遥感数据的处理与2016案例
遥感实验报告裁剪拼接(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在学习遥感影像处理中的裁剪与拼接技术，通过对遥感影像进行裁剪和拼接，提高遥感数据的可用性和分析效率。
二、实验背景遥感技术是获取地球表面信息的重要手段，广泛应用于资源调查、环境监测、灾害评估等领域。
遥感影像经过处理和提取后，才能为实际应用提供有价值的信息。
裁剪与拼接是遥感影像处理中的基本操作，通过对影像进行裁剪和拼接，可以去除无关信息，提高影像的可用性。
三、实验材料1. 遥感影像数据：包括多景遥感影像，如Landsat、Sentinel-2等；2. 裁剪与拼接软件：如ENVI、ArcGIS等；3. 实验环境：计算机、遥感数据处理软件等。
四、实验步骤1. 数据准备（1）选择遥感影像数据，确保影像质量良好、覆盖范围完整；（2）对遥感影像进行预处理，包括辐射校正、大气校正等，提高影像质量。
2. 裁剪操作（1）确定裁剪范围：根据实验需求，选择合适的裁剪范围，如行政区域、研究区域等；（2）使用裁剪工具对遥感影像进行裁剪，生成新的影像。
3. 拼接操作（1）选择拼接方式：根据实际情况，选择合适的拼接方式，如同名像元拼接、重叠区域拼接等；（2）使用拼接工具对遥感影像进行拼接，生成新的影像。
4. 质量评估（1）检查拼接后的影像是否完整，是否存在缝隙、错位等问题；（2）分析拼接区域的地物特征，确保拼接效果良好。
五、实验结果与分析1. 裁剪结果经过裁剪操作，生成了新的遥感影像，去除了无关信息，提高了影像的可用性。
2. 拼接结果经过拼接操作，生成了新的遥感影像，拼接区域地物特征良好，拼接效果满意。
3. 质量评估（1）拼接后的影像完整，无缝隙、错位等问题；（2）拼接区域地物特征良好，拼接效果满意。
六、实验结论通过本次实验，掌握了遥感影像的裁剪与拼接技术，提高了遥感数据的可用性和分析效率。
在实际应用中，可根据具体需求选择合适的裁剪与拼接方法，为遥感数据处理提供有力支持。
七、实验心得1. 裁剪与拼接是遥感影像处理中的基本操作，对于提高遥感数据的可用性具有重要意义；2. 在实际操作中，应根据具体需求选择合适的裁剪与拼接方法，确保拼接效果良好；3. 学习遥感影像处理技术，有助于提高遥感数据的分析和应用水平。
使用遥感数据进行草地与农作物监测的技术方法与应用案例
使用遥感数据进行草地与农作物监测的技术方法与应用案例近年来，随着遥感技术的不断发展与进步，其在农业领域的应用也逐渐得到了广泛的关注和推广。
遥感数据可以为农作物监测和草地管理提供丰富的信息，帮助农业决策者更好地把握农作物的生长情况和草地的变化趋势。
本文将介绍使用遥感数据进行草地与农作物监测的技术方法与应用案例。
一、遥感数据的获取与处理遥感数据可以通过卫星、航空器和无人机等平台获取。
其中，卫星遥感是最常用的平台，因为卫星能够提供全球范围的遥感数据。
获取到的遥感数据需要经过一系列的处理和分析，才能得到有价值的信息。
首先，对于农作物监测，我们可以利用遥感数据获取植被指数（Vegetation Index, VI）来评估农作物的生长状况。
常用的植被指数有归一化差异植被指数（Normalized Difference Vegetation Index, NDVI）和比例植被指数（Normalized Difference Vegetation Ratio, NDVR）。
这些指数可以通过计算遥感数据中红光和近红外波段的反射率来获得。
对于草地监测，我们可以利用遥感数据分析草地的覆盖度和植被类型。
通过计算遥感数据中的不同波段的反射率，可以得到不同植被的特征，从而对草地进行分类和监测。
二、农作物监测的应用案例农作物监测是遥感数据在农业领域的重要应用之一。
通过监测农作物的生长情况，可以及时发现并解决病虫害等问题，提高农作物产量和质量。
