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1、遥感技术课程设计报告学生姓名： * 院 (系)： 地球科学学院 专业班级： 地理信息系统10902班 时 间： 2011.12.27 至 2012.01.07 写在前文（这是给下载的人看的，不是给老师看的）在报告中，本人为了整体的美观，图片都进行了缩小，如果想要看的清楚一些可以再进行放大。这次报告只为个人所写，不敢说没有错误，虽然已经答辩绝对错误不多，最好只供参考。在实习三中，如果需要程序和相关的生成文件，请站内我，这个程序是使用C#编写。目 录1. 武汉及其周边TM多波段单色图像的增强处理及概略目视判读31.1 原始单色图像光谱特征分析及图像增强方法的选定31.2 反差增强处理51.3 彩色
2、合成处理81.4 目视判读92. 武汉市城区及TM多波段单色图像的几何纠正102.1 原始单色图像基本特征102.2几何纠正112.2.1 纠正变换函数的求取142.2.2 纠正后图像边界范围的确定142.2.3纠正后图像与原始图像的对比分析163. 武汉市城区及其周边TM多波段图像的计算机分类173.1 样区类别及基本类别参数的确定173.2 各类别光谱特征值文件生成173.3 监督分类184. 基于栅格数据的GIS分析194.1 数据库查询194.2距离及空间分析274.3耗费距离及最小耗费通道384.4基于栅格GIS的肯尼亚纳库努区农业气候分区及其对除虫菊生长的影响研究445某地TM图像
3、与SPOT图像的融合595.1 任务简介595.2问题分析及解决方案设计595.3 处理步骤606. 收获与建议69前言1. 课程设计的目的 本课程设计是在学完遥感技术课程后开展的实践教学。目的是巩固课堂所学书本知识，进一步理解和掌握遥感图像增强、遥感图像变换、遥感图像分类等方面的原理和方法，学会一般遥感图像处理软件的使用，了解基于栅格的GIS分析方法。2. 课程设计内容（1）遥感图像增强处理要求：分析武汉市城区及其周边的一景4幅TM多波段单色图像，选择合适的增强处理方案对图像进行增强处理，以增强图像的目视判读效果，编绘植被、不同水质的水体、城市区的光谱响应曲线，并分析处理后图像的空间特征和光
4、谱特征，对图幅内主要地物进行目视判读，将地物名称标注于标准假彩色合成图上。资料准备：原始影像文件名：WTMW2.BMP、WTMW3.BMP、WTMW4.BMP、WTMW5.BMP（2）遥感图像几何纠正要求：对武汉市某地TM多光谱图像进行几何纠正（1）将控制点加到原始图像上去，以评估控制点的精度；（2）以控制点评价描述为文本说明创建矢量文本说明文件，将控制点说明加到原始图像上去；（3）设计纠正方法，输出图像范围分别为：a. ULX：232679.0 ULY：3394695.0DRX：259319.0DRY：3374367.0b. 包含原始图像的所有内容（输出图像的最大范围）。（3）遥感图像的计算
5、机分类要求：（1）对武汉市城区及其周边的一景4幅TM多波段单色图像进行计算机监督分类，本次分类类别数为6。（2）利用最大最小距离选心法基于VB编程求初始类别参数（先聚类，然后求各类别集群的均值（Mi）、方差和协方差）。（3）根据图像增强部分的目视判读结果和武汉市卫星影像地图对分类结果的类别属性进行解释。资料准备：原始影像文件名：WTMW2.BMP、WTMW3.BMP、WTMW4.BMP、WTMW5.BMP样区数据： 样区数据.txt 分类样区数据文件格式：波段数 样本数 按波段循序依次存放样本数据（4）基于栅格数据的GIS分析要求：（1）参考实习指导书完成第一部分中的实习十一至十四，回答相关问
6、题；（2）农业气候分区图是温度和有效湿度控制下的农作物生长的不同适宜性气候分区。按实习指导书第一部分实习十四的步骤制作一幅肯尼亚的纳库努区的农业气候分区图。同时完成实习十四最后给出的两个可选问题，即确定适于种植除虫菊的地区，同时评价由于温度的变化对除虫菊生长区的影响。此练习的目的是了解栅格GIS的实际应用。（5）多源遥感影像的融合处理文件夹“实习文件”中有同一区域的ETM7遥感数据（BIP格式，文件名tm30m，6波段，172行，170列，对应的头文件名：tm30m.hdr）分辨率30米，和SPOT5遥感数据（BIP格式，文件名spot2m5,1波段，1733行，1711列，对应的头文件名：s
