遥感实验报告
遥感ENVI实验报告
遥感ENVI实验报告一、实验目的本实验的目的是学习和掌握ENVI（Environment for Visualizing Images）软件在遥感图像处理方面的应用。
通过本次实验，我们将了解遥感图像的基本概念和原理，并学习使用ENVI软件进行图像预处理、分类和地物提取。
二、实验要求1.学习ENVI软件的基本操作和功能；2.能够对遥感图像进行预处理，如辐射校正和大气校正；3.能够对遥感图像进行分类，如最大似然分类和支持向量机分类；4.能够进行地物提取，如植被指数计算和特征提取。
三、实验步骤和结果1.图像预处理首先，我们导入了一幅Landsat 8卫星遥感图像，并进行了辐射校正和大气校正。
辐射校正是将图像中的DN（数字化值）转换为辐射度值，以便进行后续的大气校正和分类。
大气校正是根据大气传输模型对图像进行校正，以消除大气影响。
经过预处理后，我们得到了一幅处理后的图像。
2.图像分类接下来，我们使用ENVI软件进行了图像分类。
我们采用了最大似然分类和支持向量机分类两种方法进行分类。
最大似然分类是一种统计分类方法，通过最大化每类像素的似然度来划分不同类别，得到分类结果。
支持向量机分类是一种基于机器学习的分类方法，通过训练样本来构建分类模型，并用于对图像中的未分类像素进行分类。
3.地物提取最后，我们对图像进行了地物提取。
我们计算了该图像的植被指数，并使用阈值法将植被像素提取出来。
植被指数是通过计算不同波段之间的光谱差异来反映植被覆盖程度的指标。
我们还对植被像素进行了形状和纹理特征的提取，以获取更具有区分度的特征。
实验结果显示，经过图像预处理和分类，我们得到了一幅分类结果图。
通过该图像，我们可以清楚地看到不同地物类别的分布情况。
同时，通过地物提取，我们成功提取出了图像中的植被像素，并获得了植被的形状和纹理特征。
四、实验总结通过本次实验，我们学习和掌握了ENVI软件在遥感图像处理方面的应用。
我们了解了遥感图像的基本概念和原理，并学会了使用ENVI软件进行图像预处理、分类和地物提取。
卫星遥感轨迹实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的1. 了解卫星遥感的基本原理和操作流程。
2. 掌握卫星遥感数据采集、处理和分析的方法。
3. 通过实验，验证卫星遥感技术在实际应用中的有效性。
二、实验背景随着科技的发展，卫星遥感技术在环境监测、资源调查、灾害预警等领域发挥着越来越重要的作用。
本实验旨在通过模拟卫星遥感数据采集、处理和分析过程，使学生了解卫星遥感技术的应用。
三、实验内容1. 卫星遥感数据采集- 选择合适的卫星遥感数据源，如Landsat、MODIS等。
- 根据实验需求，设置遥感影像的采集区域、时间范围和分辨率等参数。
- 下载并存储遥感影像数据。
2. 遥感影像预处理- 对遥感影像进行几何校正，消除几何畸变。
- 对遥感影像进行辐射校正，消除大气、传感器等因素引起的辐射失真。
- 对遥感影像进行大气校正，消除大气影响。
3. 遥感影像分析- 利用遥感影像分析软件（如ENVI、ArcGIS等），对遥感影像进行解译和分析。
- 分析遥感影像的纹理、颜色、形状等特征，提取地表信息。
- 结合野外调查数据，对遥感影像分析结果进行验证。
4. 实验案例分析- 以实际案例为背景，分析卫星遥感技术在环境监测、资源调查、灾害预警等领域的应用。
- 结合实验结果，总结卫星遥感技术的优势和局限性。
四、实验步骤1. 准备实验材料：计算机、遥感影像数据源、遥感影像分析软件等。
2. 数据采集：选择合适的卫星遥感数据源，设置采集参数，下载并存储遥感影像数据。
3. 遥感影像预处理：对遥感影像进行几何校正、辐射校正和大气校正。
4. 遥感影像分析：利用遥感影像分析软件，对遥感影像进行解译和分析。
5. 实验案例分析：结合实际案例，分析卫星遥感技术的应用。
6. 实验总结：总结实验结果，分析卫星遥感技术的优势和局限性。
五、实验结果与分析1. 遥感影像预处理结果：经过几何校正、辐射校正和大气校正，遥感影像质量得到明显提高。
2. 遥感影像分析结果：通过遥感影像分析，提取了地表信息，如植被覆盖、土地利用、水体等。
