遥感变化检测实验报告

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多时相变化实验报告(3篇)

第1篇一、实验目的本次实验旨在通过多时相遥感影像变化检测技术，实现对特定区域在一定时间段内发生的变化进行有效识别和分析。

通过实验，掌握多时相遥感影像变化检测的基本原理和方法，提高对遥感影像处理与分析的能力。

二、实验原理多时相遥感影像变化检测是利用遥感技术对同一区域在不同时间点获取的影像进行对比分析，以识别和提取出变化信息。

实验主要采用以下步骤：1. 数据准备：获取实验所需的多时相遥感影像数据，包括不同时间点的影像、地理坐标、分辨率等信息。

2. 影像预处理：对获取的多时相遥感影像进行辐射定标、几何校正、大气校正等预处理操作，以提高影像质量。

3. 影像配准：将不同时间点的遥感影像进行配准，确保影像在空间位置上的一致性。

4. 变化检测算法：采用合适的算法对配准后的影像进行变化检测，提取出变化信息。

5. 变化信息分析：对提取出的变化信息进行分析，确定变化类型、变化范围和变化强度等。

三、实验材料1. 实验数据：选取我国某城市某区域在不同时间点获取的多时相遥感影像数据。

2. 实验软件：遥感影像处理与分析软件，如ENVI、ArcGIS等。

3. 实验设备：计算机、打印机等。

四、实验步骤1. 数据准备：下载实验所需的多时相遥感影像数据，包括不同时间点的影像、地理坐标、分辨率等信息。

2. 影像预处理：对获取的多时相遥感影像进行辐射定标、几何校正、大气校正等预处理操作，以提高影像质量。

3. 影像配准：利用遥感影像处理与分析软件，对预处理后的影像进行配准，确保影像在空间位置上的一致性。

4. 变化检测算法：选择合适的算法对配准后的影像进行变化检测，提取出变化信息。

本次实验采用基于阈值分割的方法进行变化检测。

5. 变化信息分析：对提取出的变化信息进行分析，确定变化类型、变化范围和变化强度等。

五、实验结果与分析1. 实验结果通过实验，成功实现了对实验区域的多时相遥感影像变化检测。

变化检测结果如图1所示。

图1 实验区域变化检测结果2. 实验分析（1）变化类型：实验结果显示，实验区域主要发生了土地利用变化和地表覆盖变化。

《遥感原理与应用》实验报告

《遥感原理与应用》实验报告实验报告：遥感原理与应用一、实验目的通过实验了解遥感的基本原理，掌握遥感技术的基本应用方法。

二、实验仪器和材料1.遥感软件：ENVI、ERDAS、IDRISI等2.遥感数据：卫星遥感影像数据三、实验内容1.遥感影像地理信息提取通过遥感软件导入遥感影像数据，利用图像处理方法提取地理信息，如土地利用类型、植被覆盖度等。

2.遥感影像分类利用遥感影像数据进行分类分析，将影像中的不同对象或地物进行分类，如建筑物、农田、水域等。

3.遥感影像变化检测利用不同时间的遥感影像数据进行变化检测，观察地物变化的情况，如城市扩张、植被变化等。

四、实验步骤1.打开遥感软件，导入遥感影像数据。

2.使用图像处理方法提取地理信息，如选择适当的阈值进行植被覆盖度的提取。

3.利用分类分析方法将影像中的不同对象进行分类，可以使用最大似然分类方法或支持向量机分类方法等。

4.比较不同时间的遥感影像数据，通过图像差异分析方法进行变化检测。

五、实验结果通过实验，我们成功使用遥感软件导入遥感影像数据，并提取了植被覆盖度等地理信息。

同时，我们还使用分类分析方法将影像中的不同对象进行了分类，得到了建筑物、农田、水域等分类结果。

最后，我们通过比较不同时间的遥感影像数据，成功进行了变化检测，观察到了城市扩张和植被变化的情况。

六、实验感想通过这次实验，我们深入了解了遥感技术的基本原理和应用方法。

遥感技术具有非常广泛的应用领域，如环境监测、农业管理、城市规划等。

遥感影像数据可以提供大量的地理信息，通过图像处理和分类分析可以提取出有用的地理信息，同时通过变化检测可以观察到地物的变化情况。

掌握遥感技术对于我们理解地球变化、环境保护和资源利用具有重要意义。

总结：通过这次实验，我们不仅学习到了遥感技术的基本原理和应用方法，还亲自进行了实验操作，掌握了使用遥感软件进行遥感影像地理信息提取、分类分析和变化检测的基本技能。

