城市遙感課程設(shè)計(jì)報(bào)告--erdas處理變化檢測

1、<p><b>　　城市遙感課程設(shè)計(jì)</b></p><p>　　實(shí)習(xí)內(nèi)容：ERDAS處理變化檢測</p><p>　　學(xué)生姓名：xxx xxx</p><p>　　所在班級(jí)：xxxxx班</p><p>　　所學(xué)專業(yè)：xxxxxxx</p><p><b>　　指導(dǎo)老師：x

2、xx</b></p><p>　　完成時(shí)間：2011-6-20</p><p><b>　　一、課程設(shè)計(jì)目的</b></p><p>　　通過這次課程設(shè)計(jì)，進(jìn)一步了解ERDAS軟件的使用，提高我們的動(dòng)手能力。了解城市遙感中的一些方法。了解城市遙感與其他遙感應(yīng)用的區(qū)別，尤其是在地物分類上的難度是遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他方面的應(yīng)用的。</p&

3、gt;<p>　　二、課程設(shè)計(jì)原理與方法</p><p>　　多時(shí)相遙感影像進(jìn)行城市變化監(jiān)測的方法很多，一種是利用兩個(gè)不同時(shí)相的遙感影像進(jìn)行相減處理然后進(jìn)行彩色合成，變化處是兩種地物光譜的合成，色調(diào)明顯發(fā)生變化。第二種事基于對(duì)不同時(shí)期的遙感影像進(jìn)行分類，本設(shè)計(jì)以2002年和2005年得影像為基礎(chǔ)作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，在分類的基礎(chǔ)上，利用不同波段影像合成不同變化，融合于一幅影像上，這樣能明顯地顯示增加和減少范

4、圍，同時(shí)保留其影像原有的層次。同時(shí)由于本設(shè)計(jì)缺少地理參考校正過的圖像，所以就認(rèn)為該兩幅影像已經(jīng)經(jīng)過幾何校正，是沒有幾何畸變的圖像。</p><p>　　三、課程設(shè)計(jì)過程和步驟</p><p><b>　　步驟：</b></p><p><b>　　1多波段疊加</b></p><p>　　依次單擊E

5、RDAS圖標(biāo)面板工具欄Interpreter圖標(biāo)—Utilities——Layer Stack，打開Layer Stack對(duì)話框；</p><p>　　在Input File項(xiàng)中打開單波段文件，打開完畢后單擊Add按鈕，添加波段記錄；</p><p>　　重復(fù)步驟2）知道所有需要組合的波段添加完畢；</p><p>　　在Out File項(xiàng)將多波段文件命名為mul0

6、2 和 以及路徑設(shè)置；</p><p>　　單擊OK按鈕，執(zhí)行多波段組合；</p><p>　　05年的波段組合同上；</p><p><b>　　2影像增強(qiáng)</b></p><p>　　依次單擊ERDAS圖標(biāo)面板工具欄Interpreter圖標(biāo)—Radiometric Enhancement—Histogram Equ

7、alization命令，打開Histogram Equalization對(duì)話框；</p><p>　　將疊加后的圖像輸入進(jìn)來；</p><p>　　定義輸出文件路徑和名稱；</p><p>　　確定文件坐標(biāo)類型為File；</p><p><b>　　單擊OK按鈕；</b></p><p><

8、;b>　　3影像配準(zhǔn)</b></p><p>　　在viewer中將增強(qiáng)處理后的圖像mul02.img和mul05.img打開，在mul02的viewer中單擊Roster|Geometric Correction命令，打開Set Geometric Model 對(duì)話框；</p><p>　　選擇幾何糾正模型為多項(xiàng)式糾正，打開Geo Correction Tools對(duì)話框

9、和Polynimial Model Properties 對(duì)話框，在Polynimial Model Properties 對(duì)話框中將Polynimial Order中選擇階數(shù)為2；</p><p>　　在GCP Tool Reference Setup 對(duì)話框中選擇Existing Viewer，單擊OK，選擇05所在的View；</p><p><b>　　采集控制點(diǎn)；<

10、;/b></p><p>　　a:在GCP工具對(duì)話框中單擊創(chuàng)建GCP圖標(biāo)，然后再放大視圖中單擊創(chuàng)建一個(gè)GCP；</p><p>　　b：在另一幅影像中同樣創(chuàng)建一個(gè)GCP；</p><p>　　c：重復(fù)上述操作，直到所有的GCP點(diǎn)完成，同時(shí)三到五個(gè)增加地面檢查點(diǎn)；</p><p><b>　　影像重采樣</b><

