一、 實習的任務和要求。
實習任務：實習是實踐的重要組成部分，能都讓我們將課堂上的理論與實際相聯絡，用課堂所學習的東西來分析和解決生活中的實際問題，還可以提高我們的綜合實踐能力，提高理論與實踐相結合的實踐能力，掌握對影象的幾何校正，用gps的定位並採集資料，進行監督分類，專題圖的建立等。通過這些初步技能的實踐，讓我們更好的理解課程，培養了我們的能力。
實習的要求：通過實習，我們可以熟悉3s技術的主要支撐裝置及裝置的使用，可以用3s技術解決實際的林業問題，能夠做好最後的實習報告，為後續相關知識的學習打好基礎。
二、 實習的時間和地點。
三、 實習的主要內容和簡要步驟。
（1）、遙感影象的幾何校正。
a、顯示影象檔案：開啟兩個視窗，平鋪視窗，viewer1開啟被校正圖，viewer2開啟作為參考的已校正圖。
b、啟動幾何校正模組：單擊viewer1選單條下的raster→geometric correction→set geometric mode→polynomial然後設定相應引數按確定。
c、對所需影象進行校正：在兩視窗內採相應點對影象進行校正，所採點應盡量廣布。
d、採集檢驗點檢驗精度：在已經採集的10點基礎上採集二十個點驗證校正的精度和實用性。
e、對影象進行重取樣：在精度符合要求且影象具有實用性的前提下對影象進行重取樣，生成重取樣檔案：resample.img。
（2）、地物型別點資料採集。
a、根據具體的要求對gps進行必要的設定。
b、根據國土資源局土地型別的劃分，分出周邊環境所屬型別。
c、利用gps，在學校周邊選擇資料點，對不同土地利用型別的土地進行資料採集並列成表。
（3）、遙感影象分類---監督分類。
定義分類模板。
a、 在視窗中顯示之前的幾何校正影象：resample.img。
b、 在erdas介面中選擇classifier→classification選單→signature editor選單欄→signature editor對話方塊，對需要設定的相應屬性進行設定。
c、 根據分類在幾何校正後的影象上，選出對應型別土地的樣點，並在signature editor對話方塊中生成資料，並對有可能合併的資料進行合併。
評價分類模板。
在signature editor對話方塊中選擇evaluation→contingency生成signature表驗證模板的精度。
執行監督分類。
在erdas介面裡選擇classifier→classification選單→supervised classification選單項→supervised classification對話方塊，在彈出的對話方塊中設定相應的選項使其生成相應的檔案：supervised.img。
分類後處理。
a、在erdas中選擇interpreter→gis analysis→clump→clump對話方塊，匯入相應的**並設定相關的屬性選項生成檔案：clump.img。
b、在erdas中選擇interpreter→gis analysis→eliminate→eliminate對話方塊，匯入相應的**並設定相關的屬性選項生成檔案：eliminate.img。
c、在erdas中選擇interpreter→gis analysis→recode→recode對話方塊，匯入相應的**並設定相關的屬性選項生成檔案:recode.img。
d、在erdas中開啟recode.img，在recode.img中的選單欄中選擇raster→attribute對話方塊，進入對相應的屬性進行命名、設定顏色等並儲存。
評價分類結果。
a、將之前的採集的80個點資料轉化成地理座標後生成乙個*.txt檔案。
b、在erdas中選擇classifier→classification選單→accuracy assessment選單欄→accuracy assessment對話方塊。
c、開啟之前最後儲存的recode.img，再匯入之前所做的*.txt檔案，並選擇相應的選項顯示出class欄的資料。
