定量遥感实习报告
遥感实习报告
遥感实习报告
遥感实习报告
遥感技术是利用航空、航天和地面观测的感知机器及其处理系统对地球表面进行地物探测、监测、分析和应用的科学技术。遥感实习是指学生在通过课堂教学等方式学习遥感技术理论知识后,到遥感行业单位或相关机构实习,通过实践掌握遥感技术的应用方法和技术要点,提高学生的实践能力、综合素质和实际体验。
我在某遥感公司进行了为期一个月的遥感实习,主要负责该公司所承担的项目中的数据处理和分析部分。在实习期间,我深入了解了遥感技术在实践中的应用,掌握了常规的图像预处理方法和图像解译技术,并对遥感技术在环境监测、气象预报、农业生产和城市建设等方面的应用有了更深刻的认识。
在实践操作中,我通过使用ENVI、ArcGIS、ERDAS等常用的遥感软件,成功地完成了多项数据处理和分析任务。其中最令我印象深刻的是利用ENVI 软件处理无人机拍摄的景观图像,完成对某山地森林覆盖类型的分类和植被指数的计算。在处理过程中,我运用最大似然分类法和对象提取算法对地物进行分类,利用遥感数据计算植被指数,最终得出了该山地森林的覆盖类型分布和植被状况等信息。这项任务要求我不仅要熟练掌握遥感软件的操作,还需要对地学、生态学等相关学科进行综合应用,充分验证了遥感技术在多学科跨界应用中的独特优势。
此外,在实践中我也意识到了不同数据来源的差异性和数据质量对分析结果的影响。例如,在处理卫星遥感数据时,由于数据量较大,需要对数据进行预处理和裁剪以便于分析。同时,由于遥感数据采集、传输和处理的误差和偏差,需要根据实际情况对数据进行校正和调整,以保证数据的准确性和可靠性。这一过程要求实习生与数据工程师紧密协作,多次反复测试和验证,从而确保了分析结果具有较高的精度和参考价值。
定量遥感实验报告
定量遥感实验报告
学生实验报告
院系:
专业班级:
学号:
学生姓名:
指导教师:
2019年 6 月 14 日
实验报告
实验课程名称:定量遥感
开课院系及实验室: 2019 年 6 月 14 日
院系测绘学院专业班级姓名成绩
实验项目名称实验一,二指导教师
(包括实验目的、实验内容、实验步骤、实验总结)
任务一
一,实验目的
1.水汽产品.几何校正、重投影(可选操作)、裁剪、专题图制作
2.地表温度产品:重投影与拼接、裁剪、绝对数值转换,质量检查
/doc/14173523.html,I/FPAR产品.重投影与拼接、裁剪、绝对数值转换,质量检查
4.植被指数计算
二,实验内容
1.浏览、加载MTL文件打开数据,并且进行假彩色合成显示
2. 辐射定标:R(输出辐射亮度,Radiance)
大气校正:
图像裁剪:(基于安徽省行政边界矢量数据生成感兴趣区)
3.分别使用MOD09A1 反射率数据和MOD09GA 反射率数据经过投影转换、拼接、裁剪、绝对值还原、去云一系列操作计算安徽省的 NDVI 和 EVI 并用 ArcMap 制作专题图。
4.利用 MOD11A1 地表温度和辐射率数据用 ArcMap 制作安徽省白天和夜间地表温度(LST)专题图。
5.利用 MCD15A2H 数据用 ArcMap 制作安徽省叶面积指数(LAI)专题图。
6.归一化植被指数NDVI的计算
输入数据:大气校正后的波段反射率(浮点型)
ENVI操作:bandmath
NDVI计算公式:
NDVI = (ρNIR-ρRed)/(ρNIR+ρRed)
7.L1B数据预处理之去云。MRT操作:输入数据选取、输出波段选择、空间范围定义、输出格式与路径设置、坐标系定义、分辨率定义。
定量遥感实习报告
选择Spectral->Mapping Methods->Linear Spectral Unmixing,输入需要进行混合像元分解的数据和2.2中建立的光谱文件。选择输出植被端元的丰度图。结果如下:
图6解混结果
【实验结果】
图7植被丰度图
实习二
【实习内容】
根据植被覆盖统计模型,计算某地区植被覆盖率。
图2
2辐射定标
