ENVI实验报告材料
遥感ENVI实验报告
遥感ENVI实验报告学号：姓名：班级：专业：2016年10月14日实验一：ENVI软件认识与操作基础一，实验内容1，学习如何将多波段遥感图像进行波段组合；2，掌握在ENVI系统中显示单波段和多波段遥感图像的方法。
二，ENVI5.1简介自ENVI5.0版本开始，ENVI采用了全新的软件界面，从整体上增强了用户体验，ENVI5.1延续了ENVI5的界面风格，对图标做了更现代化的设计。
启动ENVI5.1，如下图所示，包括菜单项、工具栏、图层管理、工具箱、状态栏几个部分组成。
图1.1 ENVI软件界面为了方便老用户的使用，ENVI 5.1 还保留了经典的菜单+三视窗的操作界面，也就是在安装ENVI5.1 时候，自动会把ENVI Classic 版本安装。
其实ENVI Classic 就是一个完整的ENVI4.8 或更早期的版本。
习惯这种界面风格的用户，可以选择使用ENVI Classic 界面操作。
图1.2 经典ENVI操作界面三，ENVI安装目录结构一般情况下ENVI 5.1安装在Exelis文件夹下，完全版本包括IDL、License等文件夹。
ENVI5.1的所有文件及文件夹保存在HOME\Program Files\Exelis\ENVI51下。
四，ENVI数据输入4.1 常见数据的打开在ENVI5.1中，使用File –> Open菜单打开ENVI 图像文件或其它已知格式的二进制图像文件。
ENVI 自动地识别和读取下列类型的文件：·······4.2 特定数据的打开虽然上述的Open 功能可以打开大多数文件类型，但对于特定的已知文件类型，我们需要打开图像文件外，还需要打开图像文件附带的其他文件，比如RPC文件等。
使用File > Open AS 菜单，ENVI 能够读取一些标准文件类型的若干格式，包括精选的遥感格式、军事格式、数字高程模型格式、图像处理软件格式及通用图像格式。
遥感ENVI实验报告
遥感ENVI实验报告一、实验目的本实验的目的是学习和掌握ENVI（Environment for Visualizing Images）软件在遥感图像处理方面的应用。
通过本次实验，我们将了解遥感图像的基本概念和原理，并学习使用ENVI软件进行图像预处理、分类和地物提取。
二、实验要求1.学习ENVI软件的基本操作和功能；2.能够对遥感图像进行预处理，如辐射校正和大气校正；3.能够对遥感图像进行分类，如最大似然分类和支持向量机分类；4.能够进行地物提取，如植被指数计算和特征提取。
三、实验步骤和结果1.图像预处理首先，我们导入了一幅Landsat 8卫星遥感图像，并进行了辐射校正和大气校正。
辐射校正是将图像中的DN（数字化值）转换为辐射度值，以便进行后续的大气校正和分类。
大气校正是根据大气传输模型对图像进行校正，以消除大气影响。
经过预处理后，我们得到了一幅处理后的图像。
2.图像分类接下来，我们使用ENVI软件进行了图像分类。
我们采用了最大似然分类和支持向量机分类两种方法进行分类。
最大似然分类是一种统计分类方法，通过最大化每类像素的似然度来划分不同类别，得到分类结果。
支持向量机分类是一种基于机器学习的分类方法，通过训练样本来构建分类模型，并用于对图像中的未分类像素进行分类。
3.地物提取最后，我们对图像进行了地物提取。
我们计算了该图像的植被指数，并使用阈值法将植被像素提取出来。
植被指数是通过计算不同波段之间的光谱差异来反映植被覆盖程度的指标。
我们还对植被像素进行了形状和纹理特征的提取，以获取更具有区分度的特征。
实验结果显示，经过图像预处理和分类，我们得到了一幅分类结果图。
通过该图像，我们可以清楚地看到不同地物类别的分布情况。
同时，通过地物提取，我们成功提取出了图像中的植被像素，并获得了植被的形状和纹理特征。
四、实验总结通过本次实验，我们学习和掌握了ENVI软件在遥感图像处理方面的应用。
我们了解了遥感图像的基本概念和原理，并学会了使用ENVI软件进行图像预处理、分类和地物提取。
envi 实验报告
envi 实验报告实验报告：环境对人类的影响引言：环境是指人类所处的自然和社会条件，它对人类的健康和生活质量有着重要影响。
本实验旨在探究环境因素对人类的影响，并提出一些改善环境的建议，以促进人类的健康与幸福。
一、空气质量对健康的影响空气质量是环境中最直接影响人类健康的因素之一。
污染的空气中含有大量的有害物质，如二氧化硫、氮氧化物和细颗粒物等。
这些物质会引发呼吸道疾病、心血管疾病以及癌症等健康问题。
实验结果显示，空气质量差的地区居民患病率明显高于空气质量良好的地区。
二、水质对健康的影响水是人类生活中必不可少的资源，而水质的好坏直接关系到人体健康。
水中存在的污染物质，如重金属、细菌和农药等，会对人体造成慢性中毒和各种疾病的风险。
实验数据表明，水质良好的地区与水质较差的地区相比，患上水源性疾病的人数明显减少。
三、噪音对心理健康的影响噪音是城市生活中常见的环境问题之一。
长期处于噪音环境中，会对人类的心理健康产生负面影响，如焦虑、抑郁和失眠等。
实验结果显示，噪音较小的居住环境与噪音较大的居住环境相比，居民的心理健康状况更好。
四、绿化对人类幸福感的影响绿化是改善城市环境的重要手段之一。
实验结果表明，居住在有大量绿化的地区的居民更容易感受到幸福和满足感。
绿色植物可以净化空气、降低噪音，并提供美丽的视觉享受。
因此，增加城市绿化，促进人们与自然的联系，有助于提高人类的幸福感。
结论：环境对人类的影响是多方面的，包括空气质量、水质、噪音和绿化等因素。
改善环境质量对于人类的健康和幸福至关重要。
因此，我们应该采取积极的措施，减少空气和水的污染，控制噪音污染，并增加城市的绿化面积。
