遥感解译教程(共51页).doc

精选优质文档-----倾情为你奉上第一部分 数据准备包括3个数据：1、GF-1号影像（朱国锋老师提供）2、TM8影像数据（朱国锋老师和刘原峰下载提供辅以自行下载补充） 3、县域shp数据（朱国锋老师和刘原峰提供）其中GF-1数据用于最终目视及监督分类解译，TM8数据用于对GF-1数据进行预处理时作为基准影像对其进行几何校正，各个县域shp边界用于遥感影像的拼接裁剪等工作本次实验以民勤县和金川区为例，因此所需数据均为覆盖两县区的TM8影像、GF-1影像和两县区界shp数据GF-1影像：TM8影像：甘肃县区矢量数据：第二部分 GF-1影像预处理一． 制作TM8基准影像1． 波段融合打开ENVI软件，加载下载并解压后的TM8影像的3、4、5波段：File→Open Image File→可按shift或ctrl键选中3、4、5波段→Basic Tools→Layer Stacking→→Import File→选择3、4、5波段→OK→再次选择3、4、5波段→选择存放在Memory→OK→结果文件如下→Load RGB这幅影像即543波段融合后显示的TM8标准假彩色影像，它的突出特点是植被，包括农作物在影像上以红色显示，但具体红色的深浅、亮度、纹理等则取决于植被的类别、生长状况等，不同种类农作物的显示其红色的色调也存在差异。

→（以Imageing格式导出这景影像）File→Save Image As→Image File →选择输出类型为ERDAS IMAGINE→选择保存路径和影像文件名→OK2．重复上述操作，分别将覆盖研究区的其他两景TM8影像的345波段融合并保存ERDAS IMAGEINE格式的影像3．拼接覆盖研究县区市的3景TM8影像打开上述两步所导出的3景影像：File→Open Image FileMap→Mosaicking→GeoreferencedImport→Import Files→选择需要拼接的3景影像→→OK→→分别右键点击3幅影像→Edit Entry→→将Background See Through Data Value to Ignore设置为0→→OK→File→Apply→→Memory→OK→Load RGB加载拼接影像→File→Save Image As→Image File→选择输出类型为ERDAS IMAGINE→选择保存路径和影像文件名二． 几何校正GF-1影像1．分别加载第一幅待校正的GF-1影像和拼接的基准影像：File→Open Image File→→选中RGB Color→GF-1影像按432波段和成，即把4波段赋以红色（R），3波段赋以绿色（G），2波段赋以蓝色（B）→→点击Display #1→New Display→将TM8基准影像按波段顺序RGB彩色合成，即band1赋以R，band2赋以G，band3赋以B→Map→Registration→Select GCPs：Image to Image→→根据情况选择基准影像（TM8影像）和变形影像即待校正影像（GF-1影像）的显示编号，注意不要选错，以免导致数据错误→→右键点击影像→Geographic Link→→将off转为on，打开地理连接→→找到两幅影像上的同名点，即在两幅影像上相同位置的点→选定后将地理连接关闭→→在Zoom窗口中精确定位到象元精度→→选好确定后→Add Point→→Show List查看所选取控制点的信息→→选择同名点时，应注意尽量避免选择状态时常变动的地物，如水域边界、农田边角拐点等，因为水域水位以及农田边界不确定性和不稳定性，很容易造成人为控制误差，应尽量选择状态相对稳定的地物作为同名点，如道路交叉口，小型建筑物（如桥梁）等。

