论文 格式范例.doc

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1、基于一级标题黑体小三居中ENVI4.2的遥感图像分析处理——以副标题黑体小四居中广州市北部地区的ETM遥感图像为例何丽娟宋体小四居中摘宋体小四顶格要：使用ENVI4.2(TheEnvironmentforVisualizingImages)，进行遥感图像的几何校正、植被指数、数据融合、主成份分析等操作。制作一幅专题图像：地名标注、图框、坐标、比例尺、图例等要素；并作解译。关键词：遥感；数据融合；专题图像；ENVI0二级标题顶格小四黑体段前3磅段后3磅引言ENVI正文段落段首空两个字符小四宋体行距：多倍行距1.25是一个完善的数字影像处理系统，它具有全面分析卫星和航空遥感影像的能力。它能在各种

2、计算机操作平台上提供强大新颖的友好界面，显示和分析任何数据尺寸和类型的影像。由于采用了基本文件和基于波段的技术，ENVI能够处理整个影像文件或单一的某个波段。此外，ENVI自带了多种波谱处理工具，包括波谱提取、波谱库以及高光谱数据集的能力，这些高光谱数据集涵盖了AVIRIS、GERIS、GEOSCAN和HyMap等数据。1几何校正遥感成像时，由于飞行器姿态（侧滚、俯仰、偏航）、高度、速度、地球自转等因素而造成图像相对于地面目标而发生几何畸变，畸变表现为像元相对于地面目标实际位置发生挤压、扭曲、伸展和偏移等，针对几何畸变进行的误差校正就称为几何校正。将数据参照水系图进行几何校正，该方法是：（1

3、）坐标转换从原始畸变图像空间中的像元位置出发，建立空间转换关系，确定每个像元在标准图像空间中的正确位置。（2）重采样用标准图像空间中的像元点G位置反求其在原始畸变图像空间的共轭点F(X,Y)，然后再利用某种方法确定这一共轭点的灰度值，并把共轭点的灰度值赋给标准图像空间对应点g。重采样法能够保证校正空间中网格像元呈规则排列，因而是最常用的几何精校正方法之一。重采样有3种插值方法：最邻近法（nearestneighbor）、双线性法（bilinear）、三次卷积法(cubicconvolution)。最邻近法保留大量原始灰度值，没有经过平滑处理，对于区分植被类型、识别线性特征等有重要意义。双线性

4、内插法比与最近邻法相比，计算量增加了，但提高了精度，改善了灰度不连续现象及线状特征的块状化现象。其缺点是这种方法对图像起到平滑作用，使图像变得模糊。由于这种方法计算量和精度适中，因而常常被采用。在控制点的选取中选择道路的交叉点，河流弯曲或者分叉处，及固定地物边缘等。在这个过程中我选取了16个控制点，其中RMSEerror分别为0.28（X）和0.46(Y)，数学模型选用Polynomi-al方法对图像进行校正处理。选取地面控制点（GCP，GroundControlPoint）建立多项式，多项式纠正法的精度与地面控制点的精度、分布、数量及纠正范围有关；GCP的位置精度越高，则几何纠正的精度越高

5、；GCP的个数不少于多项式的系数个数；适当增加GCP的个数，可以提高几何纠正的精度。GCP分布应尽可能在整幅图像内均匀分布，否则在GCP密集区精度较高，在GCP分布稀疏区出现较大误差；GCP应该选择明显地物点，如河流交汇点、桥梁、道路拐点等。2运用校正后的数据求NDVI并叠加NDVI(NormalizedDifferenceVegetationIndex)是一个普遍应用的植被指数，将多波谱数据变换成唯一的图像波段显示植被分布。NDVI值指示着像元中绿色植被的数量，较高的NDVI值预示着较多的绿色植被。步骤：Transforms→NDVI(VegetationIndex)，出现NDVICalc

6、ulationInputFile窗口，选择输入文件，点击“OK”确定，通过点击“InputFileType”下拉菜单，用NDVICalculationParameters对话框，说明你已经输入的文件类型，用“OutputDataType”下拉菜单选择输出类型，选择输出到“File”或“Memory”，若选择输出到“File”，在标有“EnterOutputFilename”的文本框里键入要输出的文件名；或用“Choose”按钮选择一个输出文件名，点击“OK”开始计算NDVI变换。先是得到NVDI图，然后在此基础上得到其叠加图。3数据融合最常用的遥感影像融合方法有HIS（亮度（intensit

7、y）、色调（hue）、饱和度（saturation）变换、brovey方法、主成分变换（principalcomponenttransform,简称PC）、小波变换、基于亮度调节的平滑滤波（smoothingfilter-basedintenditymodulation,简称SFIM）和Gram-Schmidt光谱锐化（Gram-Schmidtspectralsharpening,简称Gram），等。这些方法