定量遥感实习报告
遥感实习报告
遥感实习报告在具体学期，我参与了一次令人难忘的遥感实习。
这次实习不仅让我将课堂上学到的理论知识应用到实际操作中，还让我对遥感这一领域有了更深入的理解和认识。
一、实习目的本次遥感实习的主要目的是通过实际操作和案例分析，熟悉遥感数据的获取、处理、分析和应用的全过程，掌握常见遥感软件的使用方法，提高我们对遥感技术在资源调查、环境监测、城市规划等领域应用的能力。
二、实习内容1、遥感数据的获取在实习的初始阶段，我们学习了如何获取遥感数据。
了解了不同类型的遥感卫星，如陆地卫星、气象卫星等，以及它们所提供的数据特点和适用范围。
通过相关网站和数据平台，我们成功获取了多景遥感影像，为后续的处理和分析工作奠定了基础。
2、遥感数据的预处理获取到原始遥感数据后，紧接着就是进行预处理。
这包括辐射校正、几何校正等操作。
辐射校正用于消除传感器本身和大气对辐射的影响，使得影像的亮度值能够准确反映地物的反射特性。
几何校正则是纠正由于卫星姿态、地形起伏等因素导致的影像几何变形，确保影像的准确性和可用性。
3、图像增强与分类为了更清晰地识别和分析地物信息，我们进行了图像增强处理。
常用的方法有对比度拉伸、直方图均衡化等，这些操作有效地突出了影像中的地物特征。
之后，运用监督分类和非监督分类等方法对影像进行分类，将影像中的地物划分为不同的类别，如水体、植被、建设用地等。
4、遥感图像的解译与应用在完成分类后，我们进行了遥感图像的解译工作。
通过对比不同时期的影像，分析地物的变化情况，例如城市扩张、森林砍伐、水体污染等。
同时，将解译结果应用于实际问题，如土地利用规划、灾害监测与评估等。
三、实习工具与技术在实习过程中，我们使用了多种遥感软件和工具，如 ENVI、ArcGIS 等。
ENVI 在遥感数据的处理和分析方面功能强大，提供了丰富的算法和工具；ArcGIS 则在空间数据的管理和可视化方面表现出色，能够将遥感解译结果与地理信息数据进行整合和分析。
大学生遥感实习报告
大学生遥感实习报告1. 引言遥感是一种获取地面目标信息的无接触测量手段，通过感知和记录电磁辐射，利用遥感技术可以获取地面的物理、地貌、植被等多种信息。
作为一名大学生，我很荣幸能有机会参加遥感实习，深入了解这个领域的新技术和应用。
本篇报告将详细介绍我的遥感实习经历。
2. 实习目标本次实习的主要目标是学习并掌握常用的遥感技术和工具，如遥感数据采集、处理和分析等。
另外，我还希望通过实践了解遥感技术在农业、林业和环境保护等领域的应用，为将来的研究和工作打下基础。
3. 实习过程3.1 学习理论知识在实习开始前，我首先学习了遥感的基本概念、原理和方法。
通过参加培训课程和阅读相关文献，我对遥感图像的获取和处理有了初步的了解。
同时，我还学习了有关遥感数据的分类和解释方法，以及常用的遥感软件和工具的使用技巧。
3.2 遥感数据采集为了实践遥感技术，我们团队决定选择一个具体的研究区域进行数据采集。
通过前期的调研和分析，我们选择了一个位于农村的农田作为研究对象。
在实地实习中，我们使用无人机进行了空中拍摄，并使用GPS设备收集了地面控制点的坐标信息。
这样可以为后续的数据处理提供准确的参考。
3.3 遥感数据处理和分析在数据采集完成后，我们将拍摄到的遥感图像导入到遥感软件中进行处理和分析。
首先，我们使用图像处理技术对图像进行增强处理，以提高图像的可视性和准确性。
然后，我们使用分类算法将图像进行分类，识别出不同的地物类型。
最后，我们对分类结果进行分析，比对实地调查数据验证分类的准确性。
3.4 应用实践在数据处理和分析之后，我们将学到的遥感技术应用到实际的领域中。
我们以农田为例，通过对遥感图像的解释，可以获取农田的植被指数、土壤湿度等信息，为农业生产提供参考和决策支持。
我们还可以利用遥感数据分析林地覆盖率变化，以及水体污染程度等环境保护指标。
