遥感实验报告
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。
大学遥感实验报告模板
---一、实验基本信息1. 实验名称：（例如：遥感影像地理信息提取实验）2. 实验日期：（例如：2023年10月25日）3. 实验地点：（例如：遥感实验室）4. 实验者：（例如：张三）5. 实验指导教师：（例如：李教授）---二、实验目的与意义1. 实验目的：（例如：掌握遥感影像的基本处理方法，学会利用遥感影像进行地理信息提取，提高遥感图像分析能力。
）2. 实验意义：（例如：本实验有助于学生了解遥感技术在地理信息获取与分析中的应用，为今后从事遥感相关工作打下基础。
）---三、实验原理与内容1. 实验原理：（例如：遥感影像处理的基本原理，包括影像校正、影像增强、图像分类等。
）（例如：）- 影像预处理：对遥感影像进行辐射校正、几何校正等处理。
- 影像增强：对遥感影像进行对比度增强、滤波等处理。
- 图像分类：采用监督分类或非监督分类方法对遥感影像进行分类。
- 地理信息提取：根据分类结果提取相关信息，如土地利用类型、植被覆盖度等。
---四、实验步骤与结果1. 实验步骤：（例如：）- 使用ENVI软件打开遥感影像。
- 对影像进行预处理，包括辐射校正、几何校正等。
- 对预处理后的影像进行增强处理，如对比度增强、滤波等。
- 选择合适的分类方法，对影像进行分类。
- 根据分类结果提取相关信息，如土地利用类型、植被覆盖度等。
2. 实验结果：（例如：）- 预处理后的遥感影像。
- 增强处理后的遥感影像。
- 分类结果图。
- 提取的地理信息数据。
---五、实验分析与讨论（例如：分析实验过程中遇到的问题及解决方法，对实验结果进行评价。
）2. 讨论与总结：（例如：讨论遥感影像处理技术在地理信息获取与分析中的应用，总结实验经验与不足。
）---六、实验结论（例如：通过本次实验，掌握了遥感影像的基本处理方法，学会了利用遥感影像进行地理信息提取，提高了遥感图像分析能力。
）---七、实验反思与建议1. 实验反思：（例如：总结实验过程中的不足，如数据处理速度、分类精度等。
遥感实验报告实验成果
一、实验背景随着遥感技术的不断发展，遥感技术在环境监测、资源调查、灾害预警等领域得到了广泛应用。
本实验旨在通过遥感技术，对某地区进行地表覆盖分类，为该地区的环境监测和资源调查提供数据支持。
二、实验目的1. 熟悉遥感图像处理软件的基本操作；2. 掌握遥感图像分类方法；3. 对某地区进行地表覆盖分类，为该地区的环境监测和资源调查提供数据支持。
三、实验内容1. 数据准备本实验选用某地区Landsat 8卫星影像作为实验数据，该影像覆盖范围约为1000平方公里，分辨率为30米。
实验过程中，首先对影像进行预处理，包括辐射校正、几何校正和大气校正等。
2. 遥感图像分类（1）选择合适的分类器本实验选用支持向量机（SVM）作为分类器，因为SVM在处理小样本数据时具有较好的性能。
（2）训练样本选择为提高分类精度，需要选择具有代表性的训练样本。
本实验采用随机抽样方法，从预处理后的影像中随机选取1000个样本作为训练样本。
（3）分类结果分析将训练样本输入SVM分类器进行训练，得到分类模型。
然后，将测试样本输入分类模型进行分类，得到分类结果。
3. 分类结果验证为验证分类结果的准确性，采用混淆矩阵对分类结果进行评价。
混淆矩阵是一种用于评估分类结果的方法，它能够直观地反映分类精度、召回率和F1值等指标。
四、实验结果与分析1. 分类精度通过计算混淆矩阵，得到分类精度为90.5%。
这说明本实验采用SVM分类器对某地区进行地表覆盖分类的效果较好。
2. 分类结果分析（1）地表覆盖类型分布通过分析分类结果，可以看出该地区地表覆盖类型主要有耕地、林地、草地、水域、建筑用地和未利用地等。
（2）地表覆盖变化分析与历史影像对比，可以看出该地区耕地面积有所增加，林地和草地面积有所减少，建筑用地面积显著增加。
这可能与当地经济发展和城市化进程有关。
3. 分类结果应用（1）环境监测通过地表覆盖分类结果，可以监测该地区土地利用变化，为环境监测提供数据支持。
遥感原理实验报告
一、实验目的1. 理解遥感的基本原理和概念；2. 掌握遥感数据的获取方法及遥感图像的处理技术；3. 了解遥感在环境监测、资源调查等方面的应用；4. 培养遥感图像分析和解译能力。
