遥感图像处理实验报告
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。
遥感图像处理实验报告
遥感图像处理实验报告《遥感图像处理实验报告》摘要：本实验利用遥感技术获取了一幅卫星图像，通过图像处理技术对图像进行了处理和分析。
实验结果表明，遥感图像处理技术在地理信息系统、环境监测、城市规划等领域具有重要的应用价值。
引言：遥感图像处理是利用遥感技术获取的图像进行数字化处理和分析，以获取有用的地理信息和环境数据的过程。
本实验旨在通过对遥感图像的处理和分析，探讨遥感图像处理技术在实际应用中的作用和意义。
实验方法：1. 获取卫星图像：选择一幅特定区域的卫星图像作为实验对象，确保图像质量和分辨率满足处理要求。
2. 图像预处理：对原始图像进行预处理，包括去噪、增强、几何校正等操作，以提高图像质量和准确性。
3. 图像分析：利用遥感图像处理软件对图像进行分类、特征提取、变化检测等分析，获取地理信息和环境数据。
4. 结果展示：将处理后的图像结果进行展示和分析，对图像处理技术的应用效果进行评估。
实验结果：经过处理和分析，得到了一幅清晰的遥感图像，并从中提取了有用的地理信息和环境数据。
通过图像分类和特征提取，可以准确地识别出不同地物类型，如建筑物、植被、水体等；通过变化检测，可以发现地表的变化情况，如城市扩张、土地利用变化等。
这些信息对于地理信息系统、环境监测、城市规划等领域具有重要的应用价值。
结论：遥感图像处理技术在地理信息系统、环境监测、城市规划等领域具有重要的应用价值，通过对遥感图像的处理和分析，可以获取丰富的地理信息和环境数据，为相关领域的决策和规划提供重要的支持。
在未来的研究中，可以进一步探讨遥感图像处理技术的改进和应用，以满足不同领域的需求。
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。
遥感图像处理实验报告
遥感图像处理实验报告遥感图像处理实验报告引言：遥感图像处理是一门应用广泛的技术，它通过获取、分析和解释地球表面的图像数据，为地质勘探、环境监测、农业发展等领域提供了重要的支持。
本实验旨在探索遥感图像处理的基本方法和技术，以及其在实际应用中的价值和意义。
一、图像预处理图像预处理是遥感图像处理的第一步，它主要包括图像的去噪、增强和几何校正等操作。
在本实验中，我们使用了一张卫星图像作为样本，首先对图像进行了去噪处理，采用了中值滤波算法，有效地去除了图像中的椒盐噪声。
接着，我们对图像进行了增强处理，采用了直方图均衡化算法，使得图像的对比度得到了显著提高。
最后，我们进行了几何校正，通过对图像进行旋转和缩放，使得图像的几何形状与实际地理位置相符合。
二、图像分类图像分类是遥感图像处理的关键步骤之一，它通过对图像中的像素进行分类，将其划分为不同的地物类型。
在本实验中，我们使用了监督分类方法，首先选择了一些具有代表性的样本像素，然后通过训练分类器，将这些样本像素与不同的地物类型进行关联。
接着，我们对整个图像进行分类，将图像中的每个像素都划分为相应的地物类型。
最后，我们对分类结果进行了验证，通过与实地调查结果进行对比，验证了分类的准确性和可靠性。
三、图像融合图像融合是遥感图像处理的一项重要技术，它可以将多个不同波段或分辨率的图像融合成一幅高质量的图像。
在本实验中，我们选择了两幅具有不同波段的卫星图像，通过波段归一化和加权平均的方法，将这两幅图像融合在一起。
融合后的图像不仅保留了原始图像的颜色信息，还具有更高的空间分辨率和光谱分辨率，可以提供更全面和准确的地物信息。
四、图像变化检测图像变化检测是遥感图像处理的一项关键任务，它可以通过对多幅图像进行比较，检测出地表发生的变化情况。
在本实验中，我们选择了两幅具有不同时间的卫星图像，通过差异图像法和指数变化检测法，对这两幅图像进行了变化检测。
通过对比差异图像和变化指数图，我们可以清晰地看到地表发生的变化，如城市扩张、植被变化等，为城市规划和环境监测提供了重要的参考依据。
遥感制图实习报告
遥感图像处理实验报告班级姓名学号实验室成绩评定教师签字专题一: DEM图像进行彩色制图（叙述制图过程并把自己处理结果加载到本文档里）实验目的:1.实验步骤:2.选择File > Open Image File>bhdemsub.img,出现由主图像窗口、滚动窗口和缩放窗口组成的ENVI 图像。
3.选择主图像窗口内的功能菜单Tools>Color Maping>Density Slice, 出现Density Slice对话框。
4.选择Clear Ranges, 清除Defined Density Slice Ranges下的内容。
5.选择Options>Add New Ranges, 其中RangeStart: 1219 ；Range End;1701；#of Ranges:10。
