遥感实习报告
遥感即遥远的感知，是指非接触的，远距离的探测技术。一般指运用传感器/遥感器对物体的电磁波的辐射、反射特性的探测，并根据其特性对物体的性质、特征和状态进行分析的理论、方法和应用的科学技术。当前遥感形成了一个从地面到空中，乃至空间，从信息数据收集、处理到判读分析和应用，对全球进行探测和监测的多层次、多视角、多领域的观测体系，成为获取地球资源与环境信息的重要手段。遥感影像已经作为一种地理空间信息的数据源，在测绘、GIS等方面起着越来越重要的作用。所以，对于遥感技术的学习以及对遥感影像的处理方法的掌握、应用已经具有了重要的实际意义。而这次实习，主要是运用电脑软件对遥感图像进行处理。
利用ENVI进行遥感图像处理
大气校正
A概述
大气校正是定量遥感中重要的组成部分。大气校正的目的是消除大气和光照等因素对地物反射的影响,广义上讲获得地物反射率、辐射率或者地表温度等真实物理模型参数;狭义上是获取地物真实反射率数据。大气校正的目的是消除大气和光照等因素对地物反射的影响，广义上讲获得地物反射率、辐射率或者地表温度等真实物理模型参数；狭义上是获取地物真实反射率数据。用来消除大气中水蒸气、氧气、二氧化碳、甲烷和臭氧等物质对地物反射的影响，消除大气分子和气溶胶散射的影响。大多数情况下，大气校正同时也是反演地物真实反射率的过程。
B 大气起源
1太阳辐射通过大气以某种方式入射到物体表面然后再反射回传感器
2原始影像包含物体表面，大气，以及太阳的信息
3如果想了解某一物体表面的光谱属性，就必须将它的反射信息从大气和太阳的信息中分离出来。
C 校正工具：基于MODTRAN4+辐射传输模型支持高光谱和多光谱数据
D 校正方法
1绝对大气校正方法：将遥感图像的DN(Digital Number)值转换为地表反射率、地表辐射率、地表温度等的方法。
2相对大气校正方法：校正后得到的图像，相同的DN值表示相同的地物反射率，其结果不考虑地物的实际反射率。
E 校正步骤
1 数据准备：完成数据的输入，以及按照flash对数据要求进行相关处理,使用Open Image File打开 ENVI 图像文件，进行系统设臵（设臵一些ENVI默认打开的文件夹，如数据目录、临时文件目录、输出文件目录、ENVI补丁文件、光谱库文件、备用头文件目录等，需要重启ENVI）。
2 坐标系设臵：添加椭球体、基准面和定义坐标系。
3导入数据
4 输出校正后的图像：
F出现的问题及解决方法
在进行大气校正时由于是初次接触全英文软件，在认识软件不了清的情况下出现没有及时保存文件，不懂软件各个模块、目录的汉语意思而出现多次返工的问题。不过在每次的尝试、学习中对ENVI有了更多的了解，对现代知识的运用技术有了认识。
监督分类
A概述：监督分类又称训练分类法，用被确认类别的样本像元去识别其他未知类别像元的过程。在分类之前通过目视判读和野外调查，对遥感图像上某些样区中影像地物的类别属性有了先验知识，对每一种类别选取一定数量的训练样本。计算机计算每种训练样区的统计或其他信息，同时用这些种子类别对判决函数进行训练，使其符合于对各种子类别分类的要求。用训练好的判决函数去对其他待分
数据进行分类。使每个像元和训练
样本作比较，按不同的规则将其划
分到和其最相似的样本类，以此完
成对整个图像的分类
B 步骤：1 类别定义/特征判断：
是一个目视查看的过程，为后面样
本的选择打下基础。
2 样本选择样本选择是非常重要
的过程，直接影响分类精度。在样
本选择过程中，有很多辅助方法。
可以显示不同的假彩色合成窗口，
也可以进行主成分分析后进行假彩
色合成，由于去除了波段间的相关
性，不同地物区分的更加明显；还可以借助Google Earth辅助解译。用Jeffries-Matusita, Transformed Divergence参数表示，这两个参数的值在0~2.0之间，大于1.9说明样本之间可分离性好，属于合格样本；小于1.8，需要重新选择样本；小于1，考虑将两类样本合成一类样本