只有这样，我们才能创造出更健康、更宜居的环境，提高人类的生活质量。
附录：实验方法本实验采用问卷调查和数据统计的方法，调查了不同地区居民的健康状况和生活环境。
通过对数据的分析和比较，得出了上述结论。
实验过程中，我们还注意到了一些局限性，如样本数量有限、调查对象的主观因素等。
envi遥感实验报告
envi遥感实验报告一、实验目的本次 envi 遥感实验的主要目的是通过实际操作和数据分析，熟悉envi 软件的基本功能和操作流程，掌握遥感图像的预处理、信息提取和分析方法，提高对遥感技术的应用能力和数据处理能力。
二、实验数据本次实验所使用的数据为 Landsat 8 卫星的多光谱遥感影像，包括波段 1-7 以及全色波段。
数据覆盖了_____地区，成像时间为_____。
三、实验环境实验使用的计算机配置为：处理器_____，内存_____，操作系统_____。
Envi 软件版本为_____。
四、实验步骤1、数据导入启动 envi 软件，选择“File”菜单中的“Open Image File”选项。
在弹出的文件选择对话框中，找到并选中要导入的遥感影像文件，点击“打开”按钮。
2、辐射定标在 envi 主菜单中，选择“Radiometric Correction”＞“Radiometric Calibration”。
在弹出的“Radiometric Calibration”对话框中，选择要定标的影像文件，设置输出路径和文件名。
根据影像的传感器类型和波段信息，设置相应的参数，如增益、偏移等。
点击“OK”按钮，完成辐射定标。
3、大气校正选择“Radiometric Correction”＞“Atmospheric Correction”＞“FLAASH Atmospheric Correction”。
在弹出的“FLAASH Atmospheric Correction Input Parameters”对话框中，设置输入影像文件、输出路径和文件名、传感器类型、成像时间、地理位置等参数。
点击“OK”按钮，开始进行大气校正。
4、几何校正选择“Geometric Correction”＞“Registration”＞“Image to Image”。
在弹出的“Image to Image Registration”对话框中，选择基准影像和待校正影像，设置匹配点的数量和分布。
ENVI实验报告
实验报告课程名称：系部名称：测绘工程学院专业班级：遥感科学与技术11-1班学生姓名：学号：指导教师：田静实验报告1 实验报告 2 篇二：envi上机报告《遥感软件应用与开发》实验指导书、作业系部名称：测绘工程学院专业班级：遥感科学与技术11-1班学生姓名：学号：指导教师：田静测绘工程学院目录《遥感软件应用与开发》课程实验指导书错误！未定义书签。
实验一：envi软件安装与基本功能操作3 实验二：影像的地理坐标定位和校正19 实验三：图像融合、图像镶嵌、图像裁剪 25 实验四：图像分类 31 实验报告： 37 实验报告1： 38 实验报告2： 41 实验报告3： 44 实验报告4： 47 实验一：envi软件安装与基本功能操作一、实验目的熟悉遥感数据图像处理软件envi的安装过程，了解envi基本信息、基本概念及其主要特性。
对envi操作界面有一个基本的熟悉，对各菜单功能有一个初步了解，为后面的实验作好准备。
二、实验学时2学时三、实验类型实践四、实验原理及内容（1）遥感图像处理软件envi界面总体介绍（2）envi软件能识别的图像类型介绍（3）各种图像文件的打开重点： envi能识别的文件类型学生可自行阅读帮助文件学习。
五、实验步骤1．envi的安装2．遥感图像处理软件envi界面介绍启动envi后,出现主菜单条,一共12项file：文件操作。
支持众多的卫星和航空传感器。
支持80多种图像以及矢量数据格式的输入，支持多种格式图像文件的直接输入。
可输出的格式包括：栅格格式和矢量格式。
basic tools：基本图像工具。
提供了多种envi功能的入口。
这些功能对于处理各种数据类型都是很有用的。
主要包括数据的调整、图像统计/分析、变化检测、波段运算、图像分割、图像掩膜。
classification：图像分类工具。
包括非监督分类、监督分类、波谱端元收集和分类后处理transform：图像变换工具：将数据变换到另外一种数据空间，包括：图像融合、图像增强变换和envi/tc变换。
遥感实习报告envi
遥感实习报告envi篇一：遥感ENVI实习报告遥感报告监督分类实习一、实习内容本次实习的主要内容是监督分类，经过前几次的实习，已经能够初步使用envi软件的基本功能，但对于感兴趣区的操作还不是很熟练，本次实习的主要内容便是对envi软件中感兴趣区的操作。
二、实习过程1、打开文件打开要操作的图像文件，432波段假彩色合成2、选择样本点击菜单条上的basic tools->region ofinterest-->ROI Tool，新建3个感兴趣区，分别为水体，居民区，植被。
颜色分别为蓝色，红色，和绿色。
多选一些样本点，尽可能使它分布均匀。
3.图层叠加点击tool里的layer stacking，将6个波段合成到一副图像里，保存为监督.img4.检测可分离性选择好感兴趣区后，点击File-save ROIS，保存感兴趣区，格式为ROI便于查找。
然后在options里选择Compute ROI separability，选择合成好了的监督.img，检测可分离性。
