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文檔簡介
1、實驗報告一、實驗內容:1.遙感影像讀入與裁剪;2.遙感影像融合;3.遙感影像非監(jiān)督分類;4.分類結果轉成矢量(shapefile)二、實驗內容實驗一1. 將實驗所需數(shù)據(jù)復制到新建的C盤test文件2. 打開ENVI Classicfilepreferences修改前三個選項,都改為C盤test1 / 193點擊fileopen image fileenter data filenames選中這九個圖像文件4.彈出對話框并選B50loadband,出圖5返回菜單,點擊basic toolslayer stackingimport file選中B10B706.點擊spatial subsetIma
2、ge,框選一個范圍,并修改下面兩個數(shù)字7. 逐步點擊ok,到layer stacking parametersreorder files進行從小到大排序8.點擊ok,選中chosetest將文件命名為stack_b1-6162-7.img9. 點擊RGB Color,如圖依次選擇B50,B40,B3010. 點擊displayNew Displayload RGB,出圖11. 回到主菜單,點選TransformImage SharpeningHSVdisplay212. 在主菜單上點擊Basic Toolsrezise Data點選B80進行如下操作13. 將文件保存為b8.img14. 在R
3、GB Color進行B50,B40,B30排序15. 產(chǎn)生display3,出圖16. 點擊TransformImage sharpeningHSV,選擇display217.依次確定后跳出如下對話框,將圖片命名為hsv_543.img保存18. 完成后生成新的display219.圖片點右鍵Geographic Link全部點選on20. 實驗一結束,關閉所有圖片實驗二1 在主菜單點擊ClassificationUnsupervisedISODATA,選擇stack_b1-6162-7.img2. 彈出如下對話框,第三個數(shù)字改為5,保存文件名為iso.img 3. 生成新的display4點
4、擊主菜單上Classificationpost ClassificationMajorityMinority analysis,如圖選擇iso.img,5. 彈出如下對話框之后,點選所有class,將kernel size數(shù)值調為76. 將文件保存,并命名為iso_maj77.img7. 生成新的display8. 在圖片上單擊右鍵Geographic Link全部點選on9. 繼續(xù)在主菜單點擊Classificationpost Classification Classification to vector,選擇iso_maj77.img10. 選擇所有class,output一欄選擇single layer,保存文件,命名為iso_maj77toevf.evf11. 計算機進行分析,分析完成后出現(xiàn)如下對話框12. 選擇RTV,對彈出對話框進行如下選擇13. 在生成圖片的菜單上選擇fileexport active layer to shapefile,選擇命名為iso_maj77toshp.shp保存。14實驗結束三、實驗心得通過此次ENVI5.1軟件實驗學習遙感圖像處理配準,學會了ENVI5.1軟件的基本操作,聯(lián)系到上課所學的,基本理解了老師講的遙感圖像配準原理。我們現(xiàn)在只做了第一個實驗,也只學習到了這個軟件的一些常用功能。我覺得我做這個實驗最艱難的就是軟件安裝了,安裝
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