遥感数据融合.doc

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1、遥感图像的融合1、目的与要求1、了解遥感图像融合的原理和方法2、熟悉高、低分辨率的影像的融合步方法骤3、掌握遥感软件中常用的遥感数据融合的步骤与方法2、实验内容选择ETM8波段的数据与假彩色合成波段的数据做融合处理。融合的方法主要是高、低分辨率遥感数据的融合。数据要求：在融合之前，第8波段和合成波段数据都已经经过了几何校正和辐射校正等预处理。3、实验步骤1、空间分辨率融合选择“Erdas”面板菜单“Interpreter”->”SpatialEnhancement”->”ResolutionMerge”命令，打开“Resolut

2、ionMerge”对话框。设置如下参数：文件设置：高空间分辨率的输入图像、多光谱输入图像和输出文件。融合方法的选择：¤主成分变换法¤乘积变换法¤比值变换法主成分变换法：融合前融合后乘积变换法：融合前融合后1、IHS融合选择“Erdas”面板菜单“Interpreter”->”SpatialEnhancement”->”Mod.IHSResolutionMerge”命令，打开”Mod.IHSResolutionMerge”对话框，在输入、层选择和输出3个页面中设置参数。融合前融合后1、高通滤波融合选择“Erdas”面板菜单“Int

3、erpreter”->”SpatialEnhancement”->”HPFResolutionMerge”命令，打开”HPFResolutionMerge”对话框,设置如下参数：R值：多光谱图像分辨率与高分辨率图像的分辨率的比值。通过它可以调整卷积核的大小和中心值。KernelSize:高通滤波卷积核的大小，有R值决定。CenterValue:卷积核的中心值。WeightingFactor:权重影响因子。2PassProcessing:二次滤波选项。当R值大于或等于5.5时，此选项才生效。融合前融合后二、实验15遥感影像的分类（

4、1）-非监督分类1、目的与要求1、熟悉掌握遥感图像分类及非监督分类的含义2、掌握图像非监督分类最基本的处理方法3、了解分类后评价过程三、实验内容数据要求：（1）确定待分类的假彩色合成影像，该数据经过了几何校正和辐射校正等预处理。（2）对波段的选择应该是广义的。这个波段可以是原多光谱波段、图像增强的结果数据，还可以是非遥感数据。实验主要内容（1）非监督分类前分类参数的选择（2）非监督分类的过程和方法（3）非监督分类初始结果的评价四、实验步骤1、待分类图像分类参数选择选择ERDAS面板菜单“Classifier”->“Unsuper

5、viseClassification”命令，打开“UnsupervisedClassification”对话框，设置如下参数：1、ERDAS软件非监督分类2、非监督分类结果评价方法（1）打开分类前和分类后图像（2）分类图像评价环境设置（3）确定类别并标注1、2、3最终处理结果如下：（1）检查分类结果的精度卷帘显示：混合显示：独立视图窗口显示对比：