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1、安徽建筑大学环境工程学院课程设计课题名称：遥感基础与图像处理系 别：环境与能源工程学院专 业：地理信息系统班 级：12级班 2013 年12月25日至2014 年 1月 7日共 2周 设计者：王涛 2014 年 1月 7 日安徽建筑工业学院环境工程学院课程设计任务书课题名称：遥感基础与图像处理系 别：环境与能源工程学院专 业：地理信息系统，资源环境与城乡规划管理班 级：12级、班 2012 年12月9日至2012 年 12月 22日共 2周指 导 教 师 签 字：解华明系 主 任 签 字： 2013 年 12 月 日一、课程设计的目的通过本课程设计，应用遥感方法解决实际资源环境问题，锻炼学生遥
2、感图像处理软件操作能力，全面巩固所学的遥感基础理论知识，加深对遥感技术认识。二、课程设计题目1、利用多个时期的环境减灾卫星CCD遥感数据，选择合适的模型，提取巢湖蓝藻水华爆发情况，分析造成巢湖流域环境污染的主要因素，根据分析结果对巢湖流域水环境治理提出对策和措施。2、对给定一个县的ALOS（或SPOT5）遥感图像进行监督分类，提取小麦种植区域。并利用ArcGIS进行目视解译，修改分类结果。三、指导教师及设计分组1、指导教师：解华明2、分组：设计小组班级指导教师备注第一组1220305010112203050310解华明解译宿州第二组1220305031512203050432解华明解译萧县第三
3、组12资环所有同学解华明解译阜南四、课程设计时间及进度安排1、起止时间：2012-12-9至2012-12-22，课程设计报告2014年1月5日之前交上来。2、进度安排：进度安排内容及要求备注2012-12-9明白任务要求，了解主要流程、技术方法2012-12-9至2012-12-15做巢湖蓝藻提取2012-12-16至2012-12-22做图像分类，解译五、设计原始资料1、巢湖区域2010年环境减灾卫星五个时期的CCD数据，5、6、7、8、9、每个月份一个，分发的遥感影像是从整景中裁出的（已经转成erdas格式），需要按照湖泊水体边界裁剪。2、宿州、萧县、阜南遥感图像（几何校正好的按行政区裁
4、剪后的ALOS、SPOT5图像）六、设计成果1、设计成果：包括课程设计报告，相关遥感图件数据2、课程设计说明书的要求将本任务书（包括封面）贴于课程设计报告第一页、第二页和第三页课程设计报告每题的解答包括三部分：一、方法流程；二、具体处理过程；三、处理结果（或结论）方法流程：阐述解题技术路线，可以用流程图的形式来表示。具体处理过程：记录具体的处理过程（可以包括软件使用过程中的重要参数设置界面截图），并对处理过程中重要参数的意义作出解释。 处理结果（或结论）：对于第一题，需要给出提取的各个时期的蓝藻水华图像（贴在报告中，下同）、并论述巢湖蓝藻水华产生的时空特征；对于第二题，须要给出全县的拼接后的打
5、印影像、分类后打印影像、及计算出的该县总的小麦种植面积，评述该县小麦总体种植情况。课程设计报告一般不少于20页。3、打印遥感图像要求在经济条件许可的情况下，重要的成果图像尽量彩色打印，其它可黑白打印。七、设计期间的基本要求1、学生在教师的指导下，应积极、主动地独立完成毕业设计所规定的全部任务。2、应严格按照进度进行设计，不得无故拖延。3、要遵守学院的作息时间，严格遵守设计纪律，原则上不得请假，因特殊原因必须请假者，一律由系领导批准。4、报告有原则性错误、未按规定时间完成、抄袭他人报告、不按报告要求或未完成全部报告内容，成绩定为不及格。操作流程任务1 影像的模型裁剪几何校正影像及环湖裁剪求巢湖比
6、值植被指数对比值植被指数进行二值化处理，区分水华和水体任务2 、分割地图建立模板监督分类任务1：巢湖蓝藻水华爆发情况提取影像的模型裁剪首先因为所给校正模型影像面积太大，需进行影像裁剪，利用AOI图层裁剪然后保存AOI图层，打开data prep，点击subset imageInput file填入模型图片，output file里填入所需存储文件名及位置，然后打开最下方的AOI图标文件寻找之前存储的AOI图像，点击OK，即可生成剪切图像。几何校正影像及环湖裁剪打开裁剪后的模型影像和所需校正的影像 点击select viewer，然后点击所需校正的影像，选择polynomial，点击OK,pol
7、ynomial order选为2，点击apply，然后close。接着对彩图放大选点，在模型上选择对应的点，选择六个点之后，观察第7个点的位置两图是否位置一致，一致则代表校正成功，则点击四边形产生图像。然后打开校正后的图像，打开所给的AOI图层，然后如步骤1模型裁剪，得出裁剪后的图像对每个月的影像都进行此几何校正。求巢湖比值植被指数点击主菜单上的interpreter，然后点击spectral Enhancement，点击indices，在inputfile里填入5mclip，output file里填入需存储名5mclip_rvi，function改为IR/R,点击OK.打开5mclip-r
8、vi，右键点击图片，然后再点击inquire cursor，则会出现左键移动十字线，移动停止位置，file pixel1代表蓝藻，0&Tools出现工具条。根据右下方河流与山的分界线，用前面出现的工具栏中在图上点击练成区域。如图：（2）然后选择FilesaveAOI Layer as保存截图结果。（3）Data PrepSubset lmage出现对话框。在input file选择原文件，output file选择自己命名的文件，其他数据不变得出上图结果，然后同样的方法截出下面部分建立模板：（1）小麦部分：打开ClassifierSignature Editor弹出对话框打开图像选择AOIto
9、ol放大图像用选取图中红色部分即小麦（颜色深浅不同分别都要选取）。在红色部分点一个多边形如图再在Signature Editor用添加选取的样例，并将所有选取部分赋成同一颜色（便于区分选择好的部分与未选部分）如图viewimage alarm进行评估得到多次评估直到结果相对准确为止。接着点击合并相同地物部分的样例如图前8个合并在一起（2） 非小麦部分：解析完小麦部分接着以同样的方法选取非小麦部分得到结果，并更改value order参数小麦2，非小麦1得到模板结果如图：依照上述步骤做出其他模板。监督分类：Classifiersupervised Classification input raster选原文件，input signature选模板文件。最终得到下图
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