遥感实验二报告
遥感实验课总结与反思报告
遥感实验课总结与反思报告一、实验概述遥感实验课是为了加深对遥感原理和技术的理解，提高遥感数据的处理和分析能力所设计的一门实践性课程。
通过此次实验课，我对遥感技术有了更深入的了解，在实践中不断积累经验，也收获了一些收获。
二、实验内容本次实验课主要包括遥感数据获取、遥感影像处理和遥感应用三个方面的实验内容。
其中，遥感数据获取实验是通过收集卫星影像数据，探究遥感数据的获取方式；遥感影像处理实验是通过对影像进行预处理、分类和解译等操作，学习遥感数据的处理技术；遥感应用实验是通过选取一个具体的应用场景，利用遥感数据进行应用分析。
三、实验收获1. 对遥感原理和技术的理解通过实验课，我不仅深入了解了遥感的原理和技术，还学习到了很多遥感数据处理的方法。
在数据获取实验中，我了解到不同遥感平台对应不同的数据类型和空间分辨率，以及如何选择适合的数据源；在遥感影像处理实验中，我学会了如何对影像进行预处理、分类和解译，并使用软件进行操作；在遥感应用实验中，我掌握了如何将遥感数据应用于具体问题分析中。
2. 实践能力的提升通过实验课的实践操作，我逐渐掌握了一些遥感数据处理的技巧和方法，并具备了一定的数据分析和处理能力。
在数据获取实验中，我学会了利用卫星数据下载工具获取遥感数据；在遥感影像处理实验中，我熟悉了遥感图像的处理流程，并能够独立完成影像的预处理和解译工作；在遥感应用实验中，我学会了将遥感数据应用于实际问题的分析与解决。
3. 团队协作意识的培养在实验过程中，我与同学们共同合作，相互交流，共同面对问题，解决问题。
通过与同学们的合作，我体会到了团队协作的重要性，也学会了如何与他人合作，互相支持和帮助，共同完成实验任务。
在这个过程中，我不仅提高了自己的实践能力，还培养了团队合作和沟通的能力。
四、实验反思1. 实验准备不充分在实验中，我发现自己的实验准备工作不够充分，对实验的背景知识了解不够深入，导致在实验中出现了一些困惑和困难，需要花费更多的时间去学习和掌握。
遥感实验二——精选推荐
实验二遥感信息融合与融合效果评价1、实验目的：通过上机操作，初步掌握遥感信息融合的方法，深入理解遥感信息融合的含义，及其在信息解译中的重要作用。
融合后对融合效果的评价是一个不可缺少的环节，由此选择最佳的融合方法。
通过本次实验掌握融合效果评价方法，对通过不同融合方法得到的图像进行评价比较。
2、实验要求：掌握HIS变换融合、主成分变换融合、Brovey变换融合和Multiplictive融合的基本原理和方法。
评价方法可以通过简单的目视效果比较，比较融合后的图像较融合前色彩是否有很大失真，纹理信息是否更加丰富，地物是否更加清晰。
目视判别对融合后的图像做出的定性评价简单、直观，但主观性太强。
为了进一步客观的评价融合效果，可以采用一些指标对图像的光谱真实性和空间纹理信息进行定量分析。
光谱真实性主要运用原多光谱图像与融合后的图像进行差值运算得到差值图像进行评价；空间纹理信息主要运用建模的方法对纹理叠加图像进行相关系数的计算。
3、基本原理：3.1遥感信息的融合处理图像融合，是一种高级图像处理技术，它是按照一定的规则或算法，将单一传感器的多波段信息或不同类别传感器所提供的，信息加以综合，生成一幅具有新的空间、波谱和时间特征的合成图像，从而获得比任何单一数据更准确更丰富的信息。
它不仅仅是数据间的简单叠加，而是强调信息的优化，消除多传感器信息之间可能存在的冗余和矛盾，是有用信息得以加强和互补（注意与图像合成的区别）。
如一般多光谱图像的光谱信息丰富，而空间分辨率较低，全色图像具有较高的空间分辨率，但是它是一个灰度图，缺乏光谱信息，我们将二者融合后，就可以获得高分辨率的多光谱图像，它既包含了丰富多光谱信息又融入了全色图像的高空间分辨率，可大大提高地物的清晰度。