希望今后能够将所学的遥感知识应用到实际工作中，为地球环境的保护和资源的利用做出贡献。

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。

遥感实验报告反思总结(3篇)

第1篇一、实验背景随着遥感技术的飞速发展，其在环境监测、资源调查、城市规划等多个领域发挥着越来越重要的作用。

本次实验旨在通过遥感图像处理与分析，了解遥感技术在环境监测中的应用，提高我们对遥感图像的理解和解读能力。

二、实验目的1. 掌握遥感图像的基本处理方法；2. 分析遥感图像在环境监测中的应用；3. 提高遥感图像的解读与分析能力；4. 通过实验反思，总结经验与不足。

三、实验原理遥感技术是利用电磁波对地球表面进行观测的一种手段。

通过遥感图像，我们可以获取地表的各种信息，如地形、地貌、植被、水文等。

本次实验主要运用遥感图像处理与分析技术，对遥感图像进行预处理、增强、分类、提取等操作，以实现对地表信息的提取与分析。

四、实验步骤1. 数据准备：收集实验所需的遥感图像数据，包括多时相、不同分辨率的遥感图像。

2. 图像预处理：对遥感图像进行辐射校正、几何校正等预处理，提高图像质量。

3. 图像增强：对预处理后的遥感图像进行增强处理，突出感兴趣区域的特征。

4. 图像分类：运用监督或非监督分类方法，对遥感图像进行分类，提取地表信息。

5. 图像分析：对分类后的遥感图像进行分析，了解地表信息变化规律。

五、实验结果1. 通过图像预处理，提高了遥感图像的质量，为后续分析提供了更好的数据基础。

2. 图像增强处理后，明显提高了感兴趣区域的特征，便于后续分析。

3. 通过分类方法，成功提取了地表信息，如植被、水域、建设用地等。

4. 对分类后的遥感图像进行分析，发现地表信息变化规律，为环境监测提供了有力支持。

六、实验反思1. 在实验过程中，发现遥感图像预处理对后续分析至关重要。

在预处理过程中，要注意选择合适的校正方法和参数，以确保图像质量。

2. 图像增强方法的选择应根据具体实验目的和图像特点进行。

在本实验中，直方图均衡化方法取得了较好的效果。

3. 分类方法的选择对地表信息提取结果有很大影响。

在本次实验中，支持向量机（SVM）分类方法取得了较好的分类效果。

遥感实验报告(总24页)

遥感实验报告(总24页)一、背景近年来，遥感技术的发展为人们研究地表环境提供了可靠的信息和丰富的空间数据，深化了人们对地表环境的理解。

近年来，有关耕地变化的空间数据分析研究得到了越来越多的关注。

使用遥感技术可以更加迅速、准确和有效地统计分析相关的数据，并能够从多个方面反映土地使用变化。

为了探索耕地变化的规律，对哈尔滨市某农村耕地变化进行遥感实验，利用遥感技术提取准确的空间数据，分析耕地变化的规律，评估农村耕地变化的影响因素，以维护农业的可持续发展。

二、实验目的就哈尔滨市某乡镇山区耕地变化进行遥感科学研究，包括遥感影像的处理、对耕地的提取、耕地变化的分析处理、影响因素分析等，以查找此区域耕地变化的一般规律和空间分布规律，研究该区域耕地变化的影响因素，为农业可持续发展提供参考意见。

三、实验材料本次实验使用的哈尔滨市某乡镇山区的遥感影像，已经完成影像的处理工作，影像的一致性检验完成，根据遥感原理和方法，利用遥感软件确定区域内植被覆盖率，用栅格数据处理技术提取耕地空间分布数据，运用面积、角点和中心点分析技术，进行耕地变化的空间分析，并根据时序差异更新岛，此外，还对耕地变化影响因素进行相关分析，以获得耕地变化的规律和机理。

四、实验方法（1）首先，利用遥感影像处理技术，对哈尔滨市某乡镇的遥感影像进行处理，包括图像校正、去燥、充色等处理。

（2）利用遥感原理和方法，结合多媒体航摄影图像，确定区域内植被覆盖率，并计算实时植被覆盖率，以识别土地利用情况；（3）采用栅格数据处理技术，提取区域内的耕地空间分布数据，采用面积、角点和中心点分析技术，进行耕地变化的空间分析，画出耕地变化图；（4）运用拟合技术，对耕地变化的时序差异进行检验，更新耕地空间分布，利用ArcGIS工具箱进行属性数据叠加，分析耕地变化影响因素；（5）最后分析耕地变化幅度，统计出耕地变换情况，绘制耕地变化临时图，分析出耕地变化规律和空间规律，找出耕地变化影响因素，从多个角度对耕地变化进行评价，以反映耕地变化的情况。

