【报告】遥感应用模型实习研究报告
遥感应用实验报告
遥感应用实验报告
引言
遥感技术是一种利用遥感卫星或其他设备获取地球表面信息的技术。
在科研、农业、城市规划等领域都有着广泛的应用。
本次实验旨在通
过遥感技术获取地表信息，分析实验结果，探索其在不同领域中的应用。
实验方法
本次实验选取了一片城市区域为研究对象，使用遥感卫星获取该区
域的影像数据，包括多光谱影像、高分辨率影像等。
利用遥感软件对
影像数据进行处理，提取城市区域的土地利用类型、植被覆盖情况等
信息。
进一步分析影像数据，得出城市区域的发展状况和环境质量等
数据。
实验结果
经过处理分析，我们得出了以下结论：
1. 城市区域的土地利用类型主要包括居住区、公园绿地、工业区等；
2. 植被覆盖率较高的地方主要集中在公园绿地和一些住宅区；
3. 部分工业区存在着环境污染问题，需要加强治理。
实验讨论
根据实验结果，我们可以得出一些启示：
1. 遥感技术在城市规划中的应用能够帮助我们更好地了解城市发展现状，指导城市规划工作；
2. 通过监测城市区域的植被覆盖情况，可以及时发现环境问题，保护城市生态环境；
3. 遥感技术在环境保护和资源管理方面有着重要的作用，需要进一步推广应用。
结论
本次实验通过遥感技术获得了城市区域的地表信息，分析了土地利用类型、植被覆盖情况等数据，对城市规划和环境保护具有一定的参考意义。
遥感技术作为一种高效的信息获取手段，将在未来有更广泛的应用前景。
希望通过本次实验能够加深对遥感技术的理解，促进其在各个领域的发展和应用。
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。
地理信息科学与技术专业遥感应用实习报告
地理信息科学与技术专业遥感应用实习报告在地理信息科学与技术专业的学习中，遥感应用是一个非常重要的领域。
遥感技术利用卫星、航空器等遥感平台获取地球表面信息，并对其进行处理、分析和应用。
通过遥感技术，我们可以获得大量的地理数据，为各种领域的决策和研究提供重要参考。
以下是我在遥感应用实习中的主要经历和收获。
1. 实习背景本次遥感应用实习是在某遥感研究机构进行的，实习的主要目标是掌握遥感数据的获取和处理方法，并将其应用于具体的地理问题。
实习期间，我与导师一起参与了多个遥感项目，包括土地利用/覆盖分类、植被指数计算、水体监测等。
2. 遥感数据获取遥感数据的获取是遥感应用的基础。
我学习了多种遥感数据的获取方式，包括卫星遥感和航空遥感。
其中，卫星遥感是最常用的数据获取方式，通过卫星传感器获取的数据具有广覆盖、重复观测的特点。
而航空遥感则可以获取分辨率更高的数据，适用于需要精细信息的研究。
3. 遥感数据处理获得遥感数据后，接下来要进行数据处理。
我掌握了遥感影像的预处理方法，包括辐射校正、大气校正和几何校正等。
通过这些处理步骤，可以消除影像中的噪声和偏差，提高数据的质量和准确性。
4. 遥感数据分析遥感数据分析是利用遥感数据提取有用信息的过程。
在实习中，我学习了多种遥感数据分析方法，如土地利用/覆盖分类和植被指数计算。
土地利用/覆盖分类是将遥感影像上的地物进行分类，了解地表的利用情况。
植被指数计算则可以反映植被的状况，并为生态环境研究提供参考。
5. 遥感应用案例在实习中，我参与了一个实际的遥感应用案例。
该案例是利用遥感数据监测水体变化。
通过分析不同时间的遥感影像，我们可以确定水体的扩张或减少情况，并提供给相关部门进行水资源管理和污染治理。
这个案例使我了解到遥感应用对实际问题解决的重要性，也加深了我对遥感技术的理解和认识。
6. 实习总结通过这次遥感应用实习，我对地理信息科学与技术专业的遥感应用有了更深入的了解。
我掌握了遥感数据的获取和处理方法，学习了遥感数据分析和应用的基本技能。
