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《遥感原理与应用》
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《遥感原理与应用》实验报告
学院 环境科学与工程学院 专业 测绘工程 班级 测绘1112 学号 1120115230 姓名 陈晓旭 指导老师 王颖
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《遥感原理与应用》
（一）实验名称ERDAS IMAGINE 8.4软件总体介绍
专业班级：测绘1112 姓名：陈晓旭 学号：1120115230 实验时间：2013.4.10第3、4、5节课 实验地点：C1机房
实验内容：总体了解ERDAS IMAGINE遥感图像处理软件。熟悉ERDAS IMAGINE软件的工作界面，大致了解该软件的功能和包含的主要模块。主要包括视窗功能介绍；文件菜单操作；实用菜单操作；显示菜单操作；矢量和删格菜单操作；图像裁剪等。视窗操作是 ERDAS 软件操作的基础，ERDAS 所有模块都涉及到视窗操作。本实验要求掌握视窗的基本功能，熟练掌握图像显示操作和矢量菜单操作，从而为深入理解和学习 ERDAS 软件打好基础。重点掌握 ERDAS 图表面板菜单条； ERDAS 图表面板工具条；掌握视窗菜单功能和视窗工具功能等基本操作。
实验方法：
一、图像显示操作。首先启动ERDAS，在视窗菜单条中，选择File→open→ Raster Layer→Select Layer To Add 对话框。在 Select Layer To Add 对话框中有 File 和 Raster Option 两个选择项，其中 File 就是用于确定图像文件，Raster Option用于设置参数。
二、实验菜单操作。光标查询功能：在打开的图像上，选择，或者鼠标右键选择Inquire Cursor，打开光标查询窗口，了解概窗口的功能。其中有量测功能、工具选择、光谱曲线、文件信息操作、打开文件、放大缩小等功能。
三、显示菜单操作。依次打开lanier.img、lndem.img、lnlandc.img三副图像，每次打开时的clear display不能勾选。这样三副图像都显示在窗口中了。然后选择菜单view下的Arrange layers，进行图层显示，并且可以调节当前图层的显示顺序。
四、规则分幅裁剪。在主工具条选择DataPrep图标中的Subset Image；Input File为Lanier.img，Output File键入Lanier_sub1.img；Coordinate Type为File，LRX为250，LRY为250；最后点击OK。
五、不规则分幅裁剪。在Viewer中，利用AOI工具设定需要的多边形；主工具条选择DataPrep图标中的Subset Image；Input File为Lanier.img，Output File键入Lanier_sub2.img；Coordinate Type为File；点击AOI按钮，选择事先在Viewer中设定的AOI；最后点击OK。
实验结论：见附页。
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（二）实验名称 图像几何校正
专业班级：测绘1112 姓名：陈晓旭 学号：1120115230 实验时间：2013.5.17第3、4、5节课 实验地点：C1机房
实验内容：几何校正就是将图像数据投影到平面上，使其符合地图投影系统的过程。而将地图投影系统赋予图像数据的过程，称为地里参考（Geo-referencing）。由于所有地图投影系统都遵循一定的地图坐标系统，因此几何校正的过程包含了地理参考过程。实验一般流程为：打开软件；显示图像文件；启动几何校正模块；采集地面控制点；计算转换模型；图像重采样；校验校正结果；最后输出结果。图像几何校正的途径：点击 DataPrep 图标 → Image Geometric Correction → 打开 Set Geo-Correction Input File。或者ERDAS 图标面板菜单条： Main →Data Preparation→ Image Geometric Correction → 打开 Set Geo-Correction Input File 对话框。其中，有两种选择情况：
1、首先确定来自视窗（FromViewer），然后选择显示图像视窗。
2、首先确定来自文件（From Image File），然后选择输入图像。另外，ERDAS 提供的图像几何校正模型有 7 种。
实验方法：
一、显示文件。打开两个Viewer，Seion | Tile Viewers使两个视窗平铺放置；在Viewer1中需要校正的 Lantsat 图像，选择tmAtlanta.img，Gray Scale，Display Layer为2；在Viewer2中作为地理参考的校正过的 SPOT 图像，选择panAtlanta.img；在Viewer1中，选择Raster | Geometric Correction, 启动几何校正模块，打开 Set Geometric Model 对话框；选择多项式几何校正模型： Polynomial→OK；同时打开 Geo Correction Tools 对话框和 Polynomial Model Properties 对话框；在 Polynomial Model Properties 对话框中，定义多项式模型参数以及投影参数：定义多项式次方（Polynomial Order）为2，Apply，Close；打开 GCP Tool Referense Setup 对话框；在 GCP Tool Referense Setup 对话框中选择采点模式：选择视窗采点模式Existing Viewer，OK。打开 Viewer Selection Instructions 指示器；在显示作为地理参考图像 panAtlanta,img 的 Viewer2 中点击左键；在弹出的Reference Map Information dialog提示框中OK，此时控制点工具被启动，进入控制点采点状态，出现Chip Extraction Viewers和GCP Tool。