选择ToolBox/Radiometric Correction/Radiometric Calibration,选择可见光-近红外数据。在Radiometric Calibration面板中,可以选择定标类型:辐射亮度值和大气表观反射率。其他选项是方便用于FLAASH大气校正。选择文件名和路径输出,得到大气表观反射率数据。
6)计算后的影像进行掩膜只留下农田的部分。
结果如下:
图19农田植被覆盖率结果
2.6
利用波段运算将每个试验区计算求得的植被覆盖度图相加即得到最终的植被覆盖率图。结果如下:
图20植被覆盖率结果
【实验结果】
图21植被覆盖率专题图
·······································②
其中:
·······················③
对于LAI的估算可用如下方法:
其中,i = 1 ,2,分别对应于TM3 ,TM4波段,s指土壤,DN∞i可从遥感影像中获得;r1∞ ,r2∞据Price研究可分别取0.05和0.7。
遥感实习报告
河北工业大学遥感实习报告
姓名:郑广震
学号:117568
一、实验目的和要求:
遥感是空间信息获取的重要手段之一。本实习的目的是通过短期的集训式训练,使学生熟悉遥感影像获取原理,理解从遥感影像中获取各种信息的处理流程和方法,并熟练掌握各种专业应用软件。本实习是遥感专业学生必不可少的一个学习环节。利用本次集中学习过程,加深对基本理论与基本知识的理解和掌握,为学生的后续学习打下基础。其教学目的是①进一步加深对相关专业理论知识的学习和理解;②掌握遥感影像处理的一般流程;③熟悉专业软件的使用方法.
二、实习地点
河北工业大学北辰分校,B座教学楼102室
三.实习软件及特性
软件ENVI 4.7
ENVI4.7集成了本地ArcGIS制图工具和模板,从而使得ENVI具有ArcGIS功能强大的制图功能,可以很快速地创建和输出影像地图。ENVI4.7有卫星传感器和数据支持类型,并扩展了矢量编辑功能。ENVI能读取和保存任何投影类型的Geodatabase或layer文件。ENVI是一个完整的遥感图像处理平台,其软件处理技术覆盖了图像数据的输入/输出、图像定标、图像增强、纠正、正射校正、镶嵌、数据融合以及各种变换、信息提取、图像分类、基于知识的决策树分类、与GIS的整合、DEM及地形信息提取、雷达数据处理、三维立体显示分析。
三、实习步骤,
1、打开卫星图像
ENVI作天津TM 图像波段叠加 1 幅HJ卫星影像波段叠加。
打开步骤:
①File---Open Image File②打开后的窗口,选择RGB Color-----选择波段---点击Load BGB③合成的成果
遥感监测实习报告
随着遥感技术的不断发展,遥感监测在资源调查、环境监测、灾害预警等领域发挥着越来越重要的作用。为了提高我们的遥感技术应用能力,本次实习我们选择了某地区进行遥感监测,以了解遥感监测的基本流程和方法。
二、实习目的
1. 掌握遥感影像的获取、处理、分析和应用技术;
2. 学会利用遥感数据对地表覆盖、土地利用、生态环境等方面进行监测;
3. 提高团队合作能力和实践操作能力。
三、实习内容
1. 遥感影像数据获取
实习期间,我们通过卫星遥感平台获取了该地区的多时相遥感影像数据,包括Landsat 8、Sentinel-2等卫星影像。这些影像数据覆盖了研究区域的土地利用、
地表覆盖、生态环境等信息。
2. 遥感影像预处理
为了提高遥感影像质量,我们首先对影像进行了预处理,包括辐射校正、几何校正、大气校正等。通过ENVI软件进行预处理,确保遥感影像数据在后续分析中的准确性。
3. 遥感影像分析
(1)地表覆盖分类:利用ENVI软件,我们根据遥感影像的光谱特征,对研究区域的地表覆盖类型进行了分类,包括耕地、林地、水域、草地等。
(2)土地利用变化分析:通过对不同时相的遥感影像进行对比分析,我们发现了
研究区域土地利用的变化趋势,如耕地向林地、水域的转化等。
(3)生态环境监测:结合遥感影像和地面调查数据,我们对研究区域的生态环境
进行了监测,包括植被覆盖度、生物多样性等。
4. 遥感监测报告撰写
根据实习过程中所获取的数据和分析结果,我们撰写了遥感监测报告,内容包括遥感影像数据获取、预处理、分析及结论等。