遥感应用模型实习报告
一、实习背景随着遥感技术的不断发展，遥感在资源调查、环境监测、灾害预警等领域发挥着越来越重要的作用。
为了更好地掌握遥感应用模型，提高遥感数据处理和分析能力，我们开展了遥感应用模型实习。
二、实习目的1. 了解遥感应用模型的基本原理和方法；2. 掌握遥感数据处理和分析的基本流程；3. 学会使用遥感软件进行遥感图像处理和分析；4. 培养团队合作精神，提高实际操作能力。
三、实习内容1. 遥感图像预处理实习首先对遥感图像进行预处理，包括辐射校正、几何校正、裁剪等。
通过ENVI 软件对遥感图像进行辐射校正，消除传感器、大气等因素对图像的影响；进行几何校正，消除图像的几何变形；最后对图像进行裁剪，提取所需研究区域。
2. 遥感图像分类实习采用监督分类方法对遥感图像进行分类，包括选择训练样本、建立分类器、分类输出等步骤。
通过ENVI软件中的分类器功能，选择合适的分类算法（如最大似然法、支持向量机等）进行分类，得到分类结果。
3. 遥感图像变化分析实习选取两个时相的遥感图像，分析研究区域的变化情况。
通过ENVI软件中的变化检测工具，对两个时相的遥感图像进行变化检测，得到变化信息。
然后对变化信息进行统计分析，分析研究区域的变化趋势。
4. 遥感图像建模实习选取一个研究区域，利用遥感图像数据建立地物分布模型。
通过ENVI软件中的建模工具，选择合适的建模方法（如回归分析、神经网络等）进行建模，得到地物分布模型。
5. 遥感图像应用实习结合实际应用场景，将遥感图像处理和分析结果应用于实际项目中。
例如，利用遥感图像进行土地利用变化监测、森林资源调查、灾害预警等。
四、实习成果1. 掌握了遥感图像预处理、分类、变化分析、建模等基本方法；2. 学会了使用ENVI软件进行遥感图像处理和分析；3. 提高了遥感数据处理和分析能力；4. 培养了团队合作精神，提高了实际操作能力。
五、实习总结本次遥感应用模型实习，使我们深入了解了遥感技术的基本原理和应用方法，提高了遥感数据处理和分析能力。
遥感地学应用实践实习报告
实习报告一、实习背景及目的随着遥感技术的不断发展，其在地质、环境、资源等领域的应用日益广泛。
为了提高自己在遥感地学领域的实际操作能力，我参加了本次遥感地学应用实践实习。
实习期间，我在中国自然资源航空物探遥感中心进行了学习和实践，主要目的是掌握遥感地学的基本原理和方法，学会使用遥感软件进行数据处理和分析，并能够独立完成遥感地学应用实践项目。
二、实习内容与过程1. 遥感原理学习在实习的第一周，我主要学习了遥感的基本原理，包括遥感成像机制、遥感数据类型及其特性、遥感图像的增强和处理方法等。
通过学习，我对遥感技术有了更深入的了解，为后续的实践操作打下了基础。
2. 遥感软件操作在实习的第二周，我学习了遥感软件ENVI和ArcGIS的基本操作。
通过实际操作，我掌握了遥感数据的预处理、图像增强、分类和提取等方法。
同时，我还学会了如何利用遥感软件进行地物信息的反演和模型建立。
3. 遥感地学应用实践项目在实习的第三周和第四周，我参与了遥感地学应用实践项目。
项目内容包括：遥感数据的选择和预处理、地物分类和信息提取、成果分析与评价等。
我负责的部分是遥感数据的预处理和地物分类，通过实际操作，我提高了自己在遥感地学应用实践方面的能力。
4. 实习成果汇报在实习的最后一周，我进行了实习成果的汇报。
我详细介绍了实习过程中所学的遥感原理、软件操作以及实践项目的内容和成果。
通过汇报，我对实习内容进行了总结和梳理，同时也提高了自己的表达能力。
三、实习收获与体会通过本次遥感地学应用实践实习，我取得了以下收获：1. 掌握了遥感地学的基本原理和方法，学会了使用遥感软件进行数据处理和分析。