二、采集地面控制点。在 GCP 工具对话
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框中，点击 Select GCP 图标，进入 GCP 选择状态；在 GCP 数据表中，将输入 GCP 的颜色设置为比较明显的黄色或红色；在 Viewer1 中移动关联方框位置，寻找明显的地物特征点，作为输入 GCP；在 GCP 工具对话框中，点击 Create GCP 图标，并在 Viewer3 中点击左键定点，GCP 数据表将记录一个输入 GCP，包括其编号、标识码、X 坐标和 Y 坐标；在 GCP 对话框中，点击 Select GCP 图标，重新进入 GCP 选择状态；在 GCP 数据表中，将参考 GCP 的颜色设置为比较明显的红色；在 Viewer2 中，移动关联方框位置，寻找对应的地物特征点，作为参考 GCP；在 GCP 工具对话框中，点击 Create GCP 图标，并在 Viewer4 中点击左肩顶巅，系统将自动将参考点的坐标（X、Y）显示在 GCP 数据表中。在 GCP 对话框中，点击 SelectGCP 图标，重新进入 GCP 选择状态，并将光标移回到
Viewer1 中，准备采集另一个输入控制点；不断重复 1-9，采集若干控制点 GCP，直到满足所选定的几何模型为止，尔后，每采集一个 InputGCP，系统就自动产生一个相关误差 Ref.GCP，通过移动 Ref.GCP 可以优化校正模型。
三、采集地面检查点。在最后一行改变颜色为Yellow；Edit | Set Point Type | Check，则下面刺的点都为check points，Edit | Point Matching；在GCP Matching dialog中，Correlation Threshold 为0.8；选中Discard Unmatched Point，Close，画出5对 check points。
四、计算转换模型。在控制点采集过程中，一般是设置为自动转换计算模型。所以随着控制点采集过程的完成，转换模型就自动计算生成。
五、图像重采样。首先，在 Geo-Correction Tools 对话框中选择 Image Resample 图标，在Image Resample对话框中，定义重采样参数；输出图像文件名（OutputFile）：rectify.img；选择重采样方法（Resample Method）：Bilinear Interpolation；定义输出图像范围；定义输出像元的大小；设置输出统计中忽略零值：选择Ignore Zero in Stats；定义重新计算输出缺省值；OK。
六、保存几何校正模式。在 Geo-Correction Tools 对话框中点击 Exit 按钮，推出几何校正过程，按照系统提示，选择保存图像几何校正模式，并定义模式文件，以便下一次直接利用。
七、检验校正结果。同时在两个视窗中打开两幅图像，一幅是矫正以后的图像，一幅是当时的参考图像，通过视窗地理连接功能，右键选择Link的方法，及查询光标功能Inquire Cursor进行目视定性检验。
实验结论：见附页。
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（三）实验名称 图像拼接处理
专业班级：测绘1112 姓名：陈晓旭 学号：1120115230 实验时间：2013.4.24第3、4、5节课 实验地点：C1机房
实验内容：熟练掌握航空像片的拼接，卫星影像的拼接。熟练掌握拼接的操作方法和拼接原理。
实验方法：
练习
1、拼接航空像片。
一、设置输入图像。Viewer1中打开air-photo-1.img，勾选Fit to frame。Viewer2中打开air-photo-2.img，勾选Fit to frame；主工具条选择DataPrep图标，Mosaic Images下，选择Mosaic Tool，则，打开Mosaic Tool对话框；Viewer1中AOI | Tools，选择Polygon工具，画出包含整个图像的斜边框，File | Save | AOI Layer As，输入template.aoi，OK；在Mosaic Tool 对话框中选择 Edit | Add Images，选择air-photo-1.img；在Image area options下，选择Template AOI，选择Set；在Choose AOI dialog 中选择File选项，选择刚刚保存的template.aoi，OK，则第一副图加载到窗口中了；在Mosaic Tool viewer中选择Edit | Add Images，选择air-photo-2.img，在Image area options下，选择Compute Active Area选项；OK。
