遥感图片的处理实验报告

******大学测绘工程***专业《遥感原理及应用》实验报告

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实验一 ENVI 视窗的基本操作

一、实验的目的

初步了解目前主流的遥感图象处理软件 ENVI 的主要功能模块，在此基础上，掌握视窗操作模块的功能和操作技能，为遥感图像的几何校正等后续实习奠定基础。

二、实验软件与数据

软件:Envi遥感图像处理软件。

数据:重庆地区UTM第八波段数据。

三、实验方法与步骤

Envi软件的主菜单:此菜单包含基本工具。

四、实验体会与建议

体会:初步了解了ENVI 的主要功能和各个模块，ENVI 用户界面由小部件(widgets) 或控件(controls) 构成。小部件是 GUI 的组装部件––––它们允许你通过点击、输入文本、或选择，以与程序交互。选项由菜单组成，这些菜单由小部件构成。选择某个菜单项可以弹出一个对话框，它要求用户输入和交互。

建议:好多基本操作还是不太会，也不知道该怎么下手去做，要是有具体操作手册、操作步骤就会好多了。

实验二遥感图像的几何校正

一、实验的目的

通过实习操作，掌握遥感图像几何校正的基本方法和步骤，深刻理解遥感图像几何校正的意义

二、实验软件与数据

软件:Envi遥感图像处理软件。

数据:重庆地区UTM第八波段数据以及未经校核的重庆地区jpg图片。

三、实验方法与步骤

1、显示图像文件。首先在 ERDAS 图标面板中点击viewer图表两次，打开两个视窗(viewer1/viewer2),并将两个视窗平铺放置，如下:

ERDAS图表面板菜单条:session—title viewers

然后，在viewer 1中打开需要校正的lantsat图像:重庆城区.jpg

2、选择校正与镶嵌菜单下的校正图像选取控制点

单击Show List按钮查看所选控制点的信息

3、在控制点选择窗口中选择options菜单，再选择warp file，选择输出校正后的图像文件。

4、载入校正后的图像

在图像显示窗口工具菜单中选择geographic link，将需要连接的图像打开，

5、选择2号图上的位置，3号图就会显示相应位置

四、实验体会与建议

几何校正就是将图像数据投影到平面上，使其符合地图投影系统的过程。而将地图投影系统赋予图像数据的过程。完全没有找到头绪，不知道怎么开始。

实验三遥感图像的增强处理

一、实验的目的

通过上机操作，了解空间增强、辐射增强几种遥感图象增强处理的过程和方法，加深对图象增强处理的理解。

二、实验软件与数据

软件:Envi遥感图像处理软件。

数据:重庆地区UTM多光谱数据。

三、实验方法与步骤

1、载入UTM多光谱数据，并选择RGB Color 使用前面三个波段显示模拟真彩色图像。

2、在主菜单中选择滤波菜单，再选择卷积滤波，在convolutions菜单中选择

不同的算法进行图像的卷积滤波运算。

这是通过Laplacian方法运算输出的结果

这是经过High pass gaussian运算出来的结果。

3、在图像菜单中选择显示增强，以下图像是平方根后的效果8

四、实验体会与建议

通过上机操作，了解了空间增强、辐射增强增强处理过程，K-L变换后的前几个分量，性藻比大，噪声相对小，因此突出了了主要信息，达到了增强图像的目的。增强图象中的有用信息，它可以是一个失真的过程，其目的是要改善图像的视觉效果，针对给定图像的应用场合，有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果，满足某些特殊分析的需要。

实验四遥感信息的复合

一、实验的目的

通过上机操作，初步掌握遥感信息复合的方法，深入理解遥感信息复合在信息解译中的意义。

二、实验软件与数据

软件:Envi遥感图像处理软件。

数据:重庆地区UTM多光谱数据和重庆地区UTM第八波段高分辨率数据。

三、实验方法与步骤

1、载入UTM多光谱图像和UTM第八波段高分辨率图像。

2、主菜单中的空间变换菜单,再到影像融合，再到HSV，选择输入多波段的数据

选择输入高分辨数据

输出多光谱数据和高分辨率数据融合之后的图像数据多光谱和高分辨率数据融合之后的图像

四、实验体会与建议

通过本实验，我初步了解了遥感信息复合的方。遥感信息的复合主要指不同传感器的遥感数据的复合，以及不同时相的遥感数据的复合。不管是那种信息源复合方案，首先要积极的问题就是不配问题。

实验五遥感图像分类 --- 监督分类一、实验的目的

理解计算机图像分类的基本原理以及监督分类的过程，达到能熟练地对遥感图像进行监督分类的目的。

二、实验软件与数据

软件:Envi遥感图像处理软件。

数据:重庆地区UTM多光谱数据。

三、实验方法与步骤

1、载入UTM多光谱图像，使用主菜单中的基本工具菜单，选取感兴趣区，

在image图像中选择序列区。

2、在主菜单中选择分类，选择监督分类，再选择最小距离法进行分类。结果如下，其中红色部分为河流，蓝色部分为居民区和山脉，绿色部分为植被和背

景。

四、实验体会与建议

最小距离法，这种方法要求对遥感图像中每一个类别选一个具有代表意义的统计特征量，首先计算待分像元与已知类别之间的距离，然后将其归属于最小的一类。得到的最后处理图像。遥感图像的分类主要依据是地物的光谱特征，即地物电磁波辐射的多波段测量值，这些测量值可以用作遥感图像分类的原始特征变量。

实验六遥感图像分类 --- 非监督分类一、实验的目的

进一步理解计算机图像分类的基本原理以及监督分类的过程，达到能熟练地对遥感图像进行监督分类的目的，同时深刻理解监督分类与非监督分类的区别。

二、实验软件与数据

软件:Envi遥感图像处理软件。

数据:重庆地区UTM多光谱数据。

三、实验方法与步骤

非监督分类的方法有分级集群法和动态聚类法(ISODATA)