7、opt2m5.hdr），分辨率2.5米。 要求：1、将ETM7与SPOT进行融合处理。2、分森林、农地、水域、其它四类对融合后影像所在区域进行区划。3、图像融合可参考实习指导书第一部分实习十的说明，监督分类可参考实习指导书第一部分实习八。4. 由于Idrisi中没有主成分逆变换模块，因此图像融合可选择基于HIS变换的融合方法，操作过程见实习指导书第一部分实习十。3. 课程设计成果1、 课程设计报告的WORD文档。2、 样区数据聚类处理的源文件遥感技术课程设计报告1. 武汉及其周边TM多波段单色图像的增强处理及概略目视判读1.1 原始单色图像光谱特征分析及图像增强方法的选定我们要使用的图像是用I
8、DRISI软件的导入（Import）功能将文件格式转为IDRISI格式的遥感数据。它们的名字是wtmw2、wtmw3、wtmw4、wtmw5分别与可见光蓝色，绿色，红色及近红外波段相对应，其图像大小一致，行列均是01024。如图1.1-1，其为wtmw2的图像及其直方图，直方图的横轴可看作灰阶256调色板。反射值255被显示为白色，而所有介于两者之间的值被显示为不同程度的灰色。纵轴表示图像中具有某个数值的像元数量。正如直方图所证实的，图像中没有灰度值为137-255的像元。相应的，图像中没有该亮度范围的像元。同时可观察到大多数像元的值在40左右。这个值属于灰阶256调色板中低灰色范围，所以wt
9、mw2图像看起来基本上呈低灰色，其对比度不是很明显。图1.1-1、wtmw2的图像及其直方图同理，我们可以根据下图得知wtmw3、wtmw4、wtmw5虽然在灰度的范围不一致，分别在0207，0207，0255，但其像元均主要分布在地灰色范围，在wtmw4、wtmw5中更是在灰度为0附近分布最多，所以这些图像看起来基本上呈低灰色，其对比度也因过于集中而不是很明显。图1.1-2、wtmw3的图像及其直方图图1.1-3、wtmw4的图像及其直方图图1.1-4、wtmw5的图像及其直方图1.2 反差增强处理1、反差增强的目的：当一幅图片的的目视效果不太好，或者有用的信息突出不够时，就需要作图像增强处
10、理，图像的对比度不够，或者希望突出的某些边缘看不清，就可用计算机图像处理技术来改善图像质量，在此可以通过对比度的扩展、空间滤波、图像运算和多光谱变换，通过增加颜色提高图像目视效果提高图像质量和突出所需信息，有利于目视判图。2、反差增强的方案：常用的方法有线性变换和非线性变换，在本次试验中采取了简单线性拉伸，饱和度线性拉伸和直方图均衡化。3、使用模块：显示菜单上的拉伸（DisplayStretch）模块，即可找到这三种方法的所需，如图1.2-1。图1.2-1拉伸模块4、结果如以下各图（可与图1.1-1，图1.1-2，图1.1-3和图1.1-4中的原图作比较）：图1.2-2 wtmw2和wtmw3
11、的线性拉伸图像图1.2-3 wtmw4和wtmw5的线性拉伸图像图1.2-4 wtmw2和wtmw3的直方图均衡化图1.2-5 wtmw4和wtmw5的直方图均衡化图1.2-6 wtmw2和wtmw3饱和度为2.5的线性拉伸图1.2-7 wtmw4和wtmw5饱和度为2.5的线性拉伸图1.2-8 wtmw2的原图像与其线性拉伸图像的直方图图1.2-9 wtmw2的直方图均衡化和饱和度为2.5线性拉伸图像的直方图1.3 彩色合成处理1、彩色合成处理的目的：可以突出较丰富的信息，包括水体，城区，山区，平原及线性特征等。2、标准假彩色合成的方案：可以使用工具栏上的或者显示菜单上的合成（Display
