《遥感技术》实验报告终结版
遥感综合实训报告总结
一、实习背景随着科技的不断发展，遥感技术在我国的应用越来越广泛。
为了提高我国遥感技术的应用水平，培养具有实际操作能力的遥感专业人才，我们参加了本次遥感综合实训。
本次实习旨在通过实际操作，掌握遥感数据预处理、图像增强、图像分类及分类后处理和专题地图制作等基本技能，提高遥感信息提取能力。
二、实习目的1. 熟悉遥感数据处理的基本流程和技巧。
2. 掌握遥感图像增强、分类及分类后处理等关键技术。
3. 学会利用遥感数据制作专题地图。
4. 提高遥感信息提取和分析能力。
三、实习内容本次实习主要分为以下几个部分：1. 遥感数据预处理：对所提供的校园遥感图像数据和数字图像进行格式转换，由原来TIFF和JPG格式转换为便于软件识别的IMG格式。
参照校园数字地图，对待校正的校园遥感图像进行几何校正，采用多项式变换，多项式的次数为2次，所有检查点的误差小于一个像元。
针对校园范围，对校正后的校园遥感图像，对教学区进行不规则分幅裁剪。
2. 遥感图像增强：对预处理后的遥感图像分别依次进行直方图均衡化、77边缘检测、自然色彩变换三种增强处理。
3. 遥感图像分类及分类后处理：利用ERDAS IMAGINE 2014软件，对遥感图像进行分类，并对分类结果进行后处理，提高分类精度。
4. 遥感专题图制作：根据遥感图像分类结果，制作专题地图，展示不同地物的分布情况。
四、实习成果1. 成功完成了遥感数据预处理、图像增强、图像分类及分类后处理和专题地图制作等任务。
2. 掌握了遥感数据处理的基本流程和技巧，提高了遥感信息提取和分析能力。
3. 增强了团队合作意识，培养了实际操作能力。
五、实习体会1. 遥感技术在实际应用中具有很高的价值，通过本次实习，我们深刻体会到了遥感技术在环境保护、资源调查、城市规划等方面的广泛应用。
2. 遥感数据处理是一个复杂的过程，需要掌握一定的理论知识和技术技能。
在实际操作中，我们要善于总结经验，不断优化处理流程。
3. 团队合作在遥感数据处理中具有重要意义。
遥感实训心得报告总结
一、前言随着科学技术的不断发展，遥感技术在我国得到了广泛应用。
为了更好地掌握遥感技术，提高自己的实践能力，近期我参加了遥感实训课程。
通过这段时间的学习和实践，我对遥感技术有了更深入的了解，现将实训心得总结如下。
二、实训内容1. 遥感基础知识学习在实训过程中，我们首先学习了遥感的基本概念、发展历程、应用领域等基础知识。
通过学习，我了解到遥感技术是利用电磁波探测地球表面物体性质的一种手段，具有快速、高效、大范围、全天候等特点。
2. 遥感图像处理与分析实训课程中，我们学习了遥感图像处理与分析的基本方法，包括图像增强、分类、变化检测等。
通过实践操作，我掌握了遥感图像处理软件的使用，如ENVI、ArcGIS等。
3. 遥感应用案例分析在实训过程中，我们分析了多个遥感应用案例，如土地利用变化监测、灾害评估、环境监测等。
通过这些案例，我了解了遥感技术在各个领域的应用前景。
4. 实地考察与操作为了更好地将理论知识与实践相结合，我们进行了实地考察与操作。
在老师的指导下，我们使用了无人机、卫星遥感等设备，对周边地区进行了遥感数据采集。
三、实训心得1. 理论与实践相结合通过本次实训，我深刻体会到理论与实践相结合的重要性。
在学习遥感基础知识的同时，通过实际操作，使我对遥感技术有了更加直观的认识。
2. 提高自己的实践能力在实训过程中，我学会了使用遥感图像处理软件，掌握了遥感数据采集、处理和分析的基本方法。
这些技能将对我今后的学习和工作产生积极影响。
3. 拓宽知识面通过实训，我对遥感技术及其应用领域有了更全面的认识。
这使我意识到，遥感技术在现代社会中具有广泛的应用前景，为我国经济社会发展提供了有力支持。
4. 培养团队协作精神在实训过程中，我与同学们共同完成了多个项目，这使我学会了与团队成员沟通、协作。
在遇到问题时，我们互相帮助、共同解决，培养了团队协作精神。