篇二：ENVI实习报告《遥感原理与方法教学实验》XX年5月目录《遥感原理与方法教学实验》 .............................................. (1)实验一:ENVI图像几何纠正 ................................................ . (1)实验目的 ................................................ ................................................... .. (1)实验要求 ................................................ ................................................... .. (1)实验组织方式 ................................................ ................................................... (1)实验原理 ................................................ ................................................... .. (1)(一) 坐标变换的两种方案 ................................................ . (1)(二) 输出图像的边界大小 ................................................ . (2)(三) 数字图像灰度值的重采样 ................................................ .. (3)实验内容及步骤 ................................................ ................................................... .. (3)实验二：ENVI的监督和非监督分类 ................................................ (9)实验目的 ................................................ ................................................... .. (9)实验要求 ................................................ ................................................... .. (9)实验组织方式 ................................................ ................................................... (9)实验原理 ................................................ ................................................... .. (9)实验步骤及内容 ................................................ ................................................... .. (9)实验目的 ................................................ ................................................... (11)实验要求 ................................................ ................................................... (11)实验原理 ................................................ ................................................... (12)实验过程及步骤 ................................................ ................................................... (12)定义训练样本 ................................................ ................................................... ...................... 13 实验心得 ................................................ ................................................. 错误！未定义书签。
ENVI软件学习实验报告