目前，遥感数据融合（其中也包括一些非遥感数据，如与土地利用图的融合）是遥感技术研究的前沿之一。
主要融合方法原理：本次上机掌握主成分变换融合、Mutiplictive融合、Brovey变换融合和HIS变换融合。
《遥感上机操作》 实验报告 (2)
生物与地理科学学院 2018-2019学年第二学期《遥感上机操作》实验报告
三、色彩拉伸
1. 去相关拉伸
2.photographic拉伸
四、交互式直方图拉伸
直方图拉伸通过拉伸对比度来对直方图进行调整，从而“扩大”前景和背景灰度的差别，达到强对比度的目的。
选择Display→Custom Stretch可以打开交互式直方图拉伸操作窗口，对图文据进行拉伸。
五、直方图均衡化
直方图均衡化(histogram equalization)是使变换后图像灰度值的概率密度为均匀分布的映射变换方法，通过直方图均衡化处理，图像对比度得到了提高。
直方图均衡化将改变：①图像的灰度级：②原有灰度级中的像素比例。
经直方图均衡。
遥感实习报告(报告)
重庆交通大学测绘工程《遥感原理及应用》实验报告班级：学号：姓名：指导老师：实验室：地理信息中心实验室实验一ENVI 视窗的基本操作一、实验的目的初步了解目前主流的遥感图象处理软件 ENVI 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。
二、实验软件与数据软件：Envi遥感图像处理软件。
数据：重庆地区UTM第八波段数据。
三、实验方法与步骤Envi软件的主菜单:这个是ENVI软件的主菜单，其中包括了文件的载入，基本工具栏，以及图像处理的一些必要的功能。
四、实验体会与建议本次实验主要是熟悉Envi软件的菜单，以及一些常用的方法。
还有就是将Envi软件菜单的界面转换成中文菜单。
1、在ENVI安装目录..\RSI\IDL60\products\envi40\menu下建立新文件夹，命名为orgmenu2、拷贝。
.\RSI\IDL60\products\envi40\menu下原有的英文菜单文件display.men、display_shortcut.men和envi。
men到新建的orgmenu目录中进行备份3、拷贝下载的display。
men、display_shortcut.men和envi。
men文件到..\RSI\IDL60\products\envi40\menu中，覆盖原文件。
4、启动ENVI4.0。
实验二遥感图像的几何校正一、实验的目的通过实习操作，掌握遥感图像几何校正的基本方法和步骤,深刻理解遥感图像几何校正的意义。
二、实验软件与数据软件:Envi遥感图像处理软件。
数据：重庆地区UTM第八波段数据以及未经校核的重庆地区jpg图片。
三、实验方法与步骤1、打开ENVI软件将UTM图像和jpg格式的图片载入，上述图像中我们可以看出，12840-8图像下面有图像的地理信息，而重庆城区图片是没有信息说明的.2、选择校正与镶嵌菜单下的校正图像选取控制点（图像到图像）,分别选取基础图像和校正图像，分别在图像上面选择控制点,通过Add Point按钮增加选择的控制点，用这个方法选择5个控制点，单击Show List按钮查看所选控制点的信息3、在控制点选择窗口中选择options菜单，再选择warp file，选择输出校正后的图像文件。
遥感实训报告万能模板
遥感实训报告万能模板一、实训目的和背景1.1 实训目的本次遥感实训的目的是通过实际操作和实践，掌握遥感技术在地理信息系统中的应用方法，提高对遥感图像处理及解译的实际操作能力。
1.2 实训背景遥感技术是通过获取地球表面物体的电磁波辐射信息，并通过对这些信息的解译和处理，用于地理信息系统中的地表覆盖分类、环境监测、资源调查等方面。
本次实训主要集中在遥感图像的处理和解译方面，以提供参训人员对遥感技术最基础的操作和应用能力。
