遥感影像处理实习06
中国地质大学遥感图像处理上机实习报告
遥感图像处理课程实习报告学生姓名：王蜀越班学号：学号：指导教师：王红平、许凯中国地质大学信息工程学院2017年7月1日目录目录 ............................................................................................................................................... - 1 - 实习一：影像融合........................................................................................................................ - 2 -1.1【实习目的】 (2)1.2【实习步骤】 (2)1.3【实习过程】 (2)实习二：几何校正........................................................................................................................ - 6 -2.1【实习内容】 (6)2.2【实习步骤】 (6)2.3【实习过程】 (6)实习三：影像分类（一）.......................................................................................................... - 10 -3.1【实习内容】 (10)3.2【实习步骤】 (10)3.3【实习过程】 (10)实习四：影像分类（二）.......................................................................................................... - 14 -4.1【实习内容】 (14)4.2【实习步骤】 (14)4.3【实习过程】 (14)心得与感想 ................................................................................................................................. - 18 -实习一：影像融合1.1 【实习目的】1.掌握遥感影像融合的基本原理、内容和要点；2.掌握在ENVI中遥感影像融合的操作方法、步骤；3.进一步熟悉ENVI软件的操作。
遥感影像实习报告
实习报告：遥感影像处理与应用一、实习目的本次遥感影像实习旨在通过理论学习和实际操作，使学生掌握遥感影像的基本处理方法，提高对遥感影像的解译和分析能力，并为实际应用遥感影像提供技术支持。
实习内容包括遥感影像的预处理、裁剪、解译、分类和专题图制作等。
二、实习内容（一）遥感影像预处理1. 辐射校正：在ENVI软件中，对下载的原始遥感影像进行传感器校正、大气校正、太阳高度及地形校正等辐射校正处理，使遥感影像的辐射特性更加真实反映地物实际情况。
2. 几何校正：根据实习所用的遥感影像坐标系，选取相应的控制点，利用ENVI软件进行几何校正，纠正图像坐标系变形，提高遥感影像的地理精度。
（二）遥感影像裁剪利用ENVI软件的感兴趣区域（ROI）功能，选取实习区域范围，将预处理后的遥感影像进行裁剪，去除无关区域，提高后续处理和分析的效率。
（三）遥感影像解译根据《土地利用现状分类-GB2007》标准，对实习区域内的遥感影像地物进行初步目视解译，划分地物类别，为后续分类和专题图制作奠定基础。
（四）遥感影像分类1. 选择合适的光谱特征和纹理特征，利用ENVI软件的面向对象分类模块，对实习区域内的遥感影像进行分类。
2. 针对不同地物类别，设置规则集参数，进行分类处理，得到实习区域的土地利用类型分布。
（五）遥感影像专题图制作根据分类结果，利用ENVI软件将不同土地利用类型赋予不同的颜色，制作土地利用现状分类专题图，直观展示实习区域的土地利用状况。
