ENVI遥感图像配准实验报告
遥感ENVI实验报告
遥感ENVI实验报告学号：姓名：班级：专业：2016年10月14日实验一：ENVI软件认识与操作基础一，实验内容1，学习如何将多波段遥感图像进行波段组合；2，掌握在ENVI系统中显示单波段和多波段遥感图像的方法。
二，ENVI5.1简介自ENVI5.0版本开始，ENVI采用了全新的软件界面，从整体上增强了用户体验，ENVI5.1延续了ENVI5的界面风格，对图标做了更现代化的设计。
启动ENVI5.1，如下图所示，包括菜单项、工具栏、图层管理、工具箱、状态栏几个部分组成。
图1.1 ENVI软件界面为了方便老用户的使用，ENVI 5.1 还保留了经典的菜单+三视窗的操作界面，也就是在安装ENVI5.1 时候，自动会把ENVI Classic 版本安装。
其实ENVI Classic 就是一个完整的ENVI4.8 或更早期的版本。
习惯这种界面风格的用户，可以选择使用ENVI Classic 界面操作。
图1.2 经典ENVI操作界面三，ENVI安装目录结构一般情况下ENVI 5.1安装在Exelis文件夹下，完全版本包括IDL、License等文件夹。
ENVI5.1的所有文件及文件夹保存在HOME\Program Files\Exelis\ENVI51下。
四，ENVI数据输入4.1 常见数据的打开在ENVI5.1中，使用File –> Open菜单打开ENVI 图像文件或其它已知格式的二进制图像文件。
ENVI 自动地识别和读取下列类型的文件：·······4.2 特定数据的打开虽然上述的Open 功能可以打开大多数文件类型，但对于特定的已知文件类型，我们需要打开图像文件外，还需要打开图像文件附带的其他文件，比如RPC文件等。
使用File > Open AS 菜单，ENVI 能够读取一些标准文件类型的若干格式，包括精选的遥感格式、军事格式、数字高程模型格式、图像处理软件格式及通用图像格式。
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。
ENVI遥感图像配准实验报告
ENVI遥感图像配准实验报告ENVI遥感图像配准⼀、实验⽬的：1、掌握ENVI软件的基本操作和对图像进⾏基本处理，包括打开图像，保存图像。
2、初步了解图像配准的基本流程及采⽤不同校准及采样⽅法⽣成匹配影像的特点。
3、深刻理解和巩固基本理论知识，掌握基本技能和动⼿操作能⼒，提⾼综合分析问题的能⼒。
⼆、实验原理（1）最邻近法最邻近法是将最邻近的像元值赋予新像元。
该⽅法优点是输出图像仍然保持原来图像的像元值，简单，处理速度快。
缺点就是会产⽣半个像元位置偏移，可能造成输出图像中某些地物的不连贯。
适⽤于表⽰分类或某种专题的离散数据，如⼟地利⽤，植被类型等。
双线性插⽅法是使⽤临近4个点的像元值，按照其距插点的距离赋予不同的权重，进⾏线性插。
该⽅法具有平均化的滤波效果，边缘受到平滑作⽤，⽽产⽣⼀个⽐较连贯的输出图像，其缺点是破坏了原来的像元值，在后来的波谱识别分类分析中，会引起⼀些问题。
⽰意图：由梯形计算公式：故同理最终得：三次卷积插法是⼀种精度较⾼的⽅法，通过增加参与计算的邻近像元的数⽬达到最佳的重采样结果。
使⽤采样点到周围16邻域像元距离加权计算栅格值，⽅法与双线性插相似，先在Y ⽅向插四次（或X ⽅向），再在X ⽅向（或Y ⽅向）插四次，最终得到该像元的栅格值。
该⽅法会加强栅格的细节表现，但是算法复杂，计算量⼤，同样会改变原来的栅格值，且有可能会超出输⼊栅格的值域围。
适⽤于航⽚和遥感影像的重采样。
作为对双线性插法的改进，即“不仅考虑到四个直接邻点灰度值的影响，还考虑到各邻点间灰度值变化率的影响”，⽴⽅卷积法利⽤了待采样点周围更⼤邻域像素的灰度值作三次插值。
其三次多项式表⽰为：我们可以设需要计算点的灰度值f（x,y）为：其中：计算后可得出：（4）算法⽐较⽰意图：三、实验容：1、熟练使⽤ENVI软件的基本操作和对图像进⾏基本处理，包括打开图像，保存图像。
2、初步了解学会图像处理的基本流程。
3、⼿动选择控制点，对所给的两幅图像bldr_tm.img和bldr_sp.img进⾏精确配准。
遥感实习报告envi
遥感实习报告envi篇一：遥感ENVI实习报告遥感报告监督分类实习一、实习内容本次实习的主要内容是监督分类，经过前几次的实习，已经能够初步使用envi软件的基本功能，但对于感兴趣区的操作还不是很熟练，本次实习的主要内容便是对envi软件中感兴趣区的操作。
二、实习过程1、打开文件打开要操作的图像文件，432波段假彩色合成2、选择样本点击菜单条上的basic tools->region ofinterest-->ROI Tool，新建3个感兴趣区，分别为水体，居民区，植被。
颜色分别为蓝色，红色，和绿色。
多选一些样本点，尽可能使它分布均匀。
3.图层叠加点击tool里的layer stacking，将6个波段合成到一副图像里，保存为监督.img4.检测可分离性选择好感兴趣区后，点击File-save ROIS，保存感兴趣区，格式为ROI便于查找。
然后在options里选择Compute ROI separability，选择合成好了的监督.img，检测可分离性。