载入多光谱图像，使用动态聚类法(ISODATA)进行分类。在分类菜单中选择非监督分类，在选择ISODATA

四、实验体会与建议

只有当了解了各个波段的性质、监督分类和非监督分类的具体方法和具体的原理，才可以知道它的真正含义。分监督分类的前提是假定遥感影像上同类物体在同样条件下具有相同的光谱信息特征。

遥感课程理解与应用读书报告

遥感图像理解与应用读书报告一、概述遥感主要是为地学研究提供数据源，但由于遥感数据获取的是地物电磁辐射信息，不能直接用于各类地学研究，需要先对遥感数据进行处理。对遥感数据的处理，包括遥感数据预处理、遥感数据理解。预处理包括对数据几何校正和图像配准、图像融合、图像镶嵌与裁剪、大气校正，使遥感数据与地理上的空间点相对应，包括位置对应以及位置辐射值的对应。而对遥感图像的理解则是根据遥感数据中的辐射值确定不同位置的目标类型、属性等信息，使数据符合人的空间认知。遥感图像理解这门课程首先介绍遥感原理，它是通过获取和分析目标的电磁辐射信息，来了解目标的其他属性信息的科学和技术。然后介绍遥感图像，包括获取手段（直接获取，间接由现有图件或照片获取）、显示方式（真彩色、假彩色、伪彩色）、图像属性（四种分辨率）等。再对遥感图像中的目标做介绍，指出遥感最重要目的就是获取遥感图像目标及其语义解释。遥感图像目标表现于图像中的特征包括图像可视特征、图像参数特征和光谱特征，信息丰富目标识别能力增强。其中图像可视特征包括目标的亮度、颜色、纹理、边沿、轮廓、形态、大小等；图像参数特征是经过计算后得到的用于描述图像特征的各种参数，如图像灰度的均值、方差，图像的比值，图像的协方差、各阶矩，图像在变换域中的频谱等；图像光谱特征由各个波段的光谱值决定，包括平均光谱值大小、光谱曲线的变化趋势和光谱曲线中对地物信息具有标示性意义的一些几何参数，如波峰、波谷、斜率等。在对遥感图像理解中，主要针对这些信息确定图像目标类型、属性等信息。二、对遥感图像的理解第四章对遥感图像的理解是重点内容。针对地学应用的遥感图像中的目标是各种地理客体，因而这里的遥感图像理解也就是遥感图像的地学理解。地学遥感图像理解则除了包括目标的几何关系、目标类别外，更重要的是理解目标的性质、性状、数量特征等。其内涵主要有：目标类别、地物空间关系、目标的性状（物理、化学、生物参数）、目标的数量特征。遥感图像理解包括图像处理、图像分析和图像理解三个层次的内容。图像处理包括图像纠正（也叫数据预处理）和图像增强，纠正图像的几何误差和辐射误差，并突出所感兴趣的信息。图像分析包括边缘检测、图像分类、空间分析，提取感兴趣的目标和信息，对图形空间信息进行综合分析。课程主讲的图像理解侧重于计算机解译，从图像特征或光谱特征出发，有很多不同的方法。从图像特征出发，图像特征理解步骤为图像预处理、目标检测、目标解释，主要是以图像中的目标为理解单元，一般多用于高分辨率遥感图像中。从光谱特征出发，侧重光谱特征的理解包括数据预处理、波段选择、图像分类三步，一般用于低分辨率遥感图像中。对遥感数据具体采用什么理解方法视具体情况而定，理想的方式是将图像特征与光谱特征结合进行。三、侧重图像特征的图像理解图像特征包括图像色调、颜色、阴影、形状、纹理、大小、位置、图型、相关布局、参数特征等。基于图像目标检测的策略，用图像区域表达图像中的目标，其中点目标和线目标

(完整版)ERDAS遥感图像处理实验报告

西北农林科技大学 ERDAS实验报告专业班级：地信111 姓名：杨登贤学号：2011011506 2013/12/20 ERDAS实验报告

一．设置一张三维图。 (3) 1.底图与三维图 (3) 2.参数设置 (5) （1）三维显示参数 (5) （2）三维视窗信息参数 (6) （3）太阳光源参数 (6) （4）显示详细程度 (6) （5）观测位置参数 (7) 二．（几何纠正几何畸变图像处理）：几何纠正结果图。 (7) （2）选择合适的坐标变换函数（即几何校正数学模型） (8) （3）数据控制点采集表 (9) （4）多项式模型参数 (9) （5）图像重采样参数 (10) （6）结果图 (10) 三.(数据输入\ 输出)：镶嵌图（根据不同条件做出不同的几张）。 (11) 1.图像色彩校正设置 (12) 四.（图像增强处理）：傅里叶高通/低通滤波图或效果图空间增强效果图。 (13) 1.空间增强卷积处理 (13) （1）原图像 (13) （2）卷积增强设置参数 (13) （3）卷积增强处理图像 (14) 2.傅里叶变换 (14) （1）快速傅里叶变换设置参数 (14) （2）低通滤波 (15) (3)高通滤波 (16) 五.光谱增强。 (18) 1.主成分变换 (18) （1）参数设置 (18) （2）处理图像 (19) 2.缨帽变换 (19) （1）参数设置 (19) （2）处理图像 (20) 3.指数计算 (20) （1）参数设置 (20) （2）处理图像 (21) 4.真彩色变换 (21) （1）参数设置 (21) （2）处理图像 (22) 六.（非监督分类）：非监督分类结果图分类后处理结果图去除分析结果图。 (23) 1.参数设置 (23) 2.非监督分类结果图 (24) 3.分类后处理结果图 (25)