二、实训内容和过程2.1 实训内容本次实训的内容主要包括以下几个方面：1. 遥感图像的基本概念和原理；2. 遥感图像的获取方式和数据类型；3. 遥感图像的预处理和校正；4. 遥感图像的分类和解译；5. 遥感图像的应用案例分析。
2.2 实训过程第一阶段：理论学习通过教师的讲解和课堂学习，了解遥感图像的基本概念和原理，学习遥感图像的获取方式和数据类型，了解不同类型遥感图像的特点和应用。
同时，学习遥感图像的预处理和校正技术，掌握不同校正方法的操作和应用。
第二阶段：实践操作1. 学习遥感图像的分类和解译方法，通过实际操作掌握遥感图像的解译步骤和技巧；2. 运用所学知识，对提供的遥感图像进行分类和解译，理解分类结果的含义和分析影响因素；3. 根据实例案例，进行遥感图像的应用分析，了解遥感技术在实际应用中的价值和意义。
三、实训成果和收获3.1 实训成果通过本次实训，我们完成了以下实训任务：1. 掌握了遥感图像的基本概念和原理；2. 熟悉了遥感图像的获取方式和数据类型；3. 学会了遥感图像的预处理和校正技术；4. 了解了遥感图像的分类和解译方法；5. 运用所学知识对遥感图像进行了分类和解译；6. 分析了实例案例中遥感图像的应用价值和意义。
3.2 实训收获通过本次实训，我们收获了以下几方面：1. 掌握了遥感技术的基本原理和操作方法；2. 提高了对遥感图像的解译能力，能够正确理解和分析遥感图像的特征和分类结果；3. 加深了对遥感技术在地理信息系统中的应用理解，意识到其在环境监测、资源调查等方面的重要性；4. 锻炼了团队合作意识和实际操作能力，通过小组合作完成了实训任务。
最新《遥感技术》实验报告
最新《遥感技术》实验报告实验目的：本实验旨在通过实际操作，加深对遥感技术基本原理的理解，并掌握遥感数据的获取、处理与分析方法。
通过实验，学习如何利用遥感技术进行地表覆盖分类、资源评估和环境监测。
实验内容：1. 遥感数据的获取与预处理- 从国家遥感中心或其他数据平台下载适用于实验的遥感影像数据。
- 对下载的遥感影像进行必要的预处理，包括辐射校正、大气校正和几何校正。
2. 遥感影像的解译与分类- 利用遥感影像解译软件，如ENVI或ERDAS IMAGINE，对预处理后的影像进行目视解译。
- 采用非监督分类和监督分类方法，对遥感影像中的地表覆盖类型进行分类。
3. 分类结果的精度评估- 通过实地调查或其他高精度数据，收集地面真实情况作为参考。
- 利用混淆矩阵等统计工具，对遥感分类结果进行精度评估。
4. 遥感技术在资源评估和环境监测中的应用- 选取特定区域，运用遥感技术进行植被覆盖度、土壤湿度等环境因子的监测。
- 分析遥感监测数据，评估资源状况和环境变化趋势。
实验结果：通过本次实验，成功获取并预处理了所需遥感影像数据。
在解译与分类阶段，非监督分类结果显示了地表覆盖的大致分布，而监督分类则提供了更为精确的分类结果。
精度评估表明，监督分类的总体精度达到了85%。
在资源评估和环境监测应用中，遥感技术能够有效地监测到植被覆盖度的季节性变化和土壤湿度的空间分布情况。
结论：实验验证了遥感技术在地表覆盖分类、资源评估和环境监测中的有效性和实用性。
通过本次实验，不仅提高了对遥感技术操作的熟练度，也为后续相关研究提供了实验基础和技术支持。
未来的工作可以进一步探索更先进的分类算法和数据分析方法，以提高遥感应用的精度和效率。
遥感原理实验报告2遥感图像处理
《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。
遥感实训报告
一、实训背景随着科技的不断发展，遥感技术作为一门新兴的综合性学科，已经在测绘、农业、林业、环保、城市规划等多个领域得到了广泛应用。
为了提高学生对遥感技术的认识和实际操作能力，我校地理信息系统专业组织了一次为期两周的遥感实训。
