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..遙感變化檢測實(shí)習(xí)報(bào)告學(xué)院:班級:姓名:學(xué)號:指導(dǎo)老師:實(shí)驗(yàn)?zāi)康?、掌握遙感影像變化檢測技術(shù)的應(yīng)用和檢測過程方法步驟;2、掌握遙感影像變化檢測技術(shù),包括差分法、回歸法、主成分分析法、比值法,熟悉其流程,本次主要實(shí)現(xiàn)了差分算法的變化檢測實(shí)驗(yàn)步驟對2003年犀浦校區(qū)全色影像添加地理投影,并在Googleearth上獲取校區(qū)上同名點(diǎn)進(jìn)行輸入地理坐標(biāo)的多項(xiàng)式的幾何校正。a、打開erdas9.2視窗viewer#1加載2003年犀浦校區(qū)全色影像b、在viewer#1視窗的raster>GeometricCorrection>Polynomial點(diǎn)擊OK,設(shè)置PolynomialOrder為1c、在上述選項(xiàng)卡上選擇Projection>Add/ChangeProjection,根據(jù)成都的市中心經(jīng)緯度北緯30.67度,東經(jīng)104.06度,確定UTMWGS84坐標(biāo)系的投影帶為48帯,點(diǎn)擊OK完成,最后Close。d、在GCPToolReference設(shè)置上選擇參考點(diǎn)位的來源為KeyboardOnly,一直點(diǎn)擊OK完成。e、在GoogleEarth找到與犀浦校區(qū)的同名點(diǎn),在全色影像上找到4個(gè)分布均勻的同名點(diǎn)。先在全色影像上刺點(diǎn),再到GoogleEarth找到同名點(diǎn),并獲取該點(diǎn)的地理坐標(biāo),度分秒轉(zhuǎn)換為度,將其輸入GCP控制點(diǎn)坐標(biāo)欄,同理完成4個(gè)同名點(diǎn)的刺點(diǎn)工作。f、點(diǎn)擊完成圖像重采樣,輸出重采樣的圖像,如下圖。2、以2003年犀浦校區(qū)全色影像為基準(zhǔn)配準(zhǔn)2005年犀浦校區(qū)全色影像,與上一步步驟相似,在選擇配準(zhǔn)方式上為多項(xiàng)式,參考點(diǎn)來源為ExistingViewer,其他的相同,下圖為完成匹配后的2005年犀浦全色影像利用已經(jīng)配準(zhǔn)好的2003年全色影像和2005年的全色影像進(jìn)行相對大氣校正。相對大氣校正的過程主要有:①選取基準(zhǔn)影像;②選取輻射地面控制點(diǎn),稱為偽不變特征點(diǎn)(pseudo-invariantfeatures,PIFs):輻射特性隨時(shí)間變化很?。ㄈ缢w、裸露土壤、寬大的房頂?shù)龋谟跋駞^(qū)域與其他地物具有相近的高度,含植被少,相對平坦區(qū)域。打開2003年全色影像及幾何糾正后的2005年的全色影像,點(diǎn)擊Viewer菜單欄中的選取輻射地面控制點(diǎn)。b、依次選取不同地物獲取灰度值,如道路、水體、土壤、建筑物房頂?shù)鹊?,建立像元灰度值回歸方程,下表為選取的地方點(diǎn)的輻射值類別年份20032005道路1122106道路2124131裸土110793裸土210172建筑物1255255建筑物2255255河流1255148河流2169127c、根據(jù)上述數(shù)據(jù),利用MATLAB擬合,根據(jù)最小二乘方法原理建立一元回歸方程:得出回歸方程的系數(shù)矩陣為:A=[-0.16481.1564]d、利用erdas中model模塊完成相對大氣校正,點(diǎn)擊運(yùn)行完成回歸模型經(jīng)過回歸分析建立的2005年全色影像的對比經(jīng)過回歸分析的2005年的全色影像與2003年的全色影像做差分,同樣利用的是ERDAS中model模塊建立差分差分后可以分析區(qū)域的變化情況(顏色為較亮的區(qū)域即為變化區(qū)域)三、結(jié)語對同一區(qū)域,應(yīng)用多時(shí)相遙感影像變化檢測是遙感應(yīng)用領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn)問題,本次實(shí)驗(yàn)是對以前所學(xué)遙感影像分類知識的鞏固和提升,用ERDAS軟件進(jìn)行了遙感影像的幾何校正,配準(zhǔn)和差分法檢測某地區(qū)的變化,還學(xué)會了利用GOOGLEEARTH進(jìn)行點(diǎn)的采集。實(shí)驗(yàn)中利用ERDAS軟件對校區(qū)2003年和2005年的遙感影像進(jìn)行對比,經(jīng)配準(zhǔn)、校正和差分等過程,提取出變化范圍,。可以看出,圖中亮白色區(qū)域?yàn)樽儏^(qū)域,主要體現(xiàn)某地區(qū)的房屋、道路發(fā)生了較大的變化,也在一定程度上反映了社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展程度,本次實(shí)驗(yàn)學(xué)習(xí)了變化檢測的基本原理、不同的
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