三、实习成果与分析通过本次实习，我们成功完成了遥感影像的预处理、裁剪、解译、分类和专题图制作等任务。
分类结果较为准确地反映了实习区域的土地利用现状，为后续遥感影像在土地资源调查、环境监测等领域的应用提供了数据支持。
实习过程中，我们学会了使用ENVI软件进行遥感影像处理，掌握了面向对象分类方法，提高了对遥感影像的分析和解译能力。
同时，我们也认识到遥感影像处理和分析在实际应用中需要注意的问题，如数据质量、分类精度等。
遥感影像数据实习报告
一、实习背景随着遥感技术的不断发展，遥感影像数据在资源调查、环境监测、城市规划等领域发挥着越来越重要的作用。
为了使同学们更好地掌握遥感影像数据处理方法，提高实际操作能力，本次实习课程以遥感影像数据为研究对象，通过实践操作，使学生了解遥感影像数据的处理流程，掌握遥感影像处理软件的使用方法。
二、实习目的1. 熟悉遥感影像数据的处理流程；2. 掌握遥感影像处理软件（如ENVI、ArcGIS等）的使用方法；3. 学会遥感影像数据的预处理、增强、分类等基本操作；4. 培养学生独立解决问题的能力，提高实际操作水平。
三、实习内容1. 遥感影像数据预处理遥感影像数据预处理是遥感影像处理的基础，主要包括辐射校正、几何校正、大气校正等。
（1）辐射校正：通过对遥感影像进行辐射校正，消除传感器噪声、大气辐射等因素对影像的影响，提高影像质量。
（2）几何校正：通过对遥感影像进行几何校正，消除由于传感器倾斜、地球曲率等因素引起的几何畸变，使影像与实际地理坐标相对应。
（3）大气校正：通过对遥感影像进行大气校正，消除大气对遥感影像的影响，提高影像的清晰度。
2. 遥感影像数据增强遥感影像数据增强是提高遥感影像质量的重要手段，主要包括对比度增强、锐化、滤波等。
（1）对比度增强：通过对遥感影像进行对比度增强，使影像中地物特征更加明显，便于后续处理。
（2）锐化：通过对遥感影像进行锐化处理，使影像中的地物边缘更加清晰，提高影像的视觉效果。
（3）滤波：通过对遥感影像进行滤波处理，消除影像中的噪声，提高影像质量。
3. 遥感影像数据分类遥感影像数据分类是将遥感影像中的地物进行分类，提取所需信息的过程。
常用的分类方法有监督分类、非监督分类等。
（1）监督分类：根据已知的地物特征，建立分类模型，对遥感影像进行分类。
（2）非监督分类：根据遥感影像自身特征，自动将遥感影像进行分类。
四、实习步骤1. 收集遥感影像数据：从遥感影像数据库中下载或获取所需的遥感影像数据。
遥感影像的实习报告
实习报告：遥感影像处理与分析实践一、实习目的与要求本次遥感影像实习旨在让学生掌握遥感影像的基本处理方法、分析技巧以及应用遥感影像进行地物分类和信息提取的能力。
实习要求学生熟练使用遥感影像处理软件，如ENVI、ArcGIS等，了解遥感影像的辐射特性和几何特性，掌握遥感影像的预处理、增强、分类和信息提取等基本技能。
二、实习内容与过程1. 遥感影像预处理在ENVI软件中，我们对下载的原始遥感影像进行了辐射校正和几何校正。
辐射校正主要包括传感器校正、大气校正、太阳高度及地形校正，以消除遥感影像中的辐射误差。
几何校正则是为了纠正图像中的几何变形，我们选取了UTMWGS84坐标系作为遥感影像的坐标系。
2. 遥感影像裁剪为了便于分析，我们使用ENVI软件的感兴趣区域（ROI）功能，选取了实习所用的区域范围，并将遥感影像进行裁剪。
裁剪后的影像更加清晰，便于后续的分析和处理。
3. 遥感影像增强在ENVI软件中，我们对裁剪后的遥感影像进行了对比度增强和色彩平衡处理，以突出地物的细节信息和纹理特征。
增强处理后的影像更加直观，便于地物的识别和分类。
4. 遥感影像分类利用ENVI软件的监督分类模块，我们选取了训练样本，对遥感影像进行了分类。
分类过程中，我们根据实际地物特征，选择了合适的波段组合和分类算法。
分类结果较好地反映了实习区域的地物分布状况。
5. 地物信息提取与分析通过对分类结果的分析，我们提取了实习区域的地物信息，包括建筑物、林地、水体等。
进一步，我们使用ArcGIS软件对提取的地物信息进行了空间分析和统计分析，探讨了地物分布的规律和特点。
三、实习成果与总结本次实习，我们成功地对实习区域的遥感影像进行了预处理、增强、分类和信息提取。
