遥感实习遥感图像镶嵌
【最新精选】实验二图像的裁剪和镶嵌
实验二遥感图像裁剪与镶嵌处理实验目的：通过实验操作，掌握遥感图像规则分幅裁剪、不规则分幅裁剪、图像匹配和图像镶嵌的基本方法和步骤，深刻理解遥感图像裁剪和镶嵌的意义。
实验内容：ERDAS软件中图像预处理模块下的Subset和Mosaic。
1.图象拼接（镶嵌）处理将同一区域机邻的三幅遥感图象进行拼接处理，为了消除太阳高度角或大气环境等影响造成的相邻图像效果的差异，首先用直方图匹配（Histogram Match）对遥感图像进行处理。
(1)直方图匹配（Histogram Match）(2)图像拼接（镶嵌）.启动图象拼接工具,在ERDAS图标面板工具条中，点击Dataprep/Data preparation/Mosaicc lmages—打开Mosaic Tool 视窗。
.加载Mosaic图像，在Mosaic Tool视窗菜单条中，Edit/Add images—打开Add Images for Mosaic 对话框。
依次加载窗拼接的图像。
.在Mosaic Tool 视窗工具条中，点击set Input Mode 图标，进入设置图象模式的状态，利用所提供的编辑工具，进行图象叠置组合调查。
.图象匹配设置，点击Edit /Image Matching —打击Matching options 对话框，设置匹配方法：Overlap Areas。
.在Mosaic Tool视窗菜单条中，点击Edit/set Overlap Function—打开set OverlapFunction对话框设置以下参数：.设置相交关系(Intersection Method):No Cutline Exists。
.设置重叠图像元灰度计算(select Function):Average。
.Apply —close完成。
.运行Mosaic 工具在Mosaic Tool视窗菜单条中,点击 Process/Run Mosaic ，设置文件路径和名称，执行镶嵌操作。
遥感影像镶嵌实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的1. 理解遥感影像镶嵌的概念和意义。
2. 掌握遥感影像镶嵌的基本原理和方法。
3. 学会使用遥感图像处理软件进行影像镶嵌操作。
4. 分析影像镶嵌的效果，并探讨优化影像镶嵌的方法。
二、实验原理遥感影像镶嵌是将多幅遥感影像按照一定规则拼接成一幅大范围、连续的遥感影像，以展示更大范围的地理信息。
影像镶嵌的原理主要包括：1. 影像匹配：通过比较多幅影像之间的相似性，确定影像之间的对应关系。
2. 影像配准：根据影像匹配结果，对多幅影像进行几何校正，使其在空间上对齐。
3. 影像拼接：将配准后的影像按照一定规则拼接成一幅连续的遥感影像。
三、实验数据本实验使用的数据为我国某地区Landsat 8影像，包含全色波段和多个多光谱波段。
四、实验步骤1. 数据预处理（1）辐射定标：将原始影像的数字量转换为地物反射率或辐射亮度。
（2）大气校正：去除大气对影像的影响，提高影像质量。
（3）几何校正：纠正影像的几何畸变，使其符合实际地理坐标。
2. 影像匹配（1）选择匹配算法：本实验采用互信息匹配算法。
（2）设置匹配参数：根据影像特点，设置匹配窗口大小、匹配阈值等参数。
（3）进行匹配运算：将多幅影像进行匹配，得到匹配结果。
3. 影像配准（1）根据匹配结果，确定影像之间的对应关系。
（2）选择配准方法：本实验采用二次多项式配准方法。
（3）进行配准运算：将多幅影像进行配准，使其在空间上对齐。
4. 影像拼接（1）选择拼接方法：本实验采用线段拼接方法。
（2）设置拼接参数：根据影像特点，设置拼接线宽、重叠区域等参数。
（3）进行拼接运算：将配准后的影像进行拼接，得到一幅连续的遥感影像。
5. 结果分析（1）分析拼接效果：观察拼接后的影像，检查是否存在明显的拼接线、几何畸变等问题。
（2）优化拼接方法：根据分析结果，调整拼接参数，优化拼接效果。
五、实验结果与分析1. 拼接效果通过实验，成功将多幅Landsat 8影像拼接成一幅连续的遥感影像。
遥感实验五_影像镶嵌、裁剪、融合
.设置相交关系(Intersection Method):No Cutline Exists。
.设置重叠图像元灰度计算(select Function):Average。
图2.1.5
