1、1大二阶段遥感实验整理实验一：图像的重采样1、FileOpen Image File2、Basic ToolsResize Data(Spatial/Spectral)3、命名文件并选择输出位置输出文件实验二：三种格式的互相转化1、FileOpen Image File2、Basic ToolsConvert Data(BSQ,BIL,BIP)3、输出文件并保存实验三：图像数据统计1、FileOpen Image File2、Basic ToolsStatisticsCompute Statistics（期间可选择统计任一波段或整幅图像的相关信息，包括直方图 Histogram、协方差 Cov
2、ariance、相关系数 Correlation等）3、输出文件并保存实验四：直方图的建立（结合 EXCEL）1、将实验三的成果（统计图）以 TXT格式保存到桌面上2、用 EXCEL 打开 TXT 文件并建立图表实验五：像元数的更改1、FileOpen Image File2、Basic ToolsBand Math例：Band Math(float(b1)+50)（X 为所要加的像元数量）2实验六：散点图的建立与同步图像1、首先加载两幅图2、散点图的建立：在大图像窗口中执行如下操作：Tools2D Scatter Plots3、同步图像：在大图像窗口中执行如下操作：ToolsLinkLink
3、 Display(目的：比较两幅图同一位置的细节差异)实验七：彩色模式显示1、FileOpen Image File(将灰度级 Gray Scale转换成 RGB Color)2、在 RGB 的三个框内输入相对应的波段3、导出图片实验八：色彩转换1、TransformColor Transform（实验以 RGB to HSV为例）2、选择好相应波段， “OK”输出（也可将 HSV 转换回 RGB）实验九：密度分割1、FileOpen Image File2、在大图像窗口中执行如下操作：ToolsColor MappingDensity Slice选择操作波段Apply 输出（注：由于密度分割
4、只对非背景像元部分进行操作，所以要将像素最小值调成 1）实验十：真彩色合成31、FileOpen Image File2、将灰度级 Gray Scale 转换成 RGB Color3、根据红、绿、蓝光波长把相应波段对应输入 R、G、B 混合通道中Load RGB 输出真彩色图像实验十一：假彩色合成（步骤与实验十相似，区别在于输入的波段波长并非与红、绿、蓝光波长一一对应）（补充：标准假彩色图像：将近红外波段对应入 R 通道）实验十二：图像拉伸1、FileOpen Image File2、在大图像窗口中执行如下操作：Enhance实验以imageLinear0-255为例3、若要调整执行如下操作：
5、EnhanceInteractive Stretching在新弹出的对话框中执行 Stretch TypePiecewise Linear实验十三：用 Band Math功能对任一图像进行 0-255拉伸1、大图像窗口：EnhanceScrollEqualization(均衡化)Basic ToolsCompute Statistics（得出 max和 min）Basic Tools在 Band Math中输入：f(255/(max-min)*(b1-a)（其中 b1代表所选择的编辑波段，max 和 min此波段像素最大值和最小值，a 为像素最小值）2、大图像窗口：EnhanceHistogr
6、am Matching（直方图匹配）实验十四：图像剪切（目的：利用 ROI Tool建立多边形并将多边形覆盖区域截出）41、FileOpen Image File2、Basic ToolsRegion of Interest选中 ROI Tool进行截图3、在 ROI Tool窗口中执行如下操作：选中图像FileSubset Data Via ROIsMask Pixels outside of ROI? Yes实验十五：图像合并1、打开两幅相互之间有坐标联系的图像2、Basic ToolsMosaickingGeoreferenced3、在 Mosaic窗口中执行如下操作：Inport将之前
7、选中的两幅图输入Fil eApply实验十六：Landsat 辐射定标1、Basic ToolsLayer Stacking从整幅图像中选择一个波段，先行进行单波段打包2、Basic ToolsPreprocessingCalibration UtilitiesLandsat TM3、在 TM Calibration Parameters对话框中进行如下操作：根据传感器类型选择：Landsat 4/5/7从头文件中获取 Data Acquisition的时间（实验中图像拍摄时间为 2003年 1月 10日） （注：太阳高度 Sun Elevation）实验十七：大气校正模型51、FileOpe
8、n Image File2、FileSave File AsENVI Standard将其 1、2、3 波段分别另存3、Basic ToolsLayer Stacking将另存的 1、2、3 波段同时选中进行打包4、Basic ToolsConvert Data(BSQ,BIL,BIP)将打包的 1、2、3波段转换为 BIL格式5、Basic ToolsPreprocessingCalibration UtilitiesFLAASH 在新弹出对话框中执行如下操作：Input Radiance Image 选择 BIL文件Sensor Type 选择传感器类型：多光谱：Landsat TM5/高
