遥感图像处理实验

《E r d a s遥感图像处理》实验指导书-CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1《遥感图像处理》实验指导书实验一、ERDAS视窗的基本操作实验目的：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。

实验内容：视窗功能介绍；文件菜单操作；实用菜单操作；显示菜单操作；矢量和删格菜单操作等。

视窗操作是ERDAS软件操作的基础, ERDAS所有模块都涉及到视窗操作。

本实验要求掌握视窗的基本功能，熟练掌握图像显示操作和矢量菜单操作，从而为深入理解和学习ERDAS软件打好基础。

1、视窗功能简介二维视窗（图1-1）是显示删格图像、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 Ad d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。

参数项含义实例Look in确定文件目录examplesFile name确定文件名xs_truecolorFile of type确定文件类型IMAGINE Image（*.img）Recent选择近期操作过的文------件Go to改变文件路径-------图1-2 参数设置第四步：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。

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。

遥感图像处理实验报告《遥感图像处理实验报告》摘要：本实验利用遥感技术获取了一幅卫星图像，通过图像处理技术对图像进行了处理和分析。

实验结果表明，遥感图像处理技术在地理信息系统、环境监测、城市规划等领域具有重要的应用价值。

引言：遥感图像处理是利用遥感技术获取的图像进行数字化处理和分析，以获取有用的地理信息和环境数据的过程。

本实验旨在通过对遥感图像的处理和分析，探讨遥感图像处理技术在实际应用中的作用和意义。

实验方法：1. 获取卫星图像：选择一幅特定区域的卫星图像作为实验对象，确保图像质量和分辨率满足处理要求。

2. 图像预处理：对原始图像进行预处理，包括去噪、增强、几何校正等操作，以提高图像质量和准确性。

3. 图像分析：利用遥感图像处理软件对图像进行分类、特征提取、变化检测等分析，获取地理信息和环境数据。

4. 结果展示：将处理后的图像结果进行展示和分析，对图像处理技术的应用效果进行评估。

实验结果：经过处理和分析，得到了一幅清晰的遥感图像，并从中提取了有用的地理信息和环境数据。

通过图像分类和特征提取，可以准确地识别出不同地物类型，如建筑物、植被、水体等；通过变化检测，可以发现地表的变化情况，如城市扩张、土地利用变化等。

这些信息对于地理信息系统、环境监测、城市规划等领域具有重要的应用价值。

结论：遥感图像处理技术在地理信息系统、环境监测、城市规划等领域具有重要的应用价值，通过对遥感图像的处理和分析，可以获取丰富的地理信息和环境数据，为相关领域的决策和规划提供重要的支持。

在未来的研究中，可以进一步探讨遥感图像处理技术的改进和应用，以满足不同领域的需求。

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。

实验三 ENVI影像的几何校正本专题旨在介绍如何在ENVI中对影像进行地理校正，添加地理坐标，以及如何使用ENVI进行影像到影像的几何校正。

遥感图像的几何纠正是指消除影像中的几何形变，产生一幅符合某种地图投影或图形表达要求的新影像。

一般常见的几何纠正有从影像到地图的纠正，以及从影像到影像的纠正，后者也称为影像的配准。

遥感影像中需要改正的几何形变主要来自相机系统误差、地形起伏、地球曲率以及大气折射等。

几何纠正包括两个核心环节：一是像素坐标的变换，即将影像坐标转变为地图或地面坐标；二是对坐标变换后的像素亮度值进行重采样。

本实验将针对不同的数据源和辅助数据，提供以下几种校正方法：Image to Map几何校正：通过地面控制点对遥感图像几何进行平面化的过程，控制点可以是键盘输入、从矢量文件中获取。

地形图校正就采取这种方法。

Image to image几何校正：以一副已经经过几何校正的栅格影像作为基准图，通过从两幅图像上选择同名点（GCP）来配准另一幅栅格影像，使相同地物出现在校正后的图像相同位置。

大多数几何校正都是利用此方法完成的。

Image to image自动图像配准：根据像元灰度值自动寻找两幅图像上的同名点，根据同名点完成两幅图像的配准过程。

当同一地区的两幅图像由于各自校正误差的影像，使得图上的相同地物不重叠时，可利用此方法进行调整1. 地形图的几何校正（1）打开并显示地形图从ENVI主菜单中，选择file →open image file，打开3-几何校正\地形图\G-48-34-a.JPG。