5. 增强创新意识在实训过程中，我们遇到了各种挑战，如数据采集、图像处理等。
遥感实习报告
遥感实习报告遥感实习报告遥感技术是利用航空、航天和地面观测的感知机器及其处理系统对地球表面进行地物探测、监测、分析和应用的科学技术。
遥感实习是指学生在通过课堂教学等方式学习遥感技术理论知识后，到遥感行业单位或相关机构实习，通过实践掌握遥感技术的应用方法和技术要点，提高学生的实践能力、综合素质和实际体验。
我在某遥感公司进行了为期一个月的遥感实习，主要负责该公司所承担的项目中的数据处理和分析部分。
在实习期间，我深入了解了遥感技术在实践中的应用，掌握了常规的图像预处理方法和图像解译技术，并对遥感技术在环境监测、气象预报、农业生产和城市建设等方面的应用有了更深刻的认识。
在实践操作中，我通过使用ENVI、ArcGIS、ERDAS等常用的遥感软件，成功地完成了多项数据处理和分析任务。
其中最令我印象深刻的是利用ENVI 软件处理无人机拍摄的景观图像，完成对某山地森林覆盖类型的分类和植被指数的计算。
在处理过程中，我运用最大似然分类法和对象提取算法对地物进行分类，利用遥感数据计算植被指数，最终得出了该山地森林的覆盖类型分布和植被状况等信息。
这项任务要求我不仅要熟练掌握遥感软件的操作，还需要对地学、生态学等相关学科进行综合应用，充分验证了遥感技术在多学科跨界应用中的独特优势。
此外，在实践中我也意识到了不同数据来源的差异性和数据质量对分析结果的影响。
例如，在处理卫星遥感数据时，由于数据量较大，需要对数据进行预处理和裁剪以便于分析。
同时，由于遥感数据采集、传输和处理的误差和偏差，需要根据实际情况对数据进行校正和调整，以保证数据的准确性和可靠性。
这一过程要求实习生与数据工程师紧密协作，多次反复测试和验证，从而确保了分析结果具有较高的精度和参考价值。
另外，我还了解到遥感技术的应用呈现了多样化和创新性的趋势，例如机器学习、云计算、大数据、AI等技术手段与遥感技术的融合和应用，大大提高了遥感技术的效率和精度，并产生了许多新的应用领域和商业模式。
摄影遥感实训总结报告范文
一、前言随着科技的发展，遥感技术在农业、林业、地质、环境、城市规划等领域得到了广泛应用。
摄影遥感作为一种获取地球表面信息的重要手段，在我国具有广泛的应用前景。
为了提高我国摄影遥感技术水平，培养一批具备专业素质的遥感人才，我们组织了一次摄影遥感实训。
本次实训旨在让学员了解摄影遥感的基本原理、操作方法以及应用领域，提高学员的实践能力。
以下是我对本次实训的总结报告。
二、实训目的与内容1. 实训目的本次实训的主要目的是：（1）使学员掌握摄影遥感的基本原理和操作方法；（2）提高学员的实践能力，培养学员在实际工作中运用遥感技术解决问题的能力；（3）使学员了解遥感技术在各个领域的应用，为今后的工作打下基础。
2. 实训内容（1）摄影遥感基本原理：包括遥感成像原理、遥感数据获取、遥感图像处理等；（2）摄影遥感操作方法：包括卫星遥感数据获取、无人机遥感数据获取、地面遥感数据获取等；（3）遥感图像处理：包括遥感图像预处理、图像增强、图像分类等；（4）遥感应用领域：包括农业、林业、地质、环境、城市规划等。
三、实训过程1. 实训准备在实训开始前，我们组织了学员进行为期一周的理论学习，使学员对摄影遥感有了初步的认识。
同时，我们还邀请了相关领域的专家进行授课，使学员了解遥感技术在各个领域的应用。
2. 实训实施（1）学员分组：我们将学员分为若干小组，每组由一名组长负责组织、协调和监督。
（2）实地操作：在实训过程中，学员们分别进行了卫星遥感数据获取、无人机遥感数据获取和地面遥感数据获取等操作。
在操作过程中，学员们认真听从指导老师的讲解，积极提问，争取将所学知识运用到实际操作中。
（3）数据处理：学员们对获取的遥感数据进行预处理、增强和分类等处理，以提高图像质量，为后续分析提供准确的数据。