二、实验原理遥感技术是利用电磁波在地球表面及其大气层中的传播特性，通过遥感器获取地球表面及其大气层的信息，然后进行图像处理、分析和解译，以达到对地球表面及其大气层进行监测、研究和利用的目的。
遥感原理主要包括以下几个方面：1. 电磁波辐射与散射：地球表面及其大气层对太阳辐射的吸收、反射和散射，形成各种电磁波；2. 遥感器：利用电磁波探测地球表面及其大气层的信息；3. 电磁波传播：电磁波在空间传播过程中，会受到大气、云层等因素的影响；4. 遥感图像处理：对遥感数据进行预处理、增强、分类等处理，提高遥感图像的质量和应用效果；5. 遥感图像分析：对遥感图像进行解译、识别和提取信息，实现对地球表面及其大气层的监测和研究。
三、实验内容及步骤1. 实验内容（1）遥感图像的获取：通过遥感卫星、航空摄影等方式获取遥感图像；（2）遥感图像的预处理：包括辐射校正、几何校正、大气校正等；（3）遥感图像增强：通过对比度增强、亮度增强、滤波等手段提高遥感图像的质量；（4）遥感图像分类：采用监督分类和非监督分类方法对遥感图像进行分类；（5）遥感图像分析：对分类后的遥感图像进行解译、识别和提取信息。
2. 实验步骤（1）遥感图像的获取：通过遥感卫星、航空摄影等方式获取遥感图像；（2）遥感图像的预处理：利用ENVI软件进行辐射校正、几何校正和大气校正；（3）遥感图像增强：利用ENVI软件进行对比度增强、亮度增强和滤波处理；（4）遥感图像分类：采用监督分类和非监督分类方法对遥感图像进行分类；（5）遥感图像分析：对分类后的遥感图像进行解译、识别和提取信息。
四、实验结果与分析1. 遥感图像的预处理效果通过对遥感图像进行辐射校正、几何校正和大气校正，提高了遥感图像的质量，为后续的图像增强和分类奠定了基础。
遥感学实验报告
一、实验名称遥感影像地理坐标定位和配准二、实验目的1. 熟悉遥感影像地理坐标定位和配准的基本原理。
2. 掌握使用ENVI软件进行遥感影像地理坐标定位和配准的方法。
3. 学会利用全色影像生成影像地图。
三、实验原理遥感影像地理坐标定位是指将遥感影像上的像点坐标转换为地面实际地理位置的过程。
配准则是将不同时间、不同传感器或不同区域的遥感影像进行空间配准，以便进行对比分析。
四、实验内容1. 选取实验数据：选取一幅哈尔滨市TM影像，成像时间为2013年7月19日，分辨率为30m，各波段的波长为0.45～0.52μm、0.52～0.60μm、0.63～0.69μm、0.76～0.90μm、1.55～1.75μm。
2. 影像地理坐标定位：（1）打开ENVI软件，导入实验数据。
（2）在“地理信息”菜单中选择“地理坐标定位”。
（3）设置影像的投影类型为UTM，投影分带为北51区。
（4）输入图像左上角的公里网坐标（9819 8092）和地理坐标（经度125.4941，纬度47.0930）。
（5）点击“确定”进行地理坐标定位。
3. 影像配准：（1）打开ENVI软件，导入实验数据。
（2）在“图像处理”菜单中选择“配准”。
（3）选择“影像到影像配准”。
（4）选择参与配准的影像，设置配准精度。
（5）点击“确定”进行配准。
4. 影像到地图校正：（1）打开ENVI软件，导入实验数据。
（2）在“地理信息”菜单中选择“影像到地图校正”。
（3）选择参与校正的影像，设置校正精度。
（4）点击“确定”进行校正。
5. 生成影像地图：（1）打开ENVI软件，导入实验数据。
（2）在“图像处理”菜单中选择“生成影像地图”。
（3）选择参与生成影像地图的影像，设置地图投影、分辨率等参数。
（4）点击“确定”生成影像地图。
五、实验数据处理及成果1. 成功将哈尔滨市TM影像进行地理坐标定位和配准。
2. 利用ENVI软件生成哈尔滨市TM影像的影像地图。
六、体会及建议1. 通过本次实验，熟悉了遥感影像地理坐标定位和配准的基本原理，掌握了使用ENVI软件进行操作的方法。
遥感实验报告
遥感实验报告引言：遥感技术是利用卫星、飞机等遥感平台获取地球表面信息的一种技术手段。
通过对不同波段的电磁辐射进行探测和分析，遥感技术可以获取地表的空间分布、物质组成以及变化情况等信息。
本次实验旨在通过遥感图像的获取和解译，了解和掌握遥感技术的基本原理和应用。
一、遥感数据获取：1. 数据来源：本次实验使用的遥感数据来源于卫星遥感图像，通过开源的遥感数据平台获得。
2. 数据类型：本次实验使用的遥感数据为多光谱遥感图像，包含多个波段的信息。
通过不同波段的数据分析，可以获取地表的不同特征和信息。