4. 实习成果通过两个月的实习，我不仅学习了遥感技术的理论知识，还深入了解了遥感数据的采集、处理和分析过程。
遥感实习报告心得体会
遥感实习报告心得体会首先，我要感谢学校为我们提供了这次宝贵的遥感实习机会。
通过这次实习，我对遥感技术有了更深入的了解，并且提高了自己的实践操作能力。
在这里，我想分享一下我的实习心得体会。
遥感技术是一种非接触式的、远距离的探测技术，通过对地球表面目标的辐射和反射信号的感知，获取地球表面信息。
在实习过程中，我深刻体会到了遥感技术的广泛应用和重要性。
遥感技术在资源调查、环境监测、农业规划、城市规划等领域都有着重要的作用。
通过实际操作，我了解到了遥感数据获取、处理、分析和应用的全过程，从而更好地理解了遥感技术在实际生产中的应用价值。
在实习过程中，我学习了遥感数据处理软件的使用，如ENVI、ArcGIS等。
通过这些软件，我能够对遥感数据进行预处理、图像增强、分类和分析等操作。
在实际操作中，我遇到了一些困难和挑战，但是通过请教老师和同学，我逐渐找到了解决问题的方法。
通过实践，我不仅掌握了遥感数据处理的基本方法，还培养了自己的问题解决能力。
此外，在实习过程中，我还学习了遥感图像的分类和解释。
通过对遥感图像的观察和分析，我能够识别不同的地物类型，并且对它们进行分类。
在实际操作中，我发现遥感图像的解释需要结合实际情况和地理背景知识，否则容易产生误分类。
因此，我意识到了理论知识与实际应用相结合的重要性，并且在实习过程中不断加强对遥感原理的理解。
通过这次实习，我还深刻体会到了团队合作的重要性。
在实习项目中，我们需要分组进行任务，每个小组成员都要承担不同的责任。
在团队合作中，我学会了倾听和沟通，尊重和理解他人的意见，与团队成员共同解决问题。
通过团队合作，我们不仅能够高效地完成任务，还能够培养自己的团队协作能力。
最后，我想说，这次遥感实习对我来说是一次非常有价值的学习经历。
通过实习，我不仅提高了自己的专业技能，还培养了自己的实践能力和团队合作精神。
我相信，这次实习对我未来的学术研究和职业发展都将产生积极的影响。
在今后的学习和工作中，我将继续努力，不断探索和应用遥感技术，为解决实际问题做出贡献。
遥感专业毕业实习报告
遥感专业毕业实习报告【遥感专业毕业实习报告】导言遥感技术作为一种高效、快速获取地表信息的手段，已经广泛应用于农业、环境、城市规划、资源调查等众多领域。
本次毕业实习是我系统学习遥感技术的重要一环，通过参与实际项目，亲身感受遥感技术在实践中的应用，提高自己的技能能力。
在整个实习过程中，我以实践为主线，学以致用，锻炼了自己的科研思维和技能，对遥感技术有了更深入的理解。
以下将对实习的过程、所参与的项目进行详细介绍与总结。
一、实习项目介绍本次实习项目是与某农业公司合作，利用遥感技术对某地区的农田进行监测与调查。
项目的目标是通过遥感卫星的数据获取和处理，获取农田的信息，包括耕地面积、作物类型、病虫害情况等，为农业公司提供农田管理和决策的参考依据。
二、实习过程1. 遥感数据获取在项目开始阶段，首先需要获取遥感数据。
我们选择了LANDSAT系列的卫星数据，这些数据具有较高的分辨率和较长的时间序列，在农业研究中应用广泛。
通过遥感数据存档和下载的工具，我们获得了一定时间范围内的LANDSAT数据。
2. 遥感数据预处理获得的遥感数据需要经过预处理，包括影像去云、大气校正、几何校正等步骤。
我利用ENVI和IDL软件对数据进行处理，去除云状物和计算大气校正参数，以确保后续的数据分析的准确性。
3. 农田面积提取农田的面积是一个重要指标，我们需要通过遥感技术来提取农田面积。
我使用遥感图像分类方法，根据农田和非农田的光谱特征，将图像进行分类，然后通过计算分类结果中农田像元的个数，结合地理坐标系统的相关参数，计算得到农田的面积。
4. 作物类型分类农田的作物类型也是一个重要的信息，我们需要通过遥感图像分类来获取作物的类别和分布情况。
