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高光谱遥感图像预处理实验指导书一、实习目的通过高光谱遥感图像预处理的学习，使学生在课堂教学及实验课教学的基础上进一步将理论与实践相结合，消化和理解课堂所学理论知识，达到初步掌握利用ENVI等软件预处理高光谱遥感图像，并熟悉高光谱遥感图像预处理流程与方法的目的。
二、实习方式学生自学指导书为主，指导教师讲授为辅；利用计算机，结合相应遥感图像及ENVI软件的具体操作进行。
三、练习数据机载高光谱AVIRIS数据。
四、实习内容与要求掌握高光谱遥感图像预处理的理论与方法，利用ENVI中FLAASH大气校正工具和快速大气校正工具对高光谱数据进行大气校正及快速大气校正。
实验一、高光谱FLAASH数据大气校正实验目的：通过实验操作，掌握高光谱遥感图像FLAASH数据的大气校正的基本方法和步骤，深刻理解遥感图像大气校正的意义。
实验内容：ENVI软件中高光谱图像预处理模块下的图像大气校正。
高光谱图像的预处理主要是辐射校正，辐射校正包括传感器定标和大气校正。
辐射校正一般由数据提供商完成。
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，由于大气气溶胶、地形和邻近地物等影像，使得原始影像包含物体表面，大气，以及太阳的信息等信息的综合。
如果我们想要了解某一物体表面的光谱属性，我们必须将它的反射信息从大气和太阳的信息中分离出来，这就需要进行大气校正过程。
操作步骤：1.打开文件File→Open→CupriteAVIRISSubset.dat→打开。
2. FLAASH Atmospheric Correction Module Input Parameters设置在 Toolbox 中打开 FLAASH 工具Radiometric Correction/Atmospheric Correction Module/FLAASH Atmospheric Correction→双击启动→进入FLAASH Atmospheric Correction Module Input Parameters 面板。
ENVI实习-高光谱遥感高光谱遥感第三次实习一、实习任务：运用MNF变换后的波段以及散点图工具提取端元运用MNF变换后的波段以及纯净像元指数工具以及N维可视化仪提取端元运用提取的端元进行分类和制图二、实习目标以及用时：学习运用ENVI软件进行纯净像元的提取方法三、教学方式：依据实习指导书进行实验，并完成实习报告四、使用器材：美国内华达的赤铜矿AVIRIS遥感数据，该数据已经经过ATREM大气校正，ENVI遥感软件五、具体实习过程本次实习主要内容：本章选用的实验数据是一幅经过校准的AVIRIS图像，处理的结果用于地质学应用，这主要是考虑到，到目前为止地质学研究仍然是高光谱遥感的主要应用领域之一。
在ENVI主菜单下选择：File > Open Image File，在打开的文件选择窗口中选择图像文件cup95eff，点击OK打开图像：这是一幅经过校准的有50个波段的AVIRIS图像，图中显示的是将第183、193、207波段分别赋红、绿、蓝合成的彩色图像。
我们可以打开它的2-D 散点图观察一下。
在主图像窗口中选择：Tools > 2-D Scatter Plots，在随即弹出的波段选择窗口中任意选择两个波段，点击OK构成2-D 散点图。
这里选择的是第172、173波段。
在这幅2-D三点图上我们可以观察到，在由172和173波段组成的光谱特征空间中图像上的点明显地呈线状点云分布，说明这两个波段的相关性极强。
遥感图像的某些波段之间往往存在着很高的相关性，直观上波段图像彼此很相似，从提取有用信息的角度考虑，有相当一部分数据是多余和重复的，解决这一问题的有效方法是进行特征提取和特征选择，去相关和分离噪声。
在多光谱遥感图像处理中，我们会采取PC旋转，但是相比之下，MNF变化更适用于高光谱遥感数据。
下面我们就用MNF 变换对图像进行处理。
最低噪声分数（MNF）变换用以确定图像数据的内在维度、隔离噪声以及降低后处理的计算要求。
2012级研究生《高光谱遥感技术》实验报告姓名：张东霞学号：2012110673专业：摄影测量与遥感成绩：2013年4月28日实验项目三张东霞 2012110673一、实验目的1、掌握光谱包络线去除法；2、掌握光谱数据变换的基本方法；3、掌握光谱特征提取的基本方法；二、实验内容1、土壤光谱吸收带包络去除变换（正，反），参数提取位置、深度、宽度、对称度；计算各参数与土壤有机质含量之间的相关性。
以hs15为例绘制正、反包络线，并提取位置、深度、宽度、对称度等参数。
在光谱曲线相似的情况下，直接从中提取光谱特征不便于计算，需要对光谱曲线做进一步处理，以突出光谱的吸收特征。