通过本次遥感监测实习,我们掌握了遥感影像的获取、处理、分析和应用技术,了解了遥感监测的基本流程和方法。以下是本次实习的几点体会:
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
.img
4.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)
遥感影像数据实习报告
实习报告:遥感影像数据处理与分析
一、实习目的
本次遥感影像数据实习旨在通过实际操作,掌握遥感影像数据的处理、分析和应用方法,提高对遥感技术的理解和应用能力。通过实习,要求学生能够熟练使用遥感影像处理软件,对遥感影像进行预处理、信息提取和分类,并能够根据实际需求进行遥感影像的分析和应用。
二、实习内容
(一)遥感影像预处理
本次实习所使用的遥感影像数据为Landsat 8卫星影像,首先需要对影像进行预处理,包括辐射定标、大气校正和地理校正等。预处理的目的是消除遥感影像中由于大气、传感器等非目标因素引起的影响,提高影像的可用性和分析精度。
(二)遥感影像信息提取
在预处理的基础上,需要对遥感影像进行信息提取,包括水体、植被、建筑用地等土地利用类型的提取。信息提取的方法包括基于像元的分类方法和基于对象的分类方法。通过比较不同分类方法的准确性,选择合适的分类方法进行实习任务的需求。
(三)遥感影像分类与分析
对遥感影像进行分类是为了将影像中的不同地物类型进行区分,便于后续的分析和应用。分类的方法包括监督分类、无监督分类和混合像元分解等。在分类的基础上,可以对不同地物类型的分布、变化等进行分析,为实际应用提供依据。
(四)遥感影像应用
在遥感影像分类和分析的基础上,可以进行遥感影像的应用,例如土地利用变化监测、生态环境监测等。通过实际应用,可以进一步理解遥感影像数据的价值和应用前景。
三、实习步骤与方法
(一)遥感影像预处理
1. 辐射定标:将遥感影像的数字量化值(DN)转换为反射率或辐射率。
2. 大气校正:消除大气对遥感影像的影响,提高地物反射率的准确性。
大学生遥感实习报告
实习报告
一、实习目的与意义
作为一名地理信息科学专业的学生,我深知实践对于理论知识的巩固和应用的重要性。因此,我积极参加了为期两周的遥感实习,旨在加深对遥感原理的理解,提高遥感数据处理和分析能力,将所学知识应用于实际问题中。这次实习不仅提高了我的专业技能,也使我更加了解遥感技术在资源调查、环境监测和地理信息系统中的应用价值。
二、实习内容与过程
实习的第一周,我们主要学习了遥感基本原理和遥感数据类型。通过老师的讲解和自学,我掌握了遥感的基本概念、遥感数据的获取方式、光谱特性以及遥感图像的分类和处理方法。同时,我们还学习了ENVI、ArcGIS等遥感图像处理软件的基本
操作,为后续的实习任务打下了基础。
实习的第二周,我们开始着手处理实际的遥感数据。首先,我们使用ENVI软件对
遥感图像进行预处理,包括辐射定标、大气校正和地理校正等。在预处理的基础上,我们学会了使用不同的算法对遥感图像进行分类,如最大似然法、支持向量机和决策树等。此外,我们还学习了如何利用遥感数据进行土地利用类型划分、植被覆盖度计算和水质监测等应用。
三、实习成果与反思
通过两周的实习,我对遥感技术有了更深入的了解,并能够独立完成遥感图像的处理和分析。在实习过程中,我积极参与讨论,向老师和同学请教问题,不断提高自己的专业素养。同时,我也认识到遥感技术虽然强大,但在实际应用中仍存在一些限制,如数据质量、处理速度和准确性等。
这次实习让我意识到,遥感技术在地理信息科学领域具有广泛的应用前景。在未来的学习和工作中,我将继续深入研究遥感技术,并结合地理信息系统,为资源调查、环境监测和可持续发展等领域做出贡献。同时,我也将不断更新自己的知识体系,紧跟遥感技术的发展趋势,为我国遥感事业的发展贡献自己的力量。
遥感实习报告
一、实习背景
随着遥感技术的不断发展,遥感在各个领域的应用越来越广泛。为了更好地了解遥感技术,提高自己的实践能力,我们开展了为期两周的遥感实习。本次实习旨在通过实际操作,掌握遥感影像处理、解译和制图等基本技能。