我采用了监督分类方法，根据已知的训练样本，对遥感图像进行分类，将图像中的像元分类为不同的作物类别。
5. 病虫害检测通过遥感技术，我们还可以对农田中的病虫害情况进行监测。
病虫害具有一定的光谱特征，我们可以通过遥感图像的光谱信息，对病虫害进行检测和分析。
遥感实习报告二
实习报告二：遥感实习心得与体会一、前言随着科技的发展，遥感技术在地质调查、资源勘探、环境监测等领域发挥着越来越重要的作用。
本次实习，我有幸接触到遥感技术，并对其有了更深入的了解。
以下是我在实习过程中的心得与体会。
二、实习内容1. 遥感基本原理学习在实习的第一周，我们学习了遥感的基本原理，包括遥感的基本概念、遥感数据的获取方式、遥感图像的 processing 方法等。
通过学习，我明白了遥感技术是一种非接触式的、远距离的探测技术，可以通过对地球表面目标的辐射和反射特征进行监测和分析，获取地球表面信息。
2. 遥感数据处理与分析在实习的第二周，我们学习了遥感数据处理与分析的方法，包括遥感图像的预处理、图像增强、分类和提取等。
通过实际操作，我掌握了遥感图像处理软件的使用，并学会了如何对遥感图像进行分析和处理，从而获取有价值的信息。
3. 遥感应用案例分析在实习的第三周，我们学习了遥感技术在地质调查、资源勘探、环境监测等领域的应用案例。
通过案例分析，我了解了遥感技术在实际生产中的应用价值，同时也认识到遥感技术在解决实际问题时的局限性。
三、实习心得与体会1. 遥感技术具有广泛的应用前景通过实习，我深刻认识到遥感技术在地质调查、资源勘探、环境监测等领域具有广泛的应用前景。
特别是在当前全球气候变化、资源紧张、环境污染等问题日益严重的背景下，遥感技术在可持续发展中发挥着重要作用。
2. 遥感技术发展迅速，人才培养至关重要随着遥感技术的不断发展，对遥感人才的需求也越来越大。
作为一名遥感专业的学生，我深感责任重大，今后需更加努力地学习，提高自己的专业素养，为我国遥感事业的发展贡献自己的力量。
3. 理论与实践相结合是学习遥感的关键实习过程中，我深刻体会到理论与实践相结合的重要性。
只有掌握了遥感基本原理和实际操作技能，才能在实际工作中游刃有余。
今后，我会更加注重实践操作，不断提高自己的实践能力。
4. 团队协作是完成遥感项目的重要保障在实习过程中，我发现遥感项目往往需要多学科知识的融合和团队协作。
遥感实习报告
遥感实习报告遥感实习报告遥感技术是利用航空、航天和地面观测的感知机器及其处理系统对地球表面进行地物探测、监测、分析和应用的科学技术。
遥感实习是指学生在通过课堂教学等方式学习遥感技术理论知识后，到遥感行业单位或相关机构实习，通过实践掌握遥感技术的应用方法和技术要点，提高学生的实践能力、综合素质和实际体验。
我在某遥感公司进行了为期一个月的遥感实习，主要负责该公司所承担的项目中的数据处理和分析部分。
在实习期间，我深入了解了遥感技术在实践中的应用，掌握了常规的图像预处理方法和图像解译技术，并对遥感技术在环境监测、气象预报、农业生产和城市建设等方面的应用有了更深刻的认识。
在实践操作中，我通过使用ENVI、ArcGIS、ERDAS等常用的遥感软件，成功地完成了多项数据处理和分析任务。
其中最令我印象深刻的是利用ENVI 软件处理无人机拍摄的景观图像，完成对某山地森林覆盖类型的分类和植被指数的计算。
在处理过程中，我运用最大似然分类法和对象提取算法对地物进行分类，利用遥感数据计算植被指数，最终得出了该山地森林的覆盖类型分布和植被状况等信息。
这项任务要求我不仅要熟练掌握遥感软件的操作，还需要对地学、生态学等相关学科进行综合应用，充分验证了遥感技术在多学科跨界应用中的独特优势。
此外，在实践中我也意识到了不同数据来源的差异性和数据质量对分析结果的影响。
例如，在处理卫星遥感数据时，由于数据量较大，需要对数据进行预处理和裁剪以便于分析。
