遥感影像的镶嵌与融合
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。
遥感影像处理知识
1.几何校正：几何校正是利用地面控制点和几何校正数学模型来矫正非系统因素产生的误差，同时也是将图像投影到平面上，使其符合地图投影系统的过程。
2.图像镶嵌：指在一定的数学基础控制下，把多景相邻遥感影像拼接成一个大范围、无缝的图像的过程。
3.图像裁剪：图像裁剪的目的是将研究之外的区域去除。
常用方法是按照行政区划边界或自然区划边界进行图像裁剪。
在基础数据生产中，还经常要进行标准分幅裁剪。
按照ENVI 的图像裁剪过程，可分为规则裁剪和不规则裁剪。
4.图像分类：遥感图像分类也称为遥感图像计算机信息提取技术，是通过模式识别理论，分析图像中反映同类地物的光谱、空间相似性和异类地物的差异，进而将遥感图像自动分成若干地物类别。
5.正射校正：正射校正是对图像空间和几何畸变进行校正生成多中心投影平面正射图像的处理过程。
6.面向对象图像分类技术：是集合邻近像元为对象用来识别感兴趣的光谱要素，充分利用高分辨率的全色和多光谱数据的空间、纹理和光谱信息来分割和分类，以高精度的分类结果或者矢量输出。
7.DEM：数字高程模型是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型。
8.立体像对：从两个不同位置对同一地区所摄取的一对相片。
9.遥感动态监测：从不同时间或在不同条件获取同一地区的遥感图像中，识别和量化地表变化的类型、空间分布情况和变化量，这一过程就是遥感动态监测过程。
10.高光谱分辨率遥感：是用很窄而连续的波谱通道对地物持续遥感成像的技术。
在可见光到短波红外波段，其波谱分辨率高达纳米数量级，通常具有波段多的特点，波谱通道多达数十甚至数百个，而且各波谱通道间往往是连续的，因此高光谱遥感又通常被称为"成像波谱遥感"。
11.端元波谱：端元波谱作为高光谱分类、地物识别和混合像元分解等过程中的参考波谱，与监督分类中的分类样本具有类似的作用，直接影响波谱识别与混合像元分解结果的精度。
12.可视域分析：可视域分析工具利用DEM数据，可以从一个或多个观察源来确定可见的地表范围，观测源可以是一个单点,线或多边形13.三维可视化：ENVI的三维可视化功能可以将DEM数据以网格结构、规则格网或点的形式显示出来或者将一幅图像叠加到DEM数据上。
遥感影像镶嵌方法
遥感影像镶嵌方法（最新版4篇）篇1 目录1.遥感影像镶嵌方法的定义和重要性2.遥感影像镶嵌方法的分类3.常用的遥感影像镶嵌方法及其特点4.遥感影像镶嵌方法的应用案例5.遥感影像镶嵌方法的发展趋势篇1正文遥感影像镶嵌方法是指将多个遥感影像拼接在一起，形成一个更大范围、更高分辨率的遥感影像。
在遥感领域，镶嵌技术具有重要意义，因为它可以提高遥感数据的空间分辨率和时间分辨率，增强遥感数据的应用价值。
遥感影像镶嵌方法主要分为两类：线性镶嵌方法和非线性镶嵌方法。
线性镶嵌方法包括线性内插法、双线性内插法等，其特点是计算简单、易于实现，但可能引入误差。
非线性镶嵌方法包括非线性内插法、三次埃尔米特插值法等，其特点是可以减小误差，但计算复杂度较高。
常用的遥感影像镶嵌方法有以下几种：1.线性内插法：通过计算影像之间的线性关系，实现遥感影像的镶嵌。
此方法简单易行，但可能引入误差。
2.双线性内插法：在线性内插法的基础上，加入水平和垂直方向的插值，实现更高精度的遥感影像镶嵌。
3.非线性内插法：通过非线性方程组求解，实现遥感影像的镶嵌。
此方法可以减小误差，但计算复杂度较高。
4.三次埃尔米特插值法：利用三次埃尔米特插值函数，实现遥感影像的高精度镶嵌。
此方法具有较高的插值精度，但计算复杂度较高。
遥感影像镶嵌方法在多个领域有广泛应用，如地质勘探、环境监测、城市规划等。
例如，在地质勘探中，通过将多个遥感影像拼接在一起，可以形成高分辨率的地质构造图，为地质勘探提供重要依据。
随着遥感技术的发展，遥感影像镶嵌方法也在不断完善和优化。
未来的发展趋势包括提高镶嵌精度、简化计算过程、提高自动化程度等。
篇2 目录1.遥感影像镶嵌方法的定义2.遥感影像镶嵌方法的种类3.镶嵌方法的优缺点分析4.镶嵌方法在实际应用中的案例5.我国在遥感影像镶嵌方法的研究和应用现状篇2正文遥感影像镶嵌方法是指将多个遥感影像拼接在一起，形成一个大范围、高分辨率的遥感影像。