以水稻为例，通过分析遥感数据中的植被指数，可以评估水稻的叶绿素含量和生长状态。
研究发现，NDVI值与水稻产量之间存在一定的相关性。
因此，在农作物监测中，可以根据NDVI值对水稻的产量进行预测和评估，为农业生产提供决策依据。
另外，玉米也是重要的农作物之一。
通过遥感数据监测玉米的生长情况，可以评估土壤湿度、养分状况等信息。
研究表明，遥感数据与实地调查的结果具有较高的相关性，可以为玉米的灌溉和施肥提供指导。
卫星遥感数据处理的使用方法与应用案例研究
卫星遥感数据处理的使用方法与应用案例研究卫星遥感技术作为地球观测的一种重要手段，具有广泛的应用前景。
卫星遥感数据的处理是利用遥感仪器获取到的电磁波辐射数据，并利用各种数据处理方法对这些数据进行提取、分析和应用的过程。
本文将介绍卫星遥感数据处理的使用方法，包括数据获取、预处理、特征提取和应用分析。
同时结合实际案例，探讨卫星遥感数据处理在不同领域中的应用。
首先，卫星遥感数据的获取是卫星遥感应用的基础。
目前，主要有两种获取方式：主动传感器和被动传感器。
主动传感器是通过向地面发射电磁波，然后接收反射回来的信号，如雷达、激光雷达等。
被动传感器则是通过接收地面自然辐射的电磁波，如光学传感器、红外传感器等。
在获取卫星遥感数据时，需要考虑遥感仪器的类型、分辨率、观测频率等因素，以及数据的空间和时间范围。
卫星遥感数据的预处理是为了减少噪声、提高数据质量和可用性。
首先需要进行辐射校正，将原始数据转换为地表反射率或亮温。
其次，校正大气效应，将大气成分引起的影响消除。
接着是几何校正，将图像进行去畸变和配准，从而使像元位置精确到地面。
此外，还需要进行云、阴影和杂波去除等操作，以提高遥感数据的可用性。
特征提取是卫星遥感数据处理中的关键步骤，目的是从海量的遥感数据中提取出关键信息。
一种常用的特征提取方法是像元级的分类。
通过对像元进行分类，可以从遥感图像中提取出各种不同的地物类型，如水体、植被、建筑等。
常用的分类方法包括基于统计学的分类方法、基于机器学习的分类方法等。
此外，还可以通过图像分割、目标检测等方法提取出更精确的特征信息。
卫星遥感数据处理的应用包括许多领域，如农业、环境监测、城市规划等。
以农业领域为例，卫星遥感数据可以用于监测作物生长状况、估计作物产量等。
利用遥感数据，可以提取作物的生长指标，如叶面积指数、叶绿素含量等，从而实现作物的快速监测和预测。
在环境监测方面，卫星遥感数据可以用于监测水质、土地利用变化等。
通过对遥感图像的分析，可以获得水体的含沙量、叶绿素浓度等信息，为环境保护和管理提供数据支持。
遥感图像处理技术在城市热岛效应研究中的应用案例
遥感图像处理技术在城市热岛效应研究中的应用案例近年来，全球城市化进程加快，城市面积不断扩大，人口持续增长。
然而，随着城市化的不断推进，一个不容忽视的问题开始浮现：城市热岛效应。
在城市热岛效应中，城市地区的气温更高，相比周边乡村地区，这给城市居民的生活带来了一系列不适。
为了更好地理解和应对城市热岛效应，遥感图像处理技术被广泛应用于该领域的研究。
遥感技术可以通过获取大范围地表温度数据反映城市的热岛效应。
通过卫星遥感数据获取城市表面温度信息，可以提供有关城市及其周边地区的热景观图像。
这些图像可以帮助研究人员对城市热岛效应的形成机制进行深入分析。
首先，遥感图像处理技术可以帮助确定城市表面温度的空间分布特征。
研究人员可以利用遥感图像处理技术对卫星数据进行分析，计算得到城市中不同地区的表面温度。
通过比较城市中心区域和周边地区的温度分布情况，可以评估城市热岛效应的强度和范围。
通过这种方式，研究人员可以更好地了解城市各个部分对热岛效应的贡献程度。
其次，遥感图像处理技术可以帮助研究人员分析城市热岛效应的季节和时间变化。
利用遥感图像处理技术，可以获取大量城市表面温度数据，并进行长时间序列分析。