（4）成果展示：在实训结束后，各小组进行了成果展示，分享了自己的实训心得和经验。
四、实训成果1. 学员掌握了摄影遥感的基本原理和操作方法；2. 学员的实践能力得到了提高，能够运用遥感技术解决实际问题；3. 学员了解了遥感技术在各个领域的应用，为今后的工作打下了基础。
遥感实习报告总结
一、实习背景随着我国遥感技术的发展，遥感技术已经广泛应用于土地资源调查、环境监测、城市规划、灾害预警等领域。
为了提高学生的实践能力，我校地理信息科学专业组织了一次为期两周的遥感实习。
本次实习旨在使学生掌握遥感图像处理的基本方法，提高学生的实际操作能力，培养学生的团队协作精神。
二、实习目的1. 使学生掌握遥感图像处理的基本原理和方法；2. 培养学生运用遥感技术解决实际问题的能力；3. 增强学生的团队协作意识和沟通能力；4. 提高学生的实践操作能力和创新意识。
三、实习内容本次实习主要包括以下几个方面：1. 遥感图像预处理：包括辐射校正、几何校正、大气校正等；2. 遥感图像解译：运用目视解译、统计分析等方法对遥感图像进行解译；3. 遥感图像分类：运用监督分类、非监督分类等方法对遥感图像进行分类；4. 遥感图像分析：运用统计、空间分析等方法对遥感图像进行分析；5. 遥感应用：运用遥感技术进行土地资源调查、环境监测、城市规划等。
四、实习过程1. 第一阶段：理论学习在实习初期，我们进行了遥感图像处理的理论学习，了解了遥感图像处理的基本原理和方法。
通过学习，我们对遥感图像处理有了初步的认识，为后续实习奠定了基础。
2. 第二阶段：实践操作在理论学习的基础上，我们进行了实践操作。
首先，我们对遥感图像进行了预处理，包括辐射校正、几何校正、大气校正等。
然后，我们运用目视解译、统计分析等方法对遥感图像进行解译。
接着，我们运用监督分类、非监督分类等方法对遥感图像进行分类。
最后，我们运用统计、空间分析等方法对遥感图像进行分析。
3. 第三阶段：团队协作在实习过程中，我们进行了团队协作。
每个团队成员负责不同的任务，共同完成实习任务。
在团队协作过程中，我们学会了沟通、协调、分工与合作，提高了团队协作能力。
五、实习成果1. 掌握了遥感图像处理的基本原理和方法；2. 提高了遥感图像处理的实际操作能力；3. 培养了团队协作意识和沟通能力；4. 完成了实习任务，取得了良好的实习效果。
摄影遥感实训总结报告
摄影遥感实训总结报告通过本次摄影遥感实训，我对遥感技术和摄影测量有了更深入的了解，同时也获得了一定的实践经验。
以下是对本次实训的总结和感悟。
首先，本次实训我学习到了遥感技术在地理信息系统和环境监测等领域的广泛应用。
无论是农业、城市规划还是水资源管理，遥感技术都可以提供高分辨率的遥感影像和数据，为实际工作和科研提供了有力支持。
实践中，我通过卫星遥感数据获取、地面测量等方式，获得了一系列的遥感数据，并对其进行了处理与分析，深刻地体会到了遥感技术的多样性和重要性。
其次，本次实训也让我明白了遥感技术在地理空间信息处理方面的优势。
相对于传统的实地调研和测量，遥感技术可以快速、高效地获取大范围的地理信息，减少人力成本和时间成本。
而且，遥感技术能够提供的多源数据融合、多尺度分析等功能，也使得地理空间信息处理更加精确和全面。
通过实践，我学会了使用遥感软件对遥感数据进行处理和分析，掌握了数据融合、遥感影像解译等相关技术。
再次，本次实训也为我培养了团队合作和交流能力。
在实践中，我与同学们共同参与遥感数据的采集和分析，互相合作、交流心得和经验。
通过分工合作，我们有效地完成了项目任务，展现了团队的协作能力。
此外，与教师和工作人员在实践中的交流也拓宽了我的眼界，使我对遥感技术的应用更加深入理解。
最后，本次实训还让我对摄影测量有了更深刻的认识。
通过实地测量和图像处理，我了解了摄影测量的原理和方法，了解了摄影测量在地理空间信息提取和建模等方面的作用。
在实践中，我体验到了航空摄影测量和无人机测量的流程和技术，并学会了使用相关软件进行数据处理和制图。