二、标出拼接口。选择Input图标，确定当前为输入图像状态；单击Image Matching图标；在color correction 下选择 use histogram Matching，选择set，在matching method 下选择Overlap Areas，OK；单击Intersection图标，当前状态为拼接状态，在两图像重叠部分单击，则高亮显示；单击Cutline Selection图标，使用放大工具观察交接处；从AOI tool palette选择Line工具，在重叠区域，根据合适位置画出折线，作为拼接线；单击AOI Cutline图标，在choose cutline source中选择 AOI from Viewer，OK，则你所画的折线出现在拼接窗口中，作为拼接线；单击Function图标，Intersection Type选择Cutline Exists；Apply，Close。
三、定义输出图像。单击Output图标，当前状态为输出状态；选择Output Image工具，Define Output Map Area(s)为Union of All Inputs，OK。
四、运行图像镶嵌。选择Proce | Run Mosaic，Output File Name为
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AirMosaic，在out options下，勾上Stats Ignore Value选项，OK。练习
2、卫星影像拼接。
同一个Viewer中打开wasia1_m.img、wasia2_m.img、wasia3_tm.img，均勾上Background Transparent，同时均勾掉clear Display（不清除前面图像），勾选Background Transparent（背景设置透明）；主工具条选择DataPrep图标，选择Mosaic Images，选择Mosaic Tool，则，打开Mosaic Tool对话框；在Mosaic Tool viewer中选择 Edit | Add Images，在Add Images for Mosaic dialog中，分别选中以上三幅影像加入Mosaic Tool viewer中，且均同时选择Compute Active Area选项，OK。则三幅影像均显示在窗口中；选择Input图标，确定当前为输入图像状态，单击Image Matching图标；在color correction 下选择 use histogram Matching，选择set，在Matching Method 下选择Overlap Areas，OK；单击Intersection图标，当前状态为拼接状态，单击Function图标；Intersection Type选择No Cutline Exists，Select Function选择Average，Apply；选择Proce | Run Mosaic，Output File Name为AirMosaic，在out options下，勾上Stats Ignore Value选项，OK。
实验结论：见附页。
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（四）实验名称 图像增强处理
专业班级：测绘1112 姓名：陈晓旭 学号：1120115230 实验时间：2013.5.8第3、4、5节课 实验地点：C1机房
实验内容：掌握图像增强的三个主要方面：空间增强处理、辐射增强处理、光谱增强处理，重点掌握每种增强的主要方法，体会每种增强后的色调的变化，了解其主要功能和作用，加深对图象增强处理的理解。空间增强技术是利用像元自身及其周围像元的灰度值进行运算，达到增强整个图像之目的。空间增强技术是利用像元自身及其周围像元的灰度值进行运算，达到增强整个图像之目的。空间增强处理：
1、卷积增强（Convolution）时将整个像元分块进行平均处理，用于改变图像的空间频率特征。卷积增强（Convolution）处理的关键是卷计算子----系数矩阵的选择。该系数矩阵又称卷积核（Kernal）。ERDAS IMAGINE将常用的卷计算子放在一个名为default.klb的文件中，分为3*3，5*
5、7*7三组，每组又包括“EdgeDetect/Low Pa/Horizontal/Vertical/Summary”等七种不同的处理方式。
2、定向边缘增强应用两个非常通用的滤波器（Sobel滤波器和Prewitt滤波器），首先通过正交卷积算子（Horizontal算子和Vertical算子）分别对遥感图像进行边缘探测，然后将两个正交结果平均化处理。辐射增强处理：
1、直方图均衡化实质上是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像元值，使一定灰度范围内像元的数量大致相等。这样，原来直方图中间的峰顶部分对比度得到增强，而两侧的谷底部分对比度降低，输出图像的直方图是一较平的分段直方图。注意：认真对比直方图均衡化前后图像差别，仔细观察直方图均衡化的效果。
2、直方图匹配是对图像查找表进行数学变换，使一幅图像的直方图与另一幅图像类似，直方图匹配经常作为相邻图像拼接或应用多时相遥感图像进行动态变化研究的预处理工作，通过直方图匹配可以部分消除由于太阳高度角或大气影响造成的相邻图像的效果差异。
3、对图像亮度范围进行线性或非线性取反，产生一幅与输入图像亮度相反的图像，原来亮度的地方变暗，原来暗的地方变亮。其中又包含两个反转算法：一个是条件反转（Inverse），一个是简单反转（Reverse），前者强调输入图像中亮度较暗的部分，后者则简单取反。