根据以上选取同名点的原则选取30个左右均匀分布在待校正的GF-1影像上，并使得农田与影像边缘尽量选取较多的控制点→在增加到第5个点时控制点信息中RMS即误差会自动显示出来→→前5个点的误差应尽量控制在1左右，但所有控制点选取完后最大的误差应控制在20左右，这样才能保持影响校正的精确性→保存控制点File Save GCPs to ASCII，以便之后控制点的添加删减修改等→→Options→Warp File（as Image to Map）→在Input Warp Image窗口中选择待校正影像，即GF-1影像→在参数设置中选择Method：Polynomial（多项式），Degree：3，Resampling：Cubic Convolution→输出位置选择Memory→OK→→按432波段合成显示如下图→→File→Save Image As→Image File→选择输出类型为ERDAS IMAGINE→选择保存路径和影像文件名2． 重复以上操作对其他GF-1影像分别进行几何校正，并导出为img格式3． 根据上述对TM8影像拼接的操作步骤，对3景GF-1影像进行拼接File→Save Image As→Image File→选择输出类型为ERDAS IMAGINE→选择保存路径和影像文件名4． 利用民勤县界对拼接的GF-1影像进行裁剪File→Open Vector File→找到民勤县界shp数据存放位置后→→将查找文件类型改为Shapefile（*.shp）→→点击民勤县界.shp→打开→→点击Memory→→选中Layer：民勤县界.shp→→Load Selected→选中Display #1→OK→→OK→右键点击Current Layer可修改矢量边界的颜色→Apply→矢量边界即叠加在校正后的GF-1影像上，如下图→→Basic Tools→Masking→Build Mask→→选择Display #1→OK→→Options→Import EVFs→→选中Layer：民勤县界.shp→OK→→Memory→Apply→Memory→Mask（掩膜）创建成功→→Basic Tools→Masking→Apply Mask→选择待裁剪的影像，即拼接好的GF-1影像→→Spatial Subset→ROI/EVF→选中EVF：Layer：民勤县界.shp→→OK→Select Mask Band→选择掩膜波段→→OK→Memory→OK→Memory→显示应用掩膜后的影像→→裁剪成功→File→Save Image As→Image File→选择输出类型为ERDAS IMAGINE→选择保存路径和影像文件名第三部分 监督分类File→Open Image File→加载裁剪后的民勤县GF-1影像→→选择Window后的Zoom窗口，表示ROI（感兴趣区）是在Zoom窗口中勾画→点击ROI名称对其进行修改，修改后按回车保存→右键颜色可修改颜色→→创建好农作物这一地类后即可在Zoom窗口中按色调勾画属于农作物的感兴趣区，感兴趣区不宜勾画过大，一般控制在10个像元以内，感兴趣区数量可适当选取→根据创建农作物的方法，创建其它地类→→每一类中一个小区域被称为一个训练样本，若勾画错误可点击Goto确定后点击Delete Part对其进行删除，重新勾画→→使用最大似然法对民勤县GF-1将影像进行监督分类Classfication→Supervised→Maximum Likelihood→→选择要进行分类的影像→按下图对其进行设置→→OK→Memory→得到分类结果→Load Band显示→→将得到的栅格格式的分类结果转为矢量Vector→Raster to Vector→→点击分类后的文件→→OK→点击选择农作物这一类→Memory→OK→→点击转为矢量后的矢量分类文件→File→→选择输出路径和文件名→→OK第四部分 目视解译以及矢量编辑和修改打开ArcMap 10.2软件，加载监督分类得到的民勤县农作物矢量图层和民勤县GF-1影像→→将农作物图层颜色改为中空→→Editor→Start Editing→→选择需要编辑的民勤县农作物图层→→Continue→点击错分的图版→按Delete键直接删除→→对于多分和少分的图版，选择Reshape Feature Tool编辑工具，先选中需要修改的图版，进行修改→最后双击确定→→对于漏分的地物编辑如下所示→ →对于多分的地物编辑如下所示→ →对于补洞的编辑如下所示→选择Trace工具→→环绕待补的洞一周，后双击→ →选中洞与相邻图版→→Editor→Merge（合并）→补洞成功→→对于挖洞的编辑如下所示→选择Cut Polygons Tool工具→先选中待挖的洞所在的图斑→ →圈划出洞图斑→双击→ →选中圈划出的洞图斑→按Delete键删除即可 以上便是本次农业部农作物遥感监测项目实施的具体操作方案及流程，其中的流程与操作并不一定是硬性标准，在保证数据准确性与精度的前提下，可按自己掌握的知识及软件进行操作处理，希望本教程能对大家有所帮助！专心---专注---专业。