同时，由于遥感数据采集、传输和处理的误差和偏差，需要根据实际情况对数据进行校正和调整，以保证数据的准确性和可靠性。
这一过程要求实习生与数据工程师紧密协作，多次反复测试和验证，从而确保了分析结果具有较高的精度和参考价值。
另外，我还了解到遥感技术的应用呈现了多样化和创新性的趋势，例如机器学习、云计算、大数据、AI等技术手段与遥感技术的融合和应用，大大提高了遥感技术的效率和精度，并产生了许多新的应用领域和商业模式。
遥感专业毕业实习报告
毕业实习报告一、实习单位简介本次实习单位为某地理信息科技有限公司，成立于20xx年，是一家专注于遥感技术、地理信息系统（GIS）和地图制图领域的企业。
公司主要从事遥感数据处理、地理信息系统开发、地图编制等工作，为政府部门、企事业单位提供高效的地理信息解决方案。
公司拥有一支技术精湛、经验丰富的专业团队，致力于推动地理信息产业的发展。
二、实习目的和意义遥感专业是一门实践性很强的学科，通过实习可以使我在理论的基础上，更好地了解遥感技术的实际应用，提高自己的实践能力。
本次实习的主要目的是：1. 学习并掌握遥感数据处理的基本方法，提高遥感图像的解译能力。
2. 熟悉地理信息系统（GIS）的操作和应用，提高空间数据分析能力。
3. 了解遥感在实际工程中的应用，为将来的工作打下基础。
4. 通过实践，培养自己的团队协作能力和沟通表达能力。
三、实习内容和过程1. 遥感数据处理在实习的第一阶段，我主要学习了遥感数据处理的基本方法，包括图像预处理、图像增强、图像分类和图像解译等。
通过实习，我掌握了ENVI、ArcGIS等软件的操作，能够独立进行遥感图像的处理和分析。
2. GIS应用在实习的第二阶段，我学习了GIS的基本操作，包括数据导入、空间数据编辑、属性数据管理、空间分析等。
通过实际操作，我掌握了GIS软件在实际项目中的应用，提高了自己的空间数据分析能力。
3. 实际工程应用在实习的第三阶段，我参与了公司的一个实际项目，负责遥感图像的解译和GIS数据的分析。
通过这个项目，我了解了遥感技术在土地利用、资源调查、环境监测等领域的应用，为自己未来的工作积累了经验。
4. 团队协作与沟通实习期间，我积极参与团队的工作，与同事们共同解决问题。
在实际项目中，我学会了与他人合作，提高了自己的团队协作能力。
同时，我也通过与同事的交流，提高了自己的沟通表达能力。
四、实习收获和体会通过这次实习，我对遥感技术和地理信息系统的应用有了更深入的了解，提高了自己的实践能力。
大学生遥感专业实习报告
一、实习背景随着科技的飞速发展，遥感技术在农业、林业、城市规划、环境监测等领域发挥着越来越重要的作用。
为了让我校遥感专业的学生更好地了解遥感技术在实际工作中的应用，提高我们的专业技能和实践能力，我们一行人在2023年暑期参加了为期一个月的遥感专业实习。
二、实习前期准备1. 团队组建：在实习开始前，我们根据个人兴趣和专业特长，组成了若干实习小组，每组由一名指导老师负责。
2. 资料收集：我们通过查阅文献、网络搜索等方式，了解了遥感技术的基本原理、应用领域以及实习期间可能遇到的问题。
3. 设备准备：实习期间，我们使用了多种遥感设备，如无人机、卫星遥感影像处理软件等。
我们提前学习了这些设备的使用方法，并确保设备性能良好。
三、实习内容1. 遥感影像获取：我们利用无人机获取实习区域的高分辨率影像，并通过卫星遥感影像获取大范围的数据。
2. 遥感影像处理：在指导老师的指导下，我们学习了遥感影像处理的基本流程，包括影像预处理、几何校正、辐射校正等。
3. 信息提取与分析：我们针对实习区域的土地类型、植被覆盖、水体分布等信息进行提取和分析，运用遥感技术解决实际问题。
4. 实地考察：在实习期间，我们分组进行了实地考察，对遥感影像中的信息进行了验证和补充。
5. 成果展示：实习结束后，我们针对实习成果进行了整理和总结，以报告、PPT等形式进行展示。
四、实习收获1. 专业技能提升：通过实习，我们对遥感技术有了更深入的了解，掌握了遥感影像处理和分析的基本方法。