总的来说，本次摄影遥感实训是一次宝贵的学习机会。
通过实践，我不仅对遥感技术和摄影测量有了更深入的了解，也获得了一定的实践经验。
相信这些知识和技能将对我的未来学习和研究有所帮助，并为我在相关领域的发展打下坚实基础。
遥感实习报告
一、实习背景随着遥感技术的不断发展，遥感在各个领域的应用越来越广泛。
为了更好地了解遥感技术，提高自己的实践能力，我们开展了为期两周的遥感实习。
本次实习旨在通过实际操作，掌握遥感影像处理、解译和制图等基本技能。
二、实习目的1. 熟悉遥感影像处理软件ENVI的操作，掌握遥感影像预处理、裁剪、校正等基本操作。
2. 学习遥感野外调查方法，了解野外调查的注意事项。
3. 掌握遥感影像解译技巧，根据《土地利用现状分类-GB2007》标准，对所调查区域的遥感影像地物进行初步目视解译、划分。
4. 熟练运用ENVI软件进行室内解译，进行小斑区划和数据库建立。
5. 根据遥感影像图，针对所调查区域制作土地利用现状分类专题图。
三、实习内容（一）遥感影像处理1. 遥感影像预处理：首先，我们在ENVI软件中对原始遥感图像进行预处理，包括辐射校正和几何校正。
辐射校正主要进行传感器校正、大气校正、太阳高度及地形校正。
几何校正是指纠正由系统或非系统因素引起的图像几何变形。
2. 遥感影像裁剪：根据实习要求，我们选取了金洲新区大部分地区及望城区部分区域作为本次实习的区域范围。
使用ENVI软件中感兴趣区域选取的功能，裁剪出特定的区域范围。
（二）外业建标调查1. 建立目视解译标志表：根据《土地利用现状分类-GB2007》标准，对所调查区域的遥感影像地物进行初步目视解译、划分，从而建立外业目视解译标志表。
2. 野外调查：在实习老师的指导下，我们前往实习区域进行实地调查。
调查过程中，我们详细记录了各种地物的分布情况，以及地形、地貌等信息。
（三）室内解译1. 遥感影像室内解译：运用ENVI软件，对遥感影像进行室内解译。
通过对遥感影像的分析，识别出各种地物，并进行小斑区划。
2. 数据库建立：根据室内解译结果，建立遥感影像数据库，为后续制图提供数据支持。
（四）制图1. 利用ENVI软件，根据遥感影像数据和室内解译结果，制作土地利用现状分类专题图。
2. 对专题图进行美化，包括添加图例、标题、比例尺等信息。
《遥感技术》实验报告
大学水利与环境学院遥感技术实验报告（适用于地理信息系统专业）专业班级： ***********学生： *******学生学号： ***********指导教师： ******实验成绩：***年***月实验一、遥感图像认知与输入/输出的基本操作一、实验要求1.了解遥感卫星数字影像的差异。
2.掌握查看遥感影像相关信息的基本方法。
3.掌握遥感图像处理软件ERDAS的基本视窗操作及各个图标面板的功能。
4.了解遥感图像的格式，学习将不同格式的遥感图像转换为ERDASimg格式，以及将ERDASimg 格式转换为多种指定的格式图像。
5.学习如何输入单波段数据以及如何将多波段遥感图像进行波段组合。
6.掌握在ERDAS系统中显示单波段和多波段遥感图像的方法。
二、实验容1.遥感图像文件的信息查询。
2.空间分辨率。
3.遥感影像纹理结构认知。
4.色调信息认知。
5.遥感影像特征空间分析。
6.矢量化。
7.遥感图像的格式。
8.数据输入/输出。
9.波段组合。
10.遥感图像显示。
三、实验结果及分析：简述矢量功能在ERDAS中的意义。
矢量功能可以将栅格数据转化为矢量数据。
矢量数据有很多优点：1.矢量数据由简单的几何图元组成，表示紧凑，所占存储空间小。
2.矢量图像易于进行编辑。
3.用矢量表示的对象易于缩放或压缩，且不会降低其在计算机中的显示质量。
四、实验结果及分析：简述不同传感器的卫星影像的特点和目视效果。
SPOT卫星最大的优势是最高空间分辨率达10m，并且SPOT卫星的传感器带有可以定向的发射镜，使仪器具有偏离天底点（倾斜）观察的能力，可获得垂直和倾斜的图像。