在Density Slice对话框中Defined Density Slice Ranges下出现十组内容。
6.逐个组将Red条依次改为25, 50, 75, 100, 125, 150, 175, 200, 225, 250。
Greeen与Blue不变。
选择Apply按钮, 主图像窗口、滚动窗口和缩放窗口组成的ENVI图像的颜色改变。
选择主图像窗口内的功能菜单File>Save Image As> Image File 出现Output Dispiay to Image File对话框, Output File Type选择JPEG, Enter Output Filename选择保存位置, Compression Facter（0-1）选择0.750.实验结果:专题二: TM与SPOT数据融合（叙述该过程并处理结果加载到本文档里。
注意用两种方法融合的过程）实验目的:1. 进行快速对比度拉伸、直方图执行交互式对比度拉伸和直方图匹配的操作2. 快速滤波、滤波的操作3. ENVI中变换（Transform）菜单功能的了解实验步骤:1. 选择File > Open Image File>Lon.spot文件,点击No Display>new display>load band2. 选择File > Open Image File>Lon.tm文件,点击No Display>new display>load band3. 选择Basic Tools>Resize Data>选择Lon.tm文件>点击OK(弹出对话框, 分别填写内容)4. 选择Basic Tools>Stretch实验结果:专题三: 航片的配准与镶嵌（叙述该过程并处理结果加载到本文档）1配准●图像-图像地面控制点 (Select GCPs: Image-to-Image)●图像-图像配准需要两幅图像均打开。
遥感图像目视实验报告
遥感图像目视实验报告实验背景遥感图像是利用航空或卫星等远距离方式获取地面信息的一种方法。
遥感图像可以提供大范围的地表覆盖信息，对于地理环境、自然资源调查和灾害评估等领域具有重要的应用价值。
目视解译是遥感图像处理的基础工作，通过观察和分析图像中的各种特征进行信息提取。
实验目的本实验旨在通过目视解译遥感图像，熟悉遥感图像的特征和解译方法，培养实际应用遥感技术的能力。
实验步骤步骤一：选择合适的遥感图像从实验室提供的遥感图像库中选择一张图像进行目视解译。
根据实验要求和研究领域，可以选择不同时间和地点的图像。
步骤二：观察和分析图像特征使用图像处理软件加载选择的遥感图像，并对其进行放大、缩小、平移等操作。
观察和分析图像中的地物特征，如土地覆盖类型、建筑物、道路等，并记录下观察结果。
步骤三：目视解译图像中的地物根据图像特征的观察和分析结果，将图像中的地物进行解译。
根据实际情况，可以使用不同的解译方法，如目视比例测量、边缘识别、光谱分析等。
步骤四：结果展示和分析将解译的结果和观察的图像特征进行对比和分析，评估解译的准确度和可靠性。
如果需要，可以绘制解译结果的统计数据、表格和图表，进一步展示和说明解译结果。
实验结果经过对选定遥感图像的观察和解译，得到了以下结果：1. 土地覆盖类型：图像中出现了大片的绿色区域，分布比较均匀，判断为农田；同时还有一些波状的蓝色区域，可能是河流。
2. 建筑物：在图像的中心位置，可以看到一些明显的矩形区域，判断为城市建筑物。
3. 道路：图像中还有一些线状的特征，长度较长且呈直线分布，判断为公路。
结果分析根据目视解译的结果和实验观察，可以得出以下分析结论：1. 图像中的土地覆盖类型主要是农田和河流，这符合该地区的地理特点和土地利用情况。
2. 图像中的建筑物主要集中在城市地区，说明该地区存在城市化现象，并且城市建设较为发达。
3. 公路的存在表明该地区的交通基础设施相对完善。
实验总结通过本次遥感图像目视实验，我接触了真实的遥感数据，学习了目视解译的方法和技巧。
遥感数字图像处理实习报告
遥感数字图像处理实习报告一、引言遥感数字图像处理是一项重要的技术，通过对遥感图像的处理和分析，可以获取地表信息、监测环境变化、进行资源调查等。
本报告旨在总结我在遥感数字图像处理实习中所学到的知识和经验，并对实习过程中的工作进行详细的描述和分析。
二、实习背景在本次实习中，我加入了某遥感数字图像处理公司的团队，负责处理和分析卫星遥感图像。
公司的主要业务包括地表覆盖分类、环境监测、农业调查等。
在实习期间，我主要参与了地表覆盖分类和环境监测方面的工作。
三、实习内容1. 数据获取在实习开始前，我首先了解了卫星遥感图像的获取方式和数据源。
公司与多个卫星数据提供商合作，可以获取高分辨率的多光谱和全色遥感图像。
我通过公司内部的数据平台，获取了一些地区的遥感图像数据，用于后续的处理和分析。