遥感实验报告

1.利用Mapgis进行图像校正 1.1实验目的了解MAPGIS土地利用数据建库对数据的基本要求。掌握图像校正---DRG生产的具体操作步骤。 1.2实验基本要求将两幅1/万影像数据k50g092035、k50g092036,进行图象校正。 1.3实验内容 DRG生产的操作步骤如下： 1.打开mapgis主菜单，选择图像处理\图象分析模块。 2.文件转换：打开文件\数据输入，将两幅tif图像转换成msi(mapgis图象格式)文件类型。选择“转换数据类型”为“TIF文件”，点“添加目录”选择影象所在目录，点“转换”。 3. 选择文件\打开影象，打开转换好的msi文件k50g092035.msi，再选择镶嵌融合\DRG生产\图幅生成控制点，点“输入图幅信息”。 4.输入图幅号信息，输入图幅号 k50 g092035,系统会利用此图幅号自动生成图幅的理论坐标。图1.1 图幅生成控制点 5.定位内图廓点，建立理论坐标和图象坐标的对应关系。利用放大、缩小、移动等基本操作在图像上确定四个内图廓点的位置。以定位左上角的内图廓点为例：利用放大，缩小，移动等操作找到左上角的内图廓点的精确位置后，点击上图对话框中的左上角按钮，然后再点击图像上左上角的内图廓点即完成该点的设置。完成参数设置和内图廓点信息的输入后，点击生成GCP，将自动计算出控制点的理论坐标，并根据理论坐标反算出控制点的图像坐标。 6.顺序修改控制点。选取镶嵌融合\DRG生产\顺序修改控制点,则弹出控制点修改窗口,如下图所示:

图1.2 控制点修改窗口 7.逐格网校正选取镶嵌融合\DRG生产\逐格网校正，弹出文件保存对话框,输入结果影像文件名为“K50 G 092035”，点“保存”。出于精度考虑，可以将“输出分辨率” 设置为“300”DPI。 8.DRG生产完毕。为了以后线文件要与内图框闭合成区，接着生成单线内图框。生成单线内图框的方法如下： 1）选择镶嵌融合\ 打开参照文件\自动生成图框 2）输入图幅号，选择北京54坐标系.采用大地坐标系 3）选择单线内框.椭球参数选择北京54图框文件名保存为2035.WL，保存路径如下图如示，点“确定”即可完成。图1.3 1:1万图框用同样的方法校正另一幅影像k50g092036,将校正后的文件保存为k50 g 092036,同时生成对应的内图框文件2036.wl，保存在实习数据\单线内图框\。

遥感数字图像处理教程实习报告

《数字图像处理》课程实习报告（ 2011 - 2012学年第 1 学期）专业班级：地信09-1班姓名：梁二鹏学号：310905030114 指导老师：刘春国 ---------------------------------------------- 实习成绩：教师评语：教师

签名：年月日实习一：图像彩色合成实习一、实验目的在学习遥感数字图像彩色合成基础上，应用所学知识，基于遥感图像处理软件ENVI进行遥感数字图像彩色合成。二、实验内容彩色合成：利用TM图像can_tmr.img，实现灰度图像的密度分割、多波段图像的真彩色合成、假彩色合成和标准假彩色合成。三、实验步骤 1、显示灰度图像主要步骤： 1、打开ENVI4.7,单击FILE菜单，在下拉菜单中选择open image file 选项，然后在弹出的对话框中选择can_tmr.img文件，单击打开。 2、在可用波段列表对话框中，选中某一波段图像，选中gray scale单选按钮，单击LOAD BAND按钮，显示一幅灰度图像。 3、在可用波段列表对话框中，选择其他某一波段图像，进行显示。

4、利用可用波段列表中的display按钮，同时有多个窗口显示多个波段图像。 5、链接显示。利用图像窗口tool菜单下的link子菜单link display实现多图像的链接显示。如图所示：红色方框。 6、使用tool菜单下的Cursor Location/value和pixel Locator功能在确定像素的值和位置。

中国地质大学遥感图像处理上机实习报告

遥感图像处理课程实习报告学生姓名：王蜀越班学号：学号：指导教师：王红平、许凯中国地质大学信息工程学院 2017年7月1日

目录目录 ............................................................................................................................................... - 1 - 实习一：影像融合........................................................................................................................ - 2 - 1.1【实习目的】 (2) 1.2【实习步骤】 (2) 1.3【实习过程】 (2) 实习二：几何校正........................................................................................................................ - 6 - 2.1【实习内容】 (6) 2.2【实习步骤】 (6) 2.3【实习过程】 (6) 实习三：影像分类（一）.......................................................................................................... - 10 - 3.1【实习内容】 (10) 3.2【实习步骤】 (10) 3.3【实习过程】 (10) 实习四：影像分类（二）.......................................................................................................... - 14 - 4.1【实习内容】 (14) 4.2【实习步骤】 (14) 4.3【实习过程】 (14) 心得与感想 ................................................................................................................................. - 18 -

遥感实验报告

遥感原理与应用实验报告姓名：学号：学院：专业：年月日实验一： erdas视窗的认识实验一、实验目的初步了解目前主流的遥感图象处理软件erdas的主要功能模块，在此基础上，掌握几个视窗操作模块的功能和操作技能，为遥感图像的几何校正等后续实习奠定基础。二、实验步骤打开imagine 视窗启动数据预处理模块启动图像解译模块启动图像分类模块 imagine视窗 1.数据预处理（data dataprep） 2.图像解译（image interpreter）主成份变换色彩变换 3.图像分类（image classification）非监督分类 4. 空间建模（spatial modeler）模型制作工具三、实验小结通过本次试验初步了解遥感图象处理软件erdas的主要功能模块，在此基础上，基本掌握了几个视窗操作模块的功能和用途。为后续的实验奠定了基础。实验二遥感图像的几何校正掌握遥感图像的纠正过程二、实验原理校正遥感图像成像过程中所造成的各种几何畸变称为几何校正。几何校正就是将图像数据投影到平面上，使其符合地图投影系统的过程。而将地图投影系统赋予图像数据的过程，称为地理参考（geo-referencing）。由于所有地图投影系统都遵循一定的地图坐标系统，因此几何校正的过程包含了地理参考过程。几何校正包括几何粗校正和几何精校正。地面接收站在提供给用户资料前，已按常规处理方案与图像同时接收到的有关运行姿态、传感器性能指标、大气状态、太阳高度角对该幅图像几何畸变进行了几何粗校正。利用地面控制点进行的几何校正称为几何精校正。一般地面站提供的遥感图像数据都经过几何粗校正，因此这里主要进行一种通用的精校正方法的实验。该方法包括两个步骤：第一步是构建一个模拟几何畸变的数学模型，以建立原始畸变图像空间与标准图像空间的某种对应关系，实现不同图像空间中像元位置的变换；第二步是利用这种对应关系把原始畸变图像空间中全部像素变换到标准图像空间中的对应位置上，完成标准图像空间中每一像元亮度值的计算。三、实验内容根据实验的数据，对两张图片进行几何纠正四、实验流程