篇二：ENVI实习报告《遥感原理与方法教学实验》XX年5月目录《遥感原理与方法教学实验》 .............................................. (1)实验一:ENVI图像几何纠正 ................................................ . (1)实验目的 ................................................ ................................................... .. (1)实验要求 ................................................ ................................................... .. (1)实验组织方式 ................................................ ................................................... (1)实验原理 ................................................ ................................................... .. (1)(一) 坐标变换的两种方案 ................................................ . (1)(二) 输出图像的边界大小 ................................................ . (2)(三) 数字图像灰度值的重采样 ................................................ .. (3)实验内容及步骤 ................................................ ................................................... .. (3)实验二：ENVI的监督和非监督分类 ................................................ (9)实验目的 ................................................ ................................................... .. (9)实验要求 ................................................ ................................................... .. (9)实验组织方式 ................................................ ................................................... (9)实验原理 ................................................ ................................................... .. (9)实验步骤及内容 ................................................ ................................................... .. (9)实验目的 ................................................ ................................................... (11)实验要求 ................................................ ................................................... (11)实验原理 ................................................ ................................................... (12)实验过程及步骤 ................................................ ................................................... (12)定义训练样本 ................................................ ................................................... ...................... 13 实验心得 ................................................ ................................................. 错误！未定义书签。
遥感图像处理实验报告
遥感图像处理实习报告姓名：学号：联系方式：日期：一、实习要求（一）掌握使用ENVI进行各种图像基本操作；（二）熟练运用ENVI中工具进行图像图像校正、裁剪拼接、融合及图像增强处理；二、实习操作过程与实现结果（一）辐射校正及大气校正1、辐射校正（1）选择File->open，选择Landset8武汉数据中的‘’文件。
（2）选择Toolbox->Radiometric Correction->Radiometric Calibration工具，选择要校正的‘LC8LGN00_MTL_MultiSpectral’多光谱数据，设置定标参数（存储格式：BIL；单位转换“Scale Factor”的设置，单击Apply FLAASH Settings得到相应的参数），得到辐射定标后的结果。