因而其重复观察能力由26天提高到1~5天，并在不同的轨道扫面重叠产生立体像对，可以提供立体观测地面、描绘等高线，进行立体绘图的和立体显示的可能性。
CBRES的轨道是太阳同步近极地轨道，轨道高度是778km，卫星的重访周期是26天，其携带的传感器的最高空间分辨率是19.5m。
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实验一、ERDAS视窗的基本操作一、实验目的初步了解目前主流的遥感图象处理软件ERDAS的主要功能模块，在此基础上，掌握视窗操作模块的功能和操作技能，为遥感图像的几何校正等后续实习奠定基础。
二、实验步骤1、视窗功能简介二维视窗（图1-1）是显示栅格图像、矢量图形、注记文件、AOI等数据层的主要窗口。
通过实际操作，掌握视窗菜单的主要功能、视窗工具功能。
图1-1 二维视窗重点掌握ERDAS图表面板菜单条；ERDAS图表面板工具条；掌握视窗菜单功能和视窗工具功能等基本操作。
2、图像显示操作（Display an Image）第一步：启动程序（Start Program）视窗菜单条：File→open→ RasterLayer→Select Layer To Add对话框。
第二步：确定文件（Determine File）在Select Layer To Add对话框中有File和Raster Option两个选择项，其中File就是用于确定图像文件的，具体内容和操作实例如表。
表1-1 图像文件确定参数第三步：设置参数（Raster option）第四步：打开图像（Open Raster Layer）3、实用菜单操作了解光标查询功能；量测功能；数据叠加功能；文件信息操作；三维图像操作等。
4、显示菜单操作掌握文件显示顺序；显示比例；显示变换操作等。
5、矢量菜单操作矢量菜单操作功能是ERDAS软件将遥感与地理信息系统相结合的一个体现。
主要介绍矢量操作的有关命令，这是本次实验的重点掌握内容。
指导学生掌握适量工具面板功能，在此基础上重点掌握矢量文件的生成与编辑。
矢量文件的生成与编辑：第一步：打开图像文件第二步：创建图形文件第三步：绘制图形要素第四步：保存矢量文件在此基础上掌握：改变矢量要素形状；调整矢量要素特征；编辑矢量属性数据等有关矢量操作。
6、对影像库中的影像进行辨识，确认传感器类型，并与各传感器的特点相对应。
主要包括：TM，SAR，SPOT等，并查看他们的分辨率、波段划分等。
三、实验结果及分析：简述矢量功能在ERDAS中的意义。
该实验使用的数据为Data1中的xs_truecolor_sub.img，实验结果如图1-4所示：矢量功能在ERDAS中的意义：矢量菜单操作功能是ERDAS IMAGINE将遥感与地理信息系统相结合的一个体现，通过将栅格数据和矢量数据集成在一个系统，可以建立研究区域的完整数据库。
在此基础上可以将矢量图层叠加到高精度的最新遥感图像上以对矢量数据进行几何形状和属性的更新，也可以用矢量图层在栅格图像上确定一个感兴趣的区域，以对该区域进行分类、增强等操作图1-2 矢量操作结果图四、实验结果及分析：简述不同传感器的卫星影像的特点和目视效果。
图1-3 2007cebersys432波段组合图图1-4 2004spot图像陆地资源卫星CBERS搭载的传感器可获得2.36m分辨率的全色波段数据，SPOT影像为10m分辨率多光谱数据。
通过目视评价和定量分析，CBERS影像不仅具有良好的光谱特征，而且在空间纹理方面比SPOT影像更细腻、具有更良好的结构；在细节上，同一地物内部像元灰度集中一致。
良好的纹理信息在进行图像分类时可以提高分类精度，并可以有效区分具有“同谱异物”特征的地物。
此外，CBERS融合影像目视效果良好，可以广泛应用于国土资源调查、森林资源普查、生态环境监测等遥感动态监测工作中。