2. 提高了自己在遥感地学领域的实际操作能力，为今后的学术研究和实际工作打下了基础。
3. 学会了与团队成员合作，提高了团队协作能力。
4. 增强了对遥感地学应用实践的认识，为今后继续深入研究遥感技术在地质、环境、资源等领域的应用奠定了基础。
总之，本次遥感地学应用实践实习使我受益匪浅。
【报告】遥感应用模型实习研究报告
【报告】遥感应用模型实习研究报告1 引言1.1 报告背景及意义遥感技术作为获取地球表面信息的重要手段，已广泛应用于资源调查、环境监测、灾害预警等多个领域。
随着遥感技术的发展，遥感应用模型在处理和分析遥感数据中发挥着越来越关键的作用。
本报告以遥感应用模型为研究对象，通过实习研究，深入探讨遥感应用模型的构建、验证和应用过程，以期为相关领域提供有益的参考。
遥感应用模型实习研究具有以下意义：1.促进理论知识与实践能力的结合，提高学生对遥感应用模型的理解和掌握。
2.探索遥感技术在各领域的实际应用，为解决实际问题提供科学依据。
3.拓宽遥感应用模型的研究领域，促进遥感技术的发展。
1.2 遥感应用模型概述遥感应用模型是根据遥感数据的特点和需求，通过数学、物理等方法建立起来的模型。
它可以实现对遥感数据的处理、分析和解释，从而为人类提供有关地球表面信息的定量描述。
遥感应用模型主要包括以下几类：1.数据处理模型：对遥感数据进行预处理、增强和分类等操作，提高数据的质量和可用性。
2.参数反演模型：通过遥感数据反演地表参数，如温度、湿度、植被指数等。
3.生态模型：研究地表生态系统结构与功能，为生态环境保护和资源管理提供依据。
4.灾害预警模型：利用遥感技术对自然灾害进行监测和预警，降低灾害风险。
通过以上介绍，我们可以看出遥感应用模型在地球科学、环境科学等领域具有广泛的应用前景。
接下来，本报告将详细介绍遥感应用模型实习研究的内容与方法。
2 遥感应用模型实习研究内容与方法2.1 实习研究内容遥感应用模型实习研究的内容主要包括以下三个方面：首先，针对特定区域，通过遥感技术获取地表覆盖信息，并结合地理信息系统（GIS）对数据进行处理与分析。
具体研究内容包括：土地利用类型识别、植被覆盖度提取、水文参数估算等。
其次，根据遥感数据特点，构建适用于研究区域的遥感应用模型。
这些模型包括：线性模型、非线性模型、机器学习模型等。
通过对比分析不同模型的性能，选择最优模型进行后续研究。
遥感应用模型实习报告
遥感应用模型课程实习报告学生姓名：李文凯班学号：113151指导教师：徐世武中国地质大学信息工程学院2017年11月27日目录一、遥感基本功能实习（<小二，黑体，居中>） (1)二、植被指数及植被覆盖度估计（<小二，黑体，居中>） (2)三、基于高分辨率遥感影像城市绿地信息提取（<小二，黑体，居中>） (8)四、遥感影像分类（<小二，黑体，居中>） (11)五、总结 (22)一、遥感基本功能实习（<小二，黑体，居中>）【实习目的】利用ENVI完成常规遥感数据处理，理解熟悉遥感数据处理方法。
1．熟悉遥感预处理的基本原理和方法2．掌握影像几何校正3．掌握影像自动配准4．掌握影像融合5．掌握影像镶嵌6．掌握影像裁剪7．掌握植被数据的计算方法，对比常见植被指数应用效果。
【实验环境】PC电脑一台，ENVI5.1或更高版本软件【实验内容】1．讲解遥感预处理的基本原理和方法2．影像几何校正的原理和操作步骤；影像到影像的几何校正，通过一个校正好的基准影像去校正未做过几何校正的影像。
3．对校正之后的影像做精校正即影像配准4．对低分辨率的多光谱影像和高分辨率的全色影像进行融合，得到高分辨率的多光谱影像5．将相邻地区的影像镶嵌，构建一副完整影像，要注意镶嵌边界的处理6．对影像进行裁剪，根据需要进行规则裁剪，不规则裁剪以及掩膜裁剪7．对实验影像采用常见四种植被指数方法计算植被指数，结合实际影像进行对比分析，得出适宜于实验影像的植被提取方法。