本次实训旨在让学生了解遥感的基本原理，掌握遥感图像的获取、处理、分析和应用方法，培养学生的实践能力和创新精神。
二、实训内容1. 遥感基本原理学习实训初期，我们学习了遥感的基本原理，包括遥感平台、传感器、遥感图像的获取、传输和接收等。
通过学习，我们对遥感技术有了初步的认识，了解了遥感在各个领域的应用。
2. 遥感图像处理软件操作为了让学生熟练掌握遥感图像处理软件，我们选择了ENVI软件作为实训工具。
在实训过程中，我们学习了ENVI软件的基本操作，包括图像读取、显示、图像增强、图像分类、专题图制作等。
3. 遥感图像预处理在实际应用中，遥感图像往往存在噪声、畸变等问题，需要进行预处理。
我们学习了遥感图像的几何校正、辐射校正、图像增强等方法，提高了图像质量。
4. 遥感图像分类与专题图制作遥感图像分类是遥感应用中的重要环节，我们学习了监督分类、非监督分类、决策树分类等方法。
通过实际操作，我们学会了如何制作专题图，为遥感应用提供可视化数据。
5. 遥感应用案例分析为了让学生了解遥感技术在实际应用中的价值，我们选取了几个典型案例进行分析，如土地利用变化监测、森林资源调查、环境监测等。
三、实训过程1. 理论教学实训期间，我们通过课堂讲授、讨论等形式，学习了遥感的基本原理、遥感图像处理软件操作、遥感图像预处理、遥感图像分类与专题图制作等理论知识。
2. 实践操作在掌握了相关理论知识后，我们进行了实践操作。
首先，我们利用ENVI软件对遥感图像进行预处理，包括几何校正、辐射校正、图像增强等。
然后，我们对预处理后的图像进行分类，制作专题图。
最后，我们结合实际案例，分析了遥感技术在各个领域的应用。
3. 讨论与交流在实训过程中，我们积极参与讨论与交流，分享自己的学习心得和经验，共同解决问题。
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
遥感实验报告遥感实验报告引言：遥感技术是一种通过获取地球表面的电磁辐射信息来获取地表特征的技术。
遥感技术的应用范围广泛，可以用于地质勘探、环境监测、城市规划等领域。
本次实验旨在通过遥感技术获取卫星图像，并对图像进行解译和分析，从而深入了解遥感技术的原理和应用。
实验步骤：1. 数据获取在实验开始前，我们首先需要获取卫星图像数据。
通过合法渠道，我们从国家遥感中心获取了一组高分辨率的遥感图像。
这些图像涵盖了不同地区的城市和农田，以及一些自然景观。
2. 图像预处理获取到的卫星图像需要进行预处理，以提高图像的质量和准确性。
预处理包括图像去噪、边缘增强和色彩校正等步骤。
通过这些预处理步骤，我们可以得到更清晰、更准确的图像数据。
3. 图像解译在预处理完成后，我们开始对图像进行解译。
解译是指根据图像的特征和上下文信息，识别出图像中的不同地物和地貌。
在解译过程中，我们需要借助地理信息系统（GIS）软件和遥感图像解译原理，对图像中的各个区域进行分类和标注。
4. 图像分析解译完成后，我们对图像进行进一步的分析。
通过分析图像中的不同地物和地貌，我们可以得出一些有关该地区的信息。
例如，通过对城市区域的分析，我们可以了解到该地区的人口密度和城市发展情况；通过对农田的分析，我们可以了解到该地区的农作物类型和农业生产状况。
实验结果：通过对卫星图像的解译和分析，我们得出了一些有关地表特征的结论。
例如，在城市区域，我们观察到高密度的建筑群和道路网络，表明该地区经济发展迅速；在农田中，我们观察到不同类型的农作物，如水稻、小麦和玉米，表明该地区的农业生产多样化。
讨论与展望：遥感技术在地球科学和环境科学领域具有广泛的应用前景。
通过遥感技术，我们可以实时监测地球表面的变化，了解自然灾害的发生和演变过程，从而采取相应的措施进行预防和救援。
此外，遥感技术还可以用于环境保护和资源管理，帮助我们更好地理解和保护地球。