遥感缨帽变换_实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的1. 了解遥感缨帽变换的基本原理和过程。
2. 掌握利用遥感数据进行缨帽变换的方法。
3. 分析缨帽变换在遥感图像处理中的应用效果。
二、实验原理缨帽变换（K-T变换）是一种坐标空间发生旋转的线性变换，主要用于消除多光谱图像的相对光谱响应相关性，实现对图像的降维处理。
该变换将多光谱图像分解为三个分量：红边、绿边和亮度，分别对应植被指数、土壤背景和亮度信息。
实验原理如下：1. 将多光谱图像进行正交变换，得到变换矩阵。
2. 将变换矩阵应用于原始多光谱图像，得到变换后的图像。
3. 分析变换后的图像，提取植被指数、土壤背景和亮度信息。
三、实验数据本次实验选用我国某地区Landsat 8卫星的多光谱影像作为实验数据，包括红、绿、蓝、近红外、短波红外、热红外六个波段。
四、实验步骤1. 数据预处理：对原始多光谱影像进行辐射校正、大气校正和几何校正，确保影像质量。
2. 缨帽变换：利用遥感图像处理软件（如ENVI、ArcGIS等）进行缨帽变换，得到变换后的三个分量图像。
3. 分析与处理：分析变换后的图像，提取植被指数、土壤背景和亮度信息。
4. 结果展示：将提取的信息进行可视化展示，如植被指数图、土壤背景图和亮度图。
五、实验结果与分析1. 植被指数图：通过分析红边和绿边分量，可以提取植被指数信息。
植被指数图可以直观地反映该地区植被覆盖状况，有助于判断植被生长状况、监测植被变化等。
2. 土壤背景图：通过分析亮度分量，可以提取土壤背景信息。
土壤背景图可以反映土壤类型、质地、湿度等特征，有助于土壤资源调查、环境监测等。
3. 亮度图：亮度图可以反映地表反射率信息，有助于分析地表物质成分、地形起伏等。
实验结果表明，缨帽变换在遥感图像处理中具有以下优点：1. 能够有效消除多光谱图像的相对光谱响应相关性，提高图像质量。
2. 可以提取植被指数、土壤背景和亮度信息，为遥感应用提供更多数据支持。
3. 操作简单，易于实现。
六、实验总结本次实验通过对Landsat 8卫星多光谱影像进行缨帽变换，成功提取了植被指数、土壤背景和亮度信息。
遥感裁剪的实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的1. 掌握遥感图像裁剪的基本原理和方法。
2. 熟悉ENVI软件在遥感图像裁剪中的应用。
3. 提高遥感图像处理能力，为后续遥感应用奠定基础。
二、实验原理遥感图像裁剪是指将遥感图像中的部分区域提取出来，形成一个新的图像。
裁剪方法主要包括规则裁剪和不规则裁剪。
规则裁剪：按照一定的规则对图像进行裁剪，如按照行列号、矩形区域、圆形区域等。
不规则裁剪：根据实际需求，对图像进行不规则形状的裁剪，如根据行政区划、地形地貌等。
三、实验材料1. 实验软件：ENVI 5.32. 实验数据：遥感影像数据（如Landsat TM/ETM+、MODIS等）3. 实验设备：计算机四、实验步骤1. 打开ENVI软件，导入遥感影像数据。
2. 选择“File”菜单中的“Open Image File”命令，打开遥感影像数据。
3. 在“Available Bands List”窗口中，选择需要裁剪的波段。
4. 选择“Edit”菜单中的“Subset”命令，打开“Subset”对话框。
5. 根据实验需求，选择裁剪方法：a. 规则裁剪：在“Subset Method”下拉列表中选择“Rectangular Subset”或“Circular Subset”，设置裁剪区域的大小和位置。
b. 不规则裁剪：在“Subset Method”下拉列表中选择“Custom Subset”，在“Subset Coordinates”文本框中输入裁剪区域的坐标。
6. 点击“OK”按钮，完成裁剪操作。
7. 将裁剪后的图像保存到指定位置。
五、实验结果与分析1. 规则裁剪结果：裁剪出的图像为一个规则的矩形区域，符合实验需求。
2. 不规则裁剪结果：裁剪出的图像为一个不规则形状的区域，符合实验需求。
六、实验体会通过本次实验，我掌握了遥感图像裁剪的基本原理和方法，熟悉了ENVI软件在遥感图像裁剪中的应用。