通过对这些数据的分析，研究人员可以揭示城市热岛效应在不同季节和时间尺度上的变化规律。
例如，他们可能会发现城市热岛效应在夏季比冬季更加明显，或者在白天比夜晚更加强烈。
这些分析结果有助于我们对城市热岛效应的动态变化有更深入的理解。
另外，遥感图像处理技术还可以与其他数据融合，进一步探索城市热岛效应的影响因素。
通过将遥感图像处理技术与地理信息系统（GIS）数据和人口统计数据等其他数据进行融合分析，可以更准确地评估城市热岛效应与城市空间规划、建筑类型和人口密度等因素的关联性。
这样一来，我们可以更好地理解城市热岛效应的形成机制，并提出有效的应对策略。
除了以上的应用案例，遥感图像处理技术还可以在城市热岛效应研究中发挥更多的作用。
例如，可以利用高分辨率遥感图像，对城市建筑物和植被类型进行分类，进一步探究它们与城市热岛效应之间的关系。
使用遥感数据进行气候变化监测与预测的技术方法与应用案例
使用遥感数据进行气候变化监测与预测的技术方法与应用案例引言：随着气候变化对全球环境和人类社会产生越来越严重的影响，对气候变化的监测和预测成为了当今科学研究的重要领域之一。
遥感数据作为一种获取全球范围内大数据的有效手段，为气候变化研究提供了丰富的信息和数据支持。
本文将介绍一些使用遥感数据进行气候变化监测与预测的技术方法，并分享一些应用案例。
一、遥感数据在气候变化监测中的应用遥感是通过对地球表面的感知和探测设备获取地物信息的一种遥感测量技术。
通过获取地球表面的光谱、热红外、雷达等信息，遥感技术可以提供地球表面的多种信息，为气候变化监测提供了数据支持。
1. 温度监测：遥感数据可以提供地表温度的监测和分布信息。
利用红外遥感观测的热红外辐射数据，可以反演出地表温度信息，从而研究气候变化对地表温度的影响。
例如，可以通过比较不同时间段的遥感数据，分析地表温度在过去几十年中的变化趋势，揭示气候变化的特点和规律。
2. 降水监测：遥感数据可以提供降水特征的监测和分析。
利用雷达遥感数据和微波遥感数据，可以获取地表雨量、降水强度和降雨类型等信息，进而分析降水的变化趋势以及与气候变化的关系。
例如，通过对全球降水数据进行监测和分析，可以发现近期全球范围内的降水变化情况，为气候变化调研和决策提供科学依据。
3. 冰雪覆盖监测：遥感数据可以监测冰雪覆盖区域的变化。
利用微波遥感数据和多光谱遥感数据，可以获取冰雪的空间分布、厚度和形态等信息，从而研究气候变化对冰雪覆盖的影响。
例如，通过分析北极地区的冰雪覆盖变化，可以揭示全球气候变化对北极地区冰雪系统的影响机制。
二、使用遥感数据进行气候变化预测的技术方法气候变化预测是对未来气候变化趋势的推测和预报。
遥感数据在气候变化预测中扮演着重要的角色，通过对地球表面的感知和探测，可以提供大范围、多维度的数据支持。
1. 气候模型：气候模型是一种通过模拟和计算来预测气候变化的工具。
遥感数据可以为气候模型提供关键的参数和验证数据，从而提高预测的准确性。
遥感数据处理的常见步骤
遥感数据处理的常见步骤
嘿，咱今儿就来唠唠遥感数据处理那些常见的步骤！你说这遥感数据啊，就像是一个神秘的宝库，得通过一系列巧妙的操作才能把里面的宝贝给挖出来。
首先得获取数据吧，就好比你要去寻宝，得先知道宝在哪呀！这数据的来源那可多了去了，卫星啦、飞机啦，各种高大上的设备给咱送来源源不断的数据。
有了数据，接下来就得预处理啦！这就像是给刚挖出来的宝贝擦擦灰、整整形。
把那些乱七八糟的干扰因素去掉，让数据变得清清爽爽的，好进行下一步的操作。
然后就是几何校正啦！你想想啊，就像拍照片，有时候会拍歪了或者变形了，这时候就得给它矫正过来，让图像变得规规矩矩的，不然怎么看怎么别扭呢。
再接着是辐射校正，这就像是给数据做个美容，让它的颜色啊、亮度啊都变得更准确，更符合实际情况。
不然那数据看起来就跟化了个怪妆似的，多不靠谱呀！