点击DataPrep,在弹出的下拉菜单中单击Subset Images，在Input File中输入裁切的底图xianqiang.img，在Output File中设置输出文件路径和文件名，这里保存名为jianqie3.img。
单击From Inquire Box,然后点击AOI，在弹出的Choose AOI中点击Viewer,点击OK。，最后在subset点击OK,步骤如图2.1.6示。
图2.1.6
图2.1.7
在新视图窗口中打开裁切结果，如图2.1.8示。
图2.1.8
同理对全色影像进行剪切。
操作步骤如图2.2.1—2.2.3示。
图2.1.1
图2.2.2
图2.2.3
全色影像裁切效果如图2.2.4示。
图2.2.4
2.3.按已有图像范围裁切(掩膜)
按已有图像的范围从一幅较大图像中裁切一部分图像时，按下图所示方法操作：其中4处为较大图像文件（即待裁切图像），5处为限定范围的图像文件（即裁切范围），6处为结果文件（即裁切后图像），如图2.3.1示。
.Apply—close。
图像拼接线设置，在Mosaic Tool视窗菜单条中选择Set Mode For Intersection按钮 ，两幅图像之间将出现叠加线，单击两幅图像的相交区域，重叠区域将被高亮显示。根据实际需要，选择拼接线模式：
实验二遥感图像的几何校正与镶嵌实验报告
实验二遥感图像的几何校正与镶嵌实验报告实验目的：通过本实验熟练操作遥感图像处理的专业软件进行基础图像处理，包括图像几何校正、镶嵌等。
实验容：1、熟悉图像几何校正、镶嵌的基本原理；2、学习图像几何校正具体操作；3、学习图像镶嵌正具体操作。
本实验的图像几何校正是通过“像图配准”的方式获取地面控制点的方里网坐标的，并对传统的从纸质地形图上量算坐标的方法进行改进，利用Auto CAD或Photoshop等软件从扫描后的电子地形图上直接量算坐标。
实验步骤：第一步、熟悉图像几何校正、镶嵌的基本原理第二步、图像几何校正运行PCI，选择GCPWorks模块，在Source of GCPs选择User Entered Coordinates（用户输入投影坐标系统），点击Accept后，弹出校正模块：选择第一项加载需要校正的图像（由实验一方法导出的125-42.pix）->点击Default->Load & Close->得到下图：选择第二项，选择Other确定投影系统：注意输入6度带的中央经度与向东平移500公里（500000米）：点击Earth Model确定地球模型：点击Accept：选择第三项采集地面控制点。
在采集地面控制点之前，利用Photoshop软件打开扫描后的电子地形图。
分别在遥感图像和地形图中找到一个同名点，如下图（可以用放大遥感图）。
然后在地形图中量算出该点的坐标，精确到米，X坐标为6位（要去掉2位6度带的带号），Y坐标7位（运用测出）。
再将坐标输入到GCP编辑窗口中，并点击Accept as GCP接受为一个控制点。
用同样的方法采集更多的地面控制点。
注意：前三个点不显示误差，从第四个点开始才出现误差。
一般要求选择15个以上控制点，并且各点的误差<1个像元，将误差过大的点删除，直到误差<1个像元为止。
最后，关闭GCP编辑窗口，选择第五项（如果对整个图像进行几何校正，则第四项可以省略），执行几何校正。
遥感数据处理中的影像拼接与镶嵌技术
遥感数据处理中的影像拼接与镶嵌技术引言：遥感技术的快速发展为我们获取地球表面信息提供了便利。
然而，由于遥感影像的制作和获取存在着地理分布、扫描频率等差异，不同影像之间往往存在不连续的空隙，这给地壳变动观测、资源开发与环境监测带来了困难。
因此，在遥感数据处理中，影像拼接与镶嵌技术应运而生，旨在将多幅不连续的影像拼接成单一连续的影像，实现空间信息的完整获取和分析。
一、影像拼接技术的基本原理影像拼接技术是通过对多幅遥感影像进行几何变换、光度调整和融合处理，使得影像之间的边缘平滑过渡，最终形成一幅无缝连接的连续影像。
首先，通过几何特征匹配算法将多幅影像进行几何变换，对齐到同一坐标系下。
然后，通过光度均衡、色彩校正等方法进行光度调整，提高影像的一致性。
最后，采用图像融合算法进行边缘融合，消除拼接处的明显过渡。
通过这一系列处理，可以实现影像之间的无缝拼接，提供完整的空间信息。
二、影像拼接技术的应用领域1. 地理信息系统在地理信息系统中，影像拼接技术可以对不同地理坐标下的遥感影像进行拼接，形成高精度、高分辨率的地图。