在实验过程中，我学会了如何根据实际需求选择裁剪方法，以及如何设置裁剪区域的大小和位置。
遥感实验报告(总24页)
遥感实验报告(总24页)一、背景近年来，遥感技术的发展为人们研究地表环境提供了可靠的信息和丰富的空间数据，深化了人们对地表环境的理解。
近年来，有关耕地变化的空间数据分析研究得到了越来越多的关注。
使用遥感技术可以更加迅速、准确和有效地统计分析相关的数据，并能够从多个方面反映土地使用变化。
为了探索耕地变化的规律，对哈尔滨市某农村耕地变化进行遥感实验，利用遥感技术提取准确的空间数据，分析耕地变化的规律，评估农村耕地变化的影响因素，以维护农业的可持续发展。
二、实验目的就哈尔滨市某乡镇山区耕地变化进行遥感科学研究，包括遥感影像的处理、对耕地的提取、耕地变化的分析处理、影响因素分析等，以查找此区域耕地变化的一般规律和空间分布规律，研究该区域耕地变化的影响因素，为农业可持续发展提供参考意见。
三、实验材料本次实验使用的哈尔滨市某乡镇山区的遥感影像，已经完成影像的处理工作，影像的一致性检验完成，根据遥感原理和方法，利用遥感软件确定区域内植被覆盖率，用栅格数据处理技术提取耕地空间分布数据，运用面积、角点和中心点分析技术，进行耕地变化的空间分析，并根据时序差异更新岛，此外，还对耕地变化影响因素进行相关分析，以获得耕地变化的规律和机理。
四、实验方法（1）首先，利用遥感影像处理技术，对哈尔滨市某乡镇的遥感影像进行处理，包括图像校正、去燥、充色等处理。
（2）利用遥感原理和方法，结合多媒体航摄影图像，确定区域内植被覆盖率，并计算实时植被覆盖率，以识别土地利用情况；（3）采用栅格数据处理技术，提取区域内的耕地空间分布数据，采用面积、角点和中心点分析技术，进行耕地变化的空间分析，画出耕地变化图；（4）运用拟合技术，对耕地变化的时序差异进行检验，更新耕地空间分布，利用ArcGIS工具箱进行属性数据叠加，分析耕地变化影响因素；（5）最后分析耕地变化幅度，统计出耕地变换情况，绘制耕地变化临时图，分析出耕地变化规律和空间规律，找出耕地变化影响因素，从多个角度对耕地变化进行评价，以反映耕地变化的情况。
中南大学_遥感实验报告
一、实验背景随着科技的不断发展，遥感技术作为一门新兴的综合性学科，在地理信息获取、资源调查、环境监测、灾害预警等方面发挥着越来越重要的作用。
中南大学地球科学与信息物理学院遥感实验室，依托先进的仪器设备和专业的师资力量，为学生提供了良好的实验平台。
本实验旨在通过实际操作，让学生掌握遥感数据处理的基本流程，提高遥感应用能力。
二、实验目的1. 了解遥感技术的基本原理和应用领域；2. 掌握遥感图像的获取、处理和分析方法；3. 熟悉遥感数据处理软件的使用；4. 培养学生的实践能力和创新精神。
三、实验内容1. 遥感图像获取2. 遥感图像预处理3. 遥感图像增强4. 遥感图像分类5. 遥感信息提取四、实验仪器与设备1. 遥感图像获取设备：卫星遥感影像、航空遥感影像等；2. 遥感图像处理软件：ENVI、ArcGIS等；3. 实验计算机：配置较高的计算机，确保软件运行流畅。
五、实验步骤1. 遥感图像获取（1）收集实验所需遥感影像，包括卫星遥感影像和航空遥感影像；（2）了解遥感影像的获取方式，如卫星遥感、航空摄影等；（3）对获取的遥感影像进行初步分析，了解影像的质量和适用性。
2. 遥感图像预处理（1）对遥感影像进行几何校正，消除几何畸变；（2）对遥感影像进行辐射校正，消除辐射畸变；（3）对遥感影像进行大气校正，消除大气影响；（4）对遥感影像进行图像增强，提高影像的视觉效果。
3. 遥感图像增强（1）采用直方图均衡化、对比度增强等方法，提高遥感图像的视觉效果；（2）对遥感图像进行滤波处理，消除噪声和干扰；（3）对遥感图像进行拉伸处理，突出目标信息。
4. 遥感图像分类（1）选择合适的分类方法，如监督分类、非监督分类等；（2）对遥感影像进行分类，得到分类结果；（3）对分类结果进行精度评价，分析分类效果。
5. 遥感信息提取（1）根据分类结果，提取遥感信息，如土地利用类型、植被覆盖度等；（2）对提取的信息进行分析，得出结论。
六、实验结果与分析1. 通过遥感图像获取，掌握了遥感影像的获取方式；2. 通过遥感图像预处理，提高了遥感图像的质量；3. 通过遥感图像增强，提高了遥感图像的视觉效果；4. 通过遥感图像分类，得到了较为准确的分类结果；5. 通过遥感信息提取，提取了有用的信息。