二、实习目的
1. 熟悉遥感影像处理软件ENVI的操作,掌握遥感影像预处理、裁剪、校正等基本操作。
2. 学习遥感野外调查方法,了解野外调查的注意事项。
3. 掌握遥感影像解译技巧,根据《土地利用现状分类-GB2007》标准,对所调查区域的遥感影像地物进行初步目视解译、划分。
4. 熟练运用ENVI软件进行室内解译,进行小斑区划和数据库建立。
5. 根据遥感影像图,针对所调查区域制作土地利用现状分类专题图。
三、实习内容
(一)遥感影像处理
1. 遥感影像预处理:首先,我们在ENVI软件中对原始遥感图像进行预处理,包括辐射校正和几何校正。辐射校正主要进行传感器校正、大气校正、太阳高度及地形校正。几何校正是指纠正由系统或非系统因素引起的图像几何变形。
2. 遥感影像裁剪:根据实习要求,我们选取了金洲新区大部分地区及望城区部分区域作为本次实习的区域范围。使用ENVI软件中感兴趣区域选取的功能,裁剪出特定的区域范围。
(二)外业建标调查
1. 建立目视解译标志表:根据《土地利用现状分类-GB2007》标准,对所调查区域的遥感影像地物进行初步目视解译、划分,从而建立外业目视解译标志表。
2. 野外调查:在实习老师的指导下,我们前往实习区域进行实地调查。调查过程中,我们详细记录了各种地物的分布情况,以及地形、地貌等信息。
遥感技术应用实习报告
《遥感技术应用》实习报告
一、实习目的
通过本次实习,使学生在《遥感技术应用》课程的理论教学及课内实验教学的基础上进一步将理论与实践相结合,消化和理解课堂所学理论知识,达到初步掌握利用遥感图像处理软件来处理遥感图像,并熟悉遥感图像处理流程与方法的目的,了解遥感技术在土地利用动态变化监测方的实际应用。
二、组织方式
1、指导教师:XXX、XXX
2、实习班级:地091、092
3、实习时间:第16周周一至周五8:00-11:30,13:00-14:35
4、实习地点:校本部网2机房
5、实习方式:
每人单独完成所有实习任务,提交实习报告、实习总结、实习日志;
成绩评定:根据出勤情况和实习成果,分为优、良、中、及格、不及格五档。
三、实习内容
1、几何配准
2、辐射处理
3、图像裁剪
4、监督分类与非监督分类
5、变化检测
6、遥感制图
四、主要参考资料
1、《ENVI遥感影像处理专题与实践》
2、《遥感原理与应用》
3、《遥感导论》
五、实习成果
1、纸质部分:实习报告、实习总结、实习日志
2、电子部分:实习报告、中间成果、最终成果
六、实习步骤
1、几何配准
利用ENVI中几何校正功能,对两幅影像进行配准。要求以2007年的影像为准,对2003年的影像进行纠正。
添加2003年的影像如下图1所示:
选择基准影像和配准影像,如下图2-3所示:
图2
添加控制点,如下图4-6所示:
图4
图5
校正影像,如下图7所示:
配准结果如下图8所示:
图8
2、辐射处理
调整两幅影像的灰度值,使其灰度分布在0-255,并且使用直方图匹配对
两幅图像进行灰度调整。
直方图匹配步骤如下:
遥感实习报告(报告)
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 视窗得基本操作
一、实验得目得
初步了解目前主流得遥感图象处理软件 ENVI 得主要功能模块,在此基础上,掌握视窗操作模块得功能与操作技能,为遥感图像得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软件得主菜单:
这个就是ENVI软件得主菜单,其中包括了文件得载入,基本工具栏,以及图像处理得一些必要得功能。
四、实验体会与建议
本次实验主要就是熟悉Envi软件得菜单,以及一些常用得方法。还有就就是将Envi软件菜单得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orgmenu
2、拷贝.。\RSI\IDL60\products\envi40\menu下原有得英文菜单文件display.men、displayshortcut。men与envi、men到新建得orgm enu目录中进行备份