遥感影响分析实验报告(3篇)

第1篇一、实验目的本次实验旨在通过遥感技术，分析特定区域的生态环境、土地利用变化以及灾害影响等方面，提高对遥感数据解读和分析的能力，为相关领域的决策提供科学依据。

二、实验原理遥感技术是利用航空、航天等平台获取地表信息的一种手段，通过对遥感图像的处理和分析，可以获取地表的物理、化学、生物等信息。

本实验主要涉及以下原理：1. 遥感图像的获取：通过卫星、航空等平台获取特定区域的遥感图像。

2. 遥感图像预处理：对遥感图像进行辐射校正、几何校正等预处理，提高图像质量。

3. 遥感图像分析：利用遥感图像处理软件对遥感图像进行分类、变化检测、纹理分析等分析，提取地表信息。

4. 影响分析：结合相关领域知识，对分析结果进行解释和评价，揭示地表现象的成因和影响。

三、实验数据本次实验选用某区域2010年和2020年的遥感影像数据，包括多光谱、全色等数据。

四、实验步骤1. 数据预处理：- 对遥感影像进行辐射校正，消除大气、传感器等因素的影响。

- 对遥感影像进行几何校正，消除图像畸变。

- 对遥感影像进行裁剪，提取研究区域。

2. 遥感图像分析：- 利用遥感图像处理软件对遥感影像进行分类，提取地表信息，如土地利用类型、植被覆盖度等。

- 对遥感影像进行变化检测，分析研究区域土地利用变化情况。

- 对遥感影像进行纹理分析，揭示地表现象的分布特征。

3. 影响分析：- 结合相关领域知识，对分析结果进行解释和评价。

- 分析研究区域生态环境、土地利用变化以及灾害影响等方面的成因和影响。

五、实验结果与分析1. 土地利用变化：- 通过变化检测，发现研究区域在2010年至2020年间，耕地、林地、草地等土地利用类型发生了显著变化。

- 具体表现为：耕地面积减少，林地、草地面积增加。

2. 植被覆盖度：- 通过植被指数分析，发现研究区域植被覆盖度总体呈上升趋势，表明生态环境有所改善。

3. 灾害影响：- 通过遥感影像分析，发现研究区域在2010年至2020年间，受洪涝、干旱等灾害影响较大。

遥感影像变化检测

遥感影像变化检测报告学院：专业：指导老师：小组成员：2013年5月1、遥感影像变化检测的概念遥感影像变化检测指利用多时相获取的覆盖同一地表区域的遥感影像及其它辅助数据来确定和分析地表变化。

它利用计算机图像处理系统，对不同时段目标或现象状态的变化进行识别、分析；它能确定一定时间间隔内地物或现象的变化，并提供地物的空间分布及其变化的定性与定量信息。

由此可知，遥感影像变化检测是从不同时期的遥感图像中，定量地分析和确定地物变化的特征和过程。

它涉及到变化的类型、分布状况及变化信息的描述，即需要确定变化前后的地物类型、界限和分析变化的属性。

变化检测的研究对象为地物，包括自然地物和人造地物，其中人造地物在军事上常被称为目标。

描述地物的特性包括：空间分布特性、波谱反射与辐射特性、时相变化特性。

遥感影像的变化检测在土地覆盖变化监测、环境变迁动态监测、自然灾害监测、违章建筑物查处、军事目标打击效果分析以及国土资源调查等方面拥有广泛的应用价值和商业价值。

变化检测通常包括以下4个方面的内容：(1)判断是否发生了变化，即确定研究区域内地物是否发生了变化；(2)标定变化发生的区域，即确定在何处发生了变化，将变化像元与未变化像元区分开来；(3)鉴别变化的性质，给出在每个变化像元上所发生变化的类型，即确定变化前后该像元处的地物类型；(4)评估变化的时间和空间分布模式。