3 分类器选择：选择最大似然法（假定每个波段中的每类的统计都呈现正态分布，并将计算出给定象元都被归到概率最大的哪一类里）
4 影像分类（用分类器确定影像中的所有像元的类别）
5分类后处理（分类后图像）
经过处理后，图像仍有小斑错误，需要再次修改
6 验证分类精度（估计整个影像的分类精度）
C 遇到的问题及解决办法
由于开始进行样本选取的时候，选的样本个数太少，选择的区域过小，导致第一次得到的遥感图各区域有重叠。在后来的选取中在各个不同区域尽可能多的选取样本，使计算得到的每个参数的值在1.9—2.0之间，属于合格样本。在加图廓和图例时，只能加到scroll中且无法拉大。
用ERDAS软件制作西安市1:5万遥感影像图
A 遥感影像地图：是一种以遥感影像和一定的地图符号来表示制图对象地理空间分布和环境状况的地图。遥感影像地图中，图面要素主要由影像构成，辅助以一定的地图符号来表现和说明制图对象。与普通地图相比，遥感影像地图具有丰富的地面信息，内容层次分明，图面直观、清晰易读，充分表现出影像与地图的双重优势，还能满足对普通地图的基本要求，如量测、分析等。
B 实习原始数据:1999年西安地区1：10000栅格地形图（9幅） 2002年西安地区10米分辨率SPOT-2全色影像。
C制作步骤
1. 对地形图扫描影像进行纠正、裁切、拼接。通过对扫描地形图进行纠正，可
以纠正扫描地形图在扫描过程中产生的各类变形；改变扫描地形图的坐标系统，
设臵投影参数。在对9幅扫描地形
图逐一进行了纠正以后，可知9幅
扫描地形图已经处在同一坐标系统
内。可以利用ERDAS中的图像预处
理中的裁切功能（Subset image）、
拼接功能（Mosaic images）对9
幅影像进行裁切、拼接。
2利用拼接好的纠正地形图对遥感
影像进行几何纠正。a建立校正变
换函数：用一个多项式建立每一像
元在校正前、后图像中的坐标关系，
并将图像纳入地图坐标系中；
b选取控制点，应用变换函数逐像元坐标位臵计算, 产生几何校正的新图像；c 像元灰度值重采样：由某一像元周围像元的灰度值确定新图像上各像元的灰度值。对于遥感影像，纠正的误差应该小于1像元~1.5像元（图像分辨率为10米），但为了有好的纠正精度，尽量控制Total RMS在一个像元范围内，如果在选择完控制点后发现RMS过大，可以将单点中误差的点删去，来保证精度
3. 根据地形图在纠正好的遥感影像上进行主要线状要素、注记的采集。采集时，可将地形图与遥感影像叠加后进行数据采集。
4. 将采集的矢量要素、注记与遥感影像进行叠加；
5. 遥感影像地图的图面配臵，采用ERDAS软件的专题制图功能。方法：数据准备（在Viewer中打开纠正好的SPOT图像）启动地图编辑器确定地图的内图框，同时确定输出地图所包含的实际区域，添加各种地图元素
6. 西安市1:5万遥感影像地图的输出。
遥感影像地图
纠正后的图像
总结
这次为期2周的实习在1月6日落下帷幕，实习期间度过了元旦小假期，算是给这两周紧张的实习一个空隙，可以说是轻松又充实的实习生活。初次接触全英文软件，感觉有点难以下手，不懂英文意思，不懂软件运用，甚至学的遥感知识也是略懂皮毛。除过假期，几乎天天待在机房，回忆老师的教学内容，努力读懂实习指导书，然后自己摸索软件。虽然做出了成果图，但不尽人意，颇有遗憾。可以说第二次实习确实学到了不少东西。开始对各种“高科技”软件感兴趣，开始在老师的指导下努力自己领悟，开始克制自己完成该做的事。既然真的不再是高中那种学习方法，那就努力去适应。利用ENVI软件我们完成了大气校正，做好了监督分类，虽然由于自己对ENVI软件的无知，曾经做完的成果会一下子消失，但每一次的重做都会有不一样的收获，尤其是出错之后的改正更是可以明白很多。而用erdas制作遥感影像图，可以说是比较顺利的，虽然纠正、裁切、拼接那九幅地形图比较累，但没有返工。不过由于实习内容较多，时间比较少，显得整个实习很是紧张，仓促，虽然了解了ENVI和erdas，但还是在表层徘徊。总的来说，实习是个很棒的学习方式，可以很轻松的接受知识。