遥感数字图像处理教程复习分析

第一章．遥感概念遥感（Remote Sensing，简称RS），就是“遥远的感知”，遥感技术是利用一定的技术设备和系统，远距离获取目标物的电磁波信息，并根据电磁波的特征进行分析和应用的技术。遥感技术的原理地物在不断地吸收、发射（辐射）和反射电磁波，并且不同物体的电磁波特性不同。遥感就是根据这个原理，利用一定的技术设备和装置，来探测地表物体对电磁波的反射和地物发射的电磁波，从而提取这些物体的信息，完成远距离识别物体。图像人对视觉感知的物质再现。图像可以由光学设备获取，如照相机、镜子、望远镜、显微镜等；也可以人为创作，如手工绘画。图像可以记录、保存在纸质媒介、胶片等等对光信号敏感的介质上。随着数字采集技术和信号处理理论的发展，越来越多的图像以数字形式存储。因而，有些情况下“图像”一词实际上是指数字图像。物理图像：图像是人对视觉感知的物质再现数字图像：图像以数字形式存储。图像处理运用光学、电子光学、数字处理方法，对图像进行复原、校正、增强、统计分析、分类和识别等的加工技术过程。光学图像处理应用光学器件或暗室技术对光学图像或模拟图像(胶片或图片)进行加工的方法技术数字图像处理是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。图像处理能做什么？（简答）是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理主要目的：提高图像的视感质量，提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，进行图像的重建，更好地进行图像分析，图像数据的变换、编码和压缩，更好图像的存储和传输。数字图像处理在很多领域都有应用。遥感图像处理(processing of remote sensing image data )是对遥感图像进行辐射校正和几何纠正、图像整饰、投影变换、镶嵌、特征提取、分类以及各种专题处理的方法。常用的遥感图像处理方法有光学的和数字的两种。

遥感读书报告

东南大学交通学院测绘工程系遥感读书报告专业：测绘工程班级：213 学号：21311112 姓名：白金睿老师：戚浩平日期：2013年12月

首先纵观遥感这本书，我们可以先粗略的先把它分为35个小的标题，然后总结下来，之后再细分其中的重点，之后再详细说一说他们中的难点，就其中的一些我比较感兴趣的公式做一些推导解释，在上理论课与实验课的时候我慢慢发现RS的强大与其特有的魅力，ERDAS,ARCGIS,ARCMAP,这些软件即强大又有趣，让我来带领大家，纵游遥感的海洋吧~ 1．遥感技术系统的组成被测目标的信息特征、信息的火枪、信息的传输与记录、信息的处理和信息的应用。2．遥感的类型 1）按遥感平台分为地面遥感、航空遥感、航天遥感； 2）按工作方式分为主动遥感和被动遥感； 3）按探测波段分为：紫外遥感（0.3-0.4）；可见光（0.4-0.7）；红外（0.7-14mm）；微波（0.1-100cm）等。 3．遥感技术的特点大面积的同步观测、时效性、数据的综合性和可比性、经济性、局限性。 4．电磁波的主要参数 1）波长（Wavelength）：指波在一个振动周期内传播的距离。即沿波的传播方向，两个相邻的同相位点（如波峰或波谷）间的距离。 2）周期：波前进一个波长那样距离所需的时间。 3）频率（frequency）：指单位时间内，完成振动或振荡的次数或周期（T），用V示。注：一般可用波长或频率来描述或定义电磁波谱的范围。在可见光——红外遥感中多用波长，在微波遥感中多用频率。 4）振幅（Amplitude）：表示电场振动的强度。它被定义为振动物理量偏离平衡位置的最大位移，即每个波峰的高度。 5）电磁波谱：将各种电磁波在真空中的波长按其长短，依次排列制成的图表。5．常用电磁波波段特性 1）紫外线（UV）：0.01-0.4μm，碳酸盐岩分布、水面油污染； 2）可见光：0.4-0.76 μm，鉴别物质特征的主要波段；是遥感最常用的波段； 3）红外线（IR）：0.76-1000 μm。近红外0.76-3.0 μm’中红外3.0-6.0 μm；远红外6.0-15.0 μm；超远红外15-1000 μm；（近红外又称光红外或反射红外；中红外和远红外又称热红外。） 4）微波：1mm-1m。全天候遥感；有主动与被动之分；具有穿透能力；发展潜力大。6．地物的反射光谱特性

遥感图像实验报告

遥感图像实验报告一．实验目的 1、初步了解目前主流的遥感图象处理软件ERDAS的主要功能模块。 2、掌握Landsat ETM遥感影像数据，数据获取手段.掌握遥感分类的方法，土地利用变化的分析，植被变化分析，以及利用遥感软件建模的方法。 3、加深对遥感理论知识理解，掌握遥感处理技术平台和方法。二．实验内容 1、遥感图像的分类 2、土地利用变化分析，植被变化分析 3、遥感空间建模技术三．实验部分 1.遥感图像的分类（1）类别定义：根据分类目的、影像数据自身的特征和分类区收集的信息确定分类系统；（2）特征判别：对影像进行特征判断，评价图像质量，决定是否需要进行影像增强等预处理；（3）样本选择：为了建立分类函数，需要对每一类别选取一定数目的样本；（4）分类器选择：根据分类的复杂度、精度需求等确定哪一种分类器；（5）影像分类：利用选择的分类器对影像数据进行分类，有的时候还需要进行分类后处理；分类图如下：