之后就是图像增强啦！嘿，这可重要了，就像是给图像打了一束聚光灯，让那些重要的信息更加突出，更加显眼。
让你一眼就能看到关键的地方，这多棒呀！
再往后就是分类啦！把数据分成不同的类别，就好像把一群人按照
性别、年龄啥的分开一样。
这样咱就能更好地理解和分析这些数据啦。
最后可别忘了信息提取呀！这就是从处理好的数据里把咱需要的信
息给揪出来，就跟从一堆沙子里淘出金子一样。
你说这遥感数据处理是不是很神奇呀？每一步都像是在变魔术，把
那些原本复杂的数据变得清晰明了，有用起来。
这过程就像是一场冒险，充满了挑战和乐趣。
咱得认真对待每一个步骤，才能让遥感数据
发挥出最大的作用呢！你说是不是这个理儿呀？。
遥感数据处理方法
遥感数据处理方法---案例四、利用MRT批量拼接MODIS数据来源：夏江周的日志Q:有大量MODIS 数据需要进行拼接，如何完成这个无聊的工作？A:利用MODIS Reprojection Tool(MRT)工具批量完成开始：操作步骤:1:新建一个DATA文件夹，将HDF数据拷到DATA文件夹下;2:在DATA文件夹下再新建个Result文件夹（存放拼接后数据）;3:将以下代码内容粘到一个txt文件中，更改txt文件扩展名为bat即可，假设你命名该bat 文件名为MODISmosaic.bat；程序导读：rem 开始的为注释；MOSAICINPUT.TXT为程序自动生成的，不用管；MRTDATADIR为你的MRT安装文件中data的路径，“c:/MRT/bin/ mrtmosaic.exe”改成你的mrtmosaic.exe的安装路径。
"set /a DAY= %DAY% + 16 "则是因为输入数据是16天间隔的，根据数据改你的程序。
rem Set the MRTDATADIR environmental var to the MRT data directory.set MRTDATADIR=C:\MRT\dataset /a DAY=2000161 rem **batch data start time**set /a DEADLINE=2000193 rem **batch data end time**:startif %DAY% leq %DEADLINE% (goto ORDER) else exit:ORDERrem **save the file name into a notepad**dir *%DAY%.*.hdf/a/b/s > MOSAICINPUT.TXTrem **execute mosaic **rem Set the mrtmosaic.exe directory.c:/MRT/bin/mrtmosaic.exe -i MOSAICINPUT.TXT -s "1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0" -o M OSAIC_TMP_%DAY%.hdfrem **copy the result to a file and delete the input data**copy MOSAIC_TMP_%DAY%.hdf Result & del MOSAIC_TMP_%DAY%.hdfdel *%DAY%.*.hdfset /a DAY= %DAY% + 16goto start4：点击MODISmosiac.bat，即可进行拼接操作备注：该操作数据及BAT文件须放在一个文件夹（文件夹起名请用英文，MRT对中文路径数据会打不开）下。
使用遥感技术进行地表特征提取的方法与案例分析
使用遥感技术进行地表特征提取的方法与案例分析遥感技术是一种通过卫星、飞机等平台获取地球表面信息的技术手段。
利用遥感技术可以获取大范围的地表特征数据，包括地貌、植被、水体、土壤等，并能够对这些地表特征进行定量分析和提取。
本文将以遥感技术在地表特征提取方面的方法和应用案例进行详细分析。