3、拷贝下载得display.men、displayshortcut。men与envi。men文件到..\RSI\IDL60\products\envi40\menu中,覆盖原文件。
4、启动ENVI4、0。
实验二遥感图像得几何校正
一、实验得目得
通过实习操作,掌握遥感图像几何校正得基本方法与步骤,深刻理解遥感图像几何校正得意义。
遥感实习报告
遥感图像处理实习报告
班级:
姓名
学号:
小组:
遥感实习报告
实习目的:
遥感是地理信息系统专业的主要基础课之一,又是一门实践性、应用性很强的课程,为进一步巩固和深化课堂学习内容,熟练掌握和运用所学的基本理论和基本技能来解决与遥感有关的实际问题,理解遥感的一般原理、方法,遥感影像的基本特性;熟练掌握ERDAS IMAGINE 软件模块构成、功能;利用ERDAS进行遥感影像的分析、处理、输入和输出等过程及其技术和方法;掌握运用MapGis 或南方CASS对矢量化的遥感图像进行线化,培养我们对遥感地物的感性认识以及严格认真的科学态度,实事求是的学风,自主学习的探索精神。在李老师的带领下我们进行了为期一周的遥感实习。具体可简化如下:
1、ERDAS IMAGINE 软件模块构成、功能。
2、掌握视窗操作模块的功能和操作技能,为遥感图像的后续实习奠定基础。
3、掌握图像数据输入、输出的主要方法。
4、掌握图像预处理的主要方法。
5、通过上机操作,了解空间增强、辐射增强、光谱增强等几种遥感图像处理的过程和方法,加深对图像增强处理的理解。
6、掌握非监督分类与监督分类的方法与过程,加深对非监督分类与监督分类方法的理解。
实习内容:
这次我们组的实习内容是从建设南路到沿学府路到达黄土坡。我们小组内部又进行了分工,我和段海蓉为一小组实习范围为从建设南路到东风路的范围。通过这次实习我对遥感影像图以及遥感影像的判读有了以下认识:
遥感影响的特征:
1、绝大部分为大中比例尺像片,各种人造地物的形状特征与图型结构清晰可辨;2、绝大部分采用中心投影,可以看到地物的顶部轮廓;
遥感测绘实习报告
遥感测绘实习报告
一、实习单位与实习内容
本次实习单位为某测绘科技有限公司,实习内容主要包括遥感测绘技术的应用、数据处理以及成果分析等方面。在实习期间,我深入了解了遥感测绘的基本原理,熟练掌握了相关软件的操作,并对实际项目进行了实践操作。
二、实习过程与收获
1. 实习前期,我在导师的指导下,学习了遥感测绘的基本原理和相关知识,了解
了遥感卫星的种类、性能以及应用领域。同时,我还学习了遥感图像的处理和分析方法,为后续的实际操作打下了基础。
2. 实习中期,我参与了公司的一个实际项目,负责遥感数据的处理和分析。在项
目过程中,我学会了使用遥感软件进行图像预处理、辐射校正、大气校正等操作,并掌握了遥感图像的解译方法。此外,我还学会了如何利用遥感数据进行地表覆盖分类、植被指数计算等分析。
3. 实习后期,我在导师的指导下,对实习成果进行了总结和汇报。通过实习,我
深入了解了遥感测绘技术在土地资源调查、生态环境监测、城市规划等方面的应用,并认识到遥感测绘技术在未来的发展前景。
三、实习心得与体会
1. 实践是检验真理的唯一标准。通过实习,我将所学的遥感测绘理论知识与实际
操作相结合,发现书本上的知识在实际应用中具有一定的局限性。因此,在今后的学习中,我将更加注重实践,提高自己的动手能力。
2. 学以致用,将知识运用到实际工作中,才能真正发挥其价值。实习期间,我将
所学的遥感测绘技术应用于实际项目,为公司提供了有力的技术支持。这也让我认识到,只有将所学知识运用到实际工作中,才能为社会创造更多的价值。
3. 遥感测绘技术具有广泛的应用前景。随着科技的不断发展,遥感测绘技术在土
遥感实习报告
遥感实习报告
摘要:
本实习报告旨在总结并分析我在遥感实习过程中所获得的经验和技能。在实习期间,我参与了多项遥感数据处理和分析的实际项目,对遥感技术的应用和工作流程有了更深入的了解。本报告包括了我在实习期间所参与的项目概述、数据采集与处理、空间分析、以及实习感想等方面的内容。
一、项目概述:
