边缘对比度-环境遥感地理信息服务工作室.ppt

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资源描述

1、2013.10.20 许珊,基于遥感信息的区域景观指数计算,基于遥感信息的区域景观指数计算流程图,基于ENVI的影像处理,基于ENVI的影像处理,基于地理坐标的影像镶嵌,长株潭地区影像1,长株潭地区影像2,镶嵌后影像,基于ENVI的影像处理,遥感图像的几何变形:指原始图像上各地物的几何位置、形状、尺寸、方位等特征与在参照系统中的表达要求不一致时产生的变形。,引起图像变形的原因,基于ENVI的影像处理,以多项式纠正为例,双线性内插法,最邻近像元法,双三次卷积法,基于ENVI的影像处理,待纠正影像,基准影像,纠正后影像,基于多项式的几何校正,基于ENVI的影像处理,裁剪后影像,标准影像,裁剪前影像

2、,基于ENVI的影像处理,定标前像元位置/值窗口 定标前像元位置/值窗口,基于ENVI的影像处理,基于ENVI的影像处理,参数的设置:包括中心点经纬度、传感器类型和成像时间都可以在原始数据 ProductDescription.self 中查得,可用记事本打开。,基于辐射传输方程的大气校正,基于ENVI的影像处理,大气校正前影像,大气校正后影像,基于ENVI的影像处理,类别定义/特征判别,样本的选择,分类器选择(即分类方法),影像分类,分类后处理,运用感兴趣区工具(ROI Tool),精度验证,监督法分类流程,这里以最大似然法为例进行说明,基于ENVI的影像处理,类别定义/特征判别,基于ENV

3、I的影像处理,样本/训练区选择,分类器选择/确定判别函数和判别规则,基于ENVI的影像处理,影像分类,分类前影像,分类后影像,基于ENVI的影像处理,分类后处理,精度验证,基于ENVI的影像处理,混淆矩阵,其中,Pij为第i类错分到第j类的像元个数; pi+ 为分类所得到的第i类的总和; p+j 为实际观测的第j类的总和。,Kappa系数,N为所有地表真实分类中像元总数;Xkk为混淆矩阵对角行的和;Xk为一类中真实像元的总和;Xk为这一类中被分类的像元总数。,基于Fragstats的景观指数计算,:指不同于周围背景的、相对均质的非线性区域。斑块是有尺度的,与周围环境(基底)在性质上或外观上不同

4、的空间实体。,基于Fragstats的景观指标计算,基于Fragstats的景观指标计算,接受各种不同格式的光栅图像,包括 ArcGrid ,ASCII和8位、16位以及32位二进制的存储格式。要使用 ArcGrid ,需先进行环境变量设置。 用于计算景观指标的图像文件,存储的位置不能太深。 FRAGSTATS可以计算许多不同的功能指标,这些指标必须依据具体情况由用户参数化。功能指标包括核心区域(依赖于边缘的深度效应),边缘对比度(依赖于相邻斑块类型的对比度),和隔离度(依赖于邻近生态区的大小和不同的斑块类型之间的相似性)的计算。,基于Fragstats的景观指标计算,基于Fragstats的

5、景观指标计算,输出GRID数据文件,Fragstats4.0 景观指标计算,长株潭地区景观图(*.img),Arcview栅格文件,基于Fragstats的景观指标计算,输出GRID数据文件,Fragstats4.0 景观指标计算,长株潭地区景观图(*.img),Arcview栅格文件,基于Fragstats的景观指标计算,输出GRID数据文件,Fragstats4.0 景观指标计算,长株潭地区景观图(*.img),Arcview栅格文件,基于Fragstats的景观指标计算,输出GRID数据文件,Fragstats4.0 景观指标计算,长株潭地区景观图(*.img),Arcview栅格文件,基于Fragstats的景观指标计算,输出GRID数据文件,Fragstats4.0 景观指标计算,长株潭地区景观图(*.img),Arcview栅格文件,基于Fragstats的景观指标计算,输出GRID数据文件,Fragstats4.0 景观指标计算,长株潭地区景观图(*.img),Arcview栅格文件,基于Fragstats的景观指标计算,输出GRID数据文件,Fragstats4.0 景观指标计算,长株潭地区景观图(*.img),Arcview栅格文件,感谢您的关注,

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