结论：本次实验通过遥感技术获取卫星图像，并对图像进行解译和分析，深入了解了遥感技术的原理和应用。
遥感实验报告
遥感实验报告一、实验目的。
本实验旨在通过遥感技术对地球表面进行观测和数据获取，以探究遥感技术在环境监测、资源调查和自然灾害预警等方面的应用。
二、实验原理。
遥感技术是利用卫星、飞机等远距离传感器获取地球表面信息的一种技术手段。
通过接收地面反射、辐射或散射的电磁波，可以获取地表地貌、植被覆盖、土地利用等信息。
三、实验步骤。
1. 选择合适的遥感影像数据，包括多光谱影像、高光谱影像等。
2. 对影像数据进行预处理，包括辐射定标、大气校正等。
3. 利用遥感软件进行影像解译，提取地表信息。
4. 对提取的地表信息进行分析和应用，如环境监测、资源调查等。
四、实验结果与分析。
通过实验，我们成功获取了地表的多光谱影像数据，并对其进行了预处理和解译。
最终得到了地表的植被覆盖、土地利用等信息。
这些信息对于环境监测、资源调查等方面具有重要意义。
五、实验结论。
遥感技术在地球科学领域具有重要的应用价值，能够为环境保护、资源管理等提供有力支持。
通过本次实验，我们深入了解了遥感技术的原理和应用，对其在实际工作中的应用有了更深刻的认识。
六、实验总结。
本次实验不仅让我们掌握了遥感技术的基本原理和操作方法，还加深了我们对地球表面信息获取和分析的认识。
未来，我们将进一步学习遥感技术，探索其更广泛的应用领域，为地球科学研究和环境保护做出更大的贡献。
七、参考文献。
1. 《遥感原理与应用》，XXX，XXX出版社，2018年。
2. 《遥感技术在环境监测中的应用》，XXX，XXX期刊，2020年。
以上为本次遥感实验的报告内容，希望对大家有所帮助。
感谢各位的阅读和支持！。
高光谱遥感项目二实验报告
高光谱遥感项目二实验报告
一、实验目的
1、掌握光谱分析方法；
2、分析样本数量对相关系数的影响。
二、实验内容
1、绘制光谱曲线，分析不同波段光谱特点。
2、根据样本数不同计算并绘制相关系数图。
三、实验方法
1，制作不同土壤的反射率谱，把数据按土壤类型的不同进行分类，把同一土壤的多个样本在同一波长下的反射率进行平均，得到平均数列，然后将平均数列和波长列制作成图表。
2，制作黄棉土不同有机质含量的反射图谱，把黄棉土的样本按有机质含量多少进行排序，按一定规则把样本分成几块，对每一部分样本进行上述操作，最后将得到的数据制作成图表。
3，制作不同数量样本有机质相关系数图，将有机质含量数据转置复制到样本数据里面，通过correl函数来计算不同样本数量的相关系数，然后将得到的数据与波长列制作成图表。
4，制作不同数量样本含水量相关系数图，方法与制作有机质相关系数相同。
四、结果与分析
表1，不同类型土壤的光谱反射率图像。
表2，不同有机质含量的黄棉土的光谱反射率。
表3，不同数量样本有机质相关系数图。
表4，不同数量样本含水量相关系数图。
《遥感技术》实验报告(2)
实验五遥感影像的镶嵌一、实验目的通过上机操作，掌握遥感图象镶嵌处理的过程和方法。
二、实验原理遥感图象镶嵌处理是要将具有地理参考的若干相邻图像合并成一幅图像或一组图像，需要镶嵌的输入图像必须具有地图投影信息，也就是必须经过几何校正，此外必须具有相同的波段数。
在进行图像镶嵌时，需要确定一幅参考图像，参考图像将作为输出镶嵌图像的基准，决定镶嵌图像的对比度匹配，以及输出图像的地图投影、象元大小和数据类型。
具体镶嵌处理时，首先需要确定参考图像，然后对重叠区做平滑处理，接着调整左右色差。
调整左右色差的方法包括在重叠区内取平均值、最大值与最小值。
三、实验结果讨论：附镶嵌后图。
镶嵌分类的目的是什么？有哪些方法可以进行镶嵌时的影像匹配工作？镶嵌前的两张图镶嵌后镶嵌分类的目的是：可以将一景比较大的图进行拆分成分比率比较大的小图，这样为了我们更加清系方便的进行图像的分类处理。
