微波遥感实习报告篇一：微波遥感实习报告一-CUIT
微波遥感实习报告一
班级：姓名：学号：日期： 实验目的
1、 熟悉IDL编程环境；
2、 用IDL实现数据的读取并显示；
3、 掌握Sufer软件绘图方法；
4、 理解微波数据的组成及各数据成分之间的不同。
一、 实验数据
微波数据：AMSR_E_L2A_BrightnessTemperatures_V10_200706051902_A.hdf
二、 实验内容
升降双极化数据比较（L2A数据）
1、 IDL分别读取6.9GHz、89GHz的水平极化与垂直极化数据
2、 surfer画图显示
3、 相同频率不同极化的数据比较
4、 相同极化不同频率的数据比较
5、 一个scan数据
三、 实验总结
通过此次实验的学习，加深了我们对本课程的理解，更加深入地学习和掌握了理论知识，加强了我们的动手能力，让我们把理论和实际结合了起来。
微波遥感实习报告篇二：微波遥感实习报告
微波遥感实习报告
学生姓名： 向振伟
班 学 号： 11308216
指导老师： 廖明生
中国地质大学信息工程学院
2010年 10月20日
实习一 ：EnviView实习:
实习数据一：
ASA_IMP_1PNBEI20051117_032012_000000182042_00333_19425_1858.N1
产品名称中包含数据所属工作模式，如上两景数据，分别属于图像模式（IM）和
极化模式（PM），从字段IMP、APP、IMS可以看出；还包含成像数据获取的时间如20051117
即为2005年11月17日；
第一步：浏览影像信息，即头文件分析，如下图
第二步：
选择击View菜单，选择第一项New Record View 打开Record View项，如下图，读取主要产品头文件(MPH)为
第三步：点击view菜单，选择new record view，在data set 栏选择SPH，即查看影像的专业头文件，如下图。
第四步：.读取MAIN PROCESSING PARAMS ADS
第五步：读取图像：viewnew image view
微波遥感实习报告篇三：微波遥感实习报告
实
班级：
指导老师：
习 报 告 ——影像分类 姓名： 学号：
一、实习目的和要求
认识不同极化方式下的SAR图像，分析不同极化方式下SAR影像的图像特征，在此基础上选择合适波段显示组合，选取适合样区；
了解面向对象思想，在eCognition设置合适尺度对选择样区内典型地物进行分割，基于分割所得的单元数据层实施规则集分类。
二、实习内容和形式
1．全极化SAR图像影像特点认识
浏览不同极化方式下的SAR图像，分析极化方式对典型地物的影像表现影响。分析道路，桥梁，建筑物，林地，水体等典型地物的后向散射特性，以及这些地物在SAR影像上的辐射特征，获得最适合分类的极化波段组合。
2.面向对象分类
在最优波段组合方式SAR下，利用eCognition的规则集分类模块，选取对应地物样区，在10~300间尝试分割，并选择最优分割尺度的对象单元进行规则集分类。
三、实习步骤
1.原图像平滑滤波处理
由于原图像噪声比较严重，为了方便后续处理。这里使用了3*3的低通滤波对原图像进行滤波处理，去除一些噪声。
图1：原图像
图2：滤波后图像
2.使用eCognition对平滑后SAR影像进行分类
2.1影像尺度分割
根据试验选定合适的阈值进行影像尺度分割，为后续细分类打下基础，分割过细则造成分类后斑块噪声过多，分割不足则造成误分类地块较多，因此这一步非常重要。根据多次尝试，最终选定250作为分割阈值，取得了较好的效果。
2.2根据影像特征建立判别依据
图3 参数road index
自定义道路判别参数，roadindex ＝ （Compactness＋Shape index）＊
Asymmetry，因为道路一般为细长型且对称性较好，紧致度和形状因子经过实验对比发现也比较大，根据该构造判别因子可以获得较好的分类效果。
图4 参数farmland
自定义农田判别参数，根据单参数分类效果分析发现对于农田来说，
Compactness（polygon）参数值较大，而Compactness参数值较小，根据该构造参数可以强化突出农田规则形状的特征，获得较好的分类效果。
图5 参数differFarmland
自定义农田细分类参数，通过试验发现，浅色（偏绿）农田2层反射率普遍低于1、3层，而深色（偏紫）农田2层反射率普遍高于1、3层，因此使用2层反射率的两倍分别减去1、3层反射率，可根据这一关系区分1、2类农田。
2.3根据判别参数对影像进行分类
本次试验开始时拟对影像划分成5类，分别是道路、1类农田、2类农田、草地、
树木。具体分类过程如下。
图6 分类阈值及过程
2.3.1道路划分
首先根据自己定义的road index对进行道路的划分，根据试(转 载于:www.hnNscy.CoM 博文学习网:微波遥感实习报告)验效果，选取判 断阈值为10，道路参数大于10则判断为道路部分。
图7 道路参数设置