4、利用自适应滤波方法去除图像中的噪声，该技术在沿着边缘或平坦区域去除噪声的同时，可以很好地保持图像中的一些微小的细节（Subtle Details）。
5、去条带处理是针对Landsat TM的图像扫描特点对其原始数据进行三次卷积处理，以达到去除扫描条带的目的。在操
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作过程中，有一个关于边缘处理的选择项需要定义，其中的两项选择分别是Recflection（倒影）和Fill（填充），前者是应用图像边缘灰度值的镜面倒影值作为图像边缘以外的像元值，可以避免出现晕光（Halo）；而后者则是统一将图像边缘以外的像元以0值填充，呈黑色背景。光谱增强处理：
1、主成分变换（Principal Component Analysis）是一种常用的数据压缩方法，它可以将具有相关性的多波段数据压缩到完全独立的较少的几个波段上，使图像数据更易于解译。ERDAS IMAGE提供的主成分变换功能最多等对256个波段的图象进行转换压缩。
2、主成份逆变换就是将主成份变换获得的图像重新恢复到RGB彩色空间，应用时，输入的图像必须是由主成份变换得到的图像，而且必须有当时的特征矩阵参与变换。
3、去相关拉伸是对图像的主成份进行对比度拉伸处理，而不是对原始图像进行位伸。系统将首先对原始图像进行主成份变换，并对主成份图像进行对比度拉伸处理，然后再进行主成份逆变换，依据当时变换的特征矩阵，将图像恢复到RGB彩色空间，达到图像增强的目的。
4、色彩变换是将遥感图像从红（R）、绿（G）、兰（B）三种颜色组成的色彩空间转换到以亮度（I）、色度（H）、饱和度（S）作为定位参数的色彩空间，以便使图像的颜色与人眼看到得更接近。其中，亮度表示整个图象的明亮程度，取值范围是0-1；色度代表像元的颜色，取值范围为0-360；饱和度代表颜色的纯度，取值范围是0-1。实验方法：
练习
1、空间增强处理。
一、卷积增强。ERDAS图标面板菜单条：Main→Image Interpreter→Spatial enhancement→convolution→convolution对话框；主工具条中选择Interpreter；Spatial Enhancement|Convolution，出现Convolution dialog，Input File选择lanier.img，Output File输入 convolve.img；在Kernel中选择3x3 Edge Detect.，在Kernel Selection box中单击Edit；File | Close，OK。几个重要参数的设置：边缘处理方法：（Handle Edges by）：Reflection；卷积归一化处理：Normalize the Kernel。
二、非定向边缘增强。主工具条中选择Interpreter；Spatial Enhancement|Non-directional Edge；Input File选择lanier.img，Output File输入 non-direct.img；OK。
三、锐化增强。在Spatial Enhancement菜单中选择Crisp，Input File 为 panAtlanta.img，Output File输入crisp.img，在Output Options中，勾中Stretch to Unsigned 8 bit；单击View，出现Model Maker viewer window，File | Close All；OK；在Viewer中比较panAtlanta.img和crisp.img。练习
2、辐射增强处理。
一、直方图均衡化。Main→Image Interpreter→Radiometric Enhancement→Histogram Equalization；Input File 为lanier.img，Output File输入equalization.img，OK。
二、直方图匹配。Main→Image Interpreter→Radiometric Enhancement→Histogram Match。Input File 为
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wasial1_m.img，Input File to Match为wasial2_m.img，Output File输入wasia_match.img，OK。
三、亮度反转。Radiometric Enhancement|Brightne Inversion；Input File为loplakebedsig357.img，Output File为inverse.img，勾上Stretch to Unsigned 8 bit，在Output Options下选择Inverse；OK；在Viewer中进行比较，同理选择Reverse选项。
四、降噪处理。Input File 为dmtm.img，Output File输入noise.img，OK。
五、去条带处理。Input File 为tm_striped.img，Output File输入destripe.img，OK。练习
3、光谱增强处理。