（2）定义坐标从ENVI主菜单栏中，选择Map →Registration →Select GCPs：Image to map。

在image to Map Registration对话框中，点击并选择New,定义一个坐标系从ENVI主菜单栏中，选择Map →Registration →Select GCPs: Image to Map。

遥感图像处理实验报告遥感图像处理实验报告引言：遥感图像处理是一门应用广泛的技术，它通过获取、分析和解释地球表面的图像数据，为地质勘探、环境监测、农业发展等领域提供了重要的支持。

本实验旨在探索遥感图像处理的基本方法和技术，以及其在实际应用中的价值和意义。

一、图像预处理图像预处理是遥感图像处理的第一步，它主要包括图像的去噪、增强和几何校正等操作。

在本实验中，我们使用了一张卫星图像作为样本，首先对图像进行了去噪处理，采用了中值滤波算法，有效地去除了图像中的椒盐噪声。

接着，我们对图像进行了增强处理，采用了直方图均衡化算法，使得图像的对比度得到了显著提高。

最后，我们进行了几何校正，通过对图像进行旋转和缩放，使得图像的几何形状与实际地理位置相符合。

二、图像分类图像分类是遥感图像处理的关键步骤之一，它通过对图像中的像素进行分类，将其划分为不同的地物类型。

在本实验中，我们使用了监督分类方法，首先选择了一些具有代表性的样本像素，然后通过训练分类器，将这些样本像素与不同的地物类型进行关联。

接着，我们对整个图像进行分类，将图像中的每个像素都划分为相应的地物类型。

最后，我们对分类结果进行了验证，通过与实地调查结果进行对比，验证了分类的准确性和可靠性。

三、图像融合图像融合是遥感图像处理的一项重要技术，它可以将多个不同波段或分辨率的图像融合成一幅高质量的图像。

在本实验中，我们选择了两幅具有不同波段的卫星图像，通过波段归一化和加权平均的方法，将这两幅图像融合在一起。

融合后的图像不仅保留了原始图像的颜色信息，还具有更高的空间分辨率和光谱分辨率，可以提供更全面和准确的地物信息。

四、图像变化检测图像变化检测是遥感图像处理的一项关键任务，它可以通过对多幅图像进行比较，检测出地表发生的变化情况。

在本实验中，我们选择了两幅具有不同时间的卫星图像，通过差异图像法和指数变化检测法，对这两幅图像进行了变化检测。

通过对比差异图像和变化指数图，我们可以清晰地看到地表发生的变化，如城市扩张、植被变化等，为城市规划和环境监测提供了重要的参考依据。

遥感图像处理实验报告班级姓名学号实验室成绩评定教师签字专题一: DEM图像进行彩色制图（叙述制图过程并把自己处理结果加载到本文档里）实验目的:1.实验步骤:2.选择File > Open Image File>bhdemsub.img,出现由主图像窗口、滚动窗口和缩放窗口组成的ENVI 图像。

3.选择主图像窗口内的功能菜单Tools>Color Maping>Density Slice, 出现Density Slice对话框。

4.选择Clear Ranges, 清除Defined Density Slice Ranges下的内容。

5.选择Options>Add New Ranges, 其中RangeStart: 1219 ；Range End;1701；#of Ranges:10。

在Density Slice对话框中Defined Density Slice Ranges下出现十组内容。

6.逐个组将Red条依次改为25, 50, 75, 100, 125, 150, 175, 200, 225, 250。

Greeen与Blue不变。

选择Apply按钮, 主图像窗口、滚动窗口和缩放窗口组成的ENVI图像的颜色改变。

选择主图像窗口内的功能菜单File>Save Image As> Image File 出现Output Dispiay to Image File对话框, Output File Type选择JPEG, Enter Output Filename选择保存位置, Compression Facter（0-1）选择0.750.实验结果:专题二: TM与SPOT数据融合（叙述该过程并处理结果加载到本文档里。

注意用两种方法融合的过程）实验目的:1. 进行快速对比度拉伸、直方图执行交互式对比度拉伸和直方图匹配的操作2. 快速滤波、滤波的操作3. ENVI中变换（Transform）菜单功能的了解实验步骤:1. 选择File > Open Image File>Lon.spot文件,点击No Display>new display>load band2. 选择File > Open Image File>Lon.tm文件,点击No Display>new display>load band3. 选择Basic Tools>Resize Data>选择Lon.tm文件>点击OK(弹出对话框, 分别填写内容)4. 选择Basic Tools>Stretch实验结果:专题三: 航片的配准与镶嵌（叙述该过程并处理结果加载到本文档）1配准●图像-图像地面控制点 (Select GCPs: Image-to-Image)●图像-图像配准需要两幅图像均打开。