包络线去除法（continuum removal）是一种有效增强感兴趣吸收特征的光谱分析方法，它可以有效突出光谱曲线的吸收和反射特征，并将反射率归一化为0 ~ 1.0，光谱的吸收特征也归一化到一致的光谱背景上，有利于与其他光谱曲线进行特征数值的比较，从而提取特征波段以供分类识别。
“包络线”通常定义为逐点直线连接光谱曲线上那些凸出的峰值点，并使折线在峰值点上的外角大于180°，以原始光谱曲线上的值除以包络线上对应的值，即为光谱去包络。
光谱曲线的包络线计算公式：光谱曲线的反包络线计算公式：深度计算公式：运用上述公式计算各数值绘制图表.首先绘制样本hs15的原始光谱曲线图：图1 原始光谱曲线选择355-592为例进行各参数计算，首先计算斜率“=(B254-B4)/(A254-A4)”，其次计算包络线“=B x/(B$4+N$5*(A x-A$4))”,然后计算反包络“=1/C x”，最后计算深度“=1-C x”，找到最大深度、最大宽度、最大高差所在行列号为H58、I58、J58，分别用H58/(H247- H58)、I58/(IH247- I58)、J58/(J247- J58)得到对称度1、对称度2、对称度3，结果如下：图2 参数计算结果其中，计算发现第波段号为357的数据不符合要求，剔除：图3 剔除坏数据将所选的几个波段的合格计算数据绘制成图：图4 特征参数光谱曲线图对84个样本分别不分区间的进行上述参数计算，将计算结果保存列表如下图所示：图5 所有样本参数计算结果表选中特征指标与相关系数行列，插入二维柱状图，设置格式后显示结果如下：图6 特征参数的相关系数图2、土壤光谱整体变换，包括取平方、对数、一阶微分等，计算各参数与土壤有机质含量之间的相关性，按极大相关性原则，提取特征波段。
实验一高光谱数据分析一、实验目的理解波谱库的概念，掌握波谱库操作、浏览和提取影像反射率，学会从感兴趣区中提取波谱信息，并进行彩色合成。
实验过程：打开cup95_at.int，在可用波段列表对话框中，选择Band 193（2.2008um）点击Gray Scale 单选按钮，然后点击Load Band。
将灰度影像加载到显示窗口中。
从主影像窗口菜单中选择Tools →Profiles →Z Profile (Spectrum)，提取表观反射率波谱曲线浏览影像波谱并同波谱库进行比较在主影像窗口中，使用鼠标左键点击并拖动缩放指示矩形框或者直接点击鼠标左键，将缩放指示矩形框移动到以所选像素点为中心的区域中，右图曲线发生变化。
打开ENVI给定的波谱库，本次实验使用JPL和USGS波谱库，步骤如下：从ENVI 主菜单中选择Spectral →Spectral Libraries →Spectral Library Viewer。
在Spectral Library Input File 对话框中，点击Open File 按钮，从spec_lib/jpl_lib 子目录中，选择jpl1.sli 波谱库文件，点击OK。
选择Select Input File 区域中的jpl1.sli，点击OK。
在Spectral Library Viewer 对话框中，选择Options →Edit (x, y) Scale Factors，并在Y Data Multiplier 文本框中，输入值1.000，以匹配影像表观反射率范围（1-1000），点击OK。
在Spectral Library Viewer 对话框中，选择下列波谱名称，绘制它们的波谱曲线：ALUNITE SO-4ABUDDINGTONITE FELDS TS-11ACALCITE C-3DKAOLINITE WELL ORDERED PS-1A得到如下的波谱图像：波谱库的波谱曲线从绘制（plot）窗口菜单中，选择Edit →Plot Parameters，自定义波谱曲线的绘制图。
高光谱遥感图像预处理实验指导书指导教师：赵泉华一、实习目的通过高光谱遥感图像预处理的学习，使学生在课堂教学及实验课教学的基础上进一步将理论与实践相结合，消化和理解课堂所学理论知识，达到初步掌握利用ENVI等软件预处理高光谱遥感图像，并熟悉高光谱遥感图像预处理流程与方法的目的。
二、实习方式学生自学指导书为主，指导教师讲授为辅；利用计算机，结合相应遥感图像及ENVI软件的具体操作进行。
三、练习数据机载高光谱AVIRIS数据。
四、实习内容与要求掌握高光谱遥感图像预处理的理论与方法，利用ENVI中FLAASH大气校正工具和快速大气校正工具对高光谱数据进行大气校正及快速大气校正。
实验一、高光谱FLAASH数据大气校正实验目的：通过实验操作，掌握高光谱遥感图像FLAASH数据的大气校正的基本方法和步骤，深刻理解遥感图像大气校正的意义。
实验内容：ENVI软件中高光谱图像预处理模块下的图像大气校正。
高光谱图像的预处理主要是辐射校正，辐射校正包括传感器定标和大气校正。
辐射校正一般由数据提供商完成。
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，由于大气气溶胶、地形和邻近地物等影像，使得原始影像包含物体表面，大气，以及太阳的信息等信息的综合。