这为土地利用、土地覆盖、城市规划等领域的研究提供了重要的基础数据。
2. 环境监测与资源开发影像拼接技术可以对遥感影像进行镶嵌处理，实现对大范围区域的动态监测。
在环境监测中，可以利用影像拼接技术观测地表的水文变化、植被退化等情况，为环境保护和资源管理提供重要依据。
3. 地壳变动观测地壳变动观测是地震学、地质学等学科的重要研究内容。
通过拼接与镶嵌技术，可以对具有时序的遥感影像进行处理，监测地壳的位移和地形变化，提前预警地震等自然灾害。
三、影像拼接技术的挑战和发展方向1. 影像质量要求由于遥感影像的质量存在差异，如分辨率、云雾遮挡等，这对影像拼接的准确性和精度提出了更高要求。
因此，在影像拼接技术的发展中，提高拼接的精度和稳定性是一个重要挑战。
2. 时间和空间尺度随着遥感技术的进一步发展，获取的遥感影像涉及的时间和空间尺度不断增加。
遥感实验遥感影像镶嵌与裁剪
实验内容
图像镶嵌基本方法、色彩平衡处理、行政 区生成ROI，利用感兴趣区对遥感影像进行 裁剪。
遥感图像镶嵌
遥感影像镶嵌：（mosaic）：当研究区超 出单幅遥感图像所覆盖的范围时，通常需 要将两幅或多幅图像(它们有可能是在不同 的成像条件下获取的)拼接起来形成一幅或 一系列覆盖全区的较大的图像，这个过程 就是图像镶嵌。
镶嵌（拼接）实验步骤（续）
第二步：加载镶嵌图像 在mosaic对话框中，选择import->import files，选择
mosaic1 、mosaic2 …、 mosaicn镶嵌文件导入。 导入的镶嵌文件显示在图象框中及文件列表中，文件列表中
的排在下面的文件，在图像显示窗口中显示在上层。 在文件列表中选择需要调整顺序的文件，单击右键选择快捷
菜单 raise(lower) image to top(bottom)（提升/降低 到顶层/底层）或者raise(lower) image one position （提高/降低一层），或者在图像窗口单击右键选择快捷 菜单。通过这个功能调整图像叠加顺序
镶嵌（拼接）实验步骤（续）
第三步：图像叠置设置 选择文件列表中的一个文件，单击右键选择edit
6、完成利用行政区裁剪遥感影像，结束。
试验报告撰写要求
反映出遥感映像镶嵌和利用行政区裁剪的 主要步骤及处理过程；
镶嵌产生缝隙的原因及处理方法； 利用行政区裁剪图像产生误差的主要影响
因素。
常用的是按照行政区划边界或自然区划边界进行 图像的分幅裁剪。它的过程可分为两步：矢量栅 格化和掩膜计算（mask）。矢量栅格化是将面 状矢量数据转化成二值栅格图像文件，文件像元 大小与被裁剪图像一致；把二值图像中的裁剪区 域的值设为，区域外取值，与被裁剪图像做交集 运算，计算所得图像就是图像裁剪结果。
遥感图像镶嵌方法及数据拼接技巧
遥感图像镶嵌方法及数据拼接技巧遥感技术是一项重要的地球观测技术，通过传感器获取地球表面的图像信息。
而遥感图像镶嵌方法和数据拼接技巧则是对这些遥感图像进行处理和分析的关键步骤。
本文将介绍遥感图像镶嵌的几种方法以及数据拼接的技巧，帮助读者更好地理解和应用这些技术。
第一部分：遥感图像镶嵌方法遥感图像镶嵌是将多幅具有重叠部分的遥感图像融合成一幅完整的图像，以得到更全面和准确的地理信息。
以下是几种常见的遥感图像镶嵌方法：1.直接图像拼接法：这是最简单的方法，直接将多幅遥感图像拼接在一起。
这种方法适用于图像之间没有相对旋转和平移的情况，但对于大范围的图像拼接可能需要非常大的计算资源。
2.特征匹配法：这种方法首先提取图像中的特征点，然后利用这些特征点进行图像匹配和拼接。
常用的特征点提取算法有SIFT和SURF等。
这种方法适用于拼接图像之间有相对旋转和平移的情况，但对于图像质量较差或者存在遮挡的情况效果可能不理想。
3.数字高程模型（DEM）拼接法：这种方法先利用多幅图像生成数字高程模型，然后再将图像拼接到数字高程模型上。
这种方法适用于需要考虑地形信息的图像拼接，如山地地区的图像拼接。
第二部分：数据拼接技巧在进行遥感图像拼接时，除了选择合适的镶嵌方法外，还需要考虑一些数据拼接的技巧，以保证拼接结果的准确性和一致性。
1.预处理：在进行图像拼接之前，可以对图像进行预处理，如去除边缘噪声、色彩校正、直方图匹配等。
这些预处理能够提高图像质量和匹配的准确性。
2.地面控制点：地面控制点是用来对图像进行定位和校正的关键点。
通过在图像中标记地面控制点的位置，可以精确地进行图像匹配和定位。