Lab3 geometric correction and projection transformation of remotely sensed dataObjective :The purpose of the current lab section is to adequately understand the mathematic principles and methods of geometric correction (co-registration) and projection transformation . In addition,you guys need to gain hands-on experience or skill to perform them in ENVI and ERDAS environments.实验过程：一、envi中图像配准1、根据控制点的坐标对图像进行配准1）加载中山陵地形图2) 选择map 菜单下的registration菜单，选择select gcps:image to map设置投影信息：基于经纬度的投影(geographic lat/lon)，选择基准面为WGS—843）开始配准依次移动一级窗口中的光标到四个图廓点的位置，在三级放大窗口中把十字司放在经纬线的交点的中间位置，输入该点的经纬度于编辑对话框中：点击add point，完成对控制点的编辑4）选择option菜单下的wrap file将配准好的地图生成一幅新的影像修改生成图像信息，改为50带的UTM投影，基准面为WGS-84，保存2、图像到图像的配准1）加载全色波段影像作为待配准的影像将配准好的地形图作为基准图，全色影像作为要配准的图像在两幅图像上选择5个同名地物点进行配准点击show list 查看误差，不断调整误差直至所有误差在1以内二、erdas中的配准1、打开erdas,将zsl.tiff格式的数据导为erdas.img2、viewer中打开刚刚保存的图像，选择data preparation中的配准image geometric correction点击select viewer，点击下图层，选择polynomial多项式模型点击ok,修改投影Set projection from GCP tool,选择手动输入“keyboard”将4个图廓点的坐标输入表格display，保存图像，并加载，对配准后的图像进行投影修改3、图到图的配准以刚刚配准好的地形图为基准，加载多光谱图像选择data preparation中的配准image geometric correction选择地形图作为基准面，多光谱图像为待配准影像将相同点的坐标输入表格，并调整误差4、图像裁剪创建感兴趣区域，AOI下Tools创建一个任意形状的区域后，双击保存区域。

遥感图像处理实验目录实验二影像的地理坐标定位和校正实验三使用ENVI进行正射校正实验四图像镶嵌实验五图像融合实验六波段组合计算及图像增强实验七图像分类实验八使用ENVI进行三维曲面浏览与飞行实验九地图制图09级林学四班汤瑞芳20090143 注：本实验报告共分为两部分，其一为实验的详细过程，其二为实验结果的整理及实验心得实验二影像的地理坐标定位和校正实验目的:1）掌握如何在ENVI中对影像进行地理校正2）添加地理坐标3）如何使用ENVI进行影像到影像的几何校正实验内容：1图像文件头文件的修改步骤：1）打开并显示SPOT数据ENVI主菜单中file →open image file，从envidata目录bldr_reg文件夹下的bldr_sp.img文件，从可用波段列表对话框中点击Grey scale，点击Load Band按钮加载这幅影像到一个新的显示窗口中。

2）修改ENVI头文件中的地图信息右击bldr_sp.img—》Map inf，快捷菜单Edit Map Information。

点击Projection/Datum文本旁边的箭头切换按钮，DMS或者DDEG，分别在度分秒和十进制的度之间进行切换。

点击Cancel，推出Edit Map Information对话框。

修改图像的pixel size信息，添加公里网格和地图标注。

保存图像。

file →save image as →image file。

输出路径和输出文件名称2 影像对影像的几何配准利用SPOT图像校正Landsat TM步骤：1）打开TM图像从ENVI主菜单中，选择file →open image file，从envidata目录下的bldr_reg子目录选择bldr_tm.img文件。

在列表中选择band3，点击display#1按钮，并从下拉式菜单中选择new display。

点击Load Band 按钮，把TM的band3波段的影像加载到新显示窗口中。

实验三遥感图像预处理（波段合成、裁剪与拼接）一、 实验目的通过实验了解整个图像的预处理过程，从而加深对遥感图像计算机处理的内容及概念的理解。

二、 实验内容1.自定义坐标系2.波段合成（图像融合）3.图像镶嵌（图像拼接）4.图像裁剪三、 实验数据1. TM-30m.img2. bldr_sp.img3. Mosaic1.img4. Mosaic2.img5. bhtmsat.img6. can_tmr.img7. qb_boulder_msi.img8. qb_boulder_pan.img四、 实验操作原理及步骤遥感图像预处理主要包括图像几何校正、图像融合、图像镶嵌、图像裁剪等过程，其处理顺序一般如下图所示。