图1.1 1992年土地利用图图1.2 2001年土地利用图

（6）结果验证：对分类结果进行评价，确定分类的精度和可靠性。图1.3 1992年精度图图1.4 2002年精度图 2.土地利用变化 2．1 两年土地利用相重合区域（1）在两年的遥感影像中选择相同的区域。 Subset(x:568121~684371,y:3427359~3288369)，过程如下：

图2.1 截图过程图图2.2.2 截图过程图

（2）土地利用专题地图如下：图2.2.3 1992年专题地图图2.2.4 2001年土地利用图

遥感图像处理实验

哈尔滨工业大学遥感图像处理及遥感系统仿真实验报告项目名称：《遥感图像处理及遥感系统仿真创新》姓名：蒋国韬学号：24 院系：电子与信息工程学院专业：遥感科学与技术指导教师：胡悦时间：2017年7月

实验一：遥感数字图像的增强一、实验目的：利用一幅城市多光谱遥感图像，分析其直方图，并利用对比度增强和去相关拉伸方法对遥感图像进行增强。二、实验过程： 1.用multibandread语句读取一幅多光谱遥感图像（7波段，512x512图像）的可见1，2，3波段（分别对应R，G，B层）； 2.显示真彩色图像； 3.通过研究直方图（imhist），分析直接显示的真彩色图像效果差的原因；

4.利用对比度增强方法对真彩色图像进行增强（imadjust,stretchlim）； 5.画出对比度增强后的图像红色波段的直方图；

6.利用Decorrelation去相关拉伸方法（decorrstretch）对图像进行增强；

7.显示两种图像增强方法的结果图像。

三、实验分析：（1）高光谱影像由于含有近百个波段，用matlab自带的图像读写函数imread和imwrite往往不能直接操作，利用matlab函数库中的multibandred函数，可以读取多波段二进制图像。512×512为像素点，7位波段数，bil为图像数组的保存格式，uint8=>uint8为转换到matlab 的格式，[3 2 1]的波段分别对应RGB三种颜色。（2）直接观察真彩复合图像发现，图像的对比度非常低，色彩不均匀。通过观察红绿蓝三色的波段直方图，可以观察到数据集中到很小的一段可用动态范围内，这是真彩色复合图像显得阴暗的原因之一。另外，根据三种颜色的三维散点图，如下

遥感地学分析读书报告

成像光谱技术研究动态王立平刘洪博 1 引言地物的反射辐射光谱特征是遥感的主要物理基础，是开展地球表层物质的物性和空间结构分析，进而加以识别的主要依据。成像光谱技术具有高光谱分辨率、超多波段和图谱合一的特点，在大尺度范围内探测地表物质连续光谱特性的同时，还获取了地物的空间形态和状态信息。成像光谱仪的光谱分辨率越高，所反映地物光谱特征就越精细，甚至可获取与实验室或地面实测光谱类似的曲线，为地物或地物成份的遥感识别奠定了基础。 2 成像光谱技术的发展与现状成像光谱遥感所用的仪器是成像光谱仪。从世界范围来看，美国的成像技术发展较早，也最具代表性。从20世纪80年代到现在，美国已经研制了三代成像光谱仪。第一代成像光谱仪的代表是航空成像光谱仪AIS。它由美国国家航空和航天管理局NASA所属的喷气推进实验室JPL设计，已于1984-1986年装在NASA的C-130飞机上飞行。这是一台装有二维、近红外阵列探测器的实验仪器，128个通道，光谱覆盖范围从1.2~2.4μm，并在内华达Cuprite地区的应用中取得很好的效果。第二代成像光谱仪的代表是机载可见光/近红外成像光谱仪AVIRIS，它有224个通道，使用光谱范围为0.41~2.45μm，每个通道的波段宽约为10nm。曾放在改装后的高空U2飞机上使用．为目前最常用的航空光谱仪之一。基于NASA仪器的成功应用，也基于采矿工业及石油工业的需求，在AVIRIS之后，地球物理环境研究公司GER又研制了l台64通道的高光谱分辨率扫描仪GERIS。其中63个通道为高光谱分辨率扫描仪，第64通道是用来存储航空陀螺信息。该仪器由3个单独的线性阵列探测器的光栅分光计组成。它与其他仪器的区别是在不同的光谱范围区内，通道的光谱宽度是不同的。

遥感图像预处理实验报告

实验前准备：遥感图像处理软件认识 1、实验目的与任务： ①熟悉ENVI软件，主要是对主菜单包含内容的熟悉； ②练习影像的打开、显示、保存；数据的显示，矢量的叠加等。 2、实验设备与数据设备：遥感图像处理系统ENVI4.4软件；数据：软件自带数据和河南焦作市影响数据。 3、实验内容与步骤： ⑴ENVA软件的认识如上图所示，该软件共有12个菜单，每个菜单都附有下拉功能，里面分别包含了一些操作功能。 ⑵打开一幅遥感数据选择File菜单下的第一个命令，通过该软件自带的数据打开遥感图像，可知，打开一幅遥感影像有两种显示方式。一种是灰度显示，另一种是RGB显示。 Gray（灰度显示）RGB显示 ⑶保存数据 ①选择图像显示上的File菜单进行保存； ②通过主菜单上的Save file as进行保存

