目視解譯-erdas應用

目視解譯-erdas應用

ID:37813265

大小:1007.98 KB

頁數(shù):10頁

時間:2019-05-31

目視解譯-erdas應用_第1頁
目視解譯-erdas應用_第2頁
目視解譯-erdas應用_第3頁
目視解譯-erdas應用_第4頁
目視解譯-erdas應用_第5頁
資源描述:

《目視解譯-erdas應用》由會員上傳分享,免費在線閱讀,更多相關內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。

1、實驗五、目視解譯一、實驗目的與要求1、通過實驗,掌握利用區(qū)分割、區(qū)剪切、區(qū)粘貼等方法實現(xiàn)遙感影像的目視解譯方法,熟練掌握遙感影像目視解譯的方法和原理。2、將融合后的影像進行目視解譯,畫出城市林地、道路、居民區(qū)和耕地、水體五大類,分別生成五個矢量化文件。五大類之間要實現(xiàn)無縫連接,五大類景觀面積之和等于影像的總面積。二、實驗準備軟件準備:遙感影像圖像處理軟件ERDASIMAGINES9.2軟件數(shù)據(jù)準備:融合后的影像三、實驗內(nèi)容與主要過程1、啟動ERDAS軟件,打開一個視圖窗口Viewer1并打開融合

2、后的遙感影像fusion2.img。2、新建矢量化文件:道路.shp,水體.shp,耕地.shp,林地.shp,居民區(qū).img。在Viewer的菜單欄里的File>>New>>VectorLayer,在出現(xiàn)的提示框里面選擇.shp格式文件,并繼續(xù)在第二個提示框中選擇.shp格式文件。圖1-1建立矢量文件圖1-2選擇面積模式3、修改區(qū)顏色參數(shù)首先選擇在道路.shp的首層圖像下,在菜單欄的Vector>>ViewProperties,打開選擇框,在PolygonAll選項里面選為邊框線為紅色的。如圖

3、所示:圖1-3顏色參數(shù)設置4、保存區(qū)顏色參數(shù)將區(qū)屬性設置完成后點擊Apply,關閉對話框時,會出現(xiàn)如下所示的提示:圖1-4選擇條點擊“是”會出現(xiàn)保存對話框:圖1-5保存顏色設置參數(shù)點擊OK即可保存顏色參數(shù)。用相同的文件名,將顏色保存在與shp文件相同的路徑下,以后在打開該shp文件時,會自動利用保存的顏色參數(shù)。5、利用矢量化工具對提取目標進行對城市道路進行目視解譯。(1)道路的目視解譯A、先用閉合區(qū)工具選擇要裁剪的區(qū)域閉合范圍。用分割區(qū)工具使道路閉合。如圖所示:圖1-6截取道路圖1-7截取的道路

4、B、然后選中閉合區(qū),點擊剪切工具,然后將鼠標點擊打開新的Viewer窗口,在存放路徑文件中找到“道路.shp”,點擊打開,顯示的是白色區(qū)域,然后,在工具欄中點擊再點擊粘貼工具,將之前剪切的閉合區(qū)粘貼到Vector視圖中。(圖1-7)C、用相同的方法,依次將道路、居民區(qū)、水體、林地及耕地進行分割、剪切、粘貼操作,對各個分類進行目視解譯。圖1-8林地的目視解譯圖1-9耕地的目視解譯圖1-10居民區(qū)的目視解譯圖1-11水體的目視解譯圖1-12解譯后的圖像6、屬性計算A、將鼠標點擊打開新的Viewer,

5、然后打開道路.shp,F(xiàn)ile>>open>>vectorlayer輪流打開五個矢量文件,參數(shù)計算,Vector>>attributes:首先打開林地的:圖1-13林地B、右擊selectall,再次右擊選擇computestatistics圖1-14林地的屬性參數(shù)C、依照此法,依次進行屬性的計算:圖1-15道路的屬性參數(shù)圖1-16耕地的屬性參數(shù)圖1-17居民區(qū)的屬性參數(shù)圖1-18水體的屬性參數(shù)圖1-19居民區(qū)解譯圖1-20水體的解譯圖1-21耕地的解譯圖1-22道路的解圖1-23最終出圖四、問

6、題如果道路和居民區(qū)連接在一起,應該怎樣矢量化才能實現(xiàn)無縫拼接?答:現(xiàn)在一個范圍內(nèi)將居民區(qū)解譯出來后,再在居民區(qū)內(nèi)用分割工具將道路分割出來粘貼到相應的.shp文件中,就可以實現(xiàn)無縫拼接。五、實驗心得通過完成這次試驗,我學會了目視解譯的方法和步驟,實驗開始時,我的解譯方法不是正確的,通過與老師的交流,還是弄懂了解譯的具體過程和方法。實驗過程中有很多需要注意的地方,比如要注意各個分類之間的無縫拼接,實驗過程會比較繁瑣,需要耐心的解譯圖像,注意不要遺漏或者重疊。在遙感影像上,不同的地物有不同的特征,這些

7、影像特征是判讀識別各種地物的依據(jù),這些都稱為判讀或解譯標志,我在進行目視解譯的過程中,就是根據(jù)自己的理解選擇道路、居民區(qū)、耕地、水體和林地的,當然,我會結合所學的知識,同種物體在圖象上有相同的灰度特征,這些同灰度的像素在圖象上的分布就構成與物體相似的形狀,另外圖像上地物的大小也是判讀標志之一;顏色的差別也反映了地物間的細小差別,為我提供更多的信息;自然界的物體之間往往存在一定的聯(lián)系,有時甚至是相互依存的,例如道路和居民區(qū),土質(zhì)與植被。因此物體所處的位置也是幫助我確定物體屬性的重要標志之一。此外還

8、可以利用紋理特征區(qū)分色調(diào)總體相同的兩類物體,就像是耕地與林地,耕地時一小塊一小塊的分布,林地可能是大面積或者小面積的分布,沒有規(guī)則的。當然,實驗過程中會經(jīng)常碰到圖像消失的問題,不過,只要右擊選擇“fittheimagetowindows”就可以找到了,這是這次實驗新學到的工具技巧。

當前文檔最多預覽五頁,下載文檔查看全文

此文檔下載收益歸作者所有

當前文檔最多預覽五頁,下載文檔查看全文
溫馨提示:
1. 部分包含數(shù)學公式或PPT動畫的文件,查看預覽時可能會顯示錯亂或異常,文件下載后無此問題,請放心下載。
2. 本文檔由用戶上傳,版權歸屬用戶,天天文庫負責整理代發(fā)布。如果您對本文檔版權有爭議請及時聯(lián)系客服。
3. 下載前請仔細閱讀文檔內(nèi)容,確認文檔內(nèi)容符合您的需求后進行下載,若出現(xiàn)內(nèi)容與標題不符可向本站投訴處理。
4. 下載文檔時可能由于網(wǎng)絡波動等原因無法下載或下載錯誤,付費完成后未能成功下載的用戶請聯(lián)系客服處理。