在实习期间,我参与了一项关于土地覆盖分类的遥感项目。该项目的目标是利用高分辨率卫星影像数据和地面调查数据,对研究区域的土地覆盖进行精确分类。我负责数据的收集、处理和分析,以及分类结果的验证。
二、数据采集与处理:
在项目开始之前,我们首先进行了对研究区域的高分辨率卫星影像的采集。我学习了如何使用遥感软件来获取和下载卫星影像数
据,并进行了预处理,包括辐射校正、大气校正、几何校正等。此外,我也学习了如何使用地面调查数据来验证遥感分类的准确性。
三、空间分析:
在数据处理完成后,我进行了一系列的空间分析工作,以评估
土地覆盖的变化趋势和空间分布。其中,我主要使用了遥感图像分
类算法,并结合地理信息系统(GIS)软件进行进一步的空间分析。通过分析,我得出了一些有用的结论和发现,例如土地利用变化的
趋势和热点区域的分布。
四、实习感想:
通过这次遥感实习,我深入了解了遥感技术的应用和工作流程。我学会了如何使用遥感软件来处理和分析遥感数据,并了解了遥感
分类算法的原理和应用。此外,我也学会了如何运用地理信息系统
软件来进行空间分析。这些经验和技能对于我的未来学习和职业发
展都具有重要意义。
在实习期间,我还与团队成员紧密合作,学会了如何组织和协调一个项目团队的工作。通过与团队成员的交流和合作,我的团队合作能力和沟通能力得到了显著提升。
遥感监测实习报告
遥感监测实习报告
一、实习目的与任务
本次遥感监测实习旨在通过实际操作,掌握遥感数据处理、分析与应用的基本技能,提高对遥感技术的理解和运用能力。实习任务包括:遥感影像预处理、遥感影像解译、遥感数据统计分析以及遥感监测应用。
二、实习内容与过程
1. 遥感影像预处理
本次实习所使用的遥感数据为Landsat 8卫星影像。首先,我们对原始遥感影像进行了辐射校正和几何校正。辐射校正主要进行了传感器校正、大气校正、太阳高度及地形校正。几何校正是指纠正由系统或非系统因素引起的图像几何变形。我们将实习所用到的遥感图像坐标系确定为UTMWGS84坐标系。
2. 遥感影像解译
根据实习任务,我们对预处理过的遥感影像进行了解译。解译过程中,我们依据《土地利用现状分类-GB2007》标准,对遥感影像地物进行了初步目视解译、划分,从而建立外业目视解译标志表。同时,我们还对遥感影像的室内解译进行了小斑区划和数据库建立。
3. 遥感数据统计分析
为了解实习区域内不同地物的分布情况,我们利用遥感影像解译数据进行了统计分析。通过计算各类地物的面积比例,分析了实习区域内土地利用状况。统计结果显示,实习区域内主要以耕地、林地和建设用地为主,其中耕地面积占比最大。
4. 遥感监测应用
基于遥感数据统计分析结果,我们针对实习区域内的土地利用状况,制作了土地利用现状分类专题图。此外,我们还根据遥感影像图,分析了实习区域内生态环境变化情况,为当地政府提供了决策依据。
三、实习收获与体会
通过本次遥感监测实习,我们掌握了遥感数据处理、分析与应用的基本方法,提高了实际操作能力。同时,我们还学会了如何将遥感技术应用于实际问题,为解决实际问题提供了新的思路。实习过程中,我们深刻体会到了遥感技术在资源调查、环境监测和地理信息系统等领域的重要作用。
遥感实习报告
遥感实习报告
实习报告
地图设计与编制实习
学生:
专业:
班级:
指导教师:
二0一三年月四
一、实习时间和实习地点
1、时间:XX年4月5月
2、地点:
二、实习目的和任务
1、目的:掌握MAPGIS中图像文件的转换方法。
掌握MAPGIS中图像校正处理的方法。
掌握点、线、区输入方法和相应参数的设置
掌握线的交互式矢量化方法。
掌握点、、线的常用编辑方法。
掌握MAPGIS中拓扑扑造区的基本流程及操作作。
掌握注释赋属性功功能。
掌握Labe l l与区合并操作。
2、、任务:运用mapg i i s软件解译一张遥感影影像图,解译出影像中基基本地物类型: 1居民民地,2河流,3道路,,4水
田,5旱地,6草草地,7林地三、实习习内容
1、 MAP G G IS界面认识
实验步步骤与内容
1.将实验验数据复制,粘贴至各自自文件夹内。
2.尝试试通过桌面快捷方式和程程序组中MAPGIS命命令启动MAPGIS主主菜单。