12、Composite）模块，把wtmw2、3、4分别赋予蓝绿红三个波段，而后命名即可输出。3、结果如下图：图1.3-1 标准假彩色合成1.4 目视判读通过增强处理图像和彩色合成图像的对比分析，结合绘制的几种主要地物的光谱响应曲线建立目视解译标志，识别城区、植被、农田、鱼池、道路、不同水质的水体等地物，要求写出各地物的目视判别依据，将识别处的主要地物标在标准假彩色合成图像上，需附城市区、植被、不同水质的水体的光谱响应曲线。通过对该图像的目视判读可得到如下图像：1.4-1 目视判读图像2. 武汉市城区及TM多波段单色图像的几何纠正2.1 原始单色图像基本特征图2.1-1原始单色图像图2.1-1原始单
13、色图像的直方图和说明文件由图可知，该图像大小范围是871*742，灰度值范围在0255之间。2.2几何纠正流程图：图2.2-1 流程图实验步骤：1、单击工具条上的或者是选择菜单栏的Data Entry中的Edit创建一个后缀为.cor的文件，把原始图像上的列和行以及纠正后图片上的x.y坐标创建出来。如图2.2-1：图2.2-2 控制点文件2、选择菜单栏Image Processing然后在选择Restoration在选择Resample，选择要纠正的图片输入（wh87sub）,然后把上一步建立的坐标点文件选入，这里的图像分辨率给出为24，在根据给出的X和Y的最大最小值输入，然后算出行和列的数目
14、，列数=（Max X-Min X）/分辨率，行数=（Max Y-Min Y）/分辨率（计算出来的列数1110，行数847），如图2.2-2：图2.2-3 第一次几何纠正参数的输入3、把控制点标记在原图像中：a. 使用文本编辑器或IDRISI32的DATA ENTRY/EDIT创建一个ASCII码格式的矢量点文件（WT87PNTS.VXP）；而后使用文本编辑器或IDRISI32的DATA ENTRY/EDIT创建一个ASCII码格式的矢量文本文件（WT87TXS.VXP），文件格式如下图：图2.2-4 数据的输入b.使用IDRISI32的REFORMAT/CONVERT将创建的ASCII码格式矢
15、量文本文件WT87TXTS和WT87PNTS转换为二进制格式（WT87TXTS.VCT合WT87PNTS.VCT）；c.使用add layer功能把两个图层加到图像wt87sub上，结果如图（如果显示不清楚的话，可以改变各个图层的显示模式）：图2.2-5 标记结果图确定之后出现的的对话框来调节纠正图片的精度，因为所选择的校正方法为双线内插法，则控制点的个数至少为4个，精度在0.5以下。如图2.2-3：图2.2-6 控制点的选取4、生成的图片就为校正后的图片，下图为校正前和校正后的图片对比：图2.2-7 第一次校正前和校正后的图片对比2.2.1 纠正变换函数的求取说明控制点的取舍情况、写出最终纠
16、正变换函数，及相应的均方误差。相关参数如图2.2.1-1：图2.2-8 相关参数的读取2.2.2 纠正后图像边界范围的确定根据纠正变换函数：x =a+a1X+a2Y，y=b0+b1X+b2Y，可以逆推出公式： X=(a2*(y-b)-b2*(x-a)/(a2*b1-a1*b2)；Y=(a1*(y-b)-b1*(x-a)/(a1*b2-a2*b1)；以此可以编出以下程序：#includevoid main() double x,y; double a=12779.3366204466729000,a1=0.0325947719709593,a2=-0.0060196114357260; doub
17、le b=-110487.1547799512628000,b1=0.0063519315430515,b2=0.0322664407680667;double X,Y;cout请输入原始坐标的x:x; cout请输入原始坐标的y:y;X=(a2*(y-b)-b2*(x-a)/(a2*b1-a1*b2);Y=(a1*(y-b)-b1*(x-a)/(a1*b2-a2*b1);coutX Ydisplay launcher，选择图像drelief打开，选择Idrisl6调色板并使用其它缺省设置，自动拉伸状态被激活。图4.1-1 drelief的显示图像及其相关属性2、用显示发射器打开土壤图像dso