遥感实验五_影像镶嵌、裁剪、融合
.设置相交关系(Intersection Method):No Cutline Exists。
.设置重叠图像元灰度计算(select Function):Average。
图2.1.5
点击DataPrep,在弹出的下拉菜单中单击Subset Images，在Input File中输入裁切的底图xianqiang.img，在Output File中设置输出文件路径和文件名，这里保存名为jianqie3.img。
单击From Inquire Box,然后点击AOI，在弹出的Choose AOI中点击Viewer,点击OK。，最后在subset点击OK,步骤如图2.1.6示。
图2.1.6
图2.1.7
在新视图窗口中打开裁切结果，如图2.1.8示。
图2.1.8
同理对全色影像进行剪切。
操作步骤如图2.2.1—2.2.3示。
图2.1.1
图2.2.2
图2.2.3
全色影像裁切效果如图2.2.4示。
图2.2.4
2.3.按已有图像范围裁切(掩膜)
按已有图像的范围从一幅较大图像中裁切一部分图像时，按下图所示方法操作：其中4处为较大图像文件（即待裁切图像），5处为限定范围的图像文件（即裁切范围），6处为结果文件（即裁切后图像），如图2.3.1示。
.Apply—close。
图像拼接线设置，在Mosaic Tool视窗菜单条中选择Set Mode For Intersection按钮 ，两幅图像之间将出现叠加线，单击两幅图像的相交区域，重叠区域将被高亮显示。根据实际需要，选择拼接线模式：
3 遥感图像处理--数据融合、影像镶嵌
ENVI中的图像剪裁—不规则剪裁
3）在打开的ROI Tool中设置和绘制
ENVI中的图像剪裁—不规则剪裁
4）可通过以下菜单进行剪裁
ENVI中的图像剪裁—不规则剪裁
4）也可通过以下菜单进行剪裁
ENVI中的图像剪裁—不规则剪裁
5）剪裁时参数设置和结果
ENVI中的图像镶嵌
也可以在图像窗口中，点击并按住鼠标左键，拖曳所选图像到所需的位置， 然后松开鼠标左键就可以放置该图像了。
如果镶嵌区域大小不合适，选择Option->Change Mosaic Size，重新设置镶 嵌区域大小。 4）其他步骤和有地理参考的图像镶嵌类似。
作业
1）手动HSV变换： 数据在“手动HSV变换”目录中，是SPOT（像
ENVI提供的融合方法---自动HSV变换
1）打开图像
注：有地理参考 SPOT:1071x1390 TM:467x533
实验数据---自动HSV变换目录 中的SPOT和TM数据
ENVI提供的融合方法---自动HSV变换
2）HSV变换
ENVI提供的融合方法---自动HSV变换
2）HSV变换
ENVI提供的融合方法---自动HSV变换
2）HSV变换
ENVI提供的融合方法---自动HSV变换
3）结果
ENVI提供的融合方法---手动HSV变换
1）将低空间分辨率的图像采样成与高空间分辨率图像的 大小相同。
Basic Tools-> Resize data
2）将调整过大小的图像从RGB转换成HSV颜色空间 Thansform->Color Thansforms->RGB to HSV
python 遥感影像镶嵌代码
python 遥感影像镶嵌代码摘要：1.Python遥感影像镶嵌概述2.镶嵌方法及步骤3.代码实现4.结论与展望正文：一、Python遥感影像镶嵌概述遥感影像镶嵌是将不同时间、不同传感器获取的遥感影像进行几何校正、色彩校正和融合处理，从而形成一幅完整、连续的遥感影像。
在Python中，我们可以利用多种库来实现遥感影像的镶嵌。
本文将简要介绍Python遥感影像镶嵌的方法及步骤。
二、镶嵌方法及步骤1.影像预处理：对输入的遥感影像进行预处理，包括几何校正、色彩校正和影像配准。
2.镶嵌区域划分：根据镶嵌区域的特点，将区域划分为若干个子区域。
3.影像重采样：根据子区域的大小，对输入影像进行重采样，使其分辨率一致。
4.影像融合：将重采样后的子区域影像进行融合，形成完整的镶嵌影像。
5.质量评估：对镶嵌结果进行质量评估，包括镶嵌精度、色彩一致性等方面。
