卫星遥感实验报告

卫星遥感实验报告

一、实验目的

1、了解遥感图像处理的主要方法；

2、掌握遥感图像增强、校正、分类的原理；

3、掌握遥感图像增强、校正、分类的操作过程。

二、实验原理

1、变换与增强

（1）对图像进行高通滤波，增强边缘。

高通滤波在保持高频信息（local variation）的同时，消除了图像中的低频成分。它可以用来增强不同区域之间的边缘，就如同图像锐化。高通滤波通过运用一个具有高中心值的变换核来完成（周围通常是负值权重）。ENVI 默认的高通滤波器使用3×3的变换核（中心值为“8” ，周围像元值为“-1” ），高通滤波变换核的维数必须是奇数。

（2）对多光谱图像进行标准假彩色合成。

使用Available Bands List来打开可用波段列表。使用该列表来访问文件，或每个目前已经被打开的图像文件的单独波段。也可以通过该列表来显示灰阶和彩色图像、启动新的显示窗口、打开新文件、关闭文件，浏览meta文件的内容，浏览显示波段的信息。

（3）对高光谱图像进行PCA变换。

使用Principal Components选项可以生成互不相关的输出波段，用于隔离噪声和减少数据集的维数。由于多波段数据经常是高度相关的，主成分变换寻找一个原点在数据均值的新的坐标系统，通过坐标轴的旋转来使数据的方差达到最大，从而生成互不相关的输出波段。

主成分（PC）波段是原始波谱波段的线性合成，它们之间是互不相关的。可以计算输出主成分波段（与输入的波谱波段数相同）。第一主成分包含最大的数据方差百分比，第二主成分包含第二大的方差，以此类推，最后的主成分波段由于包含很小的方差（大多数由原始波谱的噪声引起），因此显示为噪声。由于数据的不相关，主成分波段可以生成更多种颜色的彩色合成图像。

2、校正

Rotate/Flip Image工具可以执行几种“标准的”图像旋转，包括：进行或不进行转置的0°、90°、180°或270°旋转，也可以指定要旋转的任意角度。图像旋转对于配准前图像的定位有很大用处。

使用Select GCPs: Image to Image选项可以交互式地选取用于图像—图像配准的地面控制点。选取控制点的操作通常是在两幅图像的缩放窗口中进行的。在选取控制点时，可以选择子像元坐标。一旦选择了足够用于定义一个纠正多项式的控制点，就能够预测纠正图像中的地面控制点位置。

3、分类

（1）非监督分类

非监督分类仅仅用统计方法对数据集中的像元进行分类，它不需要用户定义任何训练样本类别。ENVI提供的非监督分类技术包括Isodata和K-Means。

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