如果我们想要了解某一物体表面的光谱属性，我们必须将它的反射信息从大气和太阳的信息中分离出来，这就需要进行大气校正过程。
操作步骤：1.打开文件File→Open→CupriteAVIRISSubset.dat→打开。
2. FLAASH Atmospheric Correction Module Input Parameters设置在Toolbox 中打开FLAASH 工具Radiometric Correction/Atmospheric Correction Module/FLAASH Atmospheric Correction→双击启动→进入FLAASH Atmospheric Correction Module Input Parameters 面板。
实验报告班级：遥感科学与技术2013级1班姓名：文凤平学号：2013043009 一．实验名称定标和大气校正二．实验目的用FLAASH工具完成影像的大气校正，熟悉其校正含义及参数的意义。
三．实验数据四．实验内容与结果分析（实验主要内容，软件操作的主要过程截图及实验结果截图）（1）TM影像定标—FLAASH大气校正，结果分析，查看校正前后影像光谱曲线变化1.加载多光谱中需要进行大气校正的图像，Basic Tools->Preprocessing->Calibration Utilities->Landsat Calibration在弹出来的对话框中加载TM图像；2.Basic Tools->Convert Data(BSQ,BIL,BIP)在对话框中选择定标后的图像，然后再Convert File Parameters窗口中作如下选择：Output Interleave选择BIP，Convert In Place选择Yes，点击ok按钮即可；3.Spectral->FLAASH在弹出的对话框中的Input Radiance Image中加载定标且转换过格式的多光谱图像在弹出的对话框中设置如下：点击在右下角的按钮加载多光谱文件夹中TXT记事本即可得到所有的FLAASH参数设置：4.点击左下角的Apply按钮即可运行大气校正的操作，将校正后和校正前的图像进行link对比并查看两者的光谱曲线图像（在主窗口中右键->Z Profile（Spectrum））；左图为校正前右图为校正后（2）AVIRIS数据（已定标）—FLAASH大气校正，结果分析，查看校正前后影像光谱曲线变化1.加载高光谱文件夹中需要进行大气校正的图像，Spectral->FLAASH在弹出的对话框中的Input Radiance Image中加载定标且转换过格式的多光谱图像在弹出的对话框中设置如下：点击在右下角的按钮加载多光谱文件夹中TXT记事本即可得到所有的FLAASH参数设置：点击对话框下面按钮，设置如下：点击右下角按钮设置如下：2.点击左下角的Apply按钮即可运行大气校正的操作，将校正后和校正前的图像进行link对比并查看两者的光谱曲线图像（在主窗口中右键->Z Profile（Spectrum））；。
实习三图像解译本次实习主要学习以下内容:图像空间增加(Spatial Enhancement)图像辐射增加(Radiometric Enhancement)图像光谱增加(Spectral Enhancement)高光谱工具(Hyperspectral Tools)地形分析功能(Topographic Analysis)地理信息系统分析(GIS Analysis)图像解译功能简介(Introduction of Image Interpreter)ERADS IMAGINE 的图像解译器(Image Interpreter) 包含了50 多个用于遥感图像处理的功能模块，这些功能模块在执行过程中都需要您通过各种按键或对话框定义参数，多数解译功能都借助模型生成器(Model Maker)建立了图形模型算法，很简洁调用或编辑。
图像解译器又称Image Interpreter 或Interpreter，可以通过两种途径启动:ERDAS 图标面板菜单条:Main 一Image Irnerpreter 一Image Interpreter 菜单ERDAS 图标面板工具条:点击Interpreter 图标~Image Interpreter 菜单图像解译器Image Interpreter 面板从上图可以看出，ERDAS 图像解译模块包含了8 个方面的功能，依次是遥感图像的空间增加(Spatial Enhancement)、辐射增加(Radiometric Enhancement )、光谱增加(SpectralEnhancement)、高光谱工具(Hyper Spectral Tools)、傅立叶变换((Fourier Analysis)、地形分析(Topographic Analysis)、地理信息系统分析(GIS Analysis)、以及其它有用功能(Utilities)，每一项功能菜单中又包含假设干具体的遥感图像处理功能。