其中，前两个方面是变化检测所要解决的基本问题，而后两个方面则根据应用要求决定是否需要做。

2、遥感影像变化检测的三个层次遥感图像分析过程中通常包括数据层处理、特征层处理和目标层处理三个过程。

依据这三个层次划分，可将变化检测分为：像元级变化检测、特征级变化检测和目标级变化检测。

(1)像元级变化检测是指直接在采集的原始图像上进行变化检测。

尽管基于像元的变化检测有它一定的局限性，但由于它是基于最原始的图像数据，能更多地保留图像原有的真实感，提供其它变化检测层次所不能提供的细微信息，因而目前绝大多数的变化检测方法都是像元级变化检测。

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遥感影像变化检测实验报告
目录
1 遥感影像变化检测概述 (2)
1.1 遥感影像变化检测的内容 (2)
1.2 影响变化检测的因素 (2)
1.3 遥感影像变化检测步骤 (3)
1.4 评判遥感影像检测方法优劣的标准 (3)
2 实验过程（基于ERDAS软件） (3)
2.1 影像数据 (3)
2.2 处理步骤 (3)
2.3 ERDAS操作步骤 (3)
2.3.1 2003年影像配准 (3)
2.3.2 2005年影像配准 (10)
2.3.3 相对大气校正 (11)
2.3.4 差分检测 (15)
3 结语 (16)
1 遥感影像变化检测概述
遥感影像变化检测就是对目标或现象在不同时间观测到的状态的差异的识别过程。

常用用于遥感影像变化检测的领域有：土地利用/土地覆被变化；森林或植被变化；森林死亡、落叶和灾害评价；森林采伐、再生和选择性砍伐；湿地变化；森林火灾以及林火影响区域检测；地表景观变化；城市变化；环境变化；如农作物检测、轮垦检测、道路分段、冰川总量平衡和表面变化等。

1.1 遥感影像变化检测的内容
遥感影像变化检测的内容为：
（1）检测并判断某一研究区域内感兴趣的目标或现象在所研究的时间段内是否发生了变化；
（2）确定发生变化区域的位置；
（3）遥感影像变化检测结果精度评估；
（4）分析、鉴别变化类型，确定变化前后地物类型；
（5）分析、评估变化在时间和空间上的分布模式，对其变化规律进行描述和解释；
（6）对未来的变化进行预测，为科学决策提供依据。

1.2 影响变化检测的因素
一般来说，影像遥感影像变化检测的因素主要有：
（1）多时相影像间的精确几何配准；
（2）多时相影像间的定标或规一化；
（3）高质量地面真实数据的获取；
（4）研究区地面景观和环境的复杂度；
（5）变化检测的方法和算法；
（6）分类和变化检测的主题（目标）；
（7）分析人员的技术水平和经验；
（8）对研究区的认知和熟悉程度；
（9）时间和成本限制。

为此，数据选择时，尽量选择同一传感器、相同辐射和光谱分辨率，并在时间周期上相同或相近的数据，目的是为了能消除外部环境的影响，如太阳高度角、季节和物侯的差异等。

在进行变化检测前我们应进行的准备工作主要有：
（1）多时相影像必须精确配准；
（2）多时相影像间必须精确辐射定标和大气校正或规一化；
（3）多时相影像间要有相似的物候状态；
（4）尽可能选择相同空间和光谱分辨率影像。

1.3 遥感影像变化检测步骤
一般来说，遥感影像变化检测主要分为三步：
（1）影像预处理。

包括几何校正，影像配准（如果要求精度达到90%以上，则校正（配准）精度达到0.2像元以上），辐射校正，大气校正，地形校正（当研究区位于山区时）。

（2）选择合适的变化检测方法。

（3）精度评价。

1.4 评判遥感影像检测方法优劣的标准
一种好的变化检测技术应能具有功能：
（1）检测区域变化并统计变化率；
（2）给出（高亮或不同颜色标注）变化类型的空间分布；
（3）以图示标注（或统计时间轴）形式给出土地覆类型的变化轨迹；
（4）变化检测结果精度评价。