实习过程中，我们深入了解了遥感影像的处理方法和分析技巧，提高了遥感影像处理的实际操作能力。
通过实习，我们认识到遥感技术在地物监测、资源调查和环境评估等方面的重要应用价值。
总结：本次遥感影像实习让我们对遥感影像的处理和分析方法有了更深入的了解。
大学生遥感专业实习报告
一、实习背景随着科技的飞速发展，遥感技术在农业、林业、城市规划、环境监测等领域发挥着越来越重要的作用。
为了让我校遥感专业的学生更好地了解遥感技术在实际工作中的应用，提高我们的专业技能和实践能力，我们一行人在2023年暑期参加了为期一个月的遥感专业实习。
二、实习前期准备1. 团队组建：在实习开始前，我们根据个人兴趣和专业特长，组成了若干实习小组，每组由一名指导老师负责。
2. 资料收集：我们通过查阅文献、网络搜索等方式，了解了遥感技术的基本原理、应用领域以及实习期间可能遇到的问题。
3. 设备准备：实习期间，我们使用了多种遥感设备，如无人机、卫星遥感影像处理软件等。
我们提前学习了这些设备的使用方法，并确保设备性能良好。
三、实习内容1. 遥感影像获取：我们利用无人机获取实习区域的高分辨率影像，并通过卫星遥感影像获取大范围的数据。
2. 遥感影像处理：在指导老师的指导下，我们学习了遥感影像处理的基本流程，包括影像预处理、几何校正、辐射校正等。
3. 信息提取与分析：我们针对实习区域的土地类型、植被覆盖、水体分布等信息进行提取和分析，运用遥感技术解决实际问题。
4. 实地考察：在实习期间，我们分组进行了实地考察，对遥感影像中的信息进行了验证和补充。
5. 成果展示：实习结束后，我们针对实习成果进行了整理和总结，以报告、PPT等形式进行展示。
四、实习收获1. 专业技能提升：通过实习，我们对遥感技术有了更深入的了解，掌握了遥感影像处理和分析的基本方法。
2. 团队协作能力：在实习过程中，我们学会了与他人合作，共同解决问题，提高了团队协作能力。
3. 实践能力增强：实习让我们将理论知识与实际应用相结合，提高了我们的实践能力。
4. 职业素养提升：在实习期间，我们严格遵守实习纪律，认真完成各项任务，培养了良好的职业素养。
五、实习总结本次遥感专业实习是一次宝贵的学习机会，让我们在实践中提高了专业技能和实践能力。
在今后的学习和工作中，我们将继续努力，不断提高自己的综合素质，为我国遥感事业贡献自己的力量。
遥感航片实习报告
实习报告：遥感航片实习经历一、实习背景与目的近年来，遥感技术在我国地理信息科学、环境监测、资源调查等领域得到了广泛的应用。
为了提高自己的实践能力和理论知识的应用能力，我参加了为期两周的遥感航片实习。
本次实习的主要目的是学习遥感航片的基本处理方法、分析技巧以及实际应用，从而更好地理解和掌握遥感技术。
二、实习内容与过程实习的第一周，我们主要学习了遥感航片的基本处理方法，包括影像的预处理、大气校正、影像增强和裁剪等。
在此期间，我们使用ENVI和ArcGIS等软件进行了实际操作，掌握了遥感影像处理的基本技能。
实习的第二周，我们重点学习了遥感航片的分析技巧，包括纹理分析、光谱分析和混合像元分解等。
通过案例分析，我们了解了如何利用遥感影像进行地物分类、土地利用类型识别和资源调查等实际应用。
此外，我们还学习了遥感航片在环境监测、城市规划和管理等方面的应用。
三、实习成果与收获通过本次实习，我对遥感航片的基本处理方法和分析技巧有了更深入的了解，掌握了ENVI和ArcGIS等软件的操作技能。
同时，我也学会了如何将遥感技术应用于实际项目中，为未来的科研和工作打下了坚实的基础。
实习期间，我们进行了多个案例分析，使我更好地理解了遥感航片在实际应用中的价值。
例如，我们利用遥感影像成功地对某个地区的土地利用类型进行了分类，为该地区的城市规划和资源管理提供了重要依据。
此外，我们还通过遥感影像监测到了某个地区的环境污染问题，为政府相关部门提供了决策支持。
四、实习总结与展望通过本次实习，我对遥感航片的技术和应用有了更深入的认识，收获颇丰。
然而，遥感技术仍然存在一些挑战，如影像分辨率不足、数据处理速度慢和地物识别精度不高等。
未来，我将继续学习和研究遥感技术，以期在理论和实践中取得更大的突破。
最后，我要感谢实习期间老师和同学们的悉心指导，使我能够在短时间内掌握遥感航片的基本处理方法和分析技巧。