在遥感技术中，常用的地表特征提取方法包括分类、指数和变化检测等。
分类方法是根据遥感图像的像元特征进行归类，从而将不同的地表特征区分开来。
其中，最常用的分类方法是基于光谱信息的分类方法，通过分析遥感图像在不同波段的反射率差异，将地表特征进行分类。
常见的分类方法包括最大似然法、支持向量机和人工神经网络等。
这些方法能够有效地提取地表特征，如森林、水体、裸地和农田等。
指数方法是通过计算遥感图像的特定指数进行地表特征提取。
特定指数是根据不同地表特征的光谱特性而定义的。
常见的指数包括归一化植被指数（NDVI）、水体指数（WI）和土壤湿度指数（SWI）等。
这些指数能够反映地表特征的数量和质量，并通过特定的计算公式将其提取出来。
例如，NDVI能够反映植被的生长状况，通过计算NDVI可以得到植被覆盖度的信息。
变化检测方法是通过比较不同时间或不同遥感图像之间的差异来提取地表特征的变化信息。
变化检测方法常用于自然资源调查、灾害监测和城市扩展等领域。
变化检测方法可以通过对遥感图像进行几何校正和辐射校正，消除因图像不一致而引起的误差。
常用的变化检测方法包括双差法、差值法和比率变化检测法等。
这些方法能够有效地提取地表特征的变化信息，如土地利用变化、城市扩张和湖泊变动等。
除了方法的介绍，下面将结合实际案例分析遥感技术在地表特征提取方面的应用。
以长江三角洲地区为例，通过遥感图像的分类和变化检测方法，可以提取出该地区的植被分布和土地利用变化等地表特征信息。
通过分类方法，可以将遥感图像中的植被、水体和城市等地表特征进行定量提取和分析。
通过变化检测方法，可以对不同时间的遥感图像进行比较，提取出长江三角洲地区土地利用的变化信息，如农田转化为城市用地、湖泊的增减和草地的退化等。
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内容
2.1 遥感图像几何纠正 2.2 遥感图像辐射定标与纠正 2.3 遥感图像的大气校正 2.4 遥感图像增强 2.5 图像数据融合 2.6 遥感图像解译
2.1 图像几何纠正
遥感图像的几何变形
系统性变形
遥感平台和遥感器等仪器本身引起的变形 有规律，可用数学公式或模型来预测
双线性内插法 ▪ 使用邻近四个点的像元值（右图 中有a,b标志的像元），按照其距 内插点的距离赋予不同的权重， 进行线性内插 ▪ 优点：具有平均化的滤波效果， 边缘得到平滑，产生的图像比较 连贯 ▪ 缺点：破坏了原来的像元值
2.1 图像几何纠正
几何纠正的步骤
重采样、内插
三次卷积内插法 ▪ 使用内差点周围16个点的像元值 （右图中有a,b,c标志的像元）， 用三次卷积函数内插 ▪ 优点：对边缘有所增强，具有均 衡化和清晰化的效果 ▪ 缺点：破坏了原来的像元值，计 算量较大
卫星发射前在地面上对仪器进行反复定标
机（星）上定标（on-board）
在仪器扫描过程中根据参考的标准灯光和阳光光源进行定标
地面目标物定标
获取卫星数据过程中，在典型地区（地物单一，具有朗伯体 性质，如沙漠、清洁湖面等）进行同步光谱测量，然后用地 面光谱数据对卫星遥感数据进行定标
2.2 遥感图像辐射定标与纠正
非系统性变形
其他人为因素引起的变形，如遥感器平台的不稳定 无规律性，很难预测
2.1 图像几何纠正
几何纠正的分类
图像配准（Registration）
同一区域里一幅图像（基准图像）对另一幅图像的校准， 使两幅图像中的同名像元配准
图像纠正（Rectification）
借助于一组地面控制点，对一幅图像进行地理坐标的校正 又称为地理参照（Geo-referencing）
辐射定标
指将接收的遥感数据，通常是灰度（DN）值，转换成实 际的物理量（如辐射亮度、反射率等）。
通常，遥感器接收到来自目标物的辐射信息后，将其转 为灰度值进行存储，是为了节省空间