实验二波段组合与遥感数字图像的裁剪一、实验目的了解如何将单波段黑白影像合成为彩色影像，在此基础上，裁剪感兴趣区域，为遥感图像的几何校正等后续实习奠定基础。
二、实验原理在实际工作中，对遥感图像的处理和分析都是针对多波段图像中的感兴趣区域进行的，所以，我们需要将原始的单波段数据进行组合，一般是取三个波段进行组合（也可以更多），并在多波段图像上进行感兴趣区域的裁剪。
三、实验结果及分析：附裁剪前后对比图，分析裁剪各种方式的不同作用。
图2-2 2007cebers4、3、2组合波段裁剪前图像图2-2 AOI裁剪图2-3 坐标裁剪AOI裁剪是不规则分幅裁剪，所裁剪图像的边界范围是任意多边形，无法通过左上角和右下角两点的坐标确定裁剪位置，而必须事先生成一个完整的封闭多边形；坐标裁剪是规则分幅裁剪，所裁剪图像的边界范围是一个矩形，通过左上角和右下角两点的坐标，就可以确定图像的裁剪位置，整个裁剪过程比较简单。
四、试验思考：多波段合成的效果比较。
列出你采取了哪些组合，效果差异如何？图2-4 432波段组合图图2-5 234波段组合图图2-6 321波段组合图图图2-7 453波段组合图图2-8 4321波段组合图图图2-9 43215波段组合图波段1为蓝波段，波段2为绿波段，波段3为红波段，是叶绿素的主要吸收波段，波段4为近红外波段，对绿色植物类别差异最敏感，波段5为中红外波段，处于水的吸收带。
由图2-4和图2-5可看出进行波段组合时添加波段的顺序不同，组合后得到的结果也不同。
432波段组合为标准假彩色合成，即4、3、2波段分别赋予红、绿、蓝色，获得图像植被成红色，由于突出表现了植被的特征，应用十分广泛。
321波段组合为真彩色合成，即3、2、1波段分别赋予红、绿、蓝色，获得自然彩色合成图像，图像的色彩与原地区或景物的实际色彩一致，适合于非遥感应用专业人员使用。
453波段组合时4、5、3波段分别赋红、绿、蓝色合成的图像，色彩反差明显，层次丰富，而且各类地物的色彩显示规律与常规合成片相似，符合常规片的目视判读习惯。
由图2-4和图2-9可看出432波段合成和43215波段合成结果差别不大。
实验三遥感图像的几何校正一、实验目的通过实习操作，掌握遥感图像几何校正的基本方法和步骤，深刻理解遥感图像几何校正的意义。
二、实验原理校正遥感图像成像过程中所造成的各种几何畸变称为几何校正。
几何校正就是将图像数据投影到平面上，使其符合地图投影系统的过程。
而将地图投影系统赋予图像数据的过程，称为地理参考（Geo-referencing）。
由于所有地图投影系统都遵循一定的地图坐标系统，因此几何校正的过程包含了地理参考过程。
几何校正包括几何粗校正和几何精校正。
地面接收站在提供给用户资料前，已按常规处理方案与图像同时接收到的有关运行姿态、传感器性能指标、大气状态、太阳高度角对该幅图像几何畸变进行了几何粗校正。
利用地面控制点进行的几何校正称为几何精校正。
一般地面站提供的遥感图像数据都经过几何粗校正，因此这里主要进行一种通用的精校正方法的实验。
该方法包括两个步骤：第一步是构建一个模拟几何畸变的数学模型，以建立原始畸变图像空间与标准图像空间的某种对应关系，实现不同图像空间中像元位置的变换；第二步是利用这种对应关系把原始畸变图像空间中全部像素变换到标准图像空间中的对应位置上，完成标准图像空间中每一像元亮度值的计算。
三、实验结果及分析：（附几何校正比较图，并以定性语言说明几何校正后影像的变化及产生变化的原因）通过图3-1、图3-2及图3-3的对比可以发现校正后的图像相对于校正前的图像发生了倾斜，河流及道路走势等图像信息发生了变化，像元的坐标也发生了变化，而且变化后的地物特征更加接近参考图像的地物特征。
由于遥感平台位置和运动状态的变化、地形的起伏、大气的折射以及地球表面曲率的影响导致遥感影像在几何位置上发生变化，而几何校正减小了这些因素的影响，因此校正后影像相对于校正前发生了变化。