2、大气校正（1）选择Toolbox->Radiometric Correction->Atmospheric Correction Module->FLAASH Atmospheric Correction工具；打开工具后设置参数：在FLAASH Atmospheric Correction Module Input Parameters 面板中如图设置各项参数；点击apply运行大气校正。
（2）大气校正运行结果（二）图像裁剪与拼接1、15米全色波段图像裁剪拼接（1）选择File->open，选择‘县界.shp’‘LC8LGN00_MTL’及‘LC8LGN00_MTL’文件。
（2）选择Toolbox->Regions of Interest->Subset Date from ROIs 工具；双击打开后input file面板选择38区段15米分辨率文件，input ROIs面板选择‘县界’文件。
点击‘OK’，38区段文件裁剪后如图。
（3）重复（2）中工具选择步骤；双击打开后在input file 面板选择39区段15米分辨率文件，在input ROIs面板选择‘县界’文件。
envi实习报告共3篇
envi实习报告共3篇（经典版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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遥感图像配准实验报告
用SPOT校正TM数据，附操作过程截图和校正后TM影像图片
[体会及建议]
通过本次试验熟悉在ENVI中对影像进行地理校正，添加地理坐标，以及如何使用ENVI进行影像到影像的配准和影像到地图的校正。在实验过程中移动光标，查看坐标值，要小心谨慎注意地图坐标和经纬度之间的关系。以免出现错误。
（2）通过计算机操作与地理知识的结合增强对地理学科的兴趣，为以后继续从事相关工作奠定基础。
（3）树立地理学思想，理解并掌握地理学科的学习、实践的方法。
二、实验内容
遥感图像的几何校正，IHS融合方法。
三、实验准备
（1）IHS融合: IHS融合法是比较常用的一种融合方法。其基本原理是首先将空间分辨率
较低的三个多光谱影像变换到IHS彩色空间，得到明度（I），色别（H）和饱和度（S）三个分量；然后将高空间分辨率影像进行对比度拉伸，达到与I分量具有相同的均值和方差；再将处理后的高空间分辨率影像替换I分量，作IHS逆变换后就得到融合后的影像。
篇三：遥感实验报告
实验报告（实验一）
[实验名称]ENVI窗口的基本作
[实验目的与内容]
实验目的
熟悉ENVI软件的窗口操作方法，掌握影像信息、像元信息浏览方法，影像上距离和面积量算方法。实验内容
1、熟悉遥感图像处理软件ENVI的窗口基本操作。2、查看影像信息和像元信息。3、距离测量与面积测量。
[实验数据处理及成果]
遥感图像配准实验报告
篇一：遥感图像处理实验报告
《遥感数字图像处理》
实习报告
学院：环境与资源学院
班级：地理1002
学号：周颖智
姓名：20101171
西南科技大学环境与资源学院遥感实习…………………......2
遥感图像处理 图像配准、图像裁剪 实验报告
Lab3 geometric correction and projection transformation of remotely sensed dataObjective :The purpose of the current lab section is to adequately understand the mathematic principles and methods of geometric correction (co-registration) and projection transformation . In addition,you guys need to gain hands-on experience or skill to perform them in ENVI and ERDAS environments.实验过程：一、envi中图像配准1、根据控制点的坐标对图像进行配准1）加载中山陵地形图2) 选择map 菜单下的registration菜单，选择select gcps:image to map设置投影信息：基于经纬度的投影(geographic lat/lon)，选择基准面为WGS—843）开始配准依次移动一级窗口中的光标到四个图廓点的位置，在三级放大窗口中把十字司放在经纬线的交点的中间位置，输入该点的经纬度于编辑对话框中：点击add point，完成对控制点的编辑4）选择option菜单下的wrap file将配准好的地图生成一幅新的影像修改生成图像信息，改为50带的UTM投影，基准面为WGS-84，保存2、图像到图像的配准1）加载全色波段影像作为待配准的影像将配准好的地形图作为基准图，全色影像作为要配准的图像在两幅图像上选择5个同名地物点进行配准点击show list 查看误差，不断调整误差直至所有误差在1以内二、erdas中的配准1、打开erdas,将zsl.tiff格式的数据导为erdas.img2、viewer中打开刚刚保存的图像，选择data preparation中的配准image geometric correction点击select viewer，点击下图层，选择polynomial多项式模型点击ok,修改投影Set projection from GCP tool,选择手动输入“keyboard”将4个图廓点的坐标输入表格display，保存图像，并加载，对配准后的图像进行投影修改3、图到图的配准以刚刚配准好的地形图为基准，加载多光谱图像选择data preparation中的配准image geometric correction选择地形图作为基准面，多光谱图像为待配准影像将相同点的坐标输入表格，并调整误差4、图像裁剪创建感兴趣区域，AOI下Tools创建一个任意形状的区域后，双击保存区域。