9、光谱Flight Date 飞航日期：2003 年 1月 10日Atmosphere Model 大气模型：TropicalAerosol Model地物类型：Urban(注：判断标准：大气污染程度)Aerosol Retrieval:None6、经调整后，Apply 输出（目的：将遥感图像的高维度转化成低维度是图像易于处理）实验十八：图像地理配准1、打开 2003.img和 1995.img两幅广州图像2、用 RGB 模式（选择 7、5、2 波段）分别倒入两幅图的标准假彩色图像63、Ma pRegistrationSelect GCPs:Image to Image4、在弹出对话框中选择参照
10、图像 Base Image和波校正图像 Warp Image,单击 OK5、选取控制点（control points）:Add points(在右下方的小窗口图像中选取)6、当选取了所有点后，按 OptionWarp File选择计算差值的方法：（最邻近法，二次卷积法，三次卷积法）7、单击 OK输出配准后图像，单击 FileSave GCPs to ASCII保存所选控制点8、将纠正后的图像与参照图像同步连接，对比差异（注：判断点选取好坏的标准：当选了 3-4个点之后，在 RMS Error后会出现之后选取的点的误差大小，值0.5 表明误差较大宜重选，反之同理）实验十九：主成分变换1、File
11、Open Image File2、TransformPrincipal ComponentsForward RotationCompute New Statistics and Rotate(选择要编辑的波段数)（附：傅里叶变换：FilterFFT FilterForward FFT缨帽变换：TransformTasseled Cap代数运算（归一化植被指数）：TransformNDVI)实验二十：图像的监督分类71、FileOpen Image File2、用 RGB 模式（7、 5、2 波段）导入3、在大图像窗口中执行如下操作：ToolsRegion of InterestROI Tool
12、在大窗口中依据自己对地物类型的判别，依次创立相应的“Region”4、ClassificationSupervisedMaximum Likehood5、选择 2003.img图像文件6、在 M-L Parameters窗口中执行如下操作：Select All Items(选择所有创建区域)Output Rule Images? NOOK 输出实验二十一：图像的非监督分类1、FileOpen Image File2、ClassificationUnsupervisedK-Means3、选择 2003.img图像文件4、在 K-Means Parameters窗口中执行如下操作：Number o
13、f Classes:16Maximum Iteration:1OK 输出5、ClassificationPost ClassificationCombine Classes6、选择之前创建的非监督分类文件87、在 Combine Classes Parameters窗口中执行如下操作：选择要合并的两个分层Add CombinationOK 输出检查是否成功合并：8、ClassificationPost ClassificationClass Statistics9、选择合并后的文件，在 Class Selection窗口中查看(点体？)期中作业：请另存 TM第 5波段为单波段数据，通过分析其数
14、据信息获得可以表达该波段直方图信息 20%-50%的新图像数据，获得的新图像以彩色方式显示，并计算新图像中非背景像元的总面积。（注：直方图信息种类：DN 灰度值Npts像元数Total累计像元数Percent对应像元所占面积百分比Acc Pct累计百分比）1、FileOpen Image File2、Basic ToolsLayer Stacking 另存第 5波段3、Basic ToolsStatisticsCompute Statistics统计第 5波段直方图信息：在 Dims: Full Scene(2370048 points)可知整幅图像共有2370048个像素点9DN 0/Npt
15、s 871686可知灰度值为 0时的像素数为 87686个，即图像中背景部分包含了 871686个像元数2370048-871686=1498362 即图像非背景部分像元数为 1498362个1498362（0.5-0.2）=449508.6 求得结果为题目要求的新图像中 20%-50%的数据像元数为了确保 20%和 50%所对应的数据像元数不至为 0，看（14983620.2+871686）和（14983620.5+871686）所得结果对应 Npts(像元数)是否为 0，若为 0，则需要在 Total(累计像元数)中往后取值直到 Npts不为 0为止；若不为 0则就取计算而得的值。同时记录
16、下 20%和 50%对应的 Npts不为 0时的灰度值 DN4、计算面积：由 Map Info可知 Pixel:30meters即单位像元格边长为 30米，即每个单元格面积 3030=900，之前算得图像非背景像元共有 1498362个，因此总面积为 9001498362=1348525800=1348.525km25、将图像中非背景像元的部分分离出来：ToolsRegion of InterestBand Threshold to ROI(输入之前记录的两个灰度值 DN6、提取：Basic ToolsSubset Data via ROIs(Mask Pixels outside of ROI? Yes)7、以彩色方式显示：OverlayDensity Slice(选中已提取图像)Apply