一、主成份变换。ERDAS 图标面板菜单条：Main →Image Interporeter→ Spectral Enhancement →Principial Comp →Pincipal Components对话框。主工具条中选择Interpreter；Spectral Enhancement| Principal Components；Input File 为lanier.img，Output File输入principal.img；勾选两个Write to file：Output Text File显示:lanier.mtx(必选项，逆变换时需要)，lanier.tbl；Number of Components Desired:3；OK，二、主成份逆变换。主工具条中选择Interpreter；Spectral Enhancement| Inverse Principal Components；Input File 为principal.img，Eigen Matrix File:lanier.mtx，Output File输入inverse_pc.img；OK。
三、去相关拉伸。主工具条中选择Interpreter；Spectral Enhancement| Decorrelation Stretch；Input File 为Lanier.img，Output File输入decorrelation.img；OK。
四、RGB to IHS色彩变换。Spectral Enhancement| RGB to IHS；Input File为Lanier.img，Output File为RGBtoIHS.img；OK。
实验结论：见附页。
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(五)实验名称 图像融合专业班级：测绘1112 姓名：陈晓旭 学号：1120115230 实验时间：2013.5.15第3、4、5节课 实验地点：C1机房
实验内容：
一、图像融合。多光谱数据与高分辨率全色数据的融合。分辨率融合是遥感信息融合的一个主要方法，它使得融合后的遥感图像既具有较好的空间分辨率，又具有多光谱特征，从而达到增强图像质量的目的。在调出了分辨率融合对话框后，关键是选择融合方法，定义重采样的方法。ERDAS提供了三种融合方法：Principal Component（主成分变换），Multipalcative（乘积变换），Brovey transform（比值变换）。通过上机操作，初步掌握遥感信息融合的方法，深入理解遥感信息融合在信息解译中的意义。
二、将遥感图像和DEM数据叠加在一起可以形成真实的三维可视化地形的效果，也就是虚拟地理信息系统（VirtualGIS）。VirtualGIS是一个三维可视化工具，给用户提供了一种对大型数据库进行实时漫游操作的途径。在虚拟环境下，可以显示和查询多层栅格图像、矢量图形和注记数据。虚拟GIS工程文件将VirtualGIS Viewer中所有的数据层及其显示参数、飞行路线和观测位置保存到一个配置文件中，当工程文件被打开时，其所有属性都将保持该文件创建时的状态。实验方法：
练习
1、图像融合。
一、ERDAS图标面板菜单条：Main→Image Interpreter→Spatial enhancement→Resolution Merge→打开Resolution Merge对话框。High Resolution Input File选择spots.img，Mutispectral Input File选择dmtm.img，输出为：merge.img，选择Principal Component（主成分变换），OK。
二、加法运算。单击Interpreter图标，选择Utilities/Operators；Input File 1：lainer.img，Input File 2：Indem.img，Output File：opetator.img；选择“+”操作，OK。练习
2、遥感图像与DEM复合。
一、打开DEM文件。在主模块下打开VirtualGIS |VirtualGIS Viewer；File|Open|Dem；DEMmerge_sub.img；Raster options下选择：Band#:1；Level of Detail%:20；OK。
二、打开图像文件。继续在VirtualGIS Viewer窗口中打开；File|Open|Raster；XS_truecolor_sub.img；Raster options下选择：Display as :true Color，R,G,B:3,2,1；Level of Detail%:40；
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不选Clear Overlays；不选Background Transparant；OK。
三、保存工程。File|Save|Project As；保存为virtualgis.vwp。练习
3、编辑虚拟GIS视景。
一、调整太阳光源位置。在VirtualGIS Viewer窗口中：View|Sun Position；设置为使用太阳光源：勾选Use Lighting；设置为自动应用参数模式：勾选Auto Apply；太阳方位角(Azimuth)：135（取值范围0-360），太阳高度(Elevation)：83.5（取值范围0-90），光线强度(Ambience)：0.5（取值范围0-1）；点击按钮Advanced，确定日期时间：2000，July，15；OK。
二、调整视景特性。View| Scene Properties 打开对话框，可以进行任意设置，选择DEM 可以设置Exaggeration（DEM的垂直比例）为3，则地面高度变大地面颜色、视域范围等可以根据需要设置，Fog增加雾的效果，Motion 漫游，Terrain offset 距离地面高度单位，Text/Symbols 数字注记/图形符号。