d、手動輸入各地理座標的rrference值並設定相應報告顯示內容生成最後的分類精度報告。
（4）、土地利用專題圖的建立。
將之前生成的recode.img檔案匯入到arcgis軟體中，設定影象的相應屬性並使背景圖成橫排狀，再為影象新增圖例、比例條、標題、指北針等並最終生成專題圖**。
（5）、差分gps
a、檢查裝置：檢查裝置完備性及完好性，以及工作效能。
b、架設主控點儀器：在主控點架設好儀器並精準的對準準星。
c、資料採集：設定儀器相關的屬性，設定不同的移動站點，在相關位置同步測量兩站點的資料並儲存好資料。
四、 實習結果及誤差分析。
（1）、幾何校正誤差分析。
圖一：幾何校正資料圖
圖二：採點圖
圖三：重取樣圖
精度誤差分析：
a、控制點的選擇分布不夠均勻。
b、由於採點時人為視覺的影響造成的誤差。
c、**精度及拍攝時間的不同造成對準時的誤差。
d、選取的點不夠明顯造成的對應偏移打的誤差。
（2）、地物型別點的資料採集誤差分分析。
根據最後結果的產生我們還是可以發現所採集的點在大部分來說是符合要求的，但還是在個別的點上存在一些錯誤，在對於資料的選擇上某些點的選取還是值得商榷的，但我們也不應該將所有的錯誤歸於選點的問題，可能在測量的過程中我們有些許人為的因素造成了備選點資料採集的誤差。還有可能的就是在資料匯入製表時可能由於疏忽等會對點的精確位置造成誤差等。
（3）、分類監督結果分析。
模板評價可能性矩陣
從矩陣中我們可以看到：在cd中gd對於總數的影響非常的大，其次的是yd和jt，而在gd中cd對於gd的影響也是很大的，但是沒有cd對於gd的大，在jz中jt對於建築的影響也是很大的，在jt中其餘專案對於jt的影響都相對比較平均，沒有特別突出影響的專案，在ld中，sy對之的影響很大，sy的值甚至超出了ld值的一大部分，而相對的，在sy中，ld對於sy的影響也相對其他比較大，但沒有sy對於ld的影響那麼的大，在wlyd中，gd對於wlyd的影響比較大，其次分別是yd和jt，在yd中則是gd對其的影響比較大。總的來說，在各自的領域中其他專案幾乎都有對該專案進行影響，只是大小的問題，而且在有間接聯絡的cd、gd、yd等間的相互影響較其他間影響更為強烈，歸根來說這樣的模板會在後面的實驗中產生一定的誤差。
圖四：監督分類結果圖
圖五：聚類分析圖
圖六：去除分析未付顏色圖
圖七：相關屬性圖
精度評價報告表
總體精度達87.50%，kappa係數為0.8572
通過對分類的評價，達到80%的要求，儲存結果。
根據相關的計算公式得到了前面的兩個資料，進過一系列的影象處理措施，使得影象的精度大大的提高，並最終達到了精度的要求，但是區域性的、相關有間接聯絡的地物型別對實驗的最終結果還是造成了一定的影響，對最終的統計結果和精度造成了影響。
（4）、專題圖的建立。
圖八：福建農林大學土地利用專題圖
五、 實習的簡要過程及心得體會。
過程：2023年12月20日幾何校正
2023年12月21日差分gps、地物型別點的資料採集
2023年12月22日有監分類內業
2023年12月23日有監分類內業
2023年12月23日土地專題圖的建立
心得體會：
這是一次我碰過最麻煩的實習，我經常是一天從早上進去實驗室到傍晚要關門了才出來，我常常在反思這樣是為什麼?明明老師是很用心的在帶我們。那理由只有乙個，那就是我們不夠認真，也確實，我們連差分gps的資料都沒弄過來，這確實是一種錯誤，好在老師心地善良，原諒了我們，也沒做最後一項實驗，這是我們的損失。
這也某些方面曝露出我們在軟體應用方面上的短板，還有英語上的缺失，我想要是這個軟體漢化了，我們肯定得心應手多了。老師說這樣的訓練課在外面可是要交很多錢，我們是沒有好好把握住了，時間和機會都從我們手中悄悄流過，我想我們還是有努力的，我們做了那麼久的實驗室。不過我要特地感謝賴老師的寬巨集大量，對我們的循循善誘，很好的老師，很難得的老師，喜歡下次有機會能在上您的課，謝謝您，您幸苦了！
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