在今后的学习和工作中，我将继续努力，将遥感技术应用于实际项目中，为我国地理信息科学和遥感技术的发展做出自己的贡献。
遥感影像处理实习报告
实习报告：遥感影像处理实习一、实习目的本次遥感影像处理实习的主要目的是通过实际操作，掌握遥感影像处理的基本方法和技能，提高对遥感影像的处理和分析能力。
通过实习，我们希望能够学会使用遥感相关软件对遥感影像进行校正、裁剪等处理工作，掌握遥感野外调查的方法和注意事项，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，掌握对遥感影像的室内解译，同时进行小斑区划和数据库建立，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。
二、实习内容（一）遥感影像处理1、遥感影像预处理：首先我们将下载到的原始遥感图像在envis软件中进行预处理，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。
这里主要是对遥感影像坐标系进行选取，我们将实习所用到的遥感图像坐标系确定为UTMWGS84坐标系。
2、遥感影像裁剪：对预处理过的遥感影像进行裁剪，选取出本次实习的区域范围，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envis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：建立目视解译标志即对遥感影像上的地物进行识别和分类，根据《土地利用现状分类-GB2007》标准，对遥感影像上的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：根据所建立的目视解译标志，对实习区域进行野外调查，验证解译结果的准确性，并对解译过程中出现的问题进行修正。
（三）室内解译和数据库建立：1、室内解译：利用envis软件对裁剪后的遥感影像进行室内解译，根据野外调查结果和目视解译标志，对遥感影像上的地物进行详细分类和解译。
2、小斑区划和数据库建立：根据室内解译结果，对遥感影像上的地物进行小斑区划，并将小斑区数据导入数据库，建立遥感影像地物数据库。
遥感影像实习报告
一、实习背景随着遥感技术的发展，遥感影像在地理信息、环境监测、城市规划等领域得到了广泛应用。
为了提高我们对遥感影像处理和分析的能力，我们开展了为期两周的遥感影像实习。
本次实习旨在让我们了解遥感影像的基本原理，掌握遥感影像处理软件的使用方法，并能对遥感影像进行初步的解译和分析。
二、实习内容1. 遥感影像基础知识实习期间，我们首先学习了遥感影像的基本原理，包括遥感数据的获取、处理、分析等环节。
了解了遥感影像的成像原理、成像模型、传感器类型等基本概念。
2. 遥感影像处理软件学习我们主要学习了ENVI软件的使用。
通过实习，我们掌握了以下操作：（1）数据导入与导出：学会了如何将遥感影像数据导入ENVI软件，以及如何导出处理后的影像数据。
（2）图像预处理：学会了如何对遥感影像进行辐射校正、几何校正、大气校正等预处理操作。
（3）图像增强：学会了如何对遥感影像进行对比度增强、亮度增强、锐化等增强操作。
（4）图像分类：学会了如何对遥感影像进行监督分类和非监督分类，以及如何提取地物信息。
3. 遥感影像解译与分析在实习过程中，我们对实习区域进行了遥感影像解译与分析。
主要内容包括：（1）地物识别：通过对遥感影像进行解译，识别实习区域内的主要地物类型，如水体、植被、建筑等。
（2）变化检测：对比不同时期的遥感影像，分析实习区域内的地物变化情况。
（3）专题图制作：根据遥感影像解译结果，制作实习区域的专题图，如土地利用现状图、植被覆盖度图等。
三、实习成果通过本次实习，我们取得了以下成果：1. 掌握了遥感影像处理软件ENVI的基本操作，能够对遥感影像进行预处理、增强、分类等操作。
2. 提高了遥感影像解译与分析能力，能够对实习区域内的地物进行识别和变化检测。
3. 了解了遥感技术在地理信息、环境监测、城市规划等领域的应用，为今后从事相关领域的工作奠定了基础。
四、实习体会本次遥感影像实习让我们受益匪浅。