三、产生二维全景视窗。View| Create Overview Viewer(Linked)，可以调节target和Eye的位置，任意浏览，直观显示在Virtual GIS Viewer中；在全景视窗中Utility/selector properlies/eye/target edit，可以输入准确的坐标位置。
四、编辑观测点位置。在Virtual GIS Viewer中，Navigation/Position Editor，可以进行观测点的位置设置。观测点的平面位置（X，Y）；AGL（Above Ground Level）：观测点距地平面的高度；ASL（Above Sea Level）：观测点距海平面的高度；FOA（Field of View）：观测点视场角度；Pitch：观测俯视角度；Azimuth：观测方位角度；Roll：旋转角度；观测点位置剖面（Profile）：任意拖动鼠标调整位置参数与方向参数。
实验结论：见附页。
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（六）实验名称 监督分类
专业班级：测绘1112 姓名：陈晓旭 学号：1120115230 实验时间：2013.5.22第3、4、5节课 实验地点：C1机房
实验内容：遥感图像的分类技术是进行遥感信息提取的主要方法，而分类主要分为监督分类和非监督分类两种，要求掌握两种分类方法操作程序，并能熟练应用于各种图像的处理中，进行准确的信息提取。
实验方法：
一、定义信号。在Viewer中打开suzhou.img；主工具条中选择Claifier图标，选择Signature Editor，打开Signature Editor对话框；Viewer中选择AOI | Tools，选择Polygon工具；放大图像，选择水体部分画一个多边形出来，作为训练样区；在Signature Editor中选择Edit | Add，或点击图标，将所选多边形加入到列表中；令Signature Name为water1，Color选择蓝色；用同样的方法可以选出多个水体部分，都加到列表中；、然后选中所有的水体，点击，合并为同一个训练样区，命名为water，Color选择蓝色；再选择Edit/delete，删除合并之前的选项；同样方法选择灰色区，为建设用地building，颜色为红色；选择红色区域为植被gra，颜色为绿色；选择白色区域为道路和空地road，颜色为黄色。
二、执行监督分类。在Signature Editor中，选择Claify | Supervised；输入名为suzhou.img，Output File为supercla.img，勾上Output Distance File，单击Attribute Options；选中Minimum, Maximum, Mean, and Std.Dev.；确定Layer被选择，Close；Non-parametric Rule选择Feature Space；OK。
三、输出混淆矩阵。在Signature Editor中，选择Evaluate/Contingency；Non-parametric Rule选择Feature Space，OK；产生混淆矩阵，可以得出分类精度。
实验结论：见附页。
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（七）实验名称 非监督分类
专业班级：测绘1112 姓名：陈晓旭 学号：1120115230 实验时间：2013.5.29第3、4、5节课 实验地点：C1机房
实验内容：遥感图像的分类技术是进行遥感信息提取的主要方法，而分类主要分为监督分类和非监督分类两种，要求掌握两种分类方法操作程序，并能熟练应用于各种图像的处理中，进行准确的信息提取。
实验方法：
一、使用非监督分类。在主工具条上选择Claifier图标，选择Unsupervised Claification；在Input Raster File中选择suzhou.img，在 Output File中键入 unsupercla.img，Output Signature可以选择，命名，设置路径，也可以不选择；Number of Claes设为8；Maximum Iterations（最大迭代次数）为24；Convergence Threshold为0.950；OK，非监督分类完毕，非监督分类结果是灰度影像，可以用下列的方法设置成彩色分类图。
二、验证分类。Viewer中File | Open | Raster Layer，打开suzhou.img；再添加打开unsupercla.img，在Raster Options下，勾掉Clear Display，则两幅图像叠加在一起；Raster | Attributes；Edit | Column Properties，为了更方便的进行比较；将Opacity移到Histogram下，将Cla_Names移到Color下；OK；选择整个Opacity列；右击选择Formula，出现Formula对话框；单击0，Apply（全设为透明），单击Cla1的color 设为Blue，Opacity设为1；Utility | Flicker进行比较；Cla 1的Cla Names为Water；同理，其他项目为gra、building、road，重复以上步骤，直到对所有类别都进行了分析与处理。注意，在进行分类叠加分析时，一次可以选择一个类别，也可以选择多个类别同时进行；根据实际情况可以合并某些类别，都设为同种颜色即可。
实验结论：见附页。
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(八)实验名称 专题制图