18、ils，选择非连续（定性）16调色板。图4.1-2 dsoils的显示图像3、设置显示用户设置，使生成的结果可以被自动显示。选择菜单栏上的File-user preferences，在弹出来的对话框中选择如下设置：选择display setting, 用QUAL256调色板显示定性数据，及Idris256调色板显示定量数据。4、进行分类，选择GIS Analysis-Database Quary-Reclass，将用户自定义在分类选项对一个图像文件进行再分类。Drelief为输入文件，flood为输出文件，然后将输入下列数值；赋新值给所有数值从到小于10909999表4.1-1则布尔图像Flo
19、od就被自动输出，且数值1表示满足指定条件的地区，数值0表示不满足条件的地区。图4.1-3 drelief生成布尔图像flood5、创建一个包含具有粘土类型的所有地区的布尔图像bestsoil，图像文件dsoil是该地区的土壤图。赋新值给所有数值从到小于00212303999表4.1-2图4.1-3 dsoil生成布尔图像bestsoil6、编辑模块，点击，使用编辑模块来创建一个数值文件Clays,用来赋值模块中从原始土壤图分离出粘土类型来，数值文件如下：21表4.1-37、运用赋值模块，用dsoils作为特性定义文件，使用clays作为数值文件，称新图像为bestsoil,并定义它的标题，检
20、视结果图像bestsoil。图4.1-4检视结果图像bestsoil8、重叠模块，选择GIS Analysis-database Quary-overlay,将flood和bestsoil相乘一个新的图像bestsorg。图4.1-5 图像bestsorg的生成9、计算bestsorg图像的面积，选择GIS Analysis-database Quary-area，bestsorg为输入图像，选择表格输出格式，以单位面积公顷（hectares）。由图可以看出，适宜的为3771.81公顷，不适宜的有14863.59公顷。图4.1-6 bestsorg的面积10、选择GIS Analysis-da
21、tabase Quary-Group，选择包括对角线方向的像元，由bestsorg图像生成一个新的输出图像plots。图4.1-7 新图像plots11、重叠生成plots2，GIS Analysis-database Quary-overlay。图4.1-8 新生成图像plots212、运行面积模块，输入图像plots2，以表格输出，面积以公顷记。图4.1-9 plots2各部分的面积二、习题回答：问题1： 图像上高程的最大值和最小值是多少？答：由图4.1-1可知，最大值为15.997，最小值为5.问题2：粘土类土壤的数值是多少？（使用工具条上的光标查询方式工具）答：2。问题3：为了方便理清
22、分类指定，将5种土壤类型和级别分别填入下表答：土壤类型（编号）土壤适宜性等级1225334451表4.1-4问题4：建立一个类似表3.1.1的表格，用来说明“或”操作，然后找出重叠模块中能用来生成同样结果的不是“覆盖”运算的另一种操作。答：FLOOD+BESTSOIL=BESTSORG0+0=00+1=11+0=11+1=2表4.1-5另一种操作：从GIS分析/数据库查询菜单中运行重叠模块（GIS AnalysisDatabase QuaryOverlay）中选取除的操作，并选取被0除商为0的选项，如图4.1-10，而后生成如图4.1-11的图，在使用分类Reclass模块，为0-1赋值为0，
23、1-2赋值为1，亦可生成同样结果。图4.1-10图4.1-11问题5：在洪泛区域内有多少公顷为粘土类型土壤？报告的另外一个面积数字是什么含义？ 答：在洪泛区域内为粘土类型的土壤有3771.81公顷，另外有14863.59公顷的为非洪泛区或非粘土类型土壤。问题6：生成的组数是多少？（记住第一个组的赋值为0）答：由图4-1-7可知，共有11组。问题7：重叠模块当中的哪一个选项能用来生成所需的图像？使用哪一幅图像？答：乘的选项能用来生成所需的图像，应使用bestsorg这幅图像。问题8：每一块可能的种植高粱用地的面积公顷数是多少？答：如图4.1-9，总共有三块，1为1887.48公顷，3为1882.
