后期处理与应用 (32) 3.4.1植被变化区域图的背景值处理 (32) 3.4.2植被变化区域制图 (33) 实验心得 (36)

前言 一、实验目的 1、掌握ENVI软件的基本操作。 2、掌握卫星影像的预处理的基本流程。 3、通过实习,学会自己去处理一些问题。 4、进一步提高学生分析问题、解决问题的能力,增强实践技能,并培养学生勇于 动手、勤于动手、热爱本专业的思想。 5、深刻地理解和巩固基本理论知识, 掌握基本技能和动手操作能力, 提高综合观 察分析问题的能力 二、实习容 1、了解ENVI的基本操作。 2、实现影像图像的几何校正、融合、镶嵌及剪裁。 3、掌握ENVI对影像信息的提取 4、了解ENVI的一些应用分析

三基三严-辐射安全与防护基础知识考试题

辐射安全与防护基础知识考试题 一、名词解释(每题2分,总共10 分)1.核素和同位素。 2.韧致辐射。 3.外照射和内照射。 4.吸收剂量: 5.平均电离能: 二、选择题(每题2分,总共20 分) 1.1896 年,法国科学家()发现天然放射现象,成为人类第一次观察到核变化的情况,通常人们把这一重大发现看成是核物理的开端。 A ?卢瑟福 B ?贝克勒尔C.汤姆逊D ?居里夫人 2.下列人体组织和器官中哪一种的辐射敏感性最低:() A ?心脏 B ?淋巴组织 C ?肌肉组织 D ?骨髓 3.下面哪种粒子的穿透力最弱() A . 丫光子 B . B粒子C. a粒子D .中子 4. 丫光子把全部能量转移给某个束缚电子,使之发射出去,而光子本身消失的过程叫做()A .电子对效应B .康普顿效应C.光电效应D .穆斯堡尔效应5.世界人口受到的人工辐射源的照射中,居于首位的是() A .大气层核实验 B .医疗照射C.地下核试验D .核能生产 6.在相同能量的下列射线中,哪种射线的穿透力最强?() A. a射线 B. B射线 C. 丫射线 D.质子7.在下述医疗照射中,每次检查的有效剂量最大的是哪种?() A . CT B.血管造影C.介入治疗D.胸部X射线透视 8.在医学上X射线可用于透射的机制是() A .穿透能力强 B .电离能力强C.射线能量大D .不同组织的吸收不同 9.辐射致癌属于那种效应:() A .急性B.遗传C.确定性D.随机性 10.剂量率与点源距离的关系:() A .正比B.反比C.平方正比D.平方反比 三、填空题(每空1分,总共20 分)

1. X 射线在医学上的用途较广,目前主要有两种诊断方式:__________ 和 ______ 。 2. _____________________________ X 射线机主要包括:和。 3. _________________________________ 天然辐射源按起因分为: _____ 、和三类。 4. _________________________________________ 人体受到的照射的辐射源有两类,即:和________________________________________________ ,其中主要的人工辐射源是: ________ ,_________ 和_______ 。 5. _______________________________ 辐射防护检测的对象是: ______________________ 和_____________________________________ 。具体检测有四个领域: ______________________ 6. 丫射线与物质发生的相互作用主要有光电效应、___________ 和_________ < 四、判断题(每题2分,总共20 分) 1. 地球上的天然辐射源都是来自宇宙射线。 () 2. 原子核的质量等于组成原子核的中子和质子质量之和。() 3. 放射性衰变符合指数衰减规律。() 4. B粒子的能谱是连续的。() 5. B衰变不仅放出B粒子,还要放出一个中微子。() 6. 大多数气体探测器都工作于有限正比区。() 7. 闪烁体都很容易潮解。() 8. 吸能核反应的发生有一定的阈能。() 9. 发生自发裂变的条件是自发裂变能Qf,s< 0。() 10. 一种粒子与某种原子核的核反应反应道只有一个。() 五、简答题(每题10 分,总共30分) 1. 什么是密封源和非密封源? 2. 在放射性同位素和射线装置应用中,必须遵循辐射防护的哪三原则? 3. 辐射防护的四个标准是什么?

遥感图像的分类实验报告

精心整理 一、实验名称 遥感图像的监督分类与非监督分类 二、实验目的 理解遥感图像监督分类及非监督分类的原理;掌握用ENVI对影像进行监督分类和非监督分类的方法,初步掌握图像分类后的相关操作;了解整个实验的过程以及实验过程中要注意的事项。 三、 四、 五、 1. 1.1打开并显示影像文件,选择合适的波段组合加载影像 打开并显示TM影像文件,从ENVI 主菜单中,选择File →Open Image File选择影像,为了更好地区分不同地物以及方便训练样本的选取,选择5、4、3波段进行相关操作,点击Load Band 在主窗口加载影像。 1.2使用感兴趣区(ROI)工具来选择训练样区 1)主影像窗口菜单栏中,选择 Overlay >Region of Interest。出现ROI Tool对话框, 2)根据不同的地物光谱特征,在图像上画出包含该类地物的若干多边形区域,建立相应的感兴趣区域,输入对应的地物名称,更改感兴趣区对应的显示色彩。

由于该地区为山西省北部,地物相对单一,故分为以下几类:裸地、草地、灌木林、农田、水体、人类活动区、云层,阴影。 1.3选择分类方法进行分类 1)主菜单中,选择Classification>Supervised,在对应的选项菜单中选择分类方法,对影像进行分类。 以最小距离法(Minimum Distance)为例进行说明。选择Minimum Distance选项,出现Classification Input File对话框,在该对话框中选择待分类图像。 2)在出现的Minimum Distance Parameters对话框中,select Ttems选择训练样本,定义相关参数,选择 点击 2. 1 2 3. 。 1 选择Mode :polygon delete from class将错误点剔除。 2)主菜单classification->Post classification->sieve classes打开sieve parameters对话框,选择训练样本,及最小剔除像素,选择输出位置,完成操作。图为采用八联通域将像素小于5的点删除。 3.3混淆矩阵精度验证 1)选取验证样本,与监督分类操作类似,选择不同的感兴趣区域,保存ROI,作为选择训练样本。 2)进行精度验证,主菜单classification->Post classification->Using Ground Truth ROI,选择分类图像。

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