专业班级：测绘1112 姓名：陈晓旭 学号：1120115230 实验时间：2013.6.5第3、4、5节课 实验地点：C1机房
实验内容：掌握遥感专题图的基本理论，一幅完整专题图要包含的主要要素。并会使用软件制作出一幅标准的遥感专题图，明白专题图是遥感的主要成果之一。
实验方法：
一、准备数据层（Prepare the Data Layers）准备专题制图数据。在Viewer1窗口中，File | Open | Raster Layer，选择modeler_output.img文件，选择Fit to Frame，OK。
二、新建地图（New Map Composer）。点击New Map Composition；键入新文件名，composer.map；Map Width中输入28，Map Height输入28；单击OK；在Map Composer viewer窗口中，右键选择Fit Map To Window，可以完整显示。
三、绘制地图框架（Draw the Map Frame）。用于确定专题制图的范围和内容。在Map Composer viewer窗口中，在Annotation 中选择tool工具箱中，选择Map Frame图标；在Map Composer viewer中画出边框；在弹出的Map Frame Data Source对话框中，选择Viewer；在Viewer1中单击，出现Map Frame对话框。
四、调整地图边框尺寸。选择Change Map and Frame Area(Maintain Scale)；Frame Width设为20；Frame Height(to the right of Frame Width)设为20；OK，则图像加载进边框内。
五、编辑地图边框（Edit the Map Frame）。在Annotation tool palette中选择Select Map Frame图标；单击想要编辑的map frame；在Map Composer viewer中选择Annotation | Element Properties（或者双击map frame）；重新改变相关属性。
六、删除地图边框（Delete the Map Frame）。在Map Composer viewer中选择View | Arrange Layers；在MapFrame_modeler_output.img 上右击选择Delete Layer；单击Apply。
七、加入Neatline和Tick Marks（Add a Neatline and Tick Marks）。在Annotation tool palette中选择Grid/Tick图标，单击地图，出现Set Grid/Tick Info对话框；Margin设为0.200，单位选择centimeters；在Horizontal Axis选项页Length Outside设为0，pacing为5000，starting at 1700000 feet，选中Use Full Grid；单击Copy to Vertical按钮，将水平设置也设为垂直设置；单击Apply，则此时图上显示格网和注记。
八、改变Text/Line样式（Change Text/Line Styles）。单击地图中的labels，苏州科技学院
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单击任一格网线，图廓线或坐标注记，选择要修改的图形组，出现name、description，取消掉即可；Annotation | Styles，出现Styles dialog，进行相关设置。
九、制作比例尺（Make Scale Bars）。选择Scale Bar tool图标；在Map Composer viewer画框，出现提示，在Map Composer 图形窗口中合适的位置拖动，绘制比例尺放置框；在map frame图像中单击任一点，打开Scale Bar Properties；在Units中勾中Kilometers和Miles；Maximum Length 设为2.0；单击Apply，不满意时，可以Redo。
十、制作图例（Create a Legend）。单击Legend图标；单击地图，则Legend Properties对话框出现；在Basic选项页中选中Rows 2 到5（非空的分类）；在Title选项页把Title Alignment（标题排列公式）设为Left-Justified；单击Apply。
十一、添加地图标题（Add a Map Title）要先确定图名字体。单击Text图标；弹出Annotation Text对话框，进行图名设置，例如：land cover map in American，名称根据需要而确定；选中地图中的标题，Annotation | Styles；Text Style中选择 Other，设置字体。
十二、添加指北针（Place a North Arrow）。选择Annotation | Styles；在Symbol Style中选择Other，在symbol chooser下拉框中选择North Arrows；选择 North arrow 2，size为36；Apply。此时指北针已经作为当前符号，已经确定了符号类型；选择Symbol图标；在地图中单击添加。
十三、保存地图（Save the Map Composition）。单击保存。
实验结论：见附页。
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