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高光谱遥感实习报告

第一篇：高光谱遥感实习报告中国地质大学（武汉）《高光谱遥感》上机实习报告学号：20141000360班级序号：113142姓名：林浩指导老师：沈永林实习一1.高光谱数据的基本信息查询：（1）打开数据（2）鼠标放在cup95eff.Int左键点击->editheader，查看头文件信息2.数据分析（1）在ENVI主菜单下选择：File>OpenImageFile，在打开的文件选择窗口中选择图像文件cup95eff，点击OK打开图像。（2）打开它的2-D散点图Tools>2-DScatterPlots,并且选择band172、173（3）得到2d散点图3.高光谱数据MNF变换以及纯净端元提取样本的选取与分类（1）在ENVI主菜单下选择Transform>MNFRotation>ForwardMNF>EstimateNoiseStatisticsfromData：（2）进行mnf变换设置（3）得到特征值曲线（4）查看mnf变换后band1和band2的2d散点图（5）在散点图中用ROI制图功能将点云拐角零散的几个点圈起来（6）在2-D散点图窗口中选择：Options>ExportAll提取各样本区（7）点击SelectALL然后点击stats（8）在ENVI主菜单下选择：Spectral>SpectralAnalyst，我们选择USGS（美国地质调查局）波谱库（9）选择红色区域得到匹配结果得出红色区域为明矾石。（10）同理得到绿色区域结果判断该为锂辉石蓝色区域判断该为高岭石黄色区域判断该为赤铁矿青色区域判断该为黄钾铁矾洋红区域判断该为黄钾铁矾褐红色区域判断该为白云石（11）通过分析是否有两类极其相似，于是我把这两类合并。在ROIsTools窗口中选择Option>MergeRegions得到分类好的样本区域分类（1）在ENVI主菜单下选择：PixelPurityIndex>[FAST]NewOutputBand进行10000次迭代（2）得到的PPI图像如下所示：（3）由PPI图像生成样本区。在ROIsTool对话框中选择Options>BandThresholdtoROI建立一个只包含拥有高PPI值像素的ROI（4）在弹出的对话框中输入最小极限值100，提取训练样本。（5）在ENVI主菜单中选择Spectral>n-DimensionalVisualizer>VisualizewithNewData（6）选择其前十个波段进行观察（7）使用n维空间观察仪（8）选择其中5个波段进行模拟（9）在ENVI主菜单下选择：Classification>Supervised>SpectralAngleMapper。选择原始图像作为待分类图像。（10）在此窗口中选择：Import>formROIfromInputFile（11）选择我们刚才定义好的样本区（12）这些样本区就出现在端元收集器中了（13）设置分类参数（14）得到最后分类的图像第二篇：高光谱实习报告高光谱遥感实习报告1、通过给定的数据1DATA（excel文档格式）建立光谱库，并将该光谱库数据重采样至TM传感器的光谱分辨率。1.1光谱库重采样使用“SpectralLibraries|SpectralLibraryResampling”子菜单进行光谱库重采样。在“SpectralResamplingParameters”对话框里，选择“InputDataFile”作为重采样方法,第一步：出现“FileContainingOutputWavelength”对话框时，点击需要的文件名。此时是can_tmr.img作为参考文件，也就是说光谱库中的光谱将以TM的波长范围进行重采样。如下系列图所示：第二步：点击【OK】开始重采样过程。数据文件在它的相关文件头中，必须包含用于重采样的波长数值。如果在文件头中，出现FWHM值，它们也将用于重采样。（1）在“AvailableBandsList”中出现重采样后的光谱库。（2）通过光谱库查看功能查看重采样后的光谱数据。第三步：通过光谱库查看重采样后的结果1.2光谱库建立操作步骤：第一步：选择“Spectral|SpectralLibraries|SpectralLibraryBuilder”。第二步：出现“SpectralLibraryBuilder”对话框时，从“DataFile”(ENVI图像文件)或ASCIIFile”、或“FileInputSpectrum”，为新库选择数据源。第三步：出现“FileContainingOutputWavelength”对话框时，用标准选择程序选择包含波长和可选项FWHM值的输入文件。（1）当采用“DataFile”，波长和FWHM值（若存在）从ENVI头文件中读取。如图18.（2）当采用“ASC