图 1一般图像预处理流程1.自定义坐标系一般国外商业软件坐标系都分为标准坐标系和自定义坐标系两种。

我国情况较为特殊，往往需要自定义坐标系。

所以，在ENVI第一次使用时，需要对系统自定义北京54坐标系西安80坐标系。

1.1添加参考椭球体找到ENVI系统自定义坐标文件夹—C:\Program Files\ITT\IDL708\products\envi46\map_proj。

根据每台电脑安装的路径以及版本不同而略有不同。

以记事本形式打开ellipse.txt，将“Krasovsky,6378245.0,6356863.0”和“IAG-75,6378140.0,6356755.3”加入文本末端。

（这里主要是为了修改克拉索夫斯基因音译而产生的错误，以便让其他软件识别；另外中间的逗号必须是英文半角。

）1.2添加基准面以记事本格式打开datum.txt，将“Beijing-54, Krasovsky, -12, -113, -41”和“Xi'an-80,IAG-75,0,0,0”加入文本末端。

1.3定义坐标定义完椭球参数和基准面后就可以在ENVI中以我们定义的投影参数新建一个投影信息（Customize Map Projections），在编辑栏里分别定义投影类型、投影基准面、中央子午线、缩放系数等，最后添加为新的投影信息并保存。

第1篇一、实验背景与目的随着遥感技术的不断发展，遥感影像已成为获取地球表面信息的重要手段。

遥感影像处理是对遥感影像进行一系列技术操作，以提高影像质量、提取有用信息的过程。

本实验旨在通过实践操作，让学生掌握遥感影像处理的基本原理和常用方法，提高学生对遥感影像数据的应用能力。

二、实验内容与步骤本次实验主要包括以下内容：1. 数据准备：获取实验所需的遥感影像数据，包括光学影像、红外影像等。

2. 影像预处理：对原始遥感影像进行辐射校正、几何校正、图像增强等处理。

3. 影像分割：对预处理后的影像进行分割，提取感兴趣的目标区域。

4. 影像分类：对分割后的影像进行分类，识别不同的地物类型。

5. 结果分析：对分类结果进行分析，评估分类精度。

三、实验步骤1. 数据准备- 获取实验所需的遥感影像数据，包括光学影像、红外影像等。

- 确保影像数据具有较好的质量和分辨率。

2. 影像预处理- 辐射校正：对原始遥感影像进行辐射校正，消除大气、传感器等因素对影像辐射强度的影响。

- 几何校正：对原始遥感影像进行几何校正，消除地形起伏、地球曲率等因素对影像几何形状的影响。

- 图像增强：对预处理后的影像进行图像增强，提高影像对比度、清晰度等。

3. 影像分割- 选择合适的分割方法，如基于阈值分割、基于区域生长分割、基于边缘检测分割等。

- 对预处理后的影像进行分割，提取感兴趣的目标区域。

4. 影像分类- 选择合适的分类方法，如监督分类、非监督分类等。

- 对分割后的影像进行分类，识别不同的地物类型。

5. 结果分析- 对分类结果进行分析，评估分类精度。

- 分析分类结果中存在的问题，并提出改进措施。

四、实验结果与分析1. 影像预处理结果- 经过辐射校正、几何校正和图像增强处理后，遥感影像的质量得到显著提高，对比度、清晰度等指标明显改善。

2. 影像分割结果- 根据实验所采用的分割方法，成功提取了感兴趣的目标区域，分割效果较好。

3. 影像分类结果- 通过选择合适的分类方法，对分割后的影像进行分类，成功识别了不同的地物类型。

遥感图像处理实验报告遥感图像处理实验报告引言遥感技术作为一种获取地球表面信息的重要手段，已经在农业、环境、城市规划等领域得到广泛应用。

本实验旨在通过遥感图像处理，探索图像处理算法的应用效果，并分析其在实际应用中的潜力。

一、图像预处理图像预处理是遥感图像处理的第一步，其目的是消除图像中的噪声、增强图像的对比度和清晰度。