空间分辫率的提高；目标特征增强；提高分类精度。
可以进行镶嵌时的影像匹配工作实验六遥感图像分类---监督分类一、实验目的理解计算机图像分类的基本原理以及监督分类的过程，达到能熟练地对遥感图像进行监督分类的目的。
二、实验原理遥感图像计算机分类的依据是遥感图像像素的相似度。
相似度是两类模式之间的相似程度。
在遥感图像分类过程中，常使用距离和相关系数来衡量相似度。
遥感图像的计算机分类方法包括监督分类和非监督分类。
监督分类方法首先需要从研究区域选取有代表性的训练场地作为样本。
根据已知训练区提供的样本，通过选择特征参数（如像素亮度均值、方差等），建立判别函数，据此对数字图像待分像元进行分类，依据样本类别的特征来识别非样本像元的归属类别。
这种方法称为监督分类。
监督分类包括利用训练区样本建立判别函数的“学习”过程和把待分像元代入判别函数进行判别过程。
监督分类中常用的具体分类方法包括：(1) 最小距离分类法，最小距离分类法原理简单，分类精度不高，但计算速度快，它可以在快速浏览分类概况中使用。
遥感地学分析实验
遥感地学分析实验报告二中国·长春2019年1月实验二基于植被指数(NDVI)——反照率(Albedo)特征空间的土地荒漠化遥感分析【实验原理】土地荒漠化是指包括气候变异和人类活动在内的种种因素造成的干旱半干旱和亚湿润干地区的土地退化。
及时准确地掌握土地荒漠化发生发展情况是有效防止和治理土地荒漠化的基本前提。
使用遥感影像数据可以提取土地荒漠化信息，判断土地荒漠化的发生与发展程度。
沙漠化研究表明，随着沙漠化程度的加重，地表植被遭受严重破坏，地表植被盖度降低和生物量减少，在遥感图像上表现为植被指数相应减少。
由此看来，植被指数（NDVI）可作为反映沙漠化程度的生物物理参数。
在沙漠化的研究实践中，通过定位观测发现，随着沙漠化程度的加重地表状况发生了明显的改变，伴随着地表植被覆盖度的下降，地表水分相应地减少，地表粗糙度下降，地表反照率得到相应的增加。
因此，沙漠化过程导致的地表下垫面状况的变化，使地表反照率（Albedo）发生明显的变化，其可作为反映沙漠化程度的重要地表物理参数。
通过构造“植被指数(NDVI)——反照率(Albedo)特征空间”来进行荒漠化信息遥感提取。
荒漠化过程及其地表特性的变化能在Albedo-NDVI 特征空间中得到明显直观的反映。
在Albedo-NDVI 特征空间中，利用植被指数和地表反照率的组合信息，通过选择反映荒漠化程度的合理指数，可以将不同荒漠化土地有效地加以区分，实现荒漠化时空分布与动态变化的定量监测与研究。
沙漠化遥感监测模型在Albedo—NDVI 特征空间，不同沙漠化土地对应的植被指数(NDVI)和地表反照率(A1bedo)具有非常强的线性负相关性。
根据VerstraeteandPinty 的研究结论，如果在代表荒漠化变化趋势的垂直方向上划分Albedo-NDVI 特征空间，可以将不同的荒漠化土地有效地区分开来。
而垂线方向在Albedo-NDVI 特征空间的位置可以用特征空间中简单的二元线性多项式加以表达，即DDI=k*NDVI–Albedo其中：DDI 可称为荒漠化分级指数，k 由特征空间中拟合的曲线斜率确定。
遥感实验总结与心得
实验心得与小结
一、遇到的问题
我遇到的问题是操作不熟练，经常做到一半忘记接下去的步骤，然后只好重新做，最后再问同学，一遍一遍看着视频做。
由于自己的电脑无法安装Envi软件，所以只能到机房或者借同学的电脑来做，确实有些不方便。
但同时，在这个过程，也能让自己多做几遍。
熟悉软件操作。
需要多操作，不然没有老师的指导，作业很难完成。
需要在课堂上录制老师的讲课过程，反复看。
二、实验收获
遥感的实验操作让我多学了一项技能，了解遥感的基本操作，也认识了很多遥感的专业单词。
希望能在这个学习过程多学多总结。
遥感原理实验报告(实验二)
