1、遥感影像变化检测实验报告遥感变化检测实习报告学院： 班级： 姓名： 学号： 指导老师： 1、实验目的1、掌握遥感影像变化检测技术的应用和检测过程方法步骤；2、掌握遥感影像变化检测技术，包括差分法、回归法、主成分分析法、比值法，熟悉其流程，本次主要实现了差分算法的变化检测2、实验步骤1、对2003年犀浦校区全色影像添加地理投影，并在Google earth 上获取校区上同名点进行输入地理坐标的多项式的几何校正。a、打开erdas 9.2 视窗 viewer #1加载2003年犀浦校区全色影像b、在viewer #1 视窗的raster Geometric Correction Polynomia
2、l 点击OK，设置Polynomial Order 为1c、在上述选项卡上选择ProjectionAdd/Change Projection ,根据成都的市中心经纬度北纬30.67度，东经104.06度，确定UTM WGS84坐标系的投影带为48帯，点击OK完成，最后Close。d、在GCP Tool Reference 设置上 选择参考点位的来源为Keyboard Only ,一直点击OK 完成。e、在Google Earth 找到与犀浦校区的同名点，在全色影像上找到4个分布均匀的同名点。先在全色影像上刺点，再到Google Earth找到同名点，并获取该点的地理坐标，度分秒转换为度，将其输
3、入GCP控制点坐标栏，同理完成4个同名点的刺点工作。f、点击完成图像重采样，输出重采样的图像，如下图。2、以2003年犀浦校区全色影像为基准配准2005年犀浦校区全色影像，与上一步步骤相似，在选择配准方式上为多项式，参考点来源为Existing Viewer,其他的相同，下图为完成匹配后的2005年犀浦全色影像3、利用已经配准好的2003年全色影像和2005年的全色影像进行相对大气校正。相对大气校正的过程主要有：选取基准影像；选取辐射地面控制点，称为伪不变特征点（pseudo-invariant features,PIFs）：辐射特性随时间变化很小（如水体、裸露土壤、宽大的房顶等），在影像区域
4、与其他地物具有相近的高度，含植被少，相对平坦区域。a、打开2003年全色影像及几何纠正后的2005年的全色影像，点击Viewer菜单栏中的选取辐射地面控制点。b、依次选取不同地物获取灰度值，如道路、水体、土壤、建筑物房顶等等，建立像元灰度值回归方程，下表为选取的地方点的辐射值类别年份20032005道路1122106道路2124131裸土110793裸土210172建筑物1255255建筑物2255255河流1255148河流2169127c、根据上述数据，利用MATLAB拟合，根据最小二乘方法原理建立一元回归方程：得出回归方程的系数矩阵为：A=-0.1648 1.1564d、利用erdas中
5、model模块完成相对大气校正，点击运行完成回归模型经过回归分析建立的2005年全色影像的对比4、经过回归分析的2005年的全色影像与2003年的全色影像做差分，同样利用的是ERDAS中model 模块建立差分差分后可以分析区域的变化情况（颜色为较亮的区域即为变化区域）三、结语对同一区域，应用多时相遥感影像变化检测是遥感应用领域的一个热点问题，本次实验是对以前所学遥感影像分类知识的巩固和提升，用ERDAS软件进行了遥感影像的几何校正，配准和差分法检测某地区的变化，还学会了利用GOOGLE EARTH进行点的采集。实验中利用ERDAS软件对校区2003年和2005年的遥感影像进行对比，经配准、校正和差分等过程，提取出变化范围，。可以看出，图中亮白色区域为变区域，主要体现某地区的房屋、道路发生了较大的变化，也在一定程度上反映了社会经济的发展程度，本次实验学习了变化检测的基本原理、不同的变化检测的方法，并将运用最基本变化检测的方法差值法，这个过程中涉及的知识比较全面，也学习了很多以前没有接触过的知识，还在实验的过程中遇到了比较多的问题，感谢老师的细心指导！