三、代码实现以下是一个简单的Python遥感影像镶嵌代码示例，使用了GDAL和NumPy库：```pythonimport osimport gdalimport numpy as np# 读取输入遥感影像input_paths = ["input1.tif", "input2.tif", "input3.tif"]output_path = "output.tif"# 对输入影像进行预处理preprocessed_paths = []for path in input_paths:preprocessed_path = path.replace(".tif", "_preprocessed.tif")preprocess_image(path, preprocessed_path)preprocessed_paths.append(preprocessed_path) # 镶嵌区域划分tile_size = 1000tiles = [preprocessed_paths[i:i + tile_size] for i in range(0,len(preprocessed_paths), tile_size)]# 影像重采样resampled_tiles = []for tile in tiles:resampled_tile = resample_images(tile)resampled_tiles.append(resampled_tile)# 影像融合merged_image = merge_images(resampled_tiles)# 保存镶嵌影像gdal.WriteGeoArray(merged_image, output_path)```四、结论与展望本文简要介绍了Python遥感影像镶嵌的方法及步骤，并给出一个简单的代码示例。
影像镶嵌和影像合并的步骤
影像镶嵌和影像合并的步骤
1. 数据准备，首先要准备好需要进行镶嵌或合并的图像数据，
这些图像可能来自于不同的传感器、不同的时间点或者不同的角度
拍摄。
确保这些图像的分辨率和坐标系统是一致的，如果不一致，
需要进行预处理，使它们具有相同的坐标和分辨率。
2. 特征匹配，在进行影像镶嵌或合并之前，需要进行特征匹配，找到不同图像之间的共同特征点。
这些特征点可以是地物的边界、
角点、纹理等。
特征匹配的目的是为了找到不同图像之间的对应关系，为后续的配准和合并做准备。
3. 配准，配准是将不同图像对齐的过程，使它们在空间上保持
一致。
配准的方法包括基于特征点的配准、基于区域的配准、基于
模型的配准等。
配准的目的是将不同图像的内容对齐，以便进行后
续的融合处理。
4. 影像融合，影像融合是将配准后的图像进行融合，使其成为
一个更全面、更丰富的图像。
融合的方法包括像素级融合、特征级
融合、模型级融合等。
融合的目的是将不同图像的信息整合在一起，提高图像的质量和信息量。
5. 质量评价，最后，对融合后的图像进行质量评价，检查融合后图像的几何精度、光谱一致性、信息丰富度等指标，确保融合后的图像符合要求。
影像镶嵌和影像合并是一项复杂的工程，需要结合地理信息系统、遥感技术、数字图像处理等多个领域的知识和技术。
通过合理的步骤和方法，可以将多个图像融合成一个更具信息量和应用价值的图像，为相关领域的研究和应用提供有力支持。
遥感envi图像镶嵌和融合心得体会
遥感envi图像镶嵌和融合心得体会遥感 envi 图像镶嵌和融合心得体会，通过对 envi 软件与遥感图像处理的有机结合使二者相互匹配完成的。
遥感图像在很大程度上取决于该地区图像资料数据质量的优劣和丰富程度。
因此对于遥感图像镶嵌是有效的处理方法。
而遥感图像的分类标准也为遥感图像融合打下基础。
本文将对如何运用遥感 envi 进行图像拼接和融合做详细介绍，最后再次总结遥感 envi 软件的特点以及其应用。
关键词：遥感;遥感 envi;图像;拼接;融合遥感 envi 图像融合简介遥感 envi图像融合，就是根据不同来源的遥感影像信息的空间分布和特征属性，利用遥感数字图像分析处理技术（即计算机视觉）和专业知识对遥感影像数据进行处理，使之成为具有一定内容的图像或视频流，可供研究人员加工利用。
同时，还要对这些图像流的某种空间变化规律和模式进行揭示和解释，并且产生新的信息内涵的技术和方法。