遥感实验报告姓名郭美辰20101109目录第一章 (6)1.1、时间： (6)1.2、内容： (6)1.3、流程图： (6)第二章几何校正 (7)2.1、报告人： (7)2.2、实验目的： (7)2.3、实验原理： (7)2.4、实验时间： (7)2.5、实验流程 (7)2.6、实验数据： (7)2.7、使用软件： (8)2.8、步骤： (8)2.9、实验结果： (10)2.10、讨论与分析： (11)第三章镶嵌 (11)3.1、报告人： (11)3.2、实验目的： (11)3.3、实验原理： (11)3.4、实验时间： (12)3.5、实验流程 (12)3.6、实验数据： (12)3.7、使用软件： (12)3.8、步骤： (12)3.9、实验结果： (14)3.10、讨论与分析： (15)第四章融合 (15)4.1、报告人： (15)4.3、实验原理： (15)4.4、实验时间： (16)4.5、实验流程 (16)4.6、实验数据： (16)4.7、使用软件： (16)4.8、步骤： (17)4.9、实验结果： (20)4.10、讨论与分析： (20)4.11、方法二步骤：....................................................................... 错误!未定义书签。
4.12、结果图：............................................................................... 错误!未定义书签。
第五章分类 (22)5.1、报告人： (22)5.2、实验目的： (22)5.3、实验原理： (22)5.4、实验时间： (22)5.5、实验流程 (22)5.6、实验数据： (23)5.7、使用软件： (23)5.8、步骤： (23)非监督分类 (23)监督分类 (24)面向对象 (27)决策树分类 (27)5.9、实验结果： (30)5.10、讨论与分析： (30)第六章图像增强 (31)6.1、报告人： (31)6.2、实验目的： (31)6.3、实验原理： (31)6.5、实验数据： (31)6.6、使用软件： (31)6.7、步骤： (31)6.8、实验结果： (32)6.9、讨论与分析： (33)第七章图像三维可视化 (35)7.1、报告人： (35)7.2、实验目的： (35)7.3、实验原理： (35)7.4、实验时间： (35)7.5、实验数据： (35)7.6、使用软件： (35)7.7、步骤： (35)7.8、实验结果： (37)7.9、讨论与分析： (37)第八章物质制图 (40)8.1、报告人： (40)8.2、实验目的： (40)8.3、实验原理： (40)8.4、实验时间： (40)8.5、实验数据： (40)8.6、使用软件： (40)8.7、步骤： (41)8.8、实验结果： (41)8.9、讨论与分析： (45)第九章地物识别 (46)8.1、报告人： (46)8.2、实验目的： (46)8.3、实验原理： (46)8.5、实验数据： (46)8.6、使用软件： (46)8.7、步骤： (46)地物识别方法二： (54)9.8、实验结果： (56)9.9、讨论与分析： (56)第一章1.1、时间：2010.10.10-2010.11.91.2、内容：在这一阶段，对遥感软件的基本功能加以熟练。
工作报告之envi彩色增强实验报告
envi彩色增强实验报告【篇一：envi图像增强实验：】envi图像增强及变换实验指导书：一、打开.img文件1．2．从 windows 任务栏选择：start programs envi 3.2 envi 3.2 。
当程序成功地载入和运行时，出现 eniv 主菜单。
选择 file open image file.当出现 enter data filename 对话框，点击文件名，再点击“ok” 或“open” 以打开选择的文件。
如：can.img，此时会显示available bands list窗口.二、显示单波段的灰白影像和多波段的彩色影像显示一幅灰阶图象 3．4．5．从 available bands list 内，选择“gray scale” 切换按钮。
点击需要的波段名，它将显示在一个标签为“selected band:” 的小文本框中。
在窗口底部点击“load band”，来导入波段到显示，并出现一个图像窗口和相应的缩放/滚动窗口。
显示一幅彩色合成图象1. 从 available bands list 内，选择“rgb color” 切换按钮。
2. 在序列中点击所需要显示的红、绿和蓝波段名（或在每个r、g 或b 波段使用切换按钮）。
3. 一旦波段名导入到标签为“r:”、“g:”、“b:” 的文本框中，点击“load rgb” 来显示彩色合成图像。
envi 用 2% 的系统默认线性拉伸值来显示所有图像。
三、图像增强：在灰阶影像和彩色影像上分别利用主窗口的菜单enhance选项下的linear、linear0-255、linear2％、gaussian、equalization、squareroot 各种增强方式的效果，以及熟练掌握并理解interactive stretching操作和意义。
四、图像变换：band ratios (波段比)1 选择 transforms band ratios。
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一、实验目的ENVI是一套功能齐全的遥感图像处理系统，是处理、分析并显示多光谱数据、高光谱数据和雷达数据的高级工具。
此次实习主要是学习一些关于ENVI的基本操作，如：图像预处理，影像分析，图像增强，几何校正，监督分类以及专题制图等步骤。