24、17，8为2.16公顷。问题9：将图3.1.6和图3.14的流程图合并，绘出合并后的流程图4.2距离及空间分析在练习中对栅格图像进行距离模块、归组模块、表面分析和重叠模块进行合成最终产生满足指定标准的区域。在本例中要求求得新建工厂的位置，其要满足几个条件：1) 坡度小于2.5度；2) 在水库250米的缓冲区以外；3) 现有土地利用为森林；4) 面积在10公顷或更大。而已知为一幅地形图RELIEF，一幅土地利用图LANDUSE。根据地形图可以进行表面分析从而对坡度进行判断，根据土地利用图可以确定水库位置并使用距离模块确定水库250米的范围，同时也能够确认森林的范围。将这几个图像叠加乘即可得到适宜
25、位置，此时应再利用归组模块对面积进行判断，并确认出大于10公顷的土地，即为所求。流程图见本例最后一个问题处。一、 实验步骤：1、运行显示菜单中的三维显示模块，relief为输入图像，Landuse为上覆图像，使用用户自定义的调色板Landuse和使用图例，如图4.2-1。图4.2-1 三维图像显示2、用Idris16调色板显示RELIEF，并选择自动拉伸选项。以光标查询方式查看图像中的数值。3、表面分析：选择GIS Analysis-Context operator。以RELIEF作为输入高程模型进行坡度计算（度）。称坡度结果图像为SLOPES。图4.2-2 relief的表面分析4、选择将图
26、像slopes进行线性拉伸，以SLOPEC为输出图像，其他均为默认设置，如图4.2-3。然后进行三维显示图像，以RELIEF作为表面图像，SLOPEC作为上覆图像，使用Idris256调色板，受其它所有缺省值，如图4.2-4。5、用分类(Reclass)模块产生小于2.5度坡度的区域的布尔图像。本例中，我们需要将坡度从0到小于2.5度的像元赋值为”1”，而对坡度等于和大于2.5度的像元赋值”0”。称输出结果图像为SLOPEBL，如图4.2-5。图4.2-3 线性拉伸图4.2-4 三维合成图图4.2-5 SLOPES的布尔图6、创建水库的数值文件，根据图Landuse，图中总的有11中地物类型，
27、其中第二类Reservoirs表示水库，则数值文件中2对应的布尔值为1，其他的非水库都为0；选择赋值运算用图像Landuse为输入图像，Reserv为输出图像。图4.2-6Landuse的布尔图Reserv7、距离分析：运行GIS Analysis-Distance operatpr-Distance，reserve为目标特征图像，Resdist为输出图像。图4.2-7 reserve的距离分析8、确证RESDIST确实是一个光滑表面，用三维显示(无上覆图像)显示它。这时距离数据以一个表面的形式显示出来。图4.2-8 RESDIST的三维显示9、使用分类模块生成一个布尔图像，其中“1”值代表离
28、水库距离大于250米的区域，“0”值则表示小于或等于250米。称结果图像为BUFFERBL。图4.2-9 RESDIST的布尔图图4.2-9 使用缓冲法生成RESDIST的布尔图11、通过赋值运算，Landuse为输入文件，数值文件为FOREST，输出图像为FORESTBL。12、用图像SLOPEBL和图像BUFFERBL通过重叠合成，选择乘法进行计算，得到图像TMP为临时文件。图4.2-10 临时文件TMP13、在通过临时图像TMP和森林的布尔图像FORETBL叠加，以乘法计算得到图像COMBINED。图4.2-11 合成图像COMBINED14、归组：对图像COMBINED进行对角线分组，
29、选择GIS Analysis-Context operator-group,输出图像为Groups。图4.2-12 combined的归组输出图像groups15、用图像GROUPS进行处理，生成面积图像。图4.2-12 groups的面积图像16、把图像CONBINED和图像GRPAREA进行叠加，得到新图像SITEAREA。为了避免适宜建厂的地点“漂浮”于空中，给背景大于零的数值，用变值运算GIS Analysis-Mathematical Operator-Scalar, 模块由SUTTABLE生成一幅新图SUTT2。使背景和适宜区都不为“0”值。然后用RELEEF为表面图像，SUTT2