遥感实验报告
遥感实验报告引言：遥感技术是利用卫星、飞机等遥感平台获取地球表面信息的一种技术手段。
通过对不同波段的电磁辐射进行探测和分析，遥感技术可以获取地表的空间分布、物质组成以及变化情况等信息。
本次实验旨在通过遥感图像的获取和解译，了解和掌握遥感技术的基本原理和应用。
一、遥感数据获取：1. 数据来源：本次实验使用的遥感数据来源于卫星遥感图像，通过开源的遥感数据平台获得。
2. 数据类型：本次实验使用的遥感数据为多光谱遥感图像，包含多个波段的信息。
通过不同波段的数据分析，可以获取地表的不同特征和信息。
二、遥感图像解译：1. 图像预处理：图像预处理是遥感图像解译的基础工作，包括图像几何校正、辐射校正和大气校正等过程。
这些预处理步骤可以提高图像质量，减少噪声和失真。
2. 地物分类：地物分类是遥感图像解译的关键环节。
通过对遥感图像中的像元进行分类，可以将地表物体分为不同的类别，如水体、植被、建筑等。
常用的分类方法包括监督分类和非监督分类。
3. 特征提取：特征提取是对地物进行进一步分析和描述的过程。
通过提取地物的形状、颜色、纹理等特征，可以对地物进行进一步分类和识别。
三、遥感技术应用：1. 土地利用与覆盖变化研究：通过遥感图像的获取和解译，可以对土地利用与覆盖变化进行研究。
通过对多时相的遥感数据进行对比分析，可以了解土地利用变化的趋势和驱动因素。
2. 自然资源调查与监测：遥感技术在自然资源调查与监测中有着广泛的应用。
通过遥感图像的获取和解译，可以对森林、湿地和土地等自然资源进行调查和监测，为资源管理和保护提供科学依据。
3. 灾害监测与评估：遥感技术在灾害监测与评估中具有重要作用。
通过遥感图像的获取和解译，可以实时监测和评估自然灾害的影响范围和程度，为灾害应对和救援提供决策支持。
结论：本次实验通过遥感图像的获取和解译，了解了遥感技术的基本原理和应用。
遥感技术在土地利用与覆盖变化研究、自然资源调查与监测和灾害监测与评估等方面具有广泛的应用前景。
遥感影像处理实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景与目的随着遥感技术的不断发展，遥感影像已成为获取地球表面信息的重要手段。
遥感影像处理是对遥感影像进行一系列技术操作，以提高影像质量、提取有用信息的过程。
本实验旨在通过实践操作，让学生掌握遥感影像处理的基本原理和常用方法，提高学生对遥感影像数据的应用能力。
二、实验内容与步骤本次实验主要包括以下内容：1. 数据准备：获取实验所需的遥感影像数据，包括光学影像、红外影像等。
2. 影像预处理：对原始遥感影像进行辐射校正、几何校正、图像增强等处理。
3. 影像分割：对预处理后的影像进行分割，提取感兴趣的目标区域。
4. 影像分类：对分割后的影像进行分类，识别不同的地物类型。
5. 结果分析：对分类结果进行分析，评估分类精度。
三、实验步骤1. 数据准备- 获取实验所需的遥感影像数据，包括光学影像、红外影像等。
- 确保影像数据具有较好的质量和分辨率。
2. 影像预处理- 辐射校正：对原始遥感影像进行辐射校正，消除大气、传感器等因素对影像辐射强度的影响。
- 几何校正：对原始遥感影像进行几何校正，消除地形起伏、地球曲率等因素对影像几何形状的影响。
- 图像增强：对预处理后的影像进行图像增强，提高影像对比度、清晰度等。
3. 影像分割- 选择合适的分割方法，如基于阈值分割、基于区域生长分割、基于边缘检测分割等。
- 对预处理后的影像进行分割，提取感兴趣的目标区域。
4. 影像分类- 选择合适的分类方法，如监督分类、非监督分类等。
- 对分割后的影像进行分类，识别不同的地物类型。
5. 结果分析- 对分类结果进行分析，评估分类精度。
- 分析分类结果中存在的问题，并提出改进措施。
四、实验结果与分析1. 影像预处理结果- 经过辐射校正、几何校正和图像增强处理后，遥感影像的质量得到显著提高，对比度、清晰度等指标明显改善。
2. 影像分割结果- 根据实验所采用的分割方法，成功提取了感兴趣的目标区域，分割效果较好。
3. 影像分类结果- 通过选择合适的分类方法，对分割后的影像进行分类，成功识别了不同的地物类型。