⑷光谱库数据显示选择Spectral > Spectral Libraries > Spectral Library Viewer。将出现Spectral Library Input File 对话框，允许选择一个波谱库进行浏览。点击“Open Spectral Library”，选择某一所需的波谱库。该波谱库将被导入到Spectral Library Input File 对话框中。点击一个波谱库的名称，然后点击“OK”。将出现Spectral Library Viewer 对话框，供选择并绘制波谱库中的波谱曲线。 ⑸矢量化数据点选显示菜单下的Tools工具栏，接着选择下面的第四个命令，之后选择第一个命令，对遥感图像进行矢量化。点击鼠标左键进行区域选择，选好之后双击鼠标右键，选中矢量化区域。 ⑹矢量数据与遥感影像的叠加与切割选择显示菜单下的Tools工具，之后点选第一个 Link命令，再选择其下面的第一个命令，之后 OK，结束程序。选择主菜单下的Basic Tools 菜单，之后选择其中的第二个命令，在文件选择对话框中，选择输入的文件（可以根据需要构建任意子集），将出现Spatial Subset via ROI Parameters 对话框通过点击矢量数据名，选择输入的矢量数据。使用箭头切换按钮来选择是否遮蔽不包含在矢量数据中的像元。遥感图像的辐射定标 1、实验目的与任务： ①了解辐射定标的原理； ②使用ENVI软件自带的定标工具定标； ③学习使用波段运算进行辐射定标。 2、实验内容与步骤： ⑴辐射定标的原理辐射定标就是将图像的数字量化值（DN）转化为辐射亮度值或者反射率或者表面温度等

遥感实验报告七

合肥工业大学资源与环境工程学院《遥感图像处理与分析》实验报告(七) 姓名学号专业班级任课教师

实验七：图像分类一、实验目的理解计算机图像分类的基本原理掌握数字图像非监督分类以及监督分类的具体方法和过程理解两种分类方法的区别二、实验材料 Landsat遥感影像1幅 ERDAS IMAGINE9.2遥感图像处理软件计算机三、实验内容及步骤（一）非监督分类（1）启动非监督分类模块：在ERDAS面板工具中选择DA TAPrep-Unsupervisd Classification命令，打开非监督分类对话框或是在ERDAS面板工具中选择 Classifier-Classification-Unsupervised Classification打开非监督分类对话框（2）选择图像处理文件和输出文件，设置被分类的图像和分类结果，并选择生成分类模块文件产生一个模版文件。（3）这里Number of Classes定为14，Maximum Iterations定为7如下图所示（4）点击OK按钮，执行非监督分类，打开原图与结果图：

分类评价：（1）打开原始图像和分类后的图像：点击ERDAS-Viewer 面板，先后打开原始图像和分类后的图像，在打开分类结果图像时，在Raster Option 选项卡中取消选中的Clear Display 复选框，保证两幅图叠加显示（2）设置各类别的颜色:单击Raster-Tool ，打开Raster 工具面板，选择Raster-Attributes ，打开Raster Attribute Editor 对话框（3）调整字段显示顺序，在Raster Attribute Editor 窗口，选择Edit 菜单-Column Properties 命令，打开Column Propertis 对话框，在Columns 列表中选择字段，通过Up 、Down 、Top 、Bottom 按钮调整其在属性表的显示顺序（4）同上，在Raster Attribute Editor 对话框中单击某一类别的Color 字段，在弹出的As Is 中选择合适的颜色（5）确定类别精度并标注类别：在Raster Attribute Editor 对话框中点击Opacity 字段名，进入编辑状态，依据需要输入0（透明）或1（不透明）。通过在Utility 菜单下设置分类结果在原始图像背景上闪烁（Flick ）、卷帘显示（Swipe ）、或混合显示（Blend ），

遥感数字图像处理实验报告

实验一遥感图像统计特性一、实验目的掌握遥感图像常用的统计特性的意义和作用，能运用高级程序设计语言实现遥感图像统计参数的计算。二、实验内容编程实现对遥感图像进行统计特性分析，均值、方差（均方差）、直方图、相关系数等。三、实验原理 1.均值像素值的算术平均值，反映图像中地物的平均反射强度。 11 00 (,) N M j i f i j f MN --=== ∑∑ 2.方差（或标准差）像素值与平均值差异的平方和，反映了像素值的离散程度。也是衡量图像信息量大小的重要参数。 11 2 00 2[(,)] N M j i f i j f MN σ--==-= ∑∑ 3. 相关系数反映了两个波段图像所包含信息的重叠程度。f , g 分别为两个波段的图像，它们之间的相关系数计算公式为： 11 [((,))((,))] (,)M N f g f i j e g i j e C f g ---?-= ∑∑ 其中， e f , e g 分别为两个波段图像的均值。四、实验步骤和内容 1.实验代码 clc clear all I =imread ('m1.jpg'); whos I %显示图像信息 figure (1),imshow (I ); R =double (I (:,:,1)); G =double (I (:,:,2)); B =double (I (:,:,3)); %求图像的R,G,B 的均值,avg=mean(mean(I))

%求图像的R,G,B的均值 mean(R(:)) mean(G(:)) mean(B(:)) %求R,G,B的方差 varR=var(R(:)); varG=var(G(:)) varB=var(B(:)) %求RG,RB,GB的相关系数 corrcoef(R(:),G(:)) corrcoef(R(:),B(:)) corrcoef(B(:),G(:)) 2.原始图像 Figure 1原始图像3.实验结果 R,G,B的均值

遥感数字图像处理实习报告

目录一、实习目的 (1) 二、实习要求 (1) 三、实习内容 (1) 3.1 图像裁剪 (1) 3.2 图像配准 (3) 3.3 监督分类 (6) 四、实习总结 (16)

一、实习目的（1）熟悉使用erdas软件（2）了解图像处理的原理与步骤，提高动手能力二、实习要求（1）对图像进行裁剪（2）将TM图像与与临川区图像进行配准（校正）（3）对图像进行监督分类三、实习内容 3.1 图像裁剪利用临川区行政边界AOI文件对TM图象进行裁剪，裁剪出临川区TM图象。基本步骤如下：（1）打开erdas imagine 9.2，单击“data proparation”，如图1 图1 data proparation 界面（2）单击“subset imagine”，进入以下界面：图2 subset界面