3.单击M A A PGIS主菜单中的““系统设置”按钮
4..将Exercise001文件下的所有内容复复制,并粘贴于所创建的的“实验一”
文件夹内内。
5.双击文件夹内内的“工程文件.MP J J”文件。系统将启动““输入编辑”子系统并调调入相应文件。界面如图图1-2所示。
6.在在工作台窗口单击鼠标右右键弹出菜单,注意观察察其结构和组成,有哪些些命令。
7.界面中的的右边窗口(图形编辑窗窗口)中点击鼠标右键,,在弹出的快捷菜单中选选择“更新窗口”,此时时会发生什么现象?若同同样在此窗口点击鼠标右右键,在弹出的快捷菜单单中选择“复位窗口”,,此时会发生什么现象??等图形全部调入后,点点击鼠标右键选择“放大大窗口”、“缩小窗口””等窗口命令,尝试放大大或缩小图形,除了这些些窗口命令外,系统还哪哪些窗口命令,这些起什什么作用?请尝试操作,,注意观察图形会有什么么变化。
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参数a′, b′可从可见光和近红外波段的散点图中通过回归法求取。
c1, c2取0.6和0.21,是Price根据Landsat TM卫星资料推算出的,适用于垂直密度不高的农田和草地。
1)求土壤线方程
图16提取土壤线上的点
图17拟合土壤线方程
2)通过程序计算LAI
图18 LAI计算结果
3)选择纯净的农田样本,计算其NDVI并统计最大值为0.8725,NDVI0为裸土的NDVI,在2.3中已经算出,应取0.036493
1)计算林地地区的NDVI,统计NDVI的最大值,得到NDVI最大为0.990759
图11林地NDVI统计
2)选择纯净的裸土样本,统计其均值,得到裸土即NDVI0的值0.036493
图12裸土NDVI统计
3)将数据带入上面的公式①,利用公式fg=float(b1-0.036493)/float(0.990759-0.036493)进行波段运算得到结果,其中b1为林地计算得到的NDVI。
图3
3FLAASH大气校正
选择Radiometric Correction/Atmospheric Correction Module/FLAASH Atmospheric Correction,双击此工具,打开辐射定标的数据,进行相关的参数设置进行大气校正。
1) Input Radiance Image:打开辐射定标结果数据;
4)将求得的数据带入公式③,通过波段运算求NDVIg,公式为:0.8725-(0.8725-0.036493)*exp(-b1),其中b1未步骤2中求得的LAI图。
5)根据公式②求fg=float(b1-0.036493)/float(b2-0.036493),其中b1为农田的NDVI,b2为计算得到的NDVIg。
7)影像生成时的飞行过境时间:在layer manager中的Lc8数据图层右键选择View Metadata,浏览time字段获取成像时间;
注:也可以从元文件“LC81230322013132LGN02_MTL.txt”中找到,具体名称:DATE_ACQUIRED = 2013-05-12;SCENE_CENTER_TIME = 02:55:26.6336980Z;
8)大气模型参数选择:Sub-Arctic Summer(根据成像时间和纬度信息选择);
9)气溶胶模型Aerosol Model:Urban,气溶胶反演方法Aerosol Retrieval:2-band(K-T);
10)其他参数按照默认设置即可。
11)FLAASH大气校正后,默认值乘以了10000,利用波段运算变为正常值。
图10分区结果
2.3
林地是植被与裸土的混合,采用等密度模型,等密度模型假设像元中植被类型较为单一且植被垂直密度足够高,即:LAI→∞,对应的NDVIg→NDVI∞
因此,在等密度模型假设下,植被覆盖率fg:
·················································①
2.3
