遥感影像分类方法实验报告.docx

遥感影像分类方法实验报告.docx遥感影像分类方法实验报告实验报告1目录1实验冃的 42实验数据 43实验内容 44实验步骤 (shapefile)进行投影转换 5将投影坐标转换为WGS_1984_UTM_Zone_16N (以经过投影变换的人口矢量数据为基准)…•… (以矢量数据为基准) ,并对融合效果进行定性和定量评价…… 11进行Gram-SchmidtSpectralSharpening融合 (软件提供的计算方法) (Matlab编程计算) +多光谱波段进行叠加 (融合方法为HSV,波段为5,4,3) ; 575实验体会 ,掌握ENVI软件对遥感影像进行几何精校正掌握全色波段与多光谱波段的融合方法和原理,学会对融合效果进行定性定量分析④熟悉掌握ArcGIS的栅格化方法和IDW插值方法熟悉监督分类的方法和基本原理,掌握ENVI软件中进行监督分类了解监督分类后评价过程,对分类结果进行精度评价和分析掌握Erdas的空间建模方法以及原理了解RuleGen算法,掌握决策树分类方法2实验数据带属性数据的shapefile::GoogleEarth_原始拼接::Stack_bl-6162-::GoogleEarth3实验内容对人口矢量数据(shapefile)进行投影转换:WGS_1984_UTM_Zone_16N对遥感影像进行几何精校正(以经过投影变换的人口矢量数据为基准人(1) 对多光谱波段(30m空间分辨率)进行几何精校止();(2) 对Pan波段(15m空间分辨率)进行几何精校正();③将Pan波段和多光谱波段进行融合(自选至少一种融合算法),并对融合效果进行定性和定量评价;生成住房密度栅格影像:(1) 直接栅格化;(2) IDW插值;4将住房密度栅格影像作为额外的通道(或波段)与ETM+多光谱波段进行叠加;⑥进行监督分类和分类后处理(Post-Classification,ExpertRules)利用ERDAS软件的空间建模(SpatialModeler)进行水体信息(MNDWI指数)和植被信息(NDVI指数)的提取;利用“自动阈值决策树分类算法”进MarionCounty的土地利用/覆盖分类信息提取(使用的数据:原始各波段+MNDWI+NDVI+ISODATA等,或其他有益的波段组合) ①探讨“口动阈值决策树分类算法”屮的各个参数意义及如何设置更合理②(shapefile)