一、图像的校准：
1、ＧＣＰＷｏｒｋｓ工作模块：
2、加载校准图影像：
对栅格图像进行校准，使其具备地理坐标系。
为其选择投影方式
为其选择参考椭球：
在地图上选择校准采样点：
输出校准后的地图：
利用GCPworks选择待校准的遥感影像，以已校准的地图为基准对遥感影像进行校准，并保证残差小于一个象元：
输出校准后的遥感影像：
图像校准阶段，开始在GCPWorks的工作原理的理解上出了一定的问题，随着之后的操作，对他的工作原理也掌握了。
另外，在对遥感影像进行校准时，在参照点的对应上也遇到了麻烦，从遥感影像到栅格地图，同名地物的寻找废了很大功夫，不过最终还是顺利完成了采样任务。
二、图像镶嵌
利用reproject以125-42为基准建立镶嵌空间，并计算镶嵌空间大小：
加载待镶嵌遥感图125-41的前3个波段，并圈画色彩匹配范围，进行色彩匹配并预览：
输出镶嵌完成的前3个波段：
察看已成功镶嵌的波段：
继续镶嵌剩余波段：
最终镶嵌完成七个波段，并察看1、4、7波段的假彩色图像：
这个过程中，主要问题出在了镶嵌空间的建立上，镶嵌空间的计算原理最终还是有些不太理解，不过这应该是处理数据太少，可以借用暑期实习的机会弥补。
操作原理上现在已经基本没问题了。
以下是我用mapgis k9做的影像镶嵌的尝试，由于操作不熟练，使得镶嵌线明显。
但已近于PCI的镶嵌结果。
遥感实验报告
遥感原理与应用实验报告姓名：班级：实验报告（实验一）[实验名称]ENVI窗口的基本操作[实验目的与内容]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。
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。
1、哈尔滨市TM影像成像的时间、分辨率 30m ，各波段的波长。
波段名称：波段：(um)Band 1 Coastal 0.433–0.453Band 2 Blue 0.450–0.515Band 3 Green 0.525–0.600Band 4 Red 0.630–0.680Band 5 NIR 0.845–0.885Band 6 SWIR 1 1.560–1.660Band 7 SWIR 2 2.100–2.300Band 8 Pan 0.500–0.680Band 9 Cirrus 1.360–1.390 Array 2、哈尔滨市TM影像使用的投影类型 UTM 、投影分带北52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176685 5221815、地理坐标124º4′30"E，47º0′15"N 。
4、测量狗岛的周长 14233.5074 m面积 4635450 m2。
[体会及建议]通过本次实验我学会对于ENVI的使用，会加载遥感图像，能够用ENVI测量长度与距离，熟悉了ENVI的基本操作。
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]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。
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。
遥感原理实验报告2遥感图像处理
《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。
武大遥感实验报告
一、实验背景遥感技术是一种通过获取和解释地球表面的信息的方法，它使用传感器从遥远的地方获取数据，以帮助我们了解地球的变化和特征。
遥感技术的应用范围广泛，可以用于地质勘探、环境监测、城市规划等领域。
为了深入了解遥感技术，提高遥感数据处理和分析能力，我们进行了本次遥感实验。