选择Spectral->Mapping Methods->Linear Spectral Unmixing,输入需要进行混合像元分解的数据和2.2中建立的光谱文件。选择输出植被端元的丰度图。结果如下:
图6解混结果
【实验结果】
图7植被丰度图
实习二
【实习内容】
根据植被覆盖统计模型,计算某地区植被覆盖率。
2)设置输出反射率的路径,由于定标时候;
3)设置输出FLAASH校正文件的路径,最优状态:路径所在磁盘空间足够大;
4)中心点经纬度Scene Center Location:自动获取;
5)选择传感器类型:Landsat-8 OLI;其对应的传感器高度以及影像数据的分辨率自动读取;
6)设置研究区域的地面高程数据;
6)计算后的影像进行掩膜只留下农田的部分。
结果如下:
图19农田植被覆盖率结果
2.6
利用波段运算将每个试验区计算求得的植被覆盖度图相加即得到最终的植被覆盖率图。结果如下:
图20植被覆盖率结果
【实验结果】
图21植被覆盖率专题图
·······································②
其中:
·······················③
对于LAI的估算可用如下方法:
其中,i = 1 ,2,分别对应于TM3 ,TM4波段,s指土壤,DN∞i可从遥感影像中获得;r1∞ ,r2∞据Price研究可分别取0.05和0.7。
大气校正结果如下:
图4
2.2
1)选择/Transform/MNF Rotation/Forward MNF Estimate Noise Statistics,对地表反射率数据进行MNF变换。
2)对MNF变换后的前两个波段做2D散点图,该图大致为三角形,选取三个端元的光谱,并保存为一个光谱库文件。
图5端元提取
4)计算后的影像进行掩膜只留下林地的部分。
结果如下:
图13林地植被覆盖率结果
2.4
城镇用地使用的是等密度模型,城镇用地是林地和建筑的混合
1)NDVI最大应取林地的NDVI最大值0.990759
2)选取纯净的城镇样本,计算NDVI并统计,得到NDVI最小即NDVI0值为-0.168374
图14城镇用地NDVI统计结果
3)将数据带入上面的公式①,利用公式fg=float(b1+0.168374)/float(0.990759+0.168374)进行波段运算得到结果,其中b1为林地计算得到的NDVI。
4)计算后的影像进行掩膜只留下城镇用地的部分。
结果如下:
图15城镇用地植被覆盖率结果
2.5
农田是农田和裸土的混合,适合非等密度模型。非密度模型与等密度模型相似,该模型也假设像元中植被类型较为单一;但此时的植被垂直密度较小,即LAI<<∞。因而植被覆盖部分的NDVI值( NDVIg)需由Bear定律确定。
《定量遥感》
实习报告
学 号:
班级序号:
姓 名:
指导老师:
实习一
【
利用线性混合像元分解法制作植被丰度图
【实验流程】
【实习过程】
1
传感器:Landsat-8OLI
地点:武汉市某地
时间:2013年6月13日当地时间2:58:17
分辨率:30m
波段数:7
数据原图:
图1
2
2.1
1裁剪
本次实习只选取原始影像上的一小块数据,用basic tool->resize中的image进行规则裁剪。结果如下:
图2
2辐射定标
选择ToolBox/Radiometric Correction/Radiometric Calibration,选择可见光-近红外数据。在Radiometric Calibration面板中,可以选择定标类型:辐射亮度值和大气表观反射率。其他选项是方便用于FLAASH大气校正。选择文件名和路径输出,得到大气表观反射率数据。
【实验流程】
图8
【实习过程】
1
实习二所用到的数据和实习一的数据相同
2
因为实习一中已经对数据做过预处理,所以本次实习直接使用实习一预处理后的数据。
2.1
通过目视解译,将影像分为森林、城镇、农田、水体、裸土Hale Waihona Puke Baidu五类。分类结果如下:
图9
2.2
对于五种类别,分别建立掩膜文件并进行掩膜。结果如下:
水体农田裸地
林地城镇