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通过遥感数字影像处理的具体操作实现,帮助理解理论学习中相关算法公式的物理意义。
从理论课的案例入手,分析问题及问题的解决原理、方法,提出自己的解决方案,并利用ENVI/IDL或者其他遥感影像处理软件来实现。
(1) 以Seninel-2影像为例,学会如何从网站上下载指定区域内、指定时间、指定传感器的Seninel-2卫星影像;
(2) 利用ENVI软件或者其他遥感影像处理软件进行波段叠加;
(3) 在ENVI软件或者其他遥感影像处理软件中真彩色、假彩色、伪彩色合成显示遥感影像。
熟悉ENVI的基本功能;
要求:学会如何利用ENVI软件的统计功能进行单波段、多波段的影像统计特征计算;掌握影像纹理特征的计算方法。
根据地理参考正确的标准影像,校正存在几何误差的遥感影像。
要求:能够熟练选取合适的同名控制点;能够正确选择几何校正中的各种参数;能够就校正结果进行精度评价。
(1) 传感器辐射定标/校正:学会如何获取定标参数,如何进行各波段辐射定标;
(2) 影像的大气校正,可以选择6S模型、ENVI软件的FLAASH模型等。
要求:掌握影像头文件中辐射定标参数的获取方法;学会如何利用ENVI软件的Band Math功能进行波段运算;掌握利用ENVI软件的FLAASH模型进行影像大气校正的方法和模型,会正确的设置模型参数。
掌握遥感数字影像增强处理的过程和方法,加深对影像增强处理的理解,熟悉ENVI软件中影像增强的方法。
要求:掌握如何利用线性拉伸、分段线性拉伸、卷积滤波、主成分分析、快速傅立叶滤波方法对影像进行增强。
掌握通过数学运算和影像转换的融合处理的过程和方法。
要求:学会如何利用ENVI软件中的HSV变换、Brovey变换、主成分变换的方法进行影像融合;了解影像融合效果的评价方法。
遥感数字影像的监督分类和非监督分类方法。
要求:掌握如何利用影像的统计特征判断主要地物的类别数量;学会根据影像特征选择合适非监督分类器的方法;掌握如何快速、有效选择训练样本的方法;学会如何根据影像特征选择合适监督分类器;掌握影像分类精度评价方法;学会如何根据精度评价结果指定进一步提高分类精度的策略。
要求:学会如何打开类型影像的头文件;掌握雷达影像几何校正、斜地距离转换、辐射校正的方法;学会如何利用预处理后的雷达影像提取农作物种植面积。
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-第一讲 课程介绍
--课程介绍
-第二讲 绪论
--绪论
-第一章 绪论--作业
-本课程实验内容建议
-第一讲 色度学基本知识
-第二讲 遥感影像的级别和数据格式
-第三讲 遥感影像的数字表示及特征
-第二章 遥感数字影像处理基础--作业
-第一讲 影像辐射误差来源
-第二讲 影像辐射误差校正
-第三讲 影像几何误差来源
-第四讲 影像几何误差校正
-第三章 遥感影像预处理--作业
-第一讲 空间域影像增强
-第二讲 频率域影像增强
-第四章 遥感影像增强处理--作业
-第一讲 遥感影像融合概述
-第二讲 遥感影像融合方法
-第三讲 遥感影像融合效果评价
-第五章 遥感影像融合--作业
-第一讲 分类原理、特征和相似性度量
--第一讲 分类原理、特征和相似性度量--作业
-第二讲 非监督分类
--第二讲 非监督分类--作业
-第三讲 监督分类
--第三讲 监督分类
--第三讲 监督分类--作业
-第四讲 分类后处理和分类精度的评价与提高
--第四讲 分类后处理和分类精度的评价与提高--作业
-第五讲 遥感影像分类的农业应用
-第一讲 长势监测的意义及监测指标
-第二讲 植被指数构建原理
-第三讲 农作物冠层参数反演原理
-第四讲 农作物长势监测案例
-第七章 农作物长势遥感监测--作业
-第一讲 微波的物理基础
-第二讲 SAR原理
-第三讲 微波传输模型及农作物种植面积提取
-第四讲 土壤水分反演
-第五讲 微波传输模型
-第六讲 农作物种植面积提取
-第七讲 土壤水分反演
-第八章 微波遥感及农业应用