在实习过程中，我们不仅学到了遥感影像处理和分析的基本知识，还提高了实际操作能力。
遥感影像处理实验报告(3篇)
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。
遥感图像处理实习报告
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。
总结：通过这次遥感实习，我不仅学到了理论知识，还掌握了实际操作的技能。
我在数据处理和空间分析方面取得了一定的成果，并对遥感技术的应用有了更深入的了解。
这次实习为我今后的遥感研究和工作奠定了坚实的基础，并提供了宝贵的实践经验。
遥感的实习报告
一、实习背景随着遥感技术的飞速发展，遥感在农业、林业、城市规划、环境监测等多个领域得到了广泛应用。
为了深入了解遥感技术在实际工作中的运用，提高自己的专业技能，我于2023年在某遥感公司进行了为期一个月的实习。
二、实习内容本次实习主要分为以下几个部分：1. 遥感基础知识学习：在实习初期，我学习了遥感的基本概念、遥感图像处理、遥感数据获取等基础知识。
通过学习，我对遥感技术有了更全面的认识。
2. 遥感数据处理：在实习过程中，我参与了遥感图像的预处理、校正、增强等数据处理工作。
通过实际操作，我掌握了遥感图像处理的基本流程和常用算法。
3. 遥感应用实践：在实习中期，我参与了多个遥感应用项目，包括农业资源调查、城市规划、环境监测等。
在这些项目中，我负责数据采集、图像处理、结果分析等工作。
4. 遥感软件操作：实习期间，我学习了ENVI、ArcGIS等遥感软件的操作。
通过实际操作，我提高了自己的遥感数据处理和分析能力。
三、实习成果通过本次实习，我取得了以下成果：1. 提高了遥感理论知识水平：通过学习遥感基础知识，我对遥感技术有了更深入的了解，为今后的工作打下了坚实的基础。
2. 掌握了遥感数据处理技能：在实习过程中，我熟练掌握了遥感图像处理的基本流程和常用算法，为实际工作提供了有力支持。
3. 提升了遥感应用能力：通过参与多个遥感应用项目，我学会了如何将遥感技术应用于实际问题，提高了自己的实际操作能力。
4. 增强了团队协作意识：在实习过程中，我与同事们共同完成了多个项目，学会了如何与他人协作，提高了自己的团队协作能力。
四、实习体会1. 遥感技术的重要性：遥感技术在各个领域都有广泛应用，了解和掌握遥感技术对于解决实际问题具有重要意义。
2. 理论与实践相结合：在实习过程中，我深刻体会到理论与实践相结合的重要性。
只有将所学知识应用于实际工作中，才能真正提高自己的能力。
3. 团队协作精神：在完成项目过程中，团队协作精神至关重要。
遥感图像处理实习报告
一、实习时间及地点时间：2016年3月15日至2016年3月29日，地点：院楼四楼机房。
二、实习内容（1）遥感数据下载（2）遥感影像增强滤波处理（3）遥感影像镶嵌（4）遥感影像裁剪（5）遥感影像的计算机自动分类及精度评价（6）遥感影像专题地图制作三、任务分工我们小组共有五名同学：冯正英，刘天珂，王亚茹，刘晓晨，石义广。
其中刘晓晨和石义广负责下载数据，冯正英，刘天珂，王亚茹负责数据的预处理。
分类时刘晓晨和石义广负责2003年的开封影像分类，冯正英，刘天珂，王亚茹负责2008年的开封影像分类以及两期影像的精度评定和后处理工作。
最后专题制作是每人都参与专题地图的制作。
四、实习过程1 研究区及数据准备1.1 遥感影像数据的采集1.1.1 确定研究区域在进行实习之前，我们首先讨论哪一座城市作为我们的研究区域，根据老师的要求，让我们根据遥感图像，做出一个城市近几年来的变化情况，经过我们小组讨论，觉得近几年来开封的变化比较迅速，同时我们也比较熟悉，所以我们确定了以开封作为我们的研究城市。
1.1.2 下载影像数据选定好研究区域后需要下载相应的影像数据做下一步的处理。
（1）按照指导书的要求，首先下载Java插件，打开指导书中的网址，即美国的USGS软件。
其次注册一个账号以便下载影像照片。
（2）选择卫星传感器：鼠标点collection→landsat Archive，由于landsat卫星有1-7系列（6除外），但是经过试验之后发现landsat8只有2013年的数据，而且landsat7的数据都有条带影响，所以我们最终选择的是landsat4-5TM传感器。
