遥感数字图像处理(实验一) |
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目录 实验目的: 实验内容一: 实验步骤: 一、影像的获取 二、影像的合成 三、对合成的影像进行不规则分幅裁剪 四、对裁剪的影像进行拉伸 五、直方图匹配 六、实验总结及扩展 实验目的:理解遥感数字图像处理的过程和基本操作,能够通过实际专题应用,掌握所学理论、方法和技术,从而加深对专业软件的应用能力,培养动手操作的能力。 通过实践,掌握遥感数字图像处理的算法及应用,完成遥感图像的获取、预处理等图像处理实验内容。理解遥感数字图像的处理流程和主要处理方法,培养针对遥感数字图像处理相关问题的设计和分析评价能力。 实验内容一:完成遥感图像的获取、预处理和显示。加载遥感数字图像,并对加载多源遥感图像进行图像的裁剪等预处理。并完成图像的真彩色和拉伸显示,包括图像的直方图显示、线性拉伸、与直方图匹配。 实验步骤: 一、影像的获取登录地理空间数据云官方网站,选择数据集为Landsat8 OLI-TIRS卫星数字产品,空间位置为行政区--陕西省--西安市--碑林区,时间范围无要求,云量小于3%的影像,图1。 图1 影像获取 二、影像的合成1.在Envi classic中添加Landsat8数据中的B1、B2、B3、B4、B5、B6、B7、B9、B10、B11(不添加B8全色波段数据),数据如图1。 补充:Landsat8卫星包含OLI(Operational Land Imager 陆地成像仪)和TIRS(Thermal Infrared Sensor 热红外传感器)两种传感器。OLI包括了ETM+的所有波段,为了避免大气吸收部分特征,OLI对波段进行了重新调整,比较大的调整: (1)OLI Band5(0.845-0.885μm),排除了0.825μm处水汽吸收特征; (2)OLI全色波段Band8波段范围较窄,这种方式可以在全色图像上更好区分植被和无植被特征; (3)新增两个波段:海蓝波段(band 1;0.433-0.453μm)主要应用海岸带观测;短波红外波段,又称卷云波段(band 9;1.360-1.390μm)包含水汽强吸收特征,可用于云检测; (4)近红外band5和短波红外band 9与MODIS对应的波段更加接近。 图2 数据 2.在Envi classic中选择基本工具--图层堆栈(layer stacking),添加波段数据并且按波段由小至大的顺序进行排序,图3。 图3 layer stacking 3.查看MTL文件中的地理坐标系 图4 MTL文件部分参数 4.图层堆栈(Laying stacking)后进行RGB真彩色影像的显示,波段选择依次为B4、B3、B2,图5 图5 显示过程 补充: RGB 波段 主要用途 4、3、2 Red、Green、Blue 自然真彩色 7、6、4 SWIR2、SWIR1、Red 城市 5、4、3 NIR、Red、Green 标准假彩色图像,植被 6、5、2 SWIR1、NIR、Blue 农业 7、6、5 SWIR2、SWIR1、NIR 穿透大气层 5、6、2 NIR、SWIR1、Blue 健康植被 5、6、4 NIR、SWIR1、Red 陆地/水 7、5、3 SWIR2、NIR、Green 移除大气影响的自然表面 7、5、4 SWIR2、NIR、Red 短波红外 6、5、4 SWIR1、NIR、Red 植被分析 5.真彩色显示结果,图6 图6 真彩色影像 三、对合成的影像进行不规则分幅裁剪1.选择New Region Of Interest,弹出Region of Interest(ROI)Tool对话框,在Region of Interest(ROI)Tool对话框中,单击New ROI,选择矩形,拖动鼠标选择所要裁剪的区域,图7。
图7 裁剪区域选择 2.在Region of Interest(ROI)Tool对话框中,选择Options--Subset Data with ROIs,弹出Spatial Subset via ROI Parameters对话框,在Spatial Subset via ROI Parameters对话框中,将Mask pixels output of ROI设置为YES,设置输出路径,图8。
图8-1 图8-2 图8 输出设置及过程 3.将不规则分幅裁剪以真彩色显示,图9、图10
图9 RGB设置
图10 真彩色裁剪 四、对裁剪的影像进行拉伸1.将不规则分幅裁剪影像在Envi classic以RGB为波段4、3、2显示,图11。 图11 Envi classic真彩色显示设置 2.进行交互式拉伸,在Display中加载图像,在主图像窗口中,选择增强(Enhance)--交互式拉伸(Interactive stretching), 打开交互式直方图拉伸操作对话框,图12、图13。 图12 交互式拉伸页面 图13 初始显示 3.要浏览像元DN值和指定DN值的像元个数、百分比以及累计百分比,可以在直方图内按住鼠标左键并拖动随之产生的白色十字交叉指针,在状态栏中显示信息。 4.在交互式直方图拉伸操作对话框中,拉伸方法选择为 Stretch_Type-- 线性拉伸(Linear),图14 图14 拉伸设置 5.选择 Options--Auto Apply,图15 图15 自动应用设置 设定拉伸范围,使用鼠标左键,移动输入直方图中的垂直线(白色虚线)到所需要的位置,或在“Stretch”文本框中输入所需要的 DN 值或一个数据百分比移动白条拉伸,图16。图16 拉伸设置 五、直方图匹配1.在Envi classic首先打开波段不同的两幅影像(直方图的目的是使两幅影像的亮度分布接近一致)。在主图像窗口的菜单栏下右键选择Load Band to New Display建立B2、B7两个波段的窗口,图17 图17 窗口建立 2.建立好的窗口如图18 图18 窗口显示 3.打开对应直方图,然后进入直方图匹配的对话框选择匹配到的窗口和匹配的方式,点击 OK 完成直方图的匹配,图19。
图19 直方图匹配设置 4.匹配前后直方图对比,图20
图20 直方图匹配前后对比 六、实验总结及扩展1.处理影像时,注意Landsat8真彩色波段为4、3、2。 2.添加波段合成时不添加全色波段。 3.直方图匹配过程注意直方图的变化以及影像的变化。 4.选取影像时,有一副影像上存在坏条带,图21(只修正,未使用) 坏条带的由来:2003年5月31日,Landsat7 ETM+机载扫描行校正器(SLC)故障,导致此后获取的影像出现了数据条带丢失的问题,严重影响了Landsat ETM遥感影像的使用。此后Landsat7 ETM SLC-ON是指2003年5月31日Landsat 7 SLC故障之前的数据产品,Landsat 7 ETM SLC-OFF则是故障之后的数据产品。 坏条带的修复:部分学者开展了条带受损修复研究,一些遥感图像处理软件可以实现条带修复,如ENVI已有相应插件,利用掩膜通过插值方法修补缺失的条带。本文通过ENVI扩展加入了类型为IDLbinaryFile的tm_destripe,对影像进行了条带的修复。 安装方法:将插件解压后把.sav文件拷贝至ENVI安装目录下的extensions文件夹下,重启ENVI即可使用。 使用方法:Toolbox→Extensions→tm_destripe,然后对每幅影像进行去除条带的处理,图22、图23。 图21 坏条带
图22 坏条带插件及去除条带过程
图23 去除条带结果及其拉伸显示 因显示效果中原黑条带的位置上红色点较多影响结果分析,故使用单个波段图像对其进行影像的去条带显示,图24 图24 单波段去除条带结果 单波段依次去除条带后的影像效果明显好于合成后去条带,尝试多次无法添加进Envi classic中合成一副影像,后选择Landsat8数据进行了本实验。 图25 波段1去条带后显示 |
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