11、;/p><p>　　在Geo Correction Tools 對(duì)話框中單擊重采樣圖標(biāo)，選擇Nearest Neighor 模式；</p><p>　　6）目視對(duì)比檢查幾何糾正誤差</p><p><b>　　4監(jiān)督法分類</b></p><p>　　在Viewer中打開分類影像；</p><p>　

12、　依次單擊ERDAS圖標(biāo)中Classifier,在彈出的Classification對(duì)話框中單擊Signature Editor，彈出Signature Editor對(duì)話框；</p><p>　　在Raster工具面板單擊AOI繪制圖標(biāo)，在viewer中繪制感興趣多邊形，在View #1對(duì)話框中選擇View—Add，將AOI區(qū)域?qū)敕诸惸０澹?lt;/p><p><b>　　分類預(yù)警

13、</b></p><p>　　a 在Signature Editor 窗口中，依次單擊View—Image Alarm命令，啟動(dòng)模板預(yù)警對(duì)話框；</p><p>　　b 在模板預(yù)警對(duì)話框中，選擇Indicate Overlap 復(fù)選框，使同時(shí)屬于與兩個(gè)及兩個(gè)以上的像元疊加預(yù)警顯示，并設(shè)置顏色；</p><p>　　c 單擊Edit Parellelepi

14、ped Limits對(duì)話框，設(shè)置計(jì)算方法。</p><p>　　d 返回Signature Alarm 對(duì)話框，單擊OK按鈕；</p><p><b>　　可能性矩陣</b></p><p>　　a 在Signature Editor分類屬性表中選中所有類別，依次單擊Evaluation—Contingency命令，打開Contingency

15、Matrix對(duì)話框，選擇默認(rèn)分類決策參數(shù)；</p><p><b>　　b 單擊OK按鈕；</b></p><p><b>　　分離性評(píng)價(jià)</b></p><p>　　a 在Signature Editor分類屬性表中選中所有類別，依次單擊Evaluation—Separability命令，打開Sigture Separa

16、bility對(duì)話框，選擇默認(rèn)分類決策參數(shù)；</p><p><b>　　b 單擊OK按鈕；</b></p><p><b>　　7)分類統(tǒng)計(jì)評(píng)價(jià)</b></p><p>　　在Signature Editor分類屬性表中選中所有類別，依次單擊View—Statics命令，打開Statistic對(duì)話框；</p>

17、<p><b>　　5變化監(jiān)測 </b></p><p>　　單擊Interpreter圖標(biāo)—Utilities—Change Detection命令，打開Change Detection 對(duì)話框；</p><p>　　在對(duì)話框中選擇分類后的兩幅圖像；</p><p>　　定義圖像變化文件和主要變化文件；</p>&l

18、t;p><b>　　單擊OK按鈕；</b></p><p>　　四、課程設(shè)計(jì)效果分析</p><p>　　總的來說，我對(duì)變化檢測的結(jié)果并不是很滿意，主要問題是出在分類上。我們兩個(gè)經(jīng)過仔細(xì)討論后，覺得這幅城市遙感影像在分類上會(huì)有很大的難度，房屋和道路是很難分開的，會(huì)有比較大的混淆。</p><p>　　一開始我們用了非監(jiān)督分類，經(jīng)過討論后，

19、覺得非監(jiān)督分類不能用于變化監(jiān)測，可能相同的類別在前后兩幅圖像中的灰度并不相同。所以決定采用監(jiān)督法分類，在分類過程中發(fā)現(xiàn)這幅圖像中的房屋和道路的灰度相近，并且房屋的灰度值有很多，并且差的比較大。在做了兩次分類后，效果也不是很好。其他組也有跟我們用一幅圖像的，與他們討論后，他們在分類上也有差不多的問題。于是就決定先這樣做下去，所以結(jié)果不是很好。</p><p><b>　　五、課程設(shè)計(jì)總結(jié)</b>

20、;</p><p>　　通過本次課程設(shè)計(jì)，得出的主要結(jié)論有：</p><p>　　ERDAS這個(gè)軟件的用處確實(shí)很大，用它幾乎能夠做遙感圖像的各種處理，這個(gè)軟件值得我們好好學(xué)習(xí)。</p><p>　　城市遙感影像是很復(fù)雜的，在分類上比其他的圖像難度更大一些，要想分好類，最好先去找當(dāng)?shù)氐牡貓D信息，并且房屋分類是要好好注意的。</p><p>