点击MapLayers→Admin Boundaries可以在屏幕内出现省界范围。
图1 选择卫星传感器图2 添加界限范围（3）确定方位：根据我们组选择的研究区域，在WRS-2中输入123和36，在Lat中输入34.5和115.0，并将最大含云量改为0%以便处理。
遥感影像预处理实习报告
江西师范大学地理与环境学院实习报告实习名称遥感数据的预处理实习课程遥感导论姓名李美芳班级09地信学号0907070057 实习时间11.26 得分三、实习方法利用浙江地区的NOAA/AVHRR多光谱遥感影像数据，选择该图像中的某三个波段，分别赋予红，绿，蓝三原色，依照加色法彩色合成原理，合成一个假彩色影像的过程。
四、实习步骤（应附上不同过程中的实习结果，如图形、图像、数字等）（一） ERDAS遥感图像处理软件认识1，了解软件的基本情况A，ERDAS IMAGINE是美国ERDAS公司开发的遥感图像处理系统；B,ERDAS IMAGINE其所有产品均可运行于UNIX或微软Win 2000/WinXP等操作系统上；C，核心模块除了本级特有的功能外，高一级还包括了所有低一级模块的所有功能。
2，ERDAS 图标面板并了解其对应的功能——查阅ERDAS信用卡（一般不用）；——打开IMAGINE视窗——启动数据输入输出模块——启动数据预处理模块——启动专题制图模块——启动图像解译模块——启动图像库管理模块——启动图像分类模块；——启动空间建模工具——启动雷达图像处理模块——启动矢量功能模块——启动虚拟GIS模块3、 ERDAS 功能体系（二）遥感图像的预处理1、遥感图像的读入与合成1）单波段遥感数据的输入A，在ERDAS面板工具条上单击Import/export图标，打开数据输入对话框；数据类型（type）为：Generic Binary数据媒体（media）为：FileB,接下来在下面的对话框中，输入相关参数：Data Format：BIL Data Type：Unsigned 8 Bit Rows：512 Cols：512C,按照同样的方法将提供的NOAA/AVHRR的5个波段数据全部输入并转换成ERDAS格式；如下图：2）多波段图像的合成A，单击图标，并选择菜单Utilities|Layer Stack命令，打开Layer Selection and Stacking对话框，将5个通道的NOAA数据都添加到一个文件中，组合成一个包含5个通道的文件；B，然后，用Viewer打开这个组合文件，进行假彩色合成；（这是由1，2，4三个图层合成的假彩色影像，也是最接近自然的一种组合。
遥感影像实训报告
一、引言遥感影像作为一种重要的地球观测手段，在资源调查、环境监测、灾害预警等领域具有广泛的应用。
为了提高遥感影像处理与分析能力，我们开展了遥感影像实训，通过实际操作和理论学习，掌握了遥感影像处理的基本流程和关键技术。
本文将对本次实训过程进行总结，并对实训成果进行分析。
二、实训目的与内容1. 目的通过本次实训，使学生掌握遥感影像处理的基本流程和关键技术，提高遥感影像分析能力，为今后从事遥感相关领域的研究和工作奠定基础。
2. 内容（1）遥感影像获取：了解不同类型遥感影像的特点，掌握遥感影像数据获取方法，如卫星影像、航空影像等。
（2）遥感影像预处理：学习遥感影像预处理的基本流程，包括几何校正、辐射校正、影像增强等。
（3）遥感影像分析：掌握遥感影像分析方法，如影像分类、变化检测、信息提取等。
（4）遥感影像应用：结合实际案例，了解遥感影像在各个领域的应用，如资源调查、环境监测、灾害预警等。
三、实训过程1. 遥感影像获取本次实训选取了某地区Landsat 8卫星影像作为数据源，通过遥感影像数据平台获取了该地区全年的遥感影像数据。
2. 遥感影像预处理（1）几何校正：利用地面控制点对遥感影像进行几何校正，消除几何畸变。
（2）辐射校正：对遥感影像进行辐射校正，消除大气和传感器辐射影响。
（3）影像增强：对遥感影像进行对比度增强、亮度增强等处理，提高影像质量。
3. 遥感影像分析（1）影像分类：采用监督分类方法，将遥感影像分为土地利用类型，如耕地、林地、水域等。