3.图像融合：在图像拼接之后，可能会出现不同图像之间的色彩差异和边界不连续的问题。
可以通过色彩平衡、图像融合等技术来解决这些问题，使得拼接后的图像具有一致的色彩和边界。
4.镶嵌质量评估：镶嵌后的图像质量评估是判断拼接结果好坏的重要指标。
可以通过视觉检查、测量点检查、相对校正误差等方法来评估图像的准确性和一致性。
实验：遥感图像裁剪、镶嵌、融合
实验：遥感图像的拼接、裁剪一、实习目的与要求·掌握图像拼接的原理，以及两幅图像拼接的时候需要的条件，掌握拼接技术；·学习通过ERDAS进行遥感图像规则分幅裁剪，不规则分幅裁剪的实验过程，能够对一幅大的遥感图像按照要求裁剪图像；二、实验原理·图像拼接(mosaic image)是具有地理参考的若干相邻的图像合并成一幅图像或一组图像，需要拼接的图像必须含有地图投影，必须有相同的波段数。
在进行图像拼接时需要确定一幅参考影像，参考图像作为图像拼接的基准，决定输出图像的地图投影和象元大小和数据类型。
·在实际工作中，经常需要根据研究区域的工作范围对图像进行分幅裁剪，erdas中可以对图像进行规则分幅裁剪(rectangle subset)和不规则分幅裁剪(pdygon subset)，根据实际的应用对图像选择不同的裁剪方式。
三、实验内容和实验过程1.图像拼接实验步骤：（1）启动图像拼接工具,在ERDAS图标面板工具条中，点击Data preparation→Mosaicc lmages→Mosic Tool，打开Mosaic Tool 视窗。
（2）加载需要拼接的图像，在Mosaic Tool视窗菜单条中，点击Edit→Add images或则单击按钮，打开Add Images for Mosaic 对话框。
依次加载窗拼接的图像wasia1_mss.img 和wasica3_tm.img（如下图）。
（3）设置输入图像的颜色纠正模式：Edit→Color Corrections，并在Use HistogramMatching选项前打勾，并点开Seting按钮，出现界面（如下图）。
（或者在按钮被选中，然后再下栏中选中按钮。
也会出现如下图界面）。
只有颜色纠正模式处理好了，才不会出现明显的差异（4）设置交叉区域匹配参数，点击Edit→Set Overlap Function，或者单击工具条中图标设置图像关系，并在下一栏中单击Overlap Function图标，打开Set Overlap Function对话框如下图，设置交叉区域是否有边界线重叠和区域的函数类型，确定。
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实验二遥感影像镶嵌
一、实验目的
将把多幅影像连接合并，以生成一幅单一的合成影像，并进行色彩均衡。
二、实验数据与原理
Pixel-Based Mosaicking（基于像素的影像镶嵌）
Ljs-dv06_2.img A VIRIS 02 景影像
Ljs-dv06_2.hdr ENVI 相应的头文件
Ljs-dv06_3.img A VIRIS 03 景影像
Ljs-dv06_3.hdr ENVI 相应的头文件
Ljs-dv06a.mos A VIRIS 拼接影像镶嵌模板文件
Ljs-dv06b.mos 羽化后的A VIRIS 影像镶嵌模板文件
Ljs-dv06_fea.img 羽化后的镶嵌影像
Ljs-dv06_fea.hdr ENVI 相应的头文件
Georeferenced Mosaicking（基于地理坐标的影像镶嵌）
Ljs-lch_01w.img 直方图匹配校正后的影像
Ljs-lch_01w.hdr ENVI 相应的头文件
Ljs-lch_01w.ann 切割线的注记文件
Ljs-lch_02w.img 直方图匹配校正后的影像
Ljs-lch_02w.hdr ENVI 相应的头文件
Ljs-lch_a.mos 带地理坐标的影像镶嵌模板文件
Ljs-lch_mos1.img 带地理坐标的影像镶嵌结果
Ljs-lch_mos1.hdr ENVI 相应的头文件
mosaic1 equal.hdr ENVI 相应的头文件
几何校正是从具有几何畸变的图像中消除畸变的过程。
其任务是定量地确定图像上的像元坐标与目标物的地理坐标的对应关系。
三、实验过程和结果
基于像素的影像镶嵌例子
1、在ENVI 主菜单中，选择Map →Mosaicking →Pixel Based，开始进行ENVI 基于像素的镶嵌操作。