由于影像数据采集主体的多样性、影像格式与内容的复杂性等原因，传统遥感数据与空间数据库系统结合已不能满足实际需求。
基于遥感技术和网络技术的新型遥感数据管理与服务平台的出现，为解决这一问题带来了契机。
由此可见，借助遥感影像融合，将多源遥感数据整合到一个有序的框架中，为用户提供快速获取所需数据服务是一条切实可行的途径。
遥感图像拼接原理1.1目标检测首先选择一幅较小的空白遥感图像作为待处理的源图像。
1.2图像拼接在所述待处理的源图像上进行像素的选择和排列，并调整图像大小，从而达到所期望的效果。
然后执行所述的空白遥感图像检测算法，以确保源图像能够满足拼接的需求。
1.3像素间的空间配准在确定源图像无冗余或冗余很少情况下，通常采用直线配准法进行像素的位置和几何尺寸的预处理，以达到理想的配准精度。
在拼接中也需要进行配准操作。
通过遥感数据拼接技术将空间分辨率相近的卫星影像进行叠加合成，最终形成满足要求的影像拼接。
遥感图像融合简介遥感图像融合，就是根据不同来源的遥感影像信息的空间分布和特征属性，利用遥感数字图像分析处理技术（即计算机视觉）和专业知识对遥感影像数据进行处理，使之成为具有一定内容的图像或视频流，可供研究人员加工利用。
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g A (i, j0 j) g B (i, j0 j)
j0
2.3 影像拼接--重叠区亮度确定
（1)把两幅图象对应像元的平均值作为重叠区像元点的 亮度值，即：
1 g(i, j) 2 [g E (i K 1, j) g H (i, j)]
(2)把两幅待镶嵌图象中亮度值最大的亮度值作为重叠区像元 的亮度值，即：
• 10、你要做多大的事情，就该承受多大的压力。12/12/
2020 1:59:29 AM01:59:292020/12/12
• 11、自己要先看得起自己，别人才会看得起你。12/12/
谢 谢 大 家 2020 1:59 AM12/12/2020 1:59 AM20.12.1220.12.12
• 12、这一秒不放弃，下一秒就会有希望。12-Dec-2012 December 202020.12.12
2.色调调整效果检查。利用图象处理系统的显示功 能，使图象分别显示于屏幕左右两边。如果色 调调整成功，在屏幕上应看不出左、右两幅图 象的差别。如果还有差别，则修改拉伸时的点 对值，进行拉伸处理，直到在终端屏幕上看不 到差异为止。
3.用最后得到的拉伸点值，对相邻的两幅整图象A 和B的色调进行调整，即分波段把A图象的灰度 值拉伸到B图象相应的灰度值，从而完成相邻两 幅图象A和B的色调调整。
g(i, j) max[gE (i K 1, j)，gH (i, j)]
(3)取两幅图象对应像元亮度值的线性加权和，即：
g (i,
j)
Li L
g E (i
K
1,
j)
i L
gH
(i,
j)
•
1、有时候读书是一种巧妙地避开思考 的方法 。20.1 2.1220. 12.12Sa turday, December 12, 2020
遥感影像镶嵌
主要内容
• 镶嵌应用背景 • 遥感影像镶嵌
遥感影像镶嵌应用背景
应用领域
• 原始数据－”真实数据” • 真实数据与原始数据相关，成像范围和分辨率由
原始数据决定
• 实际分析处理的范围与原始影像不一致 • 分辨率不符合要求
遥感影像镶嵌
Hale Waihona Puke 影像镶嵌• 镶嵌－影像的拼接
对若干幅互为邻接的影像通过几何镶嵌、色调调 整、去重叠等处理，拼接为统一的数字影像
色调调整到g(x,y)图象的技术问题，可归结到求α和β。
[g(x,
y)
Mg
][
f
(x,
y)
M
f
]dxdy
2 fg
[ f (x, y) M f ]2 dxdy
2 ff
Mg
2 fg 2
ff
Mf
f (x, y) f (x, y)
2.2 色调调整－直方图法
1.取出重叠部分，保证和A与B图象在行数上要一 致，一定不要小于A和B所具有的行数，并且在 取样时，要有足够的样本数。然后，在直方图 上找出两幅图象相应的频率像元所对应的灰度 值对。从直方图上读出灰度值对应的点对，用 分段拉伸的功能，把图象上的灰度值0，3，22， 46，54对应地拉伸到相应的图象上的灰度值0， 15，41，62，80。这些点中间的灰度值按线性 比例内插 .
