2013遥感实验报告

2013遥感实验报告地理实验综合报告 (2013年秋季学期) 遥感软件应用年级2012级专业姓名学号成绩一、实验1中的can_tmr.img图像是什么影像?包含哪几个波段,各自的中心波长是多少?答:该图像是Landsat TM 影像; 包含TM Band 1, TM Band 2, TM Band 3, TM Band 4, TM Band 5, TM Band 7 个波段; 中心波长是(0.48500, 0.56000, 0.66000, 0.83000, 1.65000, 2.21500); 二...

地理实验综合报告 (2013年秋季学期) 遥感软件应用年级2012级专业姓名学号成绩一、实验1中的can_tmr.img图像是什么影像?包含哪几个波段,各自的中心波长是多少?答:该图像是Landsat TM 影像; 包含TM Band 1, TM Band 2, TM Band 3, TM Band 4, TM Band 5, TM Band 7 个波段; 中心波长是(0.48500, 0.56000, 0.66000, 0.83000, 1.65000, 2.21500); 二、根据感兴趣区can_tm1.roi文件对can_tmr.img图像进行裁剪后,各波段最大、最小、平均值和标准差是多少? 答:(1)加载can_tmr.img 图像, (2)加载can_tmr.img 图像的感兴趣区can_tm1.roi 文件。 (3)点击感兴趣区名,然后点击“Stats” (4)即出现ROI Statistics Result 窗口(如下图)。 Basic Stats Max Min Mean Stdev Band 1 62 1 14.433485 5.620598 Band 2 91 2 20.382735 7.490318 Band 3 100 1 21.308905 9.079419 Band 4 100 3 31.980554 9.649808 Band 5 87 1 24.985552 9.816744 Band 6 65 0 18.549205 7.761124 三、在Landsat TM 图像can_tmr.img上,提取典型地物光谱,制作反射光谱曲线图。在R3G2B1、R4G3B2、R5G4B3彩色合答:(1)从主影像显示窗口菜单栏中,选择Tools →Profile→Z Profile 将会打开一个绘制窗口,任意选择一种彩色合成处理在图像上依次选择植被,裸地,河流,城市将在窗口中出现地物光谱(如下图)。 R3G2B1 彩色合成处理后植被:深绿色裸地:棕黄色城市:浅蓝色河流:青黑色 3-成处理后的该图像中植被、裸地、河流、城市等主要地物分别呈现什么颜色? R4G3B2 彩色合成处理后植被:棕红色裸地:土灰色城市:灰蓝色河流:深红色四、计算TM影像bldr_tm.img的NDVI,整个图像NDVI平均值是多少?将NDVI 图像按密度分割方法进行分级表示,并输出处理后的图像。答:(1)打开实验TM 影像:can_tmr.img; (2)在主菜单“Transform”下选择“NDVI”; (3)在弹出“NDVI Calculation Parameters”窗口,可以按内存输出,或者在Enter Output Filenam e 中点击“Choose”,选择存储路径输出到数据文件夹,之后点击”OK”. (4)在可用波段列表中打开NDVI 灰度图像,在主图像窗口Tools 中,选择Color Mapping 的ENVI color table,进行伪彩色显示(见下图)。五、如何运用监督分类方法对can_tmr.img图像进行土地利用分类,说明分类步骤,给出分类结果图和混淆矩阵。答:(1)打开ENVI,加载图像can_tmr.img,选择R5G4B3 彩色合成处理效果,在主图像窗口点击Load RGB。在主图像窗口中,点击Qverlay→Region of Interest。出现感兴趣区对话框ROI Tool。见下图 5-1 (2)在各个图像窗口中的相应位置可绘制出多边形,该多边形代表了新创建的感兴趣区。在ROI Name 下更改类型名称,在Color 下更改颜色。点击New Region 添加新的感兴趣区,重复上述操作,如下图。在ROI Tool 对话框File,选择Save ROIs,将已建立的感兴趣区的文件存储到文件夹中。 (3)为查看所建立感兴趣区是否可作为分类的训练区,可以对感兴趣区波谱分离性进行分析。ROI tool 对话框中Options→Computer ROI Separability,将感兴趣区各类波谱的可分离性,给出报告参数,如下图。若参数大于1.9 侧说明分离性好,参数过低(小于1)则可考虑将其合并为一个感兴趣区。 (4)波段的可分离统计:在主菜单上选择Classification→Supervised→Maximum Likelihood (5)得出分类结果图,如图 (6)使用注记功能添加分类图例,从主图像窗口中选择Overla→Annotation. 选择Object→Map Key,在影响上添加分类的图例。在Map Key 对话框中点击Edit Map Key Items (7)在显示窗口中,使用鼠标左键并拖拽图例,在合适的位置上放置,右键单击锁定图例位置。选择Object→text,在影响上添加题目,并更改所需的参数,修改图例的显示属性,得到分类结果图如图。 (8)选择Classicfication→Post Classification→ConfusionMatrix→method (9)加载can tm-验证.roi 实验报告 - 15 -

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