30、为上覆图像进行三维显示。图4.2-12 图像SITEAREA图4.2-12 图像SUTTABLE图4.2-13 图像SUTTABLE2图4.2-14 最终结果图像二、习题回答：问题1：在下面画一个流程图模型，包括模块和图像名，显示产生SLOPEBL所必需的步骤(如果你还不能马上绘出产生SLOPEBL的流程图，可先进行25步，然后回过头来绘出流程图)。问题2：画一个用于该分析步骤的流程图模型，称最后结果图像为BUFFERBL(同样，如果你还不能马上绘出产生SLOPEBL的流程图，可先进行69步，然后回过头来绘出流程图)。问题3：描述体现这一标准的最终图像的内容，并画出流程图模型来表示生成它的步骤
31、，称最后结果图像为FORESTBL。问题4：可用其它什么方法来产生同样的结果? 答：可以采取ASSIGN模块进行合成布尔图像。问题5：用重叠模块中的什么操作来生成COMBINED?画流程图模型来表示通过SLOPEBL。BUFFERBL和FORESTBL生成COMBINED 的过程。问题6：得到多少个适宜的地区?画出由COMBINED生成SUTTABLE的过程的流程图。4.3耗费距离及最小耗费通道关于一个新的制造业工厂。这个工厂需要大量电能并需要一个输电站和一个到最近的高压线的支线。在这个问题中已知的为新工厂的位置以及输送管道的位置，此外还有工厂周围的土地利用图和各个地物的阻力值。而我们所需要的
32、是求得从新工厂到已有输电线之间建新的支线的最小耗费通道。首先我们需要把阻力值输入到阻力值文件当中，而后把其赋值给地形图，即可得到阻力面图像，而后利用耗费模块把其和工厂的位置文件合成可得到阻力值文件，使用线栅格化模块来把输电线的矢量定义转到一个栅格图像中，此时即可通过通道模块得到最小耗费通道。流程图见本例末端最后一个问题的解答。一、 实验步骤：1、使用用户自定义的调色板WORCWEST显示名为WORCWEST的图像。这是美国马萨诸塞州worcester城西郊的土地利用图，是用陆地卫星TM图像由非监督分类生成的。使用地图合成器并采用用户自定义的符号文件NEWPLANT将NEWPLANT矢量图层加上
33、。新工厂的地点将在图像中心的西北以一个大的白色圆圈显示，之后，使用用户自定义的符号POWERLN在合成图中添加矢量文件POWERLN。已有输电线位于图像的左下部，以红色表示，我们就是要用最小耗费通道把这两个特征连接起来。图4.3-12、查看WORCWEST的元数据文件，确定 WORCWEST中各种土地利用类型的数标。与表1中给出的土地利用类型相匹配。然后用编辑模块创建数值文件 FRICTION（用来为WORCWEST中的土地利用类型赋阻力值）。指定数据类型为实数。之后用赋值模块来创建一个叫FRICTION的输出图像，以WORCWEST作为特征定义图像，FRICTION作为数值文件。图4.3-2
34、 FRICTION数值文件3、从再格式化（Reformat）菜单中选择栅格/矢量转化（Raster/vector Conversion）子菜单，然后选点栅格化模块。该模块生成矢量点文件的栅格对应物。指定NEWPLANT为矢量点文件。在IDRISI32中，矢量到栅格的转换是通过用矢量文件的信息更新已有栅格图像来完成的。输入NEWPLANT作为待更新的栅格图像，使用缺省选项“改变象元值以记录点的数标”，按确定按钮。由于栅格图像NEWPLANT不存在，当被提问是否打开初始化模块来创建它时，回答“是”。由于我们希望创建与WORCWEST大小相同的图像，故指明希望从WORCWEST复制空间参数。指定字节
35、型数据类型，二进制文件类型，和初始值为“0”。按确定按钮。4、图像NEWPLANT将被自动显示出来。如果看不清代表工厂位置的单个象元，可以放大图像上包括工厂的那一部分，也可以把矢量图层NEWPLANT加上去，放大那一部分，然后在地图合成器内击矢量图层名边的选择框使其变成不可视。图像上数值为1的一个单个栅格象元代表新的制造业工厂。图4.3-25、从GIS分析/距离分析菜单中运行耗费模块（GIS AnalysisDistance OperatorCost），选择阻矩推进算法，指定NEWPLANT为源特征图像，FRICTION为阻力面图像。称输出图像为COSTDIST。如果你的计算机CPU不快，计算
36、耗费距离面需要一些时间。你可以在耗费模块继续在后台运行时，跳过下一步并继续练习（运算的进展在状态标的右侧显示）。图4.3-3 耗费模块的显示6、处理结束后，使用光标查询方式检查一些数据值，或改变COSTDIST图像的调色板为Qual256。核实图像的最低值出现在工厂并且数据值从工厂向外随距离增加而累积增加。注意只需经过很少的几个高阻力象元，如水体，就可以很快导致非常高的耗费距离值。7、这次使用再格式化/栅格/矢量转化菜单中的线栅格化模块来把输电线的矢量定义转到一个栅格图像中，指定POWERLN为矢量线文件，POWER为待更新的图像文件。在被提问是否打开初始化模块来创建图像POWER时，回答“是