【实验数据】研究区影像数据：见“课程实验\实习一”文件夹【实验要求】要求：完成几何校正、辐射校正、影像裁剪、影像融合、基础分类、影像运算、制图输出、专题信息提取（面向对象分类）等操作，采用多种植被指数方法计算植被指数，分析适宜于实验影像的植被提取方法。
【实验过程】由于envi的基本功能已经做过多次实习，我对于envi的基本操作已经十分熟悉，因此我跳过了本次的实习一，直接开始了后面的实习内容。
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【关键字】报告
遥感应用模型实习研究报告
篇一：遥感模型实习报告
遥感应用模型实习报告
中国地质大学
第一部分：大冶研究区土地使用情况分析
【实习目的】
完成研究区土地使用情况分析，通过遥感分类、空间分析将研究区内4种（批而未用、用而未尽、越界开发、用而未批）违规用地提取出来，并统计相关面积、位置数据。
【实验数据】
研究区影像数据：XXspot_area1.msi；XXspot_area1.msi
辅助数据：大冶批次用地建设用地红线.wp
【实验要求】
要求：1）制定提取方案
2）数据处理
3）要求成果以影像制图输出、数据报表的形式输出；
【参照方案】
方案一：使用第一部分中的遥感变化监测方法进行提取分析；方案二：利用
遥感分类提取建设用地图层，再利用空间分析进行4种违法违规用地的提取分析。
本实验采用方案二。
【实验步骤】
1.最大似然法监督分类：
XX年影像监督分类XX年影像监督分类
2.提取出的建设用地层和红线区如下图。
3.变化检测
Change=XX-XX
4.空间查询
变化图层Chang与建设用地红线进行查询。
5．提取结果
批而未用部分未批先用部分
用而未尽部分越界开发部分
6.土地利用情况总体一览图：
7.误差分析
因MAPGIS K9无法进行叠加分析，只好根据各种用地情况来手动分类，效果并不好。
第二部分：遥感反演与建模
【实习目的】
遥感技术的特征使得其可以实现大面积的同步监测，较传统实地点对点监测有不可比拟
的优势。
本实习通过太湖区域遥感技术叶绿素监测处理应用过程来学习简单的遥感反演与建模方法。
【实验数据】
研究区影像数据：HJ1B-CCD1-451-76-XX1006-LXX0180174；
太湖区域TM数据（L2级）；HJ1B-CCD1波谱响应函数；太湖矢量数据；实测叶绿素样点浓度数据；
【实验要求】
要求：辐射定标、几何校正、大气校正、反演模型的建立、遥感反演过程、反演结果验证等内容。
注意：软件要求ENVI4.7以上版本。
【参照方案】
目前利用遥感技术可反演的水质参数包括：叶绿素a（Chl-a）、悬浮物（TSM）、有色可溶性有机物（CDOM）透明度（SD）、溶解氧
篇二：XX 遥感应用模型实习指导书-实习二-stu
XX年遥感应用模型课程实习
实习二：高光谱数据处理
高光谱数据基础处理
【实习目的】
利用RSP完成高光谱遥感数据常规处理，理解熟悉遥感高光谱数据处理方法。
【实验数据】
研究区影像数据：见文件夹
【实验要求】
要求：完成高光谱遥感数据常规处理。
【参照方案】
一：高光谱数据的导入
1．高光谱数据读入：主菜单—>高光谱分析—>数据导入—>导入Hydice，弹出如下图所示
对话框：
导入原始文件和波段信息文件，设置好结果文件路径，点击确定按钮，弹出“原格式数据转换”对话框，如下图所示：
设置各参数，特别注意的是，根据导入高光谱数据类型，设置相应的象元信息、图像行列数和波度数，若不对应，原格式数据转换就会失败。
2. 高光谱数据输入：在RSP中打开高光谱数据，查看其影像信息，并根据成图目的，选择不同的波段组合。