Pixel Based Mosaic 对话框出现在屏幕上。
2、从Pixel Based Mosaic 对话框中，选择Import →Import Files。
在Mosaic Input Files对话框中，点击Open File，选择文件ljs-dv06_2.img。
3. 在Mosaic Input Files对话框中，再一次点击Open File，选择ljs-dv06_3.img 文件。
4. 在Mosaic Input Files对话框中，按下键盘上的Shift键，并同时点击ljs- dv06_2.img 和ljs-dv06_3.img文件名，选中这两个文件，点击OK。
5. 在Select Mosaic Size 对话框的X Size 中输入614，Y Size 中输入1024，指定镶嵌影像的大小。
6. 在Pixel Based Mosaic 对话框中，点击dv06_3.img 文件名。
7. 调整影像的位置关系。
选择File →Apply。
当Mosaic
Parameters 对话框出现后，输入输出文
件名ljs-dv06.img，点击OK，生成镶
嵌影像文件。
在Pixel Based Mosaic 对话框中，选择
File →Save Template。
当Output
Mosaic Template 对话框出现后，输入
输出的文件名ljs-dv06a.mos。
9. 点击可用波段列表中的
dv06a.mos 波段名，然后点击Load
Band，显示镶嵌后的影像。
10、在Pixel Based Mosaic 对话框中，
选择Options→Change Mosaic Size。
在
Select Mosaic Size对话框的X Size 和
Y Size 文本框中都输入值768，点击
OK，改变输出镶嵌影像的大小。
在Pixel Based Mosaic 对话框中，左键点击影像＃
2 的绿色轮廓框。
将影像＃2 拖
动到镶嵌图的右下角。
在镶嵌图中，右键点击影像＃1 的红色轮廓框，选择Edit Entry，打开Entry:filename 对话框。
11、在Data Value to Ignore 文本框中，输入值0。
在Feathering Distance 文本框中，
输入值25，点击OK。
对另一幅影像，重复上面的两步操作。
选择File →Save Template，输入输出文件名
ljs-dv06b.mos。
在可用波段列表中，点击镶嵌模
板文件名，然后点击Load Band，显示该镶嵌影
像。
在Pixel Based Mosaic对话框中，选择File →
Apply，点击OK。
输入要输出的文件名
ljs-dv06-output，设定Background Value 为255，
然后点击OK。
基于地理坐标的影像镶嵌例子
1、在ENVI 主菜单中，选择Map →
Mosaicking →Georeferenced，开始进行ENVI
基于地理坐标的镶嵌操作。
2、输入文件：从Pixel Georeferenced Mosaic 对
话框中，选择Import →Import Files。
打开ljs-lch_02w.img和ljs-lch_01w.img.
3、在镶嵌图中，右键点击影像＃1 的红色轮廓框，选择Edit Entry，打开Entry:filename对话框，在Data Value to Ignore 文本框中，输入值0。
在Feathering Distance 文本框中，输入值25，点击OK。
同理，处理#2影像。
4、添加注记：在ENVI4.7中File—Open Image
File –选择ljs-lch_01w.img。
在主窗口中从主影像窗口中，选择Overlay →
Annotation，打开Annotation对话框。
在color
中选择Red，然后添加注记，操作完成后保存为
ljs-lch-a.ann
5、导入注记：在mosica窗口，选择上影像，右
键选择Edit Entry，选择select cutline
Annotation File ，选择ljs-lch-a.ann。
结果如下：
创建输出羽化后的镶嵌影像
在Map Based Mosaic 对话框中，选择File →Apply。
在Mosaic Parameters对话框中，输入输出文件名ljs-lch_mos.img，点击OK，创建羽化后的镶嵌影像。
（影像创建后的结果）。