（3）图像裁剪的方法有三种 ①在TM影像上，通过AOI工具进行裁剪，裁剪出所需要的范围 ②通过使用文件裁剪 ③ AOI裁剪，在subset界面，单击AOI，图3 AOI文件的输入（4）输入AOI文件后，确认并进行裁剪，得到以下结果图4 裁剪后的结果

3.2 图像配准 map-to-image: 1:10万临川区土地利用图与TM图象配准；要求最初选GCP点6-10个，及检测点5个，各点均匀分布，RMS检验误差小于30米(1个像元)。（1）进入“data proparation”界面，单击以下图中所示：图5 data proparation 界面（2）选择视窗，应该注意影像图的选择，选择tiff格式的临川区规划图（需校正的影像）图6 视窗的选择（3）模型的选择（多项式）图7 模型选择界面

ERDAS IMAGINE遥感图像处理教程要点

《ERDAS IMAGINE遥感图像处理教程》根据作者多年遥感应用研究和ERDAS IMAGINE软件应用经验编著而成，系统地介绍了ERDAS IMAGINE 9.3的软件功能及遥感图像处理方法。全书分基础篇和扩展篇两部分，共25章。基础篇涵盖了视窗操作、数据转换、几何校正、图像拼接、图像增强、图像解译、图像分类、子像元分类、矢量功能、雷达图像、虚拟GIS、空间建模、命令工具、批处理工具、图像库管理、专题制图等ERDAS IMAGINE Professional级的所有功能，以及扩展模块Subpixel、Vector、OrthoRadar、VirtualGIS等；扩展篇则主要针对ERDAS IMAGINE 9.3的新增扩展模块进行介绍，包括图像大气校正（ATCOR）、图像自动配准（AutoSync）、高级图像镶嵌（MosaicPro）、数字摄影测量（LPS）、三维立体分析（Stereo Analyst）、自动地形提取（Automatic Terrain Extraction）、面向对象信息提取（Objective）、智能变化检测（DeltaCue）、智能矢量化（Easytrace）、二次开发（EML）等十个扩展模块的功能。《ERDAS IMAGINE遥感图像处理教程》将遥感图像处理的理论和方法与ERDAS IMAGINE软件功能融为一体，可以作为ERDAS IMAGINE软件用户的使用教程，对其他从事遥感技术应用研究的科技人员和高校师生也有参考价值。目录基础篇第1章概述2 1.1 遥感技术基础2

1.1.1 遥感的基本概念2 1.1.2 遥感的主要特点2 1.1.3 遥感的常用分类3 1.1.4 遥感的物理基础3 1.2 ERDAS IMAGINE软件系统6 1. 2.1 ERDAS IMAGINE概述6 1.2.2 ERDAS IMAGINE安装7 1.3 ERDAS IMAGINE图标面板11 1. 3.1 菜单命令及其功能11 1.3.2 工具图标及其功能14 1.4 ERDAS IMAGINE功能体系14 第2章视窗操作16 2.1 视窗功能概述16 2.1.1 视窗菜单功能17 2.1.2 视窗工具功能17 2.1.3 快捷菜单功能18 2.1.4 常用热键功能18 2.2 文件菜单操作19 2.2.1 图像显示操作20 2.2.2 图形显示操作22 2.3 实用菜单操作23

遥感读书报告.

遥感读书报告专业：测绘工程学生姓名：胡惠卿指导教师：戚浩平完成时间：2013年12月30日

目录第一部分：各知识点的内涵与联系第二部分：学习的重难点第三部分：公式的推导第四部分：感兴趣的内容第五部分：学习感悟

第一部分：各知识点的内涵与联系一、电磁波、电磁波普、电磁辐射黑体辐射、太阳辐射、大气对辐射的影响、物体的发射辐射地物反射辐射、地物波普电磁波电磁波普的概念、分类，电磁波的性质（P15）电磁波普发射辐射：辐射源、辐射测量电磁辐射辐射测量：辐射能量W ，辐射通量密度E 、辐照度I 、辐射亮度L 黑体辐射黑体定义：绝对黑体太阳辐射黑体辐射规律：普朗克公式、斯忒潘玻尔兹曼定律、维恩位移定大气辐射的影响太阳常数：I ◎=1.360*10^3W/m^2 实际物体的辐射太阳光谱：是连续的光谱大气的层次：外大气层、电离层、平流层、对流层真正对太阳辐射影响最大的是对流层和平流层大气吸收作用：使某些波段的太阳辐射强度递减，甚至消失形成大气吸收光谱大气散射：瑞利散射当大气中粒子比波长小得多对可见光和红外波段特别明显波长越长，散射越弱米式散射当大气中粒子和波长相当对红外波段特别明显散射强度和波长的二次方成反比无选择性散射当大气中粒子比波长大得多散射强度与波长无关大气折射：密度越大，折射率越大；天顶距为90°时，折射值最大大气反射：主要发生在云层顶部大气窗口的定义、大气窗口的主要光谱段：紫外、可见光、近红外波段、中红外、远红外、微波波段大气透射的总透射率T ： τθ)*(0m e I I T -== 影响因素波长、温度、构成物体的材料、表面状况等发射率：w w ' = ε 根据光谱发射率随波长的变化形式，将物体分为两类：选择性辐射体：在各个波长处光谱发射率不同灰体：在各个波长处光谱发射率相同光谱反射率：物体的反射辐射通量与入射辐射通量之比地物反射辐射同一地物的反射波普特性：具有时间效应和空间效应地物波普同地物的发射波普特性：城市道路建筑物、水体、土壤、植物、影响因素：太阳位置、传感器位置、地理位置、地形、季节、气候变化等