在本实验中，我们使用了直方图均衡化和中值滤波两种常见的图像预处理方法。

直方图均衡化是一种通过调整图像像素的灰度分布来增强图像对比度的方法。

通过对图像的灰度级进行重新分配，使得图像的灰度分布更加均匀，从而使得图像的细节更加清晰。

实验结果显示，直方图均衡化对于遥感图像的对比度增强效果显著。

中值滤波是一种常见的图像去噪方法，其原理是通过计算像素点周围邻域的中值来替代该像素点的值，从而消除图像中的噪声。

在本实验中，我们使用了3x3的中值滤波器对遥感图像进行滤波处理。

实验结果表明，中值滤波能够有效地去除图像中的椒盐噪声和高斯噪声，使得图像更加清晰。

二、图像分类图像分类是遥感图像处理的核心任务之一，其目的是将遥感图像中的像素点按照其特征分类到不同的类别中。

在本实验中，我们使用了支持向量机（SVM）算法进行图像分类。

支持向量机是一种常用的机器学习算法，其通过构建一个最优超平面来实现分类。

在图像分类中，我们将遥感图像中的每个像素点看作一个数据样本，其特征由像素的灰度值和纹理信息组成。

通过对训练样本进行学习，支持向量机能够建立一个分类模型，从而对测试样本进行分类。

实验结果显示，支持向量机在遥感图像分类中表现出较高的准确性和鲁棒性。

通过调整支持向量机的参数，我们可以得到不同的分类结果。

此外，支持向量机还能够处理高维数据和非线性分类问题，使其在遥感图像处理中具有广泛的应用前景。

三、图像变换图像变换是遥感图像处理中的重要环节，其目的是将图像从一个空间域转换到另一个空间域，从而提取图像中的特征信息。

在本实验中，我们使用了小波变换和主成分分析两种常见的图像变换方法。

遥感图像处理实习报告在当今科技飞速发展的时代，遥感技术作为获取地球表面信息的重要手段，已经在众多领域得到了广泛应用。

为了更深入地了解和掌握遥感图像处理的技术和方法，我参加了本次遥感图像处理实习。

通过这次实习，我不仅学到了专业知识，还提高了实践操作能力，对遥感技术有了更全面的认识。

一、实习目的本次实习的主要目的是让我们熟悉遥感图像处理的基本流程和方法，掌握常用的遥感图像处理软件，学会对遥感图像进行几何校正、辐射校正、图像增强、图像分类等操作，并能够运用所学知识解决实际问题，提高对遥感数据的分析和应用能力。

二、实习内容（一）数据准备在实习开始前，我们收集了一系列的遥感图像数据，包括不同传感器、不同分辨率、不同波段组合的图像。

这些数据涵盖了城市、农田、森林、水域等多种地物类型，为后续的处理和分析提供了丰富的素材。

（二）软件学习我们使用了 ERDAS IMAGINE 和 ENVI 这两款主流的遥感图像处理软件。

通过学习这两款软件的基本操作界面、功能模块和工具菜单，我们逐渐熟悉了如何导入数据、显示图像、进行图像裁剪和拼接等基本操作。

（三）几何校正几何校正是遥感图像处理中的重要环节，它可以消除由于传感器姿态、地球曲率、地形起伏等因素引起的图像几何变形。

我们首先选取了具有精确地理坐标的控制点，然后利用多项式模型对图像进行几何校正，通过不断调整参数，使校正后的图像与实际地理坐标相匹配。

（四）辐射校正辐射校正旨在消除由于传感器性能、大气散射和吸收等因素引起的图像辐射误差。

我们采用了基于直方图匹配和辐射定标的方法，对图像的亮度和对比度进行了调整，使不同时相、不同传感器获取的图像具有可比性。

（五）图像增强为了突出图像中的有用信息，我们运用了多种图像增强技术，如对比度拉伸、直方图均衡化、滤波等。

通过这些操作，图像中的地物特征更加清晰，有利于后续的分析和识别。

（六）图像分类图像分类是遥感图像处理的核心任务之一，我们尝试了监督分类和非监督分类两种方法。

遥感数字图像处理及应用实验报告姓名：学号：专业：学院：学校：实验一遥感图像统计特性一、实验目的掌握遥感图像常用的统计特性的意义和作用，能运用高级程序设计语言实现遥感图像统。