2. 团队协作能力：在实习过程中，我们学会了与他人合作，共同解决问题，提高了团队协作能力。
3. 实践能力增强：实习让我们将理论知识与实际应用相结合，提高了我们的实践能力。
4. 职业素养提升：在实习期间，我们严格遵守实习纪律，认真完成各项任务，培养了良好的职业素养。
五、实习总结本次遥感专业实习是一次宝贵的学习机会，让我们在实践中提高了专业技能和实践能力。
在今后的学习和工作中，我们将继续努力，不断提高自己的综合素质，为我国遥感事业贡献自己的力量。
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参数a′, b′可从可见光和近红外波段的散点图中通过回归法求取。
c1, c2取0.6和0.21，是Price根据Landsat TM卫星资料推算出的，适用于垂直密度不高的农田和草地。
1)求土壤线方程
图16提取土壤线上的点
图17拟合土壤线方程
2)通过程序计算LAI
图18 LAI计算结果
3)选择纯净的农田样本，计算其NDVI并统计最大值为0.8725，NDVI0为裸土的NDVI，在2.3中已经算出，应取0.036493
图2
2辐射定标
选择ToolBox/Radiometric Correction/Radiometric Calibration，选择可见光-近红外数据。在Radiometric Calibration面板中，可以选择定标类型：辐射亮度值和大气表观反射率。其他选项是方便用于FLAASH大气校正。选择文件名和路径输出，得到大气表观反射率数据。
1)计算林地地区的NDVI，统计NDVI的最大值，得到NDVI最大为0.990759
图11林地NDVI统计
2)选择纯净的裸土样本，统计其均值，得到裸土即NDVI0的值0.036493
图12裸土NDVI统计
3)将数据带入上面的公式①，利用公式fg=float(b1-0.036493)/float(0.990759-0.036493)进行波段运算得到结果,其中b1为林地计算得到的NDVI。
7)影像生成时的飞行过境时间：在layer manager中的Lc8数据图层右键选择View Metadata，浏览time字段获取成像时间；
注：也可以从元文件“LC81230322013132LGN02_MTL.txt”中找到，具体名称：DATE_ACQUIRED = 2013-05-12；SCENE_CENTER_TIME = 02:55:26.6336980Z；
8)大气模型参数选择：Sub-Arctic Summer（根据成像时间和纬度信息选择）；
9)气溶胶模型Aerosol Model：Urban，气溶胶反演方法Aerosol Retrieval：2-band（K-T）；
10)其他参数按照默认设置即可。
11)FLAASH大气校正后，默认值乘以了10000，利用波段运算变为正常值。
《定量遥感》
实习报告
学 号：
班级序号：
姓 名：
指导老师：
实习一
【
利用线性混合像元分解法制作植被丰度图
【实验流程】
【实习过程】
1Hale Waihona Puke 传感器：Landsat-8OLI
地点：武汉市某地
时间：2013年6月13日当地时间2:58:17
分辨率：30m
波段数：7
数据原图：
图1
2
2.1
1裁剪
本次实习只选取原始影像上的一小块数据，用basic tool->resize中的image进行规则裁剪。结果如下：
2.3
选择Spectral->Mapping Methods->Linear Spectral Unmixing，输入需要进行混合像元分解的数据和2.2中建立的光谱文件。选择输出植被端元的丰度图。结果如下：
图6解混结果
【实验结果】
图7植被丰度图
实习二
【实习内容】
根据植被覆盖统计模型，计算某地区植被覆盖率。
图3
3FLAASH大气校正