2 实验过程（基于ERDAS软件）
2.1 影像数据
西南交通大学犀浦校区2003年、2005年SPOT5全色波段影像，影像空间分辨率2.5米。

2.2 处理步骤
（1）影像配准。

（2）大气校正。

在ERDAS中，利用MODEL工具，采用“多时相影像匹配法”进行相对大气校正。

（3）在ERDAS中，利用MODEL工具，求两影像的差值影像，进行变化区域检测。

2.3 ERDAS操作步骤
2.3.1 2003年影像配准
（1）启动ERDAS打开，点击viewer模块，选择“Geospatial Light Table”视图，打开2003
年的全色影像。

图 2-1选择打开视图
图 2-2 2003年全色影像
（2）影像配准，点击2003年全色影像菜单栏中Raster→Geometric Correction 。

几何纠正采用多项式模型。

图 2-3 启动配准模块
图 2-4设置配准模型
设置多项式配准属性，选择二阶多项式，影像配准至少需要6个点才能拟合出纠正多项式。

图2-1 多项式模型属性设置
设置投影系统为WGS 84坐标系统：
图 2-6 设置投影系统为WGS 84坐标系统
选择keyboard only 使用键盘输入参考点：
图 2-7 参考影像选择
打开同名点采集窗口，所选点应该尽量均匀分布于整幅影像，至少采集6个点，可多采集两个同名点对用最小二乘拟合多项式，进行点纠正：
图 2-8 第1点纠正
图 2-9 第2点纠正
图 2-10 第3点纠正
图 2-11 第4点纠正
图 2-12 第5点纠正
图 2-13 第6点纠正
图 2-14 第7点纠正
图 2-15 第8点纠正
将8个点对应经纬度输入到X Ref. 和Y Ref：
图 2-16 输入8个纠正点的经纬度
点击重采样模块，给出重采样影像名称和路径，确认输出纠正后的2003年全色影像。

图 2-17 重采样（Resample）
图 2-18 2003年犀浦校区经几何纠正和重采样后的影像
2.3.2 2005年影像配准
（1）启动ERDAS打开，点击viewer模块，选择“Geospatial Light Table“视图，分别打开2003年与2005年的全色影像。

（2）影像配准，点击2005年全色影像菜单栏中Raster→Geometric Correction ，几何纠正采
用二阶多项式模型，并设置投影系统与纠正后的2003年一致。

（3）选择已有的视图Existing Viewer作为参考影像，点击纠正后的2003年影像Viewer，打开几何纠正模块，采集至少6个点对2005年的全色影像进行纠正。

图 2-19 几何纠正
（4）点击重采样模块，输出纠正后的2005年全色影像：
图 2-20 纠正后的2005年与2003年全色影像
2.3.3 相对大气校正
多时相影像匹配法中，在不同时间获取的多幅遥感影像（最好是同波段）中，以一幅作为基准影像（base image），将其他影像的光谱特征（灰度变化）转换到与基准影像大致相同的水平。

相对大气校正的过程主要有：①选取基准影像；②选取辐射地面控制点，称为伪不变特征点（pseudo-invariant features,PIFs）：辐射特性随时间变化很小（如水体、裸露土壤、宽大的房顶等），在影像区域与其他地物具有相近的高度，含植被少，相对平坦区域。

i i i base BV a b BV =+⋅
（1）打开2003年全色影像及几何纠正后的2005年的全色影像，点击Viewer 菜单栏中的选取辐射地面控制点。

图 2-21 选取辐射地面控制点
图 2-22 道路辐射控制点
图 2-23 裸土辐射控制点1
图 2-24裸土辐射控制点2
图 2-25 建筑物辐射控制点
图 2-26 河流辐射控制点
辐射控制点选取结果如表1所示：
表 1 辐射控制点选取结果
类别年份
2003 2005
道路72 110
裸土65 85
裸土2 112 131
建筑物156 173
建筑物2 255 255
河流93 114 （2）利用上述辐射控制点点，根据最小二乘原理建立多项式
A=[-0.1634 1.1555] r=0.0291 pixel
（3）点击modeler模块，选择model maker
图 2-27 model maker
建立如下模型，然后点击，执行模型。

图 2-28 相对大气校正模型
图 2-29 相对大气校正前后2005对比影像2.3.4 差分检测
建立差分模型，检测2003年与2005区域地表变化情况。

图 2-30 变化检测差分模型
图 2-31 变化检测差分算法
图 2-32 2003年与2005年差分结果
3 结语
对同一区域，应用多时相遥感影像变化检测是遥感应用领域的一个热点问题，已在国民经济建设的各个领域得到广泛应用。

本次实验是对以前所学遥感影像分类知识的巩固和提升，实验中利用ERDAS软件对校
区2003年和2005年的遥感影像进行对比，经配准、校正和差分等过程，提取出变化范围，如图2-32所示。

可以看出，图中亮白色区域为变区域，主要体现在道路、房屋、植被覆盖等地物的变化，这反映了检测区域的社会经济有了一定的发展，道路、建筑群落逐渐形成。

总之，此次实验课又是一个学习和收获的机遇，在指导老师的帮助下获益良多，希望以后能有更多的这样的机会以暴露自身的不足并加以改进，谢谢！。