二、实验数据LE71440292000268SGS00.tar.gzELEVATION_SOURCE = "GLS2000"PROCESSING_SOFTWARE = "LPGS_9.1"EPHEMERIS_TYPE = "DEFINITIVE"SPACECRAFT_ID = "Landsat7"SENSOR_ID = "ETM+"SENSOR_MODE = "SAM"ACQUISITION_DATE = 2000-09-24WRS_PATH = 144BAND_COMBINATION = "123456678"PRODUCT_UL_CORNER_LAT = 45.5786828PRODUCT_UL_CORNER_LON = 84.0750064PRODUCT_UR_CORNER_LAT = 45.6157964PRODUCT_UR_CORNER_LON = 87.2821725PRODUCT_LL_CORNER_LAT = 43.5718357PRODUCT_LL_CORNER_LON = 84.1739972PRODUCT_LR_CORNER_LAT = 43.6064525PRODUCT_LR_CORNER_LON = 87.2726073PRODUCT_UL_CORNER_MAPX = 271800.000PRODUCT_UL_CORNER_MAPY = 5051400.000 PRODUCT_UR_CORNER_MAPX = 522000.000PRODUCT_UR_CORNER_MAPY = 5051400.000 PRODUCT_LL_CORNER_MAPX = 271800.000PRODUCT_LL_CORNER_MAPY = 4828200.000 PRODUCT_LR_CORNER_MAPX = 522000.000PRODUCT_LR_CORNER_MAPY = 4828200.000三、实验容1.遥感数据下载2.数据格式转化及多波段的合成3.图像边框的裁剪4.图像的镶嵌6.图像几何校正7.裁剪8.监督分类9.专题出图四、实验步骤1.遥感数据下载输入地名及日期，搜索符合自己通途的数据，查看并下载2.数据格式转化及多波段的合成由于下载图像的格式tif格式，需要转成img格式。
并将单波段融合成为多波段，这一步在erdas中完成。
tif转img单波段融合成多波段3.图像边框的裁剪通过主图像窗口-tools-region of interest-roi tool，然后自己在图像上定义出一块感兴趣区（实际中难于确定严格准确的裁剪界限）。
4.图像的镶嵌Map→mosaicking→georeferenced启动镶嵌模板6.图像几何校正设置参数，参数在原始数据中的txt中可以查看启动校正模块，并利用google地球进行校正7.裁剪分别打开需要裁剪的图像和所在区域的shapefile文件将矢量文件转成ROI利用ROI裁剪图像选择主菜单→basic tools→subset data via ROIS，选择裁剪图像在spatial subset via ROI parameters中，选择由矢量生成的ROI，在“Mask pixels outside of ROI？”项中选择yes，Mask Background Value为08.监督分类打开裁剪后的图像，以RGB：543显示，在display中选择Overlay→Region of interest样本选择完成后，在Option→Compute ROI Separability，选择分类图像，查看分离性Input File: 裁剪ROI Name: (Jeffries-Matusita, Transformed Divergence)水体[Blue] 36084 points:农田[Green] 18122 points: (2.00000000 2.00000000)沙漠[Sienna] 200333 points: (1.99973178 2.00000000)未利用土地[Orchid] 57805 points: (1.99999494 2.00000000)山体[Purple] 355228 points: (1.98296692 2.00000000)农田[Green] 18122 points:水体[Blue] 36084 points: (2.00000000 2.00000000)沙漠[Sienna] 200333 points: (1.99954820 1.99999924)未利用土地[Orchid] 57805 points: (2.00000000 2.00000000)山体[Purple] 355228 points: (1.98744710 1.99928798)沙漠[Sienna] 200333 points:水体[Blue] 36084 points: (1.99973178 2.00000000)农田[Green] 18122 points: (1.99954820 1.99999924)未利用土地[Orchid] 57805 points: (1.98700177 2.00000000)山体[Purple] 355228 points: (1.84635561 1.96524858)未利用土地[Orchid] 57805 points:水体[Blue] 36084 points: (1.99999494 2.00000000)农田[Green] 18122 points: (2.00000000 2.00000000)沙漠[Sienna] 200333 points: (1.98700177 2.00000000)山体[Purple] 355228 points: (1.99987319 2.00000000)山体[Purple] 355228 points:水体[Blue] 36084 points: (1.98296692 2.00000000)农田[Green] 18122 points: (1.98744710 1.99928798)沙漠[Sienna] 200333 