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地理科学--《遥感导论实验报告》
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实
验
报
告
课程名称：遥感导论
实验名称：实验1 图像增强处理
实验2 图像镶嵌
任课老师：
学生姓名：
学号：
2012年11月11日
地理科学--《遥感导论实验报告》
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实验1 图像增强处理
一．实验目的与要求
1.学会对遥感图像进行增强处理。
2.使分析者能够容易确切的识别图像内容，按照特定目的对图像数据进行加工，使部分信息得到增强。
二．实验方案
1.增强感兴趣目标和周围背景图像间的反差。
2.采用频率域处理方法，想将空间域图像变换成频率域图像，然后在频率域中对图像的频谱进行处
理，以达到增强的目的。
三．实验步骤与结果截图
1.打开envi4.5软件。
2.进入编辑页面。
（1）导入图像。将鼠标移到“Flie”上，单击“Open Image File”，打开实验课实验1中“Landsat7-
定标与直方图大气纠正”文件夹中的“LandsatTM_JasperRidge_hrf.fst”。
（2）将图像转换成频率域图像。将鼠标移到“Transform”菜单上，按照图4所示步骤选择。然后
选中文件，点击“OK”，在弹出的窗口中将“Output Balancing”设为“Memory”，点击“OK”,得到如
图9所示的图像频率分布图。
图 1
图 2
图 3
图 4
地理科学--《遥感导论实验报告》
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（3）比较不同波段图像的清晰度。将不同波段的图像依次打开，我们可从图12中发现，随波段号数值
的增大，图像越来越模糊，其中波段1的图像最清晰。
（4）进行植被指标的提取。打开“Transform”菜单中的“NDVI”,选择源文件
“LandsatTM_JasperRidge_hrf.fst”，确定后在弹出的窗口中将“Output Balancing”设为“Memory”，
点击“OK”，然后如图18所示打开图像，可以从图19发现图像中的植被地物与背景地物的色差增大了。
图 5
图1
图 7
图 8
图 9
图 10
图2 图 12
图 13
图 14
图3
地理科学--《遥感导论实验报告》
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(5)接下来依次对“Memory1”、“Memory2”和“LandsatTM_JasperRidge_hrf.fst”三个文件进行编辑。
具体操作是将鼠标移到“Basic Tools ”菜单上，在下拉列表中选择“ Layer Stacking ”，在弹出窗
口中点击“Input Files ”按钮，依次选择“Memory1”、“Memory2”和“LandsatTM_JasperRidge_hrf.fst”
三个文件进行编辑，其中“Memory1”将其的“Spectral Subset”设为“1/6Bands”如图26所示，“Memery2”
直接点“OK”，“LandsatTM_JasperRidge_hrf.fst”将其的“Spectral Subset”设为“5/6Bands”如图
30所示。编辑完毕后单击“OK”，然后在弹出的窗口中将“Output Balancing”设为“Memory”，点击
“OK”。
图 16
图4 图5
图 19
图 20
图 21
图 22
图 23
图 24
图6
图 26
图7
图 28
地理科学--《遥感导论实验报告》
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（6）接下来查看图像效果，如图34所示点击“RGB Color”按钮，RGB的值如图35所示设置，然后单
击“Load RGB” 按钮，如图37显示图像。
3.实验完成，退出编辑
。
四．实验总结