（R:73/24,G:39/79,B:20/8）
3. 查看影像立方体：高光谱分析—>影像立方体，弹出“高光谱立方体”对话框，如下图所示：
输入影像后，根据需要设置其颜色组合及颜色查找表。
二：光谱库处理
1. 光谱库基本操作：主菜单—>高光谱分析—>光谱库，打开光谱库子系统，如下图所
示：
工具条说明：打开光谱库：—>文本方式显示，
—>显示方式是光谱曲线，
—>显示方式为表格，
—>光谱重采样。
文件下的下拉菜单也是这三种方式打开挂光谱
库。
2. 光谱库格式转化：处理—>格式转换，可将JPL(.sli)和USGS(.spl)转换为（.msl）格式的。
3. 光谱库重采样：主菜单—>高光谱分析—>光谱库重采样或者在光谱库子系统中点击
按钮，弹出“光谱重采样”对话框，如下图所示：
输入光谱库，设置参照信息是可根据需要，选择目标图像还是目标传感器做参照，设置好输出文件的路径。
点击运行按钮进行光盘库的重采样。
三：高光谱数据预处理
1. 辐射校正：主菜单—>高光谱分析—>辐射校正，系统提供了9种方法：象元按目标法、
对象参数法、内部平均相对反射法、自动平面校正法、手动平面场校正法、经验线校正法、直方图法、波段暗目标法、波段回归分析法，根据需要，选择合适的辐射校正法。
以波段暗目标法为例，进行辐射校正。
选择波段暗目标法，弹出如图所示对话框：
2. 几何校正（偏航校正）：主菜单—>高光谱分析—>偏航校正，弹出“偏航校正”对话框，
如下图所示：
设置好各参数，进行几何校正。
3. 亮度校正：主菜单—>高光谱分析—>亮度校正，弹出如下图所示对话框：
篇三：遥感模型实习
第一部分：大冶研究区土地使用情况分析
第二部分：叶绿素浓度反演建模
第三部分：QuickBird数据融合后分类提取实验
3.1 影像融合
由于数据较大，且影像的下部不太清晰有云雾或霾，因此首先截取两个影像一个相同的部分。
用于融合的为多光谱影像wq05may02_m.img和全色影像whdxp.img，分辨率分别为
2.4米和0.6米。
首先载入多光谱影像wq05may02_m.img，在主影像窗口菜单Overlay—Vectors…，新建一个矢量层，在Scroll窗口画出裁剪区域，将裁剪矢量另存为shapefile 文件。
再将刚保存的shapefile文件打开，投影设置为默认，和两幅影像的一致。
再在Vector Window #x中主菜单，File，输出当前活动层到ROI，在出现的对话框中选择多光谱影像，点击Ok，在出现的对话框中选择第一个，输出所有记录到一个ROI，点击OK。
在主影像窗口菜单中载入刚刚输出的ROI用于裁剪，分别裁剪两个文件，分别为subm.img和subpan.img。
影像融合这里采用Pan Sharpening这个工具。
ENVI4.8主菜单—Spectral—SPEAR Tools—Pan Sharpening。
高分辨率选择subpan.img，低分辨率选择subm.img（选择第四波段，因为第四波段方差大，信息量大），输出文件名为subm_pansharp.img。
进入下一步。
接下来进行两幅影像的配准，这里选择自动选点，Use seed points前面不打勾。
进入下一步
检查一下配准的误差，将校正多项式次数改为2，并将控制点按照误差大小排序，发现有三个点误差较大，ENVI已经用红色标出，这里把这三个点删除，至此所有的点都变为绿色底
可以看到单点误差小于0.5个像素，整体误差小于0.2像素。
点击→进行配准，之后选择融合方法为Gram-Schmidt，点击→进行融合
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