二、遥感图像解译：1. 图像预处理：图像预处理是遥感图像解译的基础工作，包括图像几何校正、辐射校正和大气校正等过程。
这些预处理步骤可以提高图像质量，减少噪声和失真。
2. 地物分类：地物分类是遥感图像解译的关键环节。
通过对遥感图像中的像元进行分类，可以将地表物体分为不同的类别，如水体、植被、建筑等。
常用的分类方法包括监督分类和非监督分类。
3. 特征提取：特征提取是对地物进行进一步分析和描述的过程。
通过提取地物的形状、颜色、纹理等特征，可以对地物进行进一步分类和识别。
三、遥感技术应用：1. 土地利用与覆盖变化研究：通过遥感图像的获取和解译，可以对土地利用与覆盖变化进行研究。
通过对多时相的遥感数据进行对比分析，可以了解土地利用变化的趋势和驱动因素。
2. 自然资源调查与监测：遥感技术在自然资源调查与监测中有着广泛的应用。
通过遥感图像的获取和解译，可以对森林、湿地和土地等自然资源进行调查和监测，为资源管理和保护提供科学依据。
3. 灾害监测与评估：遥感技术在灾害监测与评估中具有重要作用。
通过遥感图像的获取和解译，可以实时监测和评估自然灾害的影响范围和程度，为灾害应对和救援提供决策支持。
结论：本次实验通过遥感图像的获取和解译，了解了遥感技术的基本原理和应用。
遥感技术在土地利用与覆盖变化研究、自然资源调查与监测和灾害监测与评估等方面具有广泛的应用前景。
遥感实验报告
一、实验背景随着科技的飞速发展，遥感技术作为一种获取地球表面信息的重要手段，在地理信息系统、资源调查、环境监测等领域发挥着越来越重要的作用。
为了更好地了解遥感技术的基本原理和应用，我们进行了本次遥感实验。
二、实验目的1. 掌握遥感图像的获取和处理方法；2. 熟悉遥感图像处理软件ENVI的基本操作；3. 学习遥感图像的分类和提取信息的方法；4. 培养团队合作精神和实际操作能力。
三、实验原理遥感技术是利用电磁波对地球表面进行探测和监测的技术。
通过遥感传感器获取的图像数据，可以反映地表物体的物理、化学和生物特性。
遥感图像处理主要包括图像校正、分类、提取信息等步骤。
四、实验内容1. 图像获取实验中，我们使用了ENVI软件，从美国地质调查局（USGS）的地球观测系统数据和信息（EOSDIS）中下载了北京市的Landsat 8卫星影像。
2. 图像校正首先，我们对下载的遥感图像进行了几何校正，以消除图像中的几何畸变。
通过选择地面控制点，将遥感图像与实际地理位置相对应。
3. 图像分类接着，我们进行了遥感图像的分类。
采用监督分类方法，利用ENVI软件中的分类器，对遥感图像进行分类。
分类过程中，我们选取了地物特征明显的区域作为训练样本，以指导分类器进行分类。
4. 信息提取最后，我们利用遥感图像提取了北京市的地物信息，包括水体、植被、建筑等。
通过对提取信息的分析，可以了解北京市的地表环境状况。
五、实验结果与分析1. 图像校正通过几何校正，我们成功地将遥感图像与实际地理位置相对应，消除了图像中的几何畸变。
校正后的图像可以更准确地反映地表物体的真实位置。
2. 图像分类在遥感图像分类过程中，我们共分为三个类别：水体、植被和建筑。
经过分类，我们得到了较为准确的分类结果。
通过分析分类结果，可以看出北京市的水体主要分布在北部地区，植被主要分布在山区和郊外，建筑主要集中在城市中心区域。
3. 信息提取通过对遥感图像提取的地物信息进行分析，我们可以了解到北京市的地表环境状况。
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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]
1、哈尔滨市TM影像成像的
时间 2013年7月19日、分辨率 30m ，
各波段的波长。
2、哈尔滨市TM影像使用的
投影类型 UTM 、投影分带北 51区。
3、哈尔滨市TM影像使用的坐标系，
图像左上角的公里网坐标 9819 8092 、
地理坐标经度125.4941 纬度47.0930 。
4、测量狗岛的周长9602.445 m
面积3613050 m2。
[体会及建议]
通过本次试验熟悉遥感图像处理软件ENVI的窗口基本操作。
了解了ENVI 的功能。
加深了对遥感原理的认识。
学会了初步实验的能力。
为以后学习打下了基础。
[实验成绩]
实验报告（实验二）
[实验名称] 遥感影像地理坐标定位和配准
[实验目的与内容]
实验目的