二、实验内容编程实现对遥感图像进行统计特性分析，均值、方差（均方差）、直方图、相关系数等。

三、实验原理1.均值像素值的算术平均值，反映图像中地物的平均反射强度。

公式为：2.方差像素值与平均值差异的平方和，反映了像素值的离散程度。

也是衡量图像信息量大小的重要参数。

公式为：3.相关系数反映了两个波段图像所包含信息的重叠程度。

f,g为两个波段的图像。

公式为：四、实验数据及图像显示：原始图像：运行结果：实验二遥感图像增强处理一、实验目的掌握常用遥感图像的增强方法，能运用高级程序设计语言实现遥感图像的增强处理。

二、实验内容编程实现对遥感图像的IHS 变换、IHS 逆变换、进行统计特性分析，均值、方差（均方差）、直方图、相关系数等。

三、实验原理：1.IHS变换2.SPOT图像真彩色模拟模拟真彩色：通过某种形式的运算得到模拟的红、绿、蓝三个通道，然后通过彩色合成近似的产生真彩色图像。

（1）SPOT IMAGE 公司提供的方法该方法实际上是将原来的绿波段当作蓝波段，红波段（0.61-0.68 μm）仍采用原来的波段，绿波段用绿波段、红波段、红外波段的算术平均值来代替。

（2）ERDAS IMAGING 软件中的方法此法将原来的绿波段当作蓝波段，红波段仍采用原来的波段，绿波段用绿波段、红外波段按3：1 的加权算术平均值来代替。

四、实验数据及图像显示原始图像：ISH变换所的图像：SPORT真彩色图像：实验三遥感图像融合一、实验目的掌握多源遥感图像融合的原理与方法，能运用高级程序设计语言实现遥感图像的融合。

二、实验内容选择IHS 变换、PCA 变换和Brovey 变换三种方法中的一种，编程实现多源遥感图像融合，即将低空间分辨率的多光谱图像与高空间分辨率的全色图像实现融合。

遥感图像预处理实习姓名徐丹学号120154088成绩日期2014、4、28实习内容:遥感图像的裁剪、镶嵌与几何校正1、在实际的工作中,为何经常需要对影像进行裁剪与镶嵌操作？在ENVI软件平台如何实现影像的裁剪与镶嵌,以一示例详细叙述裁剪与镶嵌的具体操作步骤。

由于遥感卫星就是在一个预先设计的轨道上运行,星载传感器沿着轨道在地面上的轨迹按一定宽度垂直于运行方向进行扫描,在实际工作中有时需要分析的地区并不完全处在同一幅图像内,这时候需要把多景相邻遥感图像拼接成一个大范围无缝的图像,即图像镶嵌,而图像剪裁的目的则就是将研究之外的区域去除。

一、图像裁剪:(1)规则分幅裁剪a)在主菜单中,选择File ——Open Image File,打开裁剪图像bhtmref、img。

b)在主菜单中,选择File——Save ——ENVI Standard,弹出New 对话框。

c)在New 对话框中,单击Import File按钮,弹出Create New File对话框。

d)在Create New File对话框中,选中Select Input File列表中的裁剪图像,单击Spatial Subset按钮。

e)在Select Spatial Subset对话框中,单击Image按钮,弹出Subset ByImage对话框。

f)在Subset By Image对话框中,可以通过输入行列数确定剪裁尺寸并按住鼠标左键拖动图像中的红色矩形框确定剪裁区域,或直接用鼠标左键按红色边框拖动来确定剪裁尺寸以及位置,单击OK按钮。

g)在Select Spatial Subset对话框中可以瞧到剪裁区域信息,单击OK按钮。

h)在Create New File对话框中,可以通过Spectral Subset按钮选择输出波段子集,单击OK按钮。

i)选择输出路径及文件名或者选择Memory直接在窗口上显示,单击OK按钮,完成规则分幅裁剪过程。

【关键字】报告遥感图像处理实验报告篇一：遥感数字图像处理实验报告设计重庆交通大学遥感数字图像处理实验报告实验课程：数字图像处理实验名称：设计所有遥感数字图像处理的实验班级：实验一：遥感图像合成和显示增强一、目的和要求1. 目的掌握图像合成和显示增强的基本方法，理解存储的图像数据与显示的图像数据之间的差异。

2. 要求熟练根据图像中的地物特征进行合成显示、拉伸、图像均衡化等显示增强操作。

理解直方图的含义，能熟练利用直方图进行多波段的图像显示拉伸增强处理。

2、实验内容1. 图像的彩色合成显示2. 图像的基本拉伸方法3. 图像均衡化方法4. 图像规定化三、实验步骤四、实验体会实验二：遥感图像的几何精纠正一、目的和要求1.目的使用多项式方法对TM遥感图像进行几何精纠正。