通过本次实验，笔者对图像镶嵌的原理与过程有了更深一步的认识，加深了对图像处理理论知识的了解，
同时对于镶嵌的操作也更加熟练。
五．问题与讨论
空间滤波增强与频率滤波增强之间有何区别？
图 29
图8 图 31
图 32
图9 图 34
图 35
图10
图 37
地理科学--《遥感导论实验报告》
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实验2 图像镶嵌
一．实验目的与要求
1.熟悉envi4.5软件的操作。
2.掌握envi图像镶嵌处理的知识，了解图像镶嵌时应注意哪些问题。
二．实验方案
1.根据课堂所学知识对实验1中图像镶嵌文件夹中的两张图像进行镶嵌。
2.基于地理坐标的镶嵌。
三．实验步骤与结果截图
1.打开envi4.5软件。
2.进入编辑页面。
（1）导入图像。将鼠标移到“Flie”上，单击“Open Image File”，打开实验课实验2中图像镶嵌文
件夹中的两个文件“mosiac1.img”和“mosaic2.img”。
（2）将图像基于地理坐标。上一步之后，将鼠标移到Map菜单上，单击打开子菜单“Mosaicking”中
的“Georeferenced”，打开了“Map Based Mosaic”窗口。
（3）将图像基于地理坐标的方式打开。将鼠标移到活动窗口“Inport”上，单击“Inport Files”，在
弹出的窗口中，选中“mosiac1.img”和“mosaic2.img”两个文件，然后点“OK”，打开了一个新窗口。
图 1
图 2
图 3
图 4
图 5
图 6
图 7
图 8
地理科学--《遥感导论实验报告》
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(4)编辑图像，将黑白图像改为彩色图像，有助于检验镶嵌效果。
将鼠标移到左上方那张图像上，单击右键，在弹出的窗口中选中“Edit Entry”对图像进行编辑；在打
开的窗口中点击“Select Cutline Annotatiaon File” ，导入“Mosaic.ann”文件；然后再点击“Mosaic
Dispiay”复选框右边的按钮，将选框内容改为“RGB“,然后将“Red”的值设为5，“Green”的值设
为4，“Blue”的值设为3；最后点击“OK”，退出编辑。
将鼠标移到右下方那张图像上，单击右键，在弹出的窗口中选中“Edit Entry”对图像进行编辑，
直接点击“Mosaic Dispiay”复选框右边的按钮，将选框内容改为“RGB“,然后将“Red”的值设为
5，“Green”的值设为4，“Blue”的值设为3；最后点击“OK”，退出编辑。
图9
图10
图12
图13
图14
图15
图 11
图 16
图 17
图 18
图 19
地理科学--《遥感导论实验报告》
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（5）进行上一步后，我们发现两者图像在镶嵌的边缘存在色差，所以要对图像进行调整，由于左上方
那张图像较清晰，所以要将其的“Color Balancing”设为“Fixed”，右下方的那张图像的”Color
Balancing”设为“Adjust”。具体操作时分别进入两张图像的编辑页面，将左上方的图像的“Color
Balancing”改为“Fixed”，点击“OK”；将右下方的图像的Color Balancing改为“Adjust”，点击
OK。然后将鼠标移到File上，选择Apply在弹出的窗口中将Output Balancing设为Memory，点击OK。
（6）完成实验，得到以下结果截图。
图 21
图 22
图 23
图 24
图 25
图 26
图 27
图 20
地理科学--《遥感导论实验报告》
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3实验完成，退出编辑。
四．实验总结
通过本次实验，笔者对图像增强的原理与过程有了更深一步的认识，加深了对图像处理理论知识的了解，
同时对于图像增强处理的操作也更加熟练。
五．问题与讨论
黑白图像与彩色图像在进行图像镶嵌时有何区别？难易程度如何？
ibyc