points: (1.84635561 1.96524858)未利用土地[Orchid] 57805 points: (1.99987319 2.00000000)Pair Separation (least to most);沙漠[Sienna] 200333 points and 山体[Purple] 355228 points - 1.84635561 水体[Blue] 36084 points and 山体[Purple] 355228 points - 1.98296692沙漠[Sienna] 200333 points and 未利用土地[Orchid] 57805 points -1.98700177农田[Green] 18122 points and 山体[Purple] 355228 points - 1.98744710 农田[Green] 18122 points and 沙漠[Sienna] 200333 points - 1.99954820 水体[Blue] 36084 points and 沙漠[Sienna] 200333 points - 1.99973178未利用土地[Orchid] 57805 points and 山体[Purple] 355228 points -1.99987319水体[Blue] 36084 points and 未利用土地[Orchid] 57805 points - 1.99999494 水体[Blue] 36084 points and 农田[Green] 18122 points - 2.00000000农田[Green] 18122 points and 未利用土地[Orchid] 57805 points - 2.00000000 分类统计结果分类精度评价混淆矩阵Confusion Matrix: H:\123456\jianduOverall Accuracy = (646026/667344) 96.8055%Kappa Coefficient = 0.9486Ground Truth (Pixels)Class 水体农田沙漠未利用土地山体Unclassified 0 0 0 0水体[Blue] 3 35922 0 0 0 286农田[Green] 75 17907 48 0 19沙漠[Sienna] 34 61 195813 536 15580未利用土地[O 4 0 2166 57269 0山体[Purple] 49 154 2306 0 339115Total 36084 18122 200333 57805 355000Ground Truth (Pixels)Class TotalUnclassified 0水体[Blue] 3 36208农田[Green] 49沙漠[Sienna] 212024未利用土地[O 59439山体[Purple] 341624Total 667344Ground Truth (Percent)Class 水体农田沙漠未利用土地山体Unclassified 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00水体[Blue] 3 99.55 0.00 0.00 0.00 0.08农田[Green] 0.21 98.81 0.02 0.00 0.01沙漠[Sienna] 0.09 0.34 97.74 0.93 4.39未利用土地[O 0.01 0.00 1.08 99.07 0.00山体[Purple] 0.14 0.85 1.15 0.00 95.53Total 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00Ground Truth (Percent)Class TotalUnclassified 0.00水体[Blue] 3 5.43农田[Green] 2.70沙漠[Sienna] 31.77未利用土地[O 8.91山体[Purple] 51.19Total 100.00Class Commission Omission Commission Omission(Percent) (Percent) (Pixels)(Pixels)水体[Blue] 3 0.79 0.45 286/36208162/36084农田[Green] 0.79 1.19 142/18049215/18122沙漠[Sienna] 7.65 2.26 16211/2120244520/200333未利用土地[O 3.65 0.93 2170/59439536/57805山体[Purple] 0.73 4.47 2509/34162415885/355000Class Prod. Acc. User Acc. Prod. Acc. User Acc.(Percent) (Percent) (Pixels)(Pixels)水体[Blue] 3 99.55 99.21 35922/3608435922/36208农田[Green] 98.81 99.21 17907/1812217907/18049沙漠[Sienna] 97.74 92.35 195813/200333195813/212024未利用土地[O 99.07 96.35 57269/5780557269/59439山体[Purple] 95.53 99.27 339115/355000339115/3416249.专题出图1、虚拟边框设置1）在主显示窗口菜单栏中选择File →Preferences，打开Display Parameters对话框，设置虚拟边框的边界值和颜色。