2.要求能熟练根据地图、GPS测点数据或具有投影的图像对遥感图像进行几何精纠正。

能够正确地选择几何纠正中的各种参数。

能够对纠正结果进行评估。

掌握几何精纠正的基本方法和操作要点。

能够自定义地图投影并进行图像的投影转换。

2、实验内容1. 对TM图像进行几何精纠正。

2. 自定义地图投影。

3. 转换图像的投影。

三、实验步骤四、实验体会实验三：图像变换一、目的和要求1.目的掌握图像变换的基本操作方法，对比变换前后图像差异，理解不同变换方法之间的区别。

2.要求能够根据图像的特征设定傅里叶变换的滤波器，消除图像中的条纹。

能够解释主成分变换后的图像，利用主成分变换消除图像中的噪声。

能够利用KT变换结果进行图像合成、解释地物信息。

熟练利用代数运算产生不同的波段组合。

利用彩色变换进行图像的合成和融合。

能够解释变换后的图像，并根据工作目的选择合适的图像变换方法。

2、实验内容1. SPOT图像的傅里叶变换。

2. TM图像的主成分变换。

3. TM图像的代数变换。

4. ETM 图像的彩色变换。

三、实验步骤四、实验体会篇二：遥感图像处理实验报告格式遥感图像处理班级：学号：姓名：指导教师：实验报告目录一、实验目的 (3)2、实验时间 (3)三、实验地点 (3)四、实验内容 (3)1.图像j50e023013和j50e024013的校正 (3)2.校正后图像的裁剪 (3)3.图像裁剪后的拼接 (5)4.图像pinjie校正spot图像 (7)5.校正后的spot图像校正图像etm+ (10)6.校正后图像的融合 (12)7.融合图像的分类 (13)五、实验体会 (14)一、实验目的：（1）了解遥感软件的基本结构，并能熟练地运用该软件处理遥感数据。

《遥感原理》实验报告实验名称：遥感图像处理专业：地理信息科学学号：姓名：指导老师：1、实验目的（1）了解彩色的基本特性和相互关系；掌握三原色及其互补色，掌握加色法；（2）学习掌握图像直方图变化与图像亮度变化的关系；掌握图像线性拉伸的方法和过程；（3）理解遥感图像彩色合成的基本原理；掌握选用不同的合成方案产生不同的合成效果的方法，从而达到突出不同目标地物的目的；（4）了解空间滤波的操作过程和空间滤波对图像产生的效果；（5）了解并掌握K-L变换的过程和方法；进一步理解K-L变换产生的处理效果和处理意义；（6）了解和掌握缨帽变换的过程和处理效果；（7）了解和掌握彩色空间变换的过程和方法。

2、实验材料Photoshop CS6、ENVI5.1、CAI软件和光盘文件3、实验内容与过程3.1 遥感图像的光学合成原理彩色的基本特性：明度、色调和饱和度为彩色的基本特性。

明度是指色彩的明亮程度，是人眼对光源或物体明亮程度地感觉，彩色光亮度越高，人眼感觉就越明亮，即有较高的明度。

明度的高低取决于光源光强及物体表面对光的反射率。

色调是色彩彼此相互区分的特性，色调取决于光源的光谱组成和物体表面的光谱反射特性。

饱和度是色彩纯洁性，取决于物体表面反射光谱的选择性程度，反射性光谱越窄，即光谱的选择性越强，彩色的饱和度就越高。

明度、色调和饱和度三者的关系可以用颜色立体来表述。

非彩色，即黑白色只用明度描述，不使用色调、饱和度。

红橙黄绿青蓝紫各种颜色组成彩图。

在遥感上，彩色图比非彩色图较易识别地物。

白色、黑色和各种灰色组成黑白图象，当物体对可见光的各个波长的反射无选择性时，表现为黑色或灰色。

3.2 遥感图像的线性拉伸打开ENVI>点击菜单栏的“Custom Stretch”按钮>选择”Linear”等进行线性拉伸；或者直接在菜单栏上选择“Linear”“Linear2%”“Linear5%”原图：线性拉伸后：Linear:Linear 1%:当拉伸效果为1%时，显示效果得到了很大改善。