遥感实验11_遥感影像镶嵌与裁剪
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。
遥感实习遥感图像镶嵌
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。
遥感裁剪
遥感实验——裁剪
第一种方法规矩图形的裁剪
1.打开程序，然后打开实验二图像裁剪中的can-trm.img 结果如图：
2.点击图像中的file 选择Save file as单击ENVI Standard
3.打开界面后点击Import file ，单击打开原文件然后单击image 进行选取截图区域如图
4.完成之后进行保存，之后在输出如图
第二种方法：选取感兴趣区域
1.打开原文件，点击Overlay 选择Region of internet
2.进行页面编辑，左键是画图右键单击第一次闭合第二次是填充、中间单击一次是删
除
3.单击file 选择Subset Data via POIS
4. 单击原文件然后点ok
5.进行文件的保存
6.新建一个New display 然后打开之前保存的文件如图
第三种方法：
1.打开原文件，进行如下操作:
2.打开文件region .shp 进行如下操作
6.完成效果如下:。
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。
遥感实验11_遥感影像镶嵌与裁剪
用行政边界裁减遥感影像步骤
4、在ENVI 的 evf parameters窗口>File ->Export EVF Layer to ROI>Convert all records of an EVF layer to one ROI，将行政边界转换为感兴趣区 文件（定义ROI）
用行政边界裁减遥感影像步骤
遥感图像镶嵌
其它名字:遥感影像拼接。 色彩平衡处理：用来控制遥感图像的颜色 分布,使图像整体达到色彩平衡的技术。
镶嵌（拼接）实验步骤
（1）有地理参考的图像镶嵌 第一步：启动图像镶嵌工具 在ENVI主菜单中，选择map->mosacicking>Georeferrenced,打开map based mosaic 对话框。
遥感实验11
遥感影像镶嵌与裁剪
2 课时
试验目的
通过上机操作，了解图像镶嵌（拼接）的方 法及基本处理过程，学会镶嵌时色彩平衡 处理方法，学会使用规则裁剪、不规则裁 剪及利用行政区裁剪遥感影像的方法 。
遥感图像及工具
实验数据：1：400万中国行政区划图； p119r34、 p118r34遥感影像数据 实验工具平台：ArcView，ENVI
遥感图像镶嵌
在进行图像的镶嵌时，需要确定一幅参考 影像，参考图像将作为输出镶嵌图像的基 准，决定镶嵌图像的对比度匹配、以及输 出图像的像元大小和数据类型等。镶嵌得 两幅或多幅图像选择相同或相近的成像时 间，使得图像的色调保持一致。但接边色 调相差太大时，可以利用直方图均衡、色 彩平滑等使得接边尽量一致，但用于变化 信息提取时，相邻影像的色调不允许平滑 ，避免信息变异。
遥感影像裁剪
《遥感原理与应用》实验报告——数字镶嵌
《遥感原理与应用》实验报告——数字镶嵌实验名称：数字镶嵌一、实验内容1.基于像素的镶嵌2.基于地理坐标的镶嵌二、实验所用的仪器设备，包括所用到的数据电脑一台，遥感影像处理软件（ENVI），两幅没有地理坐标的单波段的卫星遥感影像（图1和图2）、两幅带有地理坐标的单波段卫星遥感影像（图5和图6）。
三、实验原理1.遥感影像数字镶嵌的定义就是对若干幅互为邻接（时相往往可能不同）的遥感数字影像通过彼此间的集合镶嵌、色调整、去重叠等数字处理，镶合拼接成一副统一的新（数字）影像。
2.遥感影像数字镶嵌的一般流程（1）准备工作：选择合适的数据源，显示图像并分析（2）预处理工作：辐射校正、几何校正（3）确定实施方案：a.先确定标准像幅—常选择处于研究区中央的影像。
b.确定镶嵌的顺序—以标准像幅为中心，中央向四周逐步进行。
(4)重叠区的确定：即相邻影像的几何对准遥感影像数字镶嵌工作主要是基于相邻影像的重叠区的。
重叠区的确定是否准确直接影响到镶嵌的效果。
(5)色调的调整：不同时相或成像条件存在差异的影像，影像亮度差异很大；成像条件相近的影像也会由于遥感器的随机误差造成不同像幅的影像色调不一致，影响应用效果。
(6)影像镶嵌：在相邻两幅待镶嵌影像的重叠区内找到一条接缝线，对接缝线两侧的影像进行色调调整（可以采用线性插值（如接缝线上的像元亮度取平均），平均值等方法）。
四、实验步骤及其结果分析（一）基于像素的镶嵌1.启动ENVI软件，菜单栏中选择File/Open Image File，选择遥感影像dv06_2.img. 和dv06_3.img. 并打开，如图1、图2所显示结果。
2.ENVI主菜单栏中选择Map/Mosaicking/Pixel Based。
3.在弹出的Pixel Based Mosaic对话框中选择Import/Import Files,在出现的Mosaic Input Files对话框中选择dv06_2.img，点击OK。
遥感图像配准与镶嵌
mn
C(c, r)
( gi, j g ) ( gir, jc g)
i1 j1
相关函数（矢量数积）