二、实验目的1. 熟悉遥感图像处理软件ENVI的基本操作；2. 掌握遥感图像的预处理方法；3. 学习遥感图像的几何校正和配准；4. 掌握遥感图像的分类和制图；5. 分析遥感图像信息，为实际应用提供依据。
三、实验内容1. 实验一：ENVI软件基本操作（1）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；（2）查看影像信息和像元信息；（3）距离测量与面积测量。
2. 实验二：遥感图像预处理（1）了解遥感图像的预处理方法，包括辐射校正、几何校正、图像增强等；（2）对遥感图像进行辐射校正，消除传感器噪声和大气影响；（3）对遥感图像进行几何校正，消除图像几何畸变；（4）对遥感图像进行增强，提高图像信息量。
3. 实验三：遥感图像几何校正和配准（1）熟悉遥感图像的几何校正方法，包括基于控制点校正、基于多项式校正等；（2）对遥感图像进行几何校正，消除图像几何畸变；（3）对遥感图像进行配准，实现多景遥感图像的拼接。
4. 实验四：遥感图像分类和制图（1）了解遥感图像的分类方法，包括监督分类、非监督分类等；（2）对遥感图像进行分类，提取地物信息；（3）根据分类结果，制作遥感图像专题图。
5. 实验五：遥感图像信息分析（1）分析遥感图像信息，提取地物特征；（2）结合实际情况，为实际应用提供依据。
四、实验结果与分析1. 实验一：通过实验，我们掌握了ENVI软件的基本操作，能够查看影像信息和像元信息，进行距离测量和面积测量。
2. 实验二：通过实验，我们了解了遥感图像的预处理方法，对遥感图像进行了辐射校正、几何校正和图像增强，提高了图像信息量。
3. 实验三：通过实验，我们掌握了遥感图像的几何校正和配准方法，消除了图像几何畸变，实现了多景遥感图像的拼接。
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遥感实验二实验报告
学院：资源与环境
专业：11 城规
姓名：李恒玺
学号：2011081018
指导老师：吴静
实验报告：
1、实验目的：
识别自己下载的地物特征
2、实验步骤：
1）我下载的是北京2010/11/4LANDSAT7 ETM+,条带号：123 行编号：32。
2）此图像的基本信息为：
数据标识：LE71230322010308EDC00
快视图：[ 查看大图]
卫星：LANDSAT7
条带号：123 行编号：32
行象元数：1000 列象元数：1100
传感器：ETM+
接收站标识：EDC
数据获取日期：20101104 白天/夜晚：DAY
开始时间：2010-11-04 02:45:51 结束时间：2010-11-04 02:46:18
平均云量：.01
左上云量：0
右上云量：0
左下云量：.01
右下云量：.04
太阳方位角：159.82481384
太阳高度角：31.99302864
中心纬度：40.32566 中心经度：116.73708
左上点纬度：41.28471 左上点经度：115.87321
右上点纬度：40.95814 右上点经度：118.11105
左下点纬度：39.68246 左下点经度：115.38956
右下点纬度：39.36360 右下点经度：117.57607
3）将下载的图像在ERDAS软件的Layer Stack中做多波段合成，合成后的图像为：
4）用灰阶方式以及各种不同的彩色合成方式显示组合的影像，观察不同波段影像的异同，及不同彩色合成方式对影像的表现力，并用文字说明。
○1水体：将图像在Display as Ture color 中RGB分别为９，１，８可以很清楚显
示水体，显示的图像为：
○2白云：在ＲＧＢ为３，７，２可以较好的显示云朵，也可以从外形和云朵的颜色的看出。
的带状分布形态看出。
○4林草地：在ＲＧＢ为３,２,１的图像中也可以反映出林草地情况，。