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1、遥感图像的几何校正（配准）1. 实验目的与任务：（1）了解几何校正的原理；（）学习使用软件进行几何校正；实验设备与数据：设备：遥感图像处理系统数据：数据3几何校正的过程：注意：几何校正一种是影像对影像，一种是影像对地图，下面介绍的是影像对影像的配准或几何校正。1.打开参考影像（base）和待校正影像：分别打开，即在display#l,display#2中打开；2在主菜单上选择map-Registration-selectGCPs：imagetoimage3.出现窗口ImagetoImageRegistration，分别在两边选中DISPLAY1（左），和DISPLAY2（右）。BASE图像指参
2、考图像而warp则指待校正影像。选择OK!4. 现在就可以加点了：将两边的影像十字线焦点对准到自己认为是同一地物的地方，就可以选择ADDPOINT添加点了。（PS：看不清出别忘记放大）如果要放弃该点选择右下脚的deletelastpoint，或者点showpoint弹出imagetoimagegcplist窗口，从中选择你要删除的点，也可以进行其他很多操作，自己慢慢研究，呵呵。选好4个点后就可以预测：把十字叉放在参考影像某个地物，点选predict则待校正影像就会自动跳转到与参考影像相对应的位置，而后再进行适当的调整并选点。5. 选点结束后，首先把点保存了：groundcontrolpoint
3、s-file-savegcpasASCII.当然你没有选完点也可以保存，下次就直接启用就可以：groundcontrolpoints-file-restoregcpsfromASCII.6. 接下来就是进行校正了：在groundcontrolpoints.对话框中选择：options-warpfile（asimagetomap）在出现的imputwarpimage中选中你要校正的影像，点ok进入registrationparameters对话框：首先点changeproj按钮，选择坐标系然后更改象素的大小，如果本身就是你所需要大小则不用改了最后选择重采样方法（resampling），一般都是选
4、择双线性的（bilinear），最后的最后选择保存路径就OK了遥感图像的监督分类1实验的目的和任务1)理解遥感图像计算机分类的原理和方法2)掌握监督分类的步骤和方法。2. 实验设备与数据：设备：遥感图像处理系统ENVI数据：ENVI自带的数据3实验内容：遥感图像监督分类。监督分类(SupervisedClassification)用于在数据集中根据用户定义的训练样本类别(TrainingClasses)聚类像元。训练样本类别是像元的集合或者单一波谱,通常的训练区采用ROI来选择，而且应该尽可能的选择纯净的感兴趣区域。具体的操作参考以下图和步骤：类别走裳滞征判别心样本选择中厂最夫似然卫1F最小距
5、离4涪类器选择4马徒距离2神经网络41F支持向至机*影像芻类j其他41r第类后处理4结果验证中1)、类别定义/特征判别根据分类目的、影像数据自身的特征和分类区收集的信息确定分类系统；对影像进行特征判断，评价图像质量，决定是否需要进行影像增强等预处理。这个过程主要是一个目视查看的过程，为后面样本的选择打下基础。本例是以ENVI自带Landsattm5数据Can_tmr.img为数据源，类别分为：林地、草地/灌木、耕地、裸地、沙地、其他六类。2)、样本选择为了建立分类函数，需要对每一类别选取一定数目的样本，在ENVI中是通过感兴趣区(ROIs)来确定，也可以将矢量文件转化为ROIs文件来获得，或者
6、利用终端像元收集器(EndmemberCollection)获得。本例中使用ROIs方法，打开分类图像，在Display-Overlay-RegionofInterest默认ROIs为多边形，按照默认设置在影像上定义训练样本。如图18所示，设置好颜色和类别名称(支持中文名称)。在ROIs面板中，选择Option-ComputeROISeparability算样本的可分离性。如图19所示,表示各个样本类型之间的可分离性，用Jeffries-Matusita,TransformedDivergence参数表示，这两个参数的值在02.0之间，大于1.9说明样本之间可分离性好，属于合格样本；小于1.8
7、需要重新选择样本；小于1，考虑将两类样本合成一类样本。训练样本的选择钿Grn3遷；血戈：（1.9593JJ1319炯朋耳MCtMftll舵nir以卩勺臨期1拼毅崗聲曲朮Gtean!皈帆应:二從製川1型陥沁Veits瞅peutsI1.91E381231.S53OJKfoB-Kk：3?3pewtsi：1.61239痢爾涉也Jhitu巫庇塚畅GrsnJ5?2pain泳対那叮2皿皿呱0）求妞Crsnl|1QJ0Jl00i罩地谎*GmoZI殊pj.nts:：1非班【酋1归忆药徘1却诚:2421poixM（19血膨1总曙渭期H圧ack：3?3perntsi：i.COt00030DOOMIKt3-3poin
8、ts.GnenS52（1.8/51期扪连i越Gwenly?2pit:（l.?S9S6562舊皿明水E瞒閒麻帆血：:;那乳旧1班耶口刿国M堆.Ri曲：门删幼您1映叭油际;轴WtlGDt样本可分离性计算报表刑也.Creai-常prntsat（Creenl毗puts-1金昭汩鳖忖常!K晟凶蛊pcints述HI1W血述焰-1證遷把ttlfcGanSupervisedSupportVectorMachines按照默认设置参数输出分类结果，如图21所示。FilrOraalEnlanztTools群山4*1分类后处理包括的很多的过程，都是些可选项，包括更改类别颜色、分类统计分析、小斑点处理（类后处理）、栅矢
9、转换等操作。（1）更改类别颜色可以在InteractiveClassTool面板中，选择Option-Editclasscolors/names更改，也可以在Display-ColorMapping-ClassColorMappingo如下图所示，直接可以在对应的类别中修改颜色。也可以根据一个显示的RGB影像来自动分配类别颜色，打开主菜单-Classification-PostClassification-AssignClassColorso11ClassCalorlapping13亟Fil=C:t;nsCL也If：ne：类别颜色的更改空-让CvtrltyTdLSIisdr(2)分类统计分木矯
10、楼么类别xdfeB包括基本统计：别颜色更改后的效果|京1峥丫汕宜尽7od.tflir.lUTT-FjfrijV7-w-显*iSaij逸耀r-比爲罔.%.动颜色更改的效果图.-fO-V:ification-ClassStatistics如图11所示复等，直方图，协方差等信息。-瞪（3）小斑点处理（类后处理）运用遥感影像分类结果中，不可避免地会产生一些面积很小的图斑。无论从专题制图的角度，还是从实际应用的角度，都有必要对这些小图斑进行剔除和重新分类，目前常用的方法有Majority/Minority分析、聚类（clump）和过滤（Sieve）。这些工具都可以在主菜单-Classification-PostClassification中找到。Majority/Minority分析和聚类（clump）是将周围的“小斑点”合并到大类当中，过滤（Sieve）是将不符合的“小斑点”直接剔除。如下图为Majority分析的结果。4)栅矢转换*即也乂x,吗匸:打开主菜单-Classification-PostClassification-ClassificationtoVector可以将分类后得到的结果转化为矢量格式，或者主菜单-Vector-RastertoVector，在选择输出参数时候，可以选择特定的类别，也可以把类别单独输出为矢量文件或者一个矢量文件.术不其#21裸耕沙
ENVI遥感图像的几何校正