图3-1 zhzh2005cbers参考图像图3-2 2004spot几何校正前图像图3-3 2004spot几何校正后图像四、实验思考几何校正时如何进行控制点的选择？如何减少误差？控制点选取的最低限额是按未知系数的多少来确定的。
一次多项式有6个系数，需要6个方程来求解，因此需要3个控制点的3对坐标，即6个坐标数；本次试验选取了二次多项式，有12个系数，需要12个方程，即6个控制点。
对于n次多项式，控制点的数目最少为（n+1）（n+2）/2。
在条件允许的情况下，控制点的选取要大于最低数很多，从而保证几何校正的效果，本次试验共选取22个控制点，4个检查点。
控制点的选择要以配准对象为依据，关键在于建立待匹配的两种坐标的对应点关系。
控制点应选取图像上易分辨且较精细的特征点，如道路交叉点、河流弯曲或分叉处、海岸线弯曲处、湖泊边缘、飞机场、城廓边缘等。
特征变化大的地区应该多选控制点，图像边缘部分一定要选取控制点，以避免外推，尽可能满幅均匀选取。
实验四遥感图像的增强处理一、实验目的通过上机操作，了解空间增强、辐射增强几种遥感图象增强处理的过程和方法，加深对图象增强处理的理解。
二、实验原理ERDAS IMAGE图像解译模块主要包括了图像的空间增强、辐射增强、光谱增强、高光谱工具、傅立叶变换、地形分析以及其他实用功能。
主要包括卷积增强处理；锐化增强处理；滤波分析、直方图处理；主成分分析、色彩变换等。
空间增强技术是利用像元自身及其周围像元的灰度值进行运算，达到增强整个图像之目的。
卷积增强（Convolution）是空间增强的一种方法。
卷积增强（Convolution）时将整个像元分块进行平均处理，用于改变图像的空间频率特征。
卷积增强（Convolution）处理的关键是卷计算子----系数矩阵的选择。
该系数矩阵又称卷积核（Kernal）。
ERDAS IMAGINE将常用的卷计算子放在一个名为default.klb的文件中，分为3*3，5*5、7*7三组，每组又包括“EdgeDetect/Low Pass/Horizontal/Vertical/Summary”等七种不同的处理方式。
直方图均衡化实质上是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像元值，是一定灰度范围内的像元数量大致相同。
这样，原来直方图中间的峰顶部分对比度得到增强，而两侧的谷底部分对比度降低，输出图像的直方图是一较平的分段直方图。
主成分变换（Principal Component Analysis）是一种常用的数据压缩方法，它可以将具有相关性的多波段数据压缩到完全独立的较少的几个波段上，使图像数据更易于解译。
ERDAS IMAGE提供的主成分变换功能最多等对256个波段的图象进行转换压缩。
色彩变换是将遥感图像从红（R）、绿（G）、兰（B）三种颜色组成的色彩空间转换到以亮度（I）、色度（H）、饱和度（S）作为定位参数的色彩空间，以便使图像的颜色与人眼看到得更接近。
其中，亮度表示整个图象的明亮程度，取值范围是0-1；色度代表像元的颜色，取值范围为0-360；饱和度代表颜色的纯度，取值范围是0-1。
三、实验结果与分析：认真对比各图像增强处理方法处理前后的图像差别，以及各种方法之间的原理和效果差异。
(附增强前后对比图，可用黑白图)图4-1卷积增强前图像图4-2卷积增强后图像图4-3自适应滤波前图像图4-4自适应滤波后图像图4-5高分辨率图像图4-6多光谱图像图4-7分辨率融合后图像图4-8锐化增强处理前图像图4-9锐化增强处理后图像图4-10直方图均衡化前图像图4-11直方图均衡化后图像图4-12匹配图像图4-13参考图像图4-14直方图匹配图像图4-15主成分变换前图像图4-16主成分变换后图像图4-17缨帽变换前图像图4-18缨帽变换后图像图4-19色彩变换前图像图4-20色彩变换后图像图4-21指数计算前图像图4-22指数计算后图像卷积增强是将整个图像按照象元分块进行平均处理，用于改变图像的空间频率特征。