1、课程编号:144ZX012A
2、课程名称(中、英文):遥感技术(Remote Sensing)
3、课程总学时/实验学时:48/10
4、课程总学分/实验学分:3/0.6
5、实验的目的与要求:训练学生对遥感图像进行处理、分析、信息提取、专题图制作等基本操作,掌握遥感图像数字处理的基本方法,理解遥感技术的相关概念,为利用遥感技术从事专业方面的研究奠定基础。
6、主要仪器设备及台(套)数:电子计算机 50台。
7、主要实验教材(指导书)及参考用书:
自编及网络资源
8、成绩考核方式与评定:考试占70%,作业、实验操作和实验报告占30%。
9、实验项目内容:
序号
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实验项目名称
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学时
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内容提要
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每套仪
器人数
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01
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熟悉遥感数字图像处理软件及显示遥感图像
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2
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目的:了解遥感图像处理软件ENVI的界面构成及其主要功能;学会操作ENVI软件显示遥感图像;借助软件理解与遥感有关的几个概念。
内容:
1. 了解ENVI软件的界面构成和主要功能模块。
2. 显示单波段图像,对比不同波段影像的相似与区别。
3. 显示彩色合成图像,比较真彩色合成图像、近红外合成(标准假彩色合成合成)图像、红外合成图像的差异。
4. 查询并分析影像,填写表格。
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1
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02
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遥感图像增强
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4
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目的:了解及掌握利用ENVI软件对图像进行对比度拉伸、空间滤波、波段运算、多光谱变换等图像增强处理的方法。
内容:
1. 对比度拉伸。包括使用几种默认的增强工具和交互拉伸方法。并将拉伸后的图像及其直方图与原图像及其直方图进行对比。
2. 空间滤波。包括低通滤波、高通滤波和自己构建模板进行卷积运算。观察不同滤波方式的处理结果。
3. 波段运算。
① 分别进行比值植被指数(NIR/R)、氧化铁指数(R/G)和水体指数(G/SWIR),并选择适当的RGB组合将上述三个图像进行彩色合成。
② 计算归一化植被指数NDVI((NIR-R)/(NIR+R)),并进行彩色密度分割,分析该地区植被分布差异。
4. 多波段变换。包括主成分分析(PCA)和缨帽分析(Tessled Cap)。观察PC1、PC2、PC3以及TC1、TC2、TC3彩色合成图及其与原图像的异同。
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1
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03
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遥感图像分类
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2
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目的:了解及掌握利用ENVI软件对图像进行监督分类、非监督分类和分类后处理的方法。
内容:
1. 监督分类。掌握选择训练区方法和技巧,熟悉监督分类的整个流程。对比各种分类方法的特点和效果。
2. 非监督分类。掌握Isodata分类和K-Means分类的方法和类别识别的方法。
3. 分类后处理。掌握分类后处理的方法。统计分类面积,最后提交分类结果图和面积量算结果。
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04
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遥感信息提取
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2
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目的:熟悉遥感图像判读标志,掌握目视判读的方法和技巧。
内容:
1. 在对遥感影像进行增强和处理的基础上,根据影像特征和相关的专业知识,建立判读区内的各种目标地物的识别标志。
2. 根据建立的判读标志,对研究区进行目视判读,并利用人工或人机交互的方法将判读结果转绘到成果图。最后提交成果图。
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撰稿人: 华璀 审稿人:
2007 年 7 月10 日 年 月 日
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