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ENVI遥感图像配准
一、实验目的：
1、掌握ENVI软件的基本操作和对图像进行基本处理，包括打开图像，保存图像。
2、初步了解图像配准的基本流程及采用不同校准及采样方法生成匹配影像的特点。
3、深刻理解和巩固基本理论知识，掌握基本技能和动手操作能力，提高综合分析问题的能力。
二、实验原理
（1）最邻近法
最邻近法是将最邻近的像元值赋予新像元。
该方法优点是输出图像仍然保持原来图像的像元值，简单，处理速度快。
缺点就是会产生半个像元位置偏移，可能造成输出图像中某些地物的不连贯。
适用于表示分类或某种专题的离散数据，如土地利用，植被类型等。
双线性插方法是使用临近4个点的像元值，按照其距插点的距离赋予不同的权重，进行线性插。
该方法具有平均化的滤波效果，边缘受到平滑作用，而产生一个比较连贯的输出图像，其缺点是破坏了原来的像元值，在后来的波谱识别分类分析中，会引起一些问题。
示意图：
由梯形计算公式：
故
同理
最终得：
三次卷积插法是一种精度较高的方法，通过增加参与计算的邻近像元的数目达到最佳的重采样结果。
使用采样点到周围16邻域像元距离加权计算栅格值，方法与双线性插相似，先在Y 方向插四次（或X 方向），再在X 方向（或Y 方向）插四次，最终得到该像元的栅格值。
该方法会加强栅格的细节表现，但是算法复杂，计算量大，同样会改变原来的栅格值，且有可能会超出输入栅格的值域围。
适用于航片和遥感影像的重采样。
作为对双线性插法的改进，即“不仅考虑到四个直接邻点灰度值的影响，还考虑到各邻点间灰度值变化率的影响”，立方卷积法利用了待采样点周围更大邻域像素的灰度值作三次插值。
其三次多项式表示为：
我们可以设需要计算点的灰度值f（x,y）为：
其中：
计算后可得出：
（4）算法比较示意图：
三、实验容：
1、熟练使用ENVI软件的基本操作和对图像进行基本处理，包括打开图像，保存图像。
2、初步了解学会图像处理的基本流程。
3、手动选择控制点，对所给的两幅图像bldr_tm.img和bldr_sp.img进行精确配准。
4、对比生成配准影像的五种不同方法，分析各自的特点和优劣。
四、实验步骤：
（1）打开基准图像bldr_tm.img（图1-1）和待匹配影像
bldr_sp.img(图1-2)。
(图1-1)基准影像(图1-2)待匹配影像（2）手动选择控制点
(图2-1)基准影像(图2-2)待匹配影像
(图2-3)匹配点数据
（3）进行影像匹配，输出匹配后图像
i.选择RST校正法、Nearest Neighbor重采样法，输出文件名为bldr_tm1.wrp。
ii.选择RST校正法、Bilinear重采样法，输出文件名为bldr_tm2.wrp。
iii.选择RST校正法、Cubic Convolution重采样法，输出文件名为bldr_tm3.wrp。
iv.选择Polynomial校正法、Cubic Convolution重采样法，输出文件名为bldr_tm4.wrp。
v.选择Delaunay Triangulation校正法、Cubic Convolution重采样法，输出文件名为bldr_tm5.wrp。
五、结果分析
前三中匹配方法都采用RST校正法，主要对Nearest Neighbor 重采样法、Bilinear重采样法、Cubic Convolution重采样法进行对比,可得出如下结论：
1、Nearest Neighbor重采样法：
该采样法是直接赋值，使得这种计算方法非常简单，耗时最少，但由于相邻点的灰度值间隔值不连续的，这就导致校正后的影
像出现亮度落差过大的现象，灰度值由较大的改变，细节结构
粗糙，影像出现断层情况。
2、Bilinear重采样法：
该采样方法是对Nearest Neighbor重采样法的改进，其实质是
以原影像个网格在校正前后影像网格中的面积作权重，将属性
加权平均作为当前的属性，具有低通滤波的性质，致使部分高
频信号丢失，导致影响轮廓模糊，但边缘处的过度相比最近邻
法较自然，没有锯齿现象。
3、Cubic Convolution重采样法
该方法效果最好，因为是金丝最佳插值函数辛克插值，采用了
周围16个像素的灰度值进行加权计算，因此，其生成的影像精
度较高，不会出现最近邻法和双线性法插的不利情况，保持较
好的影像边缘细节，但该算法的计算量比前两者要大许多，且
对原有像元点的数据仍会产生一定影响。
最后两种包括第三种匹配方法都采用Cubic Convolution重采样
-
法，主要对RST校正法、Polynomial校正法、Delaunay Triangulation 校正法的比较，可以得出如下结论：
RST校正法是最简单的校正法，耗时最少且边缘平滑，而Polynomial 校正法会导致边缘产生锯齿波现象，Delaunay Triangulation校正法边缘平滑，但生成的图像部分图像被删减，丢失了大部分信息。
六、实验心得与收获：
通过此次ENVI软件实验学习遥感图像处理配准，进一步加深了对RST、Polynomial、Delaunay Triangulation三种校正法和Nearest Neighbor、Bilinear、Cubic Convolution三种重采样法的理解，并通过结果图像的比较，了解到不同重采样方法的优缺点，更好地理解了老师课堂上所讲的遥感图像配准原理知识。
ENVI软件在遥感领域应用很广泛，如今所学操作以及知识只是冰山一角，希望能加强学习ENVI软件的操作和原理，这样就可以和老师课堂所讲容有所互补，相得益彰。
- . - 总结资料-。