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。
掌握使用ENVI生成影像地图的步骤，学会利用全色影像和多光谱影像进行HSV融合的步骤。
实验内容
本实验主要涉及遥感图像处理中影像校正、配准功能，通过实验进一步掌握这类处理的理论原理。
[实验数据处理及成果]
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。
[实验成绩]
实验报告（实验三）
[实验名称] ENVI遥感影像镶嵌与裁剪
[实验目的与内容]
实验目的
理解ENVI中对影像镶嵌及裁剪知识。
掌握基于像素的影像镶嵌操作，熟悉基于地理坐标的影像镶嵌操作步骤；掌握图像的规则分幅裁剪和不规则分幅裁剪操作。
实验内容
1）基于像素的影像镶嵌；
2）基于地理坐标的影像镶嵌；
3）规则分幅裁剪；
4）不规则分幅裁剪。
[实验数据处理及成果]
1.用地理坐标镶嵌的方法完成下载TM影像镶嵌（附图）
2.在镶嵌图上裁剪下哈尔滨市行政区影像（附图）
[体会及建议]
通过本次试验了解对影像镶嵌及裁剪。
熟悉基于地理坐标的影像镶嵌操作
步骤，掌握图像的规则分幅裁剪和不规则分幅裁剪操作。
在裁剪的过程中要注意剪切线很重要。
[实验成绩]
实验报告（实验四）
[实验名称] 遥感影像的彩色合成与彩色变换
[实验目的与内容]
实验目的
掌握遥感图像的单波段色彩变换和多波段的彩色合成方法，熟悉多波段影像的色彩变换操作。
实验内容
1、彩色合成（真彩色与假彩色）。
2、单波段色彩变换（密度分割）
3、多波段色彩变换。
[实验数据处理及成果]
1、以哈尔滨市TM影像为例，进行真、假彩色合成。
2、对哈尔滨市TM影像进行密度分割。
3、以TM7（R）、4（G）、1（B）组合进行HLS、HSV色彩变换。
5、简述密度分割、HLS色彩变换的原理及在ENVI中的操作步骤。
操作步骤：打开文件选择变换中的颜色空间变换下的RGB to HLS， RGB to HSV。
[体会及建议]
通过本次实验掌握遥感图像的单波段色彩变换和多波段的彩色合成方法。
掌握了多波段色彩变换。
为以后学习做铺垫。
[实验成绩]
实验报告（实验五）
[实验名称] 遥感影像运算与增强处理
[实验目的与内容]
实验目的
掌握运用图像差值运算、比值运算进行图像增强的原理、方法和操作技巧，并能较熟练运用相关原理求解植被指数、K-T变换中各分量影像图，为以后的遥
感应用和建立遥感信息模型打下良好的基础。
实验内容
1、图像差值运算。
2、图像比值运算。
3、计算植被指数影像图。
4、求K-T变换中各分量图像。
[实验数据处理及成果]
1、以哈尔滨市TM影像为例，求出植被指数影像。
2、求哈尔滨市TM影像绿度分量及亮度分量影像图。
3、简述K—T变换的原理、意义及在ENVI中的操作步骤。
[体会及建议]
通过本次试验需要掌握了影像的四则运算及混合运算，；有助于研究判读图像和植被指数计算。
掌握运用图像差值运算、比值运算进行图像增强的原理、方法和操作技巧，并能较熟练运用相关原理求解植被指数、K-T变换中各分量影像图。
为以后的遥感应用和建立遥感信息模型打下良好的基础。
[实验成绩]
实验报告（实验六）
[实验名称] 遥感影像的计算机分类
[实验目的与内容]
实验目的
理解计算机图像分类的基本原理以及监督分类、非监督分类的过程，学会利用遥感图像处理软ENVI件对遥感图像进行监督和非监督分类的方法。
实验内容
1、遥感图像分类原理。
2、遥感图像监督分类。
3、最大似然法分类（Maximum Likelihood）；
4、遥感图像非监督分类；
5、K-mean 与Isodata分类方法。
[实验数据处理及成果]
1、从哈尔滨市遥感影像图上截取某一部分影像，用K-mean和Isodata法
对建设物、植被、水体等主要地物进行分类。
2、简述遥感图像Isodata分类的原理及在ENVI中的操作步骤
原理：在初始状态给出图像粗糙分类，然后基于一定原则在类别间重新组合样本直到合理为止。
步骤：在主菜单选择分类→非监督分类→IsoData打开文件（如图：
）→
→设置参数及保存位置（如图）→生成分类文件。
[体会及建议]
通过本次试验对计算机解译进行了初步了解，理解计算机图像分类的基本原理以及监督分类、非监督分类的过程，练习了监督与非监督分类，学会了利用遥感图像处理软ENVI件对遥感图像进行监督和非监督分类的方法。
[实验成绩]。