•
7、最具挑战性的挑战莫过于提升自我 。。20 20年12 月上午 1时59 分20.12. 1201:5 9December 12, 2020
•
8、业余生活要有意义，不要越轨。20 20年12 月12日 星期六 1时59 分29秒0 1:59:29 12 December 2020
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9、一个人即使已登上顶峰，也仍要自 强不息 。上午 1时59 分29秒 上午1时 59分01 :59:292 0.12.12
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2、阅读一切好书如同和过去最杰出的 人谈话 。01:5 9:2901: 59:2901 :5912/ 12/2020 1:59:29 AM
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3、越是没有本领的就越加自命不凡。 20.12.1 201:59: 2901:5 9Dec-20 12-Dec-20
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4、越是无能的人，越喜欢挑剔别人的 错儿。 01:59:2 901:59: 2901:5 9Saturday, December 12, 2020
2.2色调调整－方差均值法
设要进行色调调整的相邻两幅图象为f(x,y)和g(x,y)，x和y是 图象上每个像元的采样行号和列号，希望把图象f(x,y)的 色调调整到与g(x,y)图象一致。
设α(x,y)是f(x,y)图象相对于g(x,y)图象记录增益变化，是f (x,y)图象相对于g(x,y)图象的零线漂移量。使f(x,y)图象的
影像镶嵌的目标
• 空间位置镶嵌－空间位置的一致 • 色调调整－辐射信息的一致
影像镶嵌的主要步骤
• 影像预处理 • 确定重叠区 • 色调调整 • 影像镶嵌
影像镶嵌实施方案的确定
在这九幅图象中选取中心幅E为标准像幅，利用相邻两幅图象 的重叠部分，按箭头所示的顺序依次进行色调调整和几何镶 嵌，最终便可使所有9幅图象实现以E为基准的图象镶嵌。
•
5、知人者智，自知者明。胜人者有力 ，自胜 者强。 20.12.1 220.12. 1201:5 9:2901: 59:29D ecembe r 12, 2020
•
6、意志坚强的人能把世界放在手中像 泥块一 样任意 揉捏。 2020年 12月12 日星期 六上午 1时59 分29秒0 1:59:29 20.12.1 2
A
B
0 3 22 46 54 0 15 41 62 80
2.3 影像拼接--接缝线的确定
使镶嵌后影像按照这条曲线拼接后曲线两侧的亮度 变化不显著或最小的曲线
假定现在要对左右两幅相邻图象A和B进行镶嵌，这 两幅图象间存在一宽为L的重叠区域，要在重叠区 内找出一接缝线。此时只要找出这条线在每一行 的交点即可，为此可取一长度为d的一维窗口，让 窗口在一行内逐点滑动，计算出每一点处A和B两 幅图象在窗口内各个对应像元点的亮度值绝对差 的和，最小的即为接缝线在这一行的位置，其计 算公式为：
2.1影像重叠区域确定
影像配准，在同一坐标空间内获取两者的重叠度 1）获取同名像点 2）计算相对配准系数 3）根据配准后的空间位置关系进行镶嵌处理
u(x, y) x u0 u1x u2y u2xy u4x2 u5y2 ... v(x, y) y v0 v1x v2y v3xy v4x2 v5y2 ...