交通信息系统课程报告范文精选2023最新.docx

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1、交通信息系统课程报告范文精选2023最新交通信息系统课程报告范文精选2023最新交通信息系统课程报告学校：昆明理工大学系（院）名称：交通*专业班级：交通运输专硕1班年级：2023级学生姓名：陈忱学号：*010使用1andsat影像评估燃烧破坏的地区实验原理和方法1、实验原理：卫星影像中，燃烧破坏地区的恢复的迹地有明显不同的光谱特征。2、实验方法：（1）波段组合生成假彩色图像。（2）选择自己的波段来创建自定义波段组合，该组合将通过进一步减少雾度来改进植被分析波段组合。（3）燃烧比（NBR）是用近红外和短波红外2波段的（分别为波段5和7）来确定燃烧严重程度。NBR=（波段5波段7）/（波段5+波段

2、7）o3、数据来源2015年在G1aCierNationa1ParkinMontana有两处火灾。实验的步骤1、波段组合比较2、查看不同的波段组合3、创建自定义波段组合4、计算燃烧指数5、火灾区域数字化实验操作1、加载数据并设置分析环境勾选2014.tif,并ZoOnIto1ayer,出现在map中的影像很暗，很难看清。因此，需要对图像进行增加处理。*,对亮度、对比度和伽玛进行调整。（说明：亮度决定了图像是更亮还是更暗。对比度决定了特征彼此之间的可区分程度。Gamma确定图像检测光的方式与其实际发光之间的关系。）2、组合对比选中2015.tif图层。将图层亮度增加到10,将对比度增加到15,将

3、Gamma增加到15。2015年的图像与2014年的图像有两个明显的不同。首先，一个大的灰色云覆盖了图像的中南部分。这朵云实际上是ThomPSon大火产生的烟雾，拍摄这张照片时，它仍在燃烧。其次，在图像中北部的湖的左上角是一条长长的红色条纹。这是Reyno1dsCreek火灾燃烧破坏后的地区，在拍摄这张照片时已经停止燃烧。虽然两场火灾在图像上都可见，但它们的确切边界不清楚。接下来，将更改图像的波段组合来突出火灾燃烧区。3、查看不同的波段组合不同的波段，其波段下表现最好的都不同，例如2015图层，图层名下方是图像当前使用的波段：包含可见光的蓝色、绿色和红色波段。红色和绿色带强调植被，这对于观察火

4、灾很有用，因为未受火灾影响的高度植被区域与植被被火灾摧毁的区域之间形成对比。使用另一个强调植被的波段，如近红外（波段5）,可以提高对比度。点击外观选项卡中的波段组合并选择彩色红外，之后该图像组合会变成近红外、红色和绿色波段（3、4和5）o此时，植被显示为红色。两个火区都显示为深棕色。图像组合变为波段5、6和7o这种组合的主要目的是描绘陆地和水域，但它也可以穿透阴霾（或烟雾）。被烧毁的区域呈现橙色，而周围的山坡呈现黄色。计算燃烧指数燃烧比（NBR）是用近红外和短波红外2波段的（分别为波段5和7）来确定燃烧严重程度。NBR=（波段5波段7）/（波段5+波段7）0首先右键分别单击NearInfrar

5、ed波段、ShortWaveInfrared2波段并选择添加至当前地图。重复操作此过程将2015年的NearInfrared波段、shortWaveInfrared2波段选择添加至当前地So搜索工具中栅格计算机工具，在出现的窗格中，输入以下公式(可通过双击栅格计算器里的相应内容)。对于Outputraster输入nbr2014,然后点击运行。公式为：(G2014.tif_NearInfraredG_2014.tif_ShortWaveInfrared_2)/(G2014.tif_NearInfrared+G2014.tif_ShortWaveInfrared_2).对G_2015.tif重复上

6、一页步骤，并将Outputraster改为nbr2015,然后点击运行。在栅格计算器内，将上两步所创建的图层进行相减，得到一个图层。火灾位置现在几乎呈现纯白色，与周围的灰色和黑色区域形成强烈对比。唯一的其他白色区域是雪山地区，一般不与火灾地区相邻。为了贯彻明显可通过符号化图像来提高对比度。火灾区域数字化打开P20里面新建要素类图层,然后对该图层进行矢量化的处理。点击图层，点开编辑栏，在要素类中选择创建，然后选用多边形要素功能，围绕两处火灾进行多边形的绘制。完成后，双击以完成要素的创建，然后进行保存。属性表选择添加，增加一个字段名为NAME的字段，数据类型选择文本。然后会到属性表，将两处的火灾面积分别命名。右击点开面积属性，选择计算字段，然后输入！Shape_Area!/4046.86,即可获得2015年比较2014年火灾发生的面积。课程收获通过这堂课学习到了ArcGISPro的一些基本操作，从一开始不知道怎么导入文件夹，到现在自己一个人能独立完成一份任务，感觉自己在这堂课中成长了许多，也明白了ArCGIS的一些操作了，感觉自己收获了很多知识与动手能力。