遥感图像光谱增强处理实验报告

一、实验名称遥感图像光谱增强处理二、实验目的对图像进行主成分分析、主成分变换以及主成分百分比计算；观察图像在不同色彩空间之间相互转换的结果异同，对图像进行融合，用MODEL MAKER 建模方式进行图像处理。通过以上操作初步掌握图像光谱增强处理过程，进一步理解影像光谱增强中不同增强方法的原理及其增强效果的差异。三、实验原理光谱增强是基于多光谱数据对波段进行变换达到图像增强处理，采用一系列技术去改善图象的视觉效果，或将图象转换成一种更适合于人或机器进行分析处理的形式。有选择地突出某些对人或机器分析有意义的信息，抑制无用信息，提高图象的使用价值。主成分分析（PCA）用多波段数据的一个线性变换，变换数据到一个新的坐标系统，以使数据的差异达到最大。对于增强信息含量、隔离噪声、减少数据维数非常有用。使用Color Transforms 工具可以将3-波段红、绿、蓝图像变换到一个特定的彩色空间，并且能从所选彩色空间变换回RGB。两次变换之间，通过对比度拉伸，可以生成一个色彩增强的彩色合成图像。图像融合是将多幅影像组合到单一合成影像的处理过程。它一般使用高空间分辨率的全色影像或单一波段的雷达影像来增强多光谱影像的空间分辨率。四、数据来源本次实验所用数据来自于国际数据服务平台；landsat4-5波段30米分辨率TM第三波段影像，投影为WGS-84，影像主要为山西省大同市恒山地区，中心纬度：38.90407 中心经度：113.11840。

五、实验过程 1.主成分分析 1）打开并显示TM影像文件，从ENVI 主菜单中，选择File →Open Image File选择影像，点击Load Band 在主窗口加载影像。 2）主菜单选择Transforms—>Principal Components—>Forward PC Rotation —>Compute New Statistics and Rotate。在弹出的Principal Components Input File 对话框中，选择图像。 3)在Forward PC Rotation Parameters对话框中在输入统计系数，选择计算矩阵（选择协方差矩阵），输出统计文件及路线，统计波段数等相关参数的设置，单击Ok。

综合遥感实验报告

本科学生实验报告姓名周文娜学号094130090 专业＿地理科学＿班级 B 实验课程名称遥感导论实验名称遥感图像分类---监督分类，非监督分类指导教师及职称胡文英开课学期2011 ＿至＿＿2011 学年＿下学期云南师范大学旅游与地理科学学院编印

一、实验准备实验名称：遥感图像分类---监督分类，非监督分类实验时间：2011年6月10日实验类型：□验证实验□综合实验□设计实验 1、实验目的和要求：（1）理解计算机图像分类的基本原理以及监督分类的过程，达到能熟练地对遥感图像进行监督分类的目的。（2）进一步理解计算机图像分类的基本原理以及监督分类的过程，达到能熟练地对遥感图像进行监督分类的目的，同时深刻理解监督分类与非监督分类的区别。 2、实验相关设备：计算机一台，及ERDAS软件 3、实验理论依据或知识背景：（1）监督分类的概念：首先需要从研究区域选取有代表性的训练场地作为样本。根据已知训练区提供的样本,通过选择特征参数(如像素亮度均值、差等),建立判别函数,据此对样本像元进行分类,依据样本类别的特征来识别非样本像元的归属类别。监督分类包括利用训练区样本建立判别函数的“学习”过程和把待分像元代入判别函数进行判别的过程。（2）非监督分类的概念：非监督分类的前提是假定遥感影像上的同类物体在同样条件下具有相同的光谱信息特征。非监督分类方法不必对影像地物获取先验知识,仅依靠影像上不同类地物光谱信息(或纹理信息)进行特征提取,再统计特征的差别来达到分类的目的,最后对巳分出的各个类别的实际属性进行确认。监督分类和非监督分类的根本区别点在于是否利用训练场地来获取先验的类别知识,监督分类根据训练场提供的样本选择特征参数,建立判别函数,对待分类点进行分类。因此,训练场地选择是监督分类的关键。由于训练场地要求有代表性, 训练样本的选择要考虑到地物光谱特征,样本数目要能满足分类的要求,有时这些还不易做到, 这是监督分类不足之处。

GIS遥感图像的基本处理教程

实验一遥感图像的基本处理一、实验要求 1.学会使用Erdas软件打开不同格式的图像

2.认识遥感图以沈阳农业大学2011年高分辨率Quickbird遥感影像为底图，识别操场位置形状大小颜色阴影所住宿舍、位置形状大小颜色阴影教学楼位置形状大小颜色阴影

雷达站位置大小颜色水塔、位置形状大小颜色阴影煤堆位置形状大小颜色植物园广场间接

农田形状大小颜色东陵陵园，位置形状大小颜色阴影在Erdas中调整遥感图像波段。在工具栏上点击raster选择band combinations,在弹出来的对话框中对波段进行编辑，然后点击OK 3.学会使用Erdas软件的import/export文件导入功能导出在总的工具栏上点击第二个按钮import,在对话框中选择Export，选择

好输出文件类型，找到要输入的文件，并且新建要输出的文件名和确定存储位置，即可点击OK键输出文件导入勾选INport，选择输入文件类型，找到输入文件，新建输出文件名称及储存位置，即可点击OK 实验材料：2002年Landsat ETM+ 30m辽宁省沈阳市图像。 4.为图像添加aoi图层，并对遥感影像进行裁切分别对Quickbird和Landsat ETM+影像进行处理，高分辨率影像要求裁切出沈阳农业大学校区，低分辨率影像要求裁切出沈阳市及周边郊区，aoi比要求实验区稍大，以方便进行后期处理。高分辨率影像适于纵向输出，低分辨率影像适于横向输出。添加AOI图层

在工具栏点击AOI选项下的tools，选择一个工具对图片中想要创建图层的位置进行框选。对框选的区域进行保存，存为AOI文件裁剪