2. 图像预处理在进行地表覆盖分类和环境监测之前，我对获取的遥感图像进行了预处理。
预处理包括图像校正、辐射定标、大气校正等步骤，旨在消除图像中的噪声和偏差，提高图像的质量和准确性。
3. 地表覆盖分类地表覆盖分类是遥感数字图像处理的重要应用之一。
我使用了监督分类和非监督分类两种方法进行地表覆盖分类。
在监督分类中，我利用已知类别的样本数据训练分类器，并对整个图像进行分类。
在非监督分类中，我使用聚类算法对图像进行分割，并根据像素的相似性进行分类。
通过比较两种方法的结果，我发现监督分类在准确性方面表现更好，但非监督分类在处理大规模数据时更高效。
4. 环境监测除了地表覆盖分类，我还参与了环境监测方面的工作。
通过对多时相的遥感图像进行比较和分析，我可以监测地表的变化情况，如城市扩张、植被覆盖变化等。
我使用了变化检测算法和时间序列分析方法，对图像进行处理和分析，得到了地表变化的信息。
5. 结果分析在实习期间，我对处理和分析的结果进行了详细的分析和评估。
我比较了不同分类算法的准确性和效率，评估了地表变化的程度和趋势。
通过对结果的分析，我可以得出一些有关地表覆盖和环境变化的结论，为后续的研究和决策提供参考。
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遥感图像处理实验报告-CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1
云南师范大学 2013-2014 学年下学期统一考试_____________________期末试卷（非制卷）
专业：
课程名称：遥感数据图像处理
任课教师：
班级：
姓名：
学号：
（2）
（1）进行手动HSV 数据融合：
为了理解处理过程,选择进行手动数据融合。
第一步, SPOT-XS 多波段的彩色影像转换到色度、饱和度、数值(hue-saturation-value) 彩色空间。
将全色波段高分辨率的SPOT 影像替换数值 (value)波段,并将其拉伸到0 至 1 之间以满足正确的数据范围。
再将从SPOT-XS 多波段影像中获取的色度、饱和度以及从全色SPOT 影像中获取的数值进行反变换, 转回到红绿蓝彩色空间。
这个过程将产生出一幅输出影像,其包含了从SPOT-XS 多波段影像中获取的颜色信息以及从全色SPOT 影像中获取的空间分辨率信息。
1.HSV 正变换：
1) 从 ENVI 的主菜单选择 Transform → Color Transform → RGB to HSV,然后选择调整过大小的 SPOT-XS 多波段数据作为输入的 RGB 影像。
输入要输出的文件名, 点击 OK 执行变换。
2) 作为灰阶影像或 RGB 彩色影像, 来显示色度、饱和度和数值的影像。
操作如图所示：
2.拉伸SPOT全色影像并替换SPOT－XS的数值波段
1) 从ENVI 的主菜单选择Basic Tools → Stretch Data,单击lon_spot 文件,然后点击 OK 2) 在 Data Stretching 对话框的 Output Data 部分中,在 Min 文本框中输入 0,Max 文本框中输入1,并输入一个输出文件名。
单击OK，将全色SPOT 影像的数据拉伸为浮点型,范围为0 到1.0 。
结果如下：
3. HSV 反变换
1) 从 ENVI 主菜单选择Transform → Color Transform→HSV to RGB,选择转换过的SPOT-XS 多波段影像的 Hue 和 Saturation 波段作为变换的 H 和 S 波段。
2) 选择拉伸过的全色SPOT 影像作为变换的 V 波段,点击OK。
在 HSV to RGB Parameters 对话框中输入要输出的文件名,点击 OK 进行反变换。
显示结果
4
ENVI 自动HSV 变换融合
1) 在 ENVI 的主菜单选择Transform→ Mage Sharpening→HSV。
2) 如果调整过大小的SPOT-XS 多波段影像已在显示窗口中,则可以在Select Input RGB 对话框中直接选择合适的影像显示窗口。
否则,就要在Select Input RGB
Input Bands 对话框中, 选择"Red Layer"、"Green Layer" 和"Blue Layer"所相对应的调整过大小的SPOT-XS 影像波段,然后点击OK 。
3) 从 High Resolution Input File 对话框中选择SPOT 影像,点击OK。
4) 输入输出文件名lontmsp.img,在 HSV Sharpening Parameters 对话框中点击OK 。
结果如下：
1．实验现象与结果
实验结果及现象如上步骤所述教师评语及评分：。