37、”。图4.3-4输电线的矢量显示8、从GIS分析/距离分析菜单运行通道模块（GIS AnalysisDistance OperatorPathway），指定COSTDIST为耗费表面，POWER为目标图像，NEWLINE为输出图像，之后检视结果，你可以用地图合成器叠加NEWPLANT和 POWERLN矢量图层，使用同名符号文件。图4.3-5最小价值路径的显示9、现在创建最后一个图像，带图例，其中新支线(NEWLINE)叠在土地利用图（WORCWEST）上，称结果为SOLUTION（提示：这需要几个步骤）。图4.3-6 第一步：把NEWLINE转换为矢量图图4.3-7 第二步：新支线(NEWLI
38、NE)叠在土地利用图（WORCWEST）上二、习题回答：问题1：你是如何创建图像SOLUTION的？答：见上述9。问题2：新的支线与已有输电线相交处无疑是新的输电站的位置。你认为通道模块是怎样确定支线应当在此处交汇而不是其它地方的？ 答：路径的最低成本之间的航线确定一个或多个对象细胞和一个或多个终端细胞低成本累计表面。路径是与距离、费用结合使用的。使用成本确定距离的距离或成本的一个或多个细胞。在这个场地的最低分代表终点路径模块。工作与表面的距离或成本的距离、通道确定路线终端贩将细胞和靶细胞。图像产生的布尔用最少的成本路径上表明的背景为零。如果使用远程图像，道路会一条直线。问题3：如果把通道模块
39、用在一个以NEWPLANT为特征图像由距离模块生成的欧氏距离表面上，以POWERLN为目标特征，将会产生什么结果？答：结果如下图：图4.3-8问题4：虽然我们所进行的计算的运算量非常大，分析过程的流程图模型却很简单（见图1）。在模块的虚线框中填入模块名称（其中有两个已填好），之后在模型中加上你从NEWLINE生成SOLUTION的步骤。图4.3-9 流程图4.4基于栅格GIS的肯尼亚纳库努区农业气候分区及其对除虫菊生长的影响研究本例中我们已知肯尼亚的纳库努区的高程图，高程与温度的关系函数，以及本地的降雨量分布图和本地潜在蒸发量和高层的关系函数，并且适宜除虫菊的生长环境，根据这些已知，制作一幅肯
40、尼亚的纳库努区的农业气候分区图。首先我们根据已知的高程图和关系函数使用变值运算模块或者图像运算器来运算出当地的温度分布图以及潜在蒸发分布，并将其与降雨量相除，得到该地的降雨量分布。而后使用重分类模块将其分类，分别生成适宜和不适宜除虫菊生长的布尔图，将其重叠乘即为适宜除虫菊生长的范围分布图。流程图：MOISZONEMOISTAVLTEMPZONETEMPERAACZONESNRELIEF推导出的关系气象站高程和温度数据 数据表格图：有效湿度分区有效湿度范围温度分区温度范围70.1590.80320-22222-24124-301、用Idrisi256调色板显示NRELIEF图像。图4.4-1 N
41、RELIEF图像2、使用数据输入菜单中的编辑模块生成两个数值文件，称它们为ELEV和TEMPER。记住每个文件都由两列组成，其间由一个或多个空格分开。左列的数值为台站的编号（1-9），右列则为属性数据。表4.4-13、创建完这两个数值文件之后，从GIS分析/统计菜单中运行回归模块（GIS AnalysisStatisticsRegress），并指明是数据文件之间的回归分析。必须指明包含有自变量的文件名。自变量是我们认为造成这种关系的原因。这个例子中我们认为高程导致温度变化。换句话说，因变量要取决于自变量而发生变化。在我们这个例子中温度是因变量，因为它因高程的变化而变化。输入ELEV作为自变量，TEMPER作为因变量。得到的方程如下：y=26.985-0.0016x 4、通过GIS分析/数量分析菜单中的变值运算（Scalar）模块来计算上述模型。首先使用变值运算模块以NRELIEF作为输入条件，产生一个临时性的输出文件TMP。选择乘法运算，输入-0.0016作为用于相乘的数值。然后再使用一次变值运算模块，在TMP文件上加上26.985之后生成TEMPERA，给这个图像一个标题，以及新的数值单位“计算出的摄氏度”。结果图像看上去应该与地势图非常相似，只不过它的数值正