Landsat TM: 0-255 NOAA AVHRR: 0-1023 但是，当我们开展定量分析的时候，就必须重新将其转 换回实际物理量。
对原始图像按一定规则重新采样，进行 亮度值的插值计算，建立新的图像矩阵 最邻近法 ▪ 将最邻近的像元值赋予新像元 ▪ 如右图，将原图中a像元的亮度值 赋给输出图像中带阴影的像元 ▪ 优点：输出像元值不变，处理速 度快 ▪ 缺点：最大产生半个像元误差
2.1 图像几何纠正
几何纠正的步骤
重采样、内插
控制点应均匀分布在整幅图像内，且要有一定的数量保证
2.1 图像几何纠正
几何纠正的步骤
选择纠正模型
即选择合适的坐标变换函数式，建立图像坐标与其参考坐 标之间的关系式
主要是用多项式方程来表达二者的关系 对于中等几何变形的小区域图像，一次线性多项式即可纠正6
种变形：x,y方向的平移及比例尺变形、倾斜和旋转 对于变性比较严重的或精度要求较高的图像，可用二次或三次
2.1 图像几何纠正
几何纠正的步骤
地面控制点（GCP: Ground Control Points）的选 取
应选取在图像上有明显的、清晰的定位识别标志，如道路 交叉点、建筑边界、农田界线
控制点上的地物应不随时间而变化，以保证当两幅不同时 段的图像或地图几何纠正时，可以同时识别出来
在没有做过地形纠正的图像上选控制点时，应在同一地形 高度上进行
辐射定标
TM图像辐射定标
一般采取发射前定标，定标系数在卫星发射前测定好， 在头文件中可以读取，定标公式为：
L = a*DN + b
a (gain)、b (offset) 通常可以从遥感数据头文件读出 L为辐亮度
2.2 遥感图像辐射定标与纠正
辐射纠正 — 反射率的计算
辐射纠正：将目标物的辐亮度L转化为反射率R 反射率的求算
2.1 图像几何纠正
几何纠正的步骤
选择纠正模型
根据可以接受的最大总均方根误差，来调整控制点
若超过可接受的误差，则需要删除具有最大均方根误差的地 面控制点
必要时，需要选取新的控制点，改选坐标变换函数式 重复以上步骤，直到达到所要求的精度
2.1 图像几何纠正
ห้องสมุดไป่ตู้何纠正的步骤 重采样、内插
2.2 遥感图像辐射定标与纠正
辐射定标
定标过程一般采取线形公式进行转换： L = a*DN + b （或：DN = a*L + b）
a(gain)、b(offset)通常可以从遥感数据头文件读出 L
线形区域
DN
2.2 遥感图像辐射定标与纠正
辐射定标
辐射定标的种类
发射前定标（prelaunch）
假设地面是朗伯面反射且天空辐照度各向同性，卫
星观测到的行星反射率 R为
R
L
E D
⑴
由于行星反射率是分波段的，因此要添加波段宽度 D
2.2 遥感图像辐射定标与纠正
辐射纠正 — 反射率的计算
反射率的求算
2.1 图像几何纠正
几何纠正的分类
图像地理编码（Geo-coding）
把图像纠正到一种统一标准的坐标系，以使地理信息系统 中来自不同遥感器的图像和地图能方便的进行不同层之间 的操作运算和分析
图像正射投影校正（Ortho-rectification）
借助于数字高程模型（DEM），对图像中每个像元进行地形 变形的校正，使图像符合正射投影的要求
多项式
2.1 图像几何纠正
几何纠正的步骤
选择纠正模型
根据总均方根误差来调整控制点
确定多项式方程后，计算每个地面控制点的均方根误差RMSerror
RMSerror (x x)2 ( y y)2
x,y：地面控制点在原图像中的坐标 x’,y’：对应于相应的多项式计算的控制点坐标
均方根误差代表了每个控制点几何纠正的精度
2.1 图像几何纠正
几何纠正的缺点
对图像亮度值的重新采样，改变了原图像数据，对 遥感图像的信息分析及定量研究有影响
多项式纠正模型无法纠正地形引起的位移 高精度的几何纠正需要大量的地面控制点，需要较
多的人工时间来选取控制点 低空间分辨率的图像控制点选取较困难
2.2 遥感图像辐射定标与纠正