R( p, q) g(x, y)g(x p, y q)dxdy
( x, y )D
R（ p0, q0）＞ R（p, q）（ pp0， q若qR（0）p0, q0）＞ R（p, q）（ pp0， qq0），则 p0, q0
– SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变 性，对视角变化、仿射变化、噪声也保持一定程度的稳定性；
– 独特性好，信息量丰富，适用于在海量特征数据库中进行快速、准确地 匹配；
– 多量性，即使少数的几个物体也可以产生大量的SIFT特征向量； – 可扩展性，可以很方便的与其它形式的特征向量进行联合。
i1 j1
mn
mn
(gi, j g )2
( gir, jc gr,c )2
i1 j1
i1 j1
差绝对值和（差矢量分量绝对值和）
S( p, q) g(x, y) g(x p, y q)dxdy
( x, y )D
离散灰度数据差绝对值和的计算公式为
mn
S (c, r)
gi , j gir , jc
SIFT算法（二）
• SIFT特征匹配算法包括两个阶段，第一阶段是SIFT特征的生成，即从 多幅待匹配图像中提取出对尺度旋转、缩放、亮度变化无关的特征向 量；第二阶段是SIFT特征向量的匹配。
• SIFT特征向量的生成算法共包括4步：
– 尺度空间极值检测，以初步确定关键点位置和所在尺度； – 拟和三维二次函数精确确定位置和尺度，同时去除低对比度的关键点和
Hausdorff 距离等 • 4.消除错配
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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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。
用行政边界裁减遥感影像步骤
4、在ENVI 的 evf parameters窗口>File ->Export EVF Layer to ROI>Convert all records of an EVF layer to one ROI，将行政边界转换为感兴趣区 文件（定义ROI）
用行政边界裁减遥感影像步骤
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。
遥感图像镶嵌
在进行图像的镶嵌时，需要确定一幅参考 影像，参考图像将作为输出镶嵌图像的基 准，决定镶嵌图像的对比度匹配、以及输 出图像的像元大小和数据类型等。镶嵌得 两幅或多幅图像选择相同或相近的成像时 间，使得图像的色调保持一致。但接边色 调相差太大时，可以利用直方图均衡、色 彩平滑等使得接边尽量一致，但用于变化 信息提取时，相邻影像的色调不允许平滑 ，避免信息变异。
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
遥感影像裁剪
遥感影像 裁减
规则裁减
不规则裁 减
矩形形状
椭圆形状边界裁减遥感影像步骤
1、烟台市行政边界数据准备（shp文件） ； 2、ENVI 打开p119r34（20100625）; 3、ENVI 打开shp文件，加载在影像窗口 中， ENVI 自动将shp文件转换为 evf(envi vector file)文件。
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 entry. 在 edit entry对话框中，设置 data value to ignore: 0，即忽略0值；设置feathering distance 为10，羽化半径为10个像素，单击ok 按钮。 第四步：切割线设置 第五步：色彩平衡设置。 第六步：输出结果
遥感实验11
遥感影像镶嵌与裁剪
2 课时
试验目的
通过上机操作，了解图像镶嵌（拼接）的方 法及基本处理过程，学会镶嵌时色彩平衡 处理方法，学会使用规则裁剪、不规则裁 剪及利用行政区裁剪遥感影像的方法 。
遥感图像及工具
实验数据：1：400万中国行政区划图； p119r34、 p118r34遥感影像数据 实验工具平台：ArcView，ENVI
遥感影像裁剪
裁剪（subset）：图像裁剪的目的是将研究区之 外的区域去除的过程。 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。
5、用ROI裁减遥感影像。
ENVI主菜单的-〉Basical Tools->Subset Data visa ROIs； 输入要裁剪的影象（P119R034,20100625）; 空间子集参数对话框，选择感兴趣区（ROI）； Mask pixels outside or ROI? NO or Yes,选择 Yes(特别注意)
遥感图像镶嵌
其它名字:遥感影像拼接。 色彩平衡处理：用来控制遥感图像的颜色 分布,使图像整体达到色彩平衡的技术。
镶嵌（拼接）实验步骤
（1）有地理参考的图像镶嵌 第一步：启动图像镶嵌工具 在ENVI主菜单中，选择map->mosacicking>Georeferrenced,打开map based mosaic 对话框。