选择Radiometric Correction/Atmospheric Correction Module/FLAASH Atmospheric Correction，双击此工具，打开辐射定标的数据，进行相关的参数设置进行大气校正。
1) Input Radiance Image：打开辐射定标结果数据；
·······································②
其中：
·······················③
对于LAI的估算可用如下方法：
其中，i = 1 ,2，分别对应于TM3 ,TM4波段，s指土壤，DN∞i可从遥感影像中获得；r1∞ ,r2∞据Price研究可分别取0.05和0.7。
图10分区结果
2.3
林地是植被与裸土的混合，采用等密度模型，等密度模型假设像元中植被类型较为单一且植被垂直密度足够高，即：LAI→∞,对应的NDVIg→NDVI∞
因此，在等密度模型假设下，植被覆盖率fg:
·················································①
4)计算后的影像进行掩膜只留下林地的部分。
结果如下：
图13林地植被覆盖率结果
2.4
城镇用地使用的是等密度模型，城镇用地是林地和建筑的混合
1)NDVI最大应取林地的NDVI最大值0.990759
2)选取纯净的城镇样本，计算NDVI并统计，得到NDVI最小即NDVI0值为-0.168374
图14城镇用地NDVI统计结果
大气校正结果如下：
图4
2.2
1)选择/Transform/MNF Rotation/Forward MNF Estimate Noise Statistics，对地表反射率数据进行MNF变换。
2)对MNF变换后的前两个波段做2D散点图，该图大致为三角形，选取三个端元的光谱，并保存为一个光谱库文件。
图5端元提取
3)将数据带入上面的公式①，利用公式fg=float(b1+0.168374)/float(0.990759+0.168374)进行波段运算得到结果，其中b1为林地计算得到的NDVI。
4)计算后的影像进行掩膜只留下城镇用地的部分。
结果如下：
图15城镇用地植被覆盖率结果
2.5
农田是农田和裸土的混合，适合非等密度模型。非密度模型与等密度模型相似，该模型也假设像元中植被类型较为单一；但此时的植被垂直密度较小，即LAI<<∞。因而植被覆盖部分的NDVI值( NDVIg)需由Bear定律确定。
【实验流程】
图8
【实习过程】
1
实习二所用到的数据和实习一的数据相同
2
因为实习一中已经对数据做过预处理，所以本次实习直接使用实习一预处理后的数据。
2.1
通过目视解译，将影像分为森林、城镇、农田、水体、裸土这五类。分类结果如下：
图9
2.2
对于五种类别，分别建立掩膜文件并进行掩膜。结果如下：
水体农田裸地
林地城镇
4)将求得的数据带入公式③，通过波段运算求NDVIg，公式为：0.8725-(0.8725-0.036493)*exp(-b1)，其中b1未步骤2中求得的LAI图。
5)根据公式②求fg=float(b1-0.036493)/float(b2-0.036493)，其中b1为农田的NDVI，b2为计算得到的NDVIg。
2)设置输出反射率的路径，由于定标时候；
3)设置输出FLAASH校正文件的路径，最优状态：路径所在磁盘空间足够大；
4)中心点经纬度Scene Center Location：自动获取；
5)选择传感器类型：Landsat-8 OLI；其对应的传感器高度以及影像数据的分辨率自动读取；
6)设置研究区域的地面高程数据；
6)计算后的影像进行掩膜只留下农田的部分。
结果如下：
图19农田植被覆盖率结果
2.6
利用波段运算将每个试验区计算求得的植被覆盖度图相加即得到最终的植被覆盖率图。结果如下：
图20植被覆盖率结果
【实验结果】
图21植被覆盖率专题图