（2）变化检测：对比不同年份的遥感影像，分析土地利用变化情况。
（3）信息提取：利用遥感影像提取植被指数、水体面积等信息。
4. 遥感影像应用结合实际案例，分析遥感影像在资源调查、环境监测、灾害预警等领域的应用，如耕地变化监测、水土流失监测、洪水预警等。
四、实训成果与分析1. 成果通过本次实训，学生们掌握了遥感影像处理的基本流程和关键技术，能够独立完成遥感影像预处理、分析及应用等工作。
遥感影像处理实习06
4、主成分替换融合：进行多波段影像的主成分变换。
首先，先对多光谱数据进行主成分变换。
然后，用高分辨率波段替换第一主成分波段，在此之前，高分辨率波段已被缩放匹配到第一主成分波段，从而避免波谱信息失真。
最后进行主成分逆变换。
函数自动地用最近邻、双线性或三次卷积技术将多光谱数据重采样到高分辨率像元尺寸。
5、 Gram-Schmidt变换：Gram-Schmidt 可以对具有高分辨率的高光谱数据进行锐化。
首先从低分辨率的波谱波段中模拟出一个全色波段。
然后，对该全色波段和波谱波段进行Gram-Schmidt变换，其中模拟的全色波段被作为第一个波段。
第三步，用Gram-Schmidt 变换后的第一个波段替换高空间分辨率的全色波段。
最后，Gram-Schmidt反变换，从中得到融合影像。
6、CN变换：Color Normalized，CN波谱锐化的彩色标准化算法也被称为能量分离变换，它使用来自锐化图像的高空间分辨率（和低波谱分辨率）波段对输入图像的低空间分辨率（但是高波谱分辨率）波段进行增强。
该功能仅对包含在锐化图像波段的波谱范围内的输入波段进行锐化，其他输入波段被直接输出，不发生变换。
3、（1）HSV变换：加载Warp，点击Transform→Image Sharpening→HSV，打开Select Input RGB，在Select Input for Color Bands中选Display #1，点击OK，在Select Input Band中选择Band（675.0000），点击OK，Resampling默认Nearest Neighbor，保存为Warp_HSV，点击OK。
将新影像加载到新窗口中，与全色影像比较分析效果。
（2）Brovey变换：加载Warp，点击Transform→Image Sharpening→Color Normalized(Brovey)，打开Select Input RGB，在Select Input for Color Bands中选Display #1，点击OK，在Select Input Band中选择Band（675.0000），点击OK，Resampling 默认Nearest Neighbor，保存为Warp_brovey，点击OK。
遥感图像处理实习报告
遥感图像处理实习报告1 引言1.1 实习准备1.1.1动员大会2012年6月6日9点30分在**********，测绘工程学院**老师召开了测绘091班遥感实习动员大会。
会上老师介绍了实习的主要内容、要求以及进程安排。
此外，会上还进行了人员分组。
1.1.2分组情况本次遥感实习是分组进行的。
1.1.3数据准备本次遥感实习所用到的数据有遥感数据：LS5_TM_20151003_000000_000000_120036_GEOTIFF _L4、原始数据；非遥感数据有连云港矢量边界数据；参考资料，其中有ENVI软件操作的教学指导视频，遥感制图指导等；另外还有光谱仪相关资料，其中有FieldSpec HandHeld 波谱仪的相关介绍，其软件安装步骤和其实验操作步骤。
1.1.4个人准备在大三第一学期中系统地学习了遥感数据处理这门课程，在大三的第二个学期中又选修了遥感图像处理。
通过学习对遥感数据处理有了一定的理论知识的累积，对于ENVI和ERDAS两款软件也有一定的了解。
在本次遥感实习中，运用的软件是ENVI4.0来进行遥感图像的处理。
在实习开始前，复习ENVI软件，熟悉相关操作等，并在实习动员时认真领会，做好相关记录。
1.2 实习名称本次实习的名称为基于遥感的植被信息提取与分析。
1.3 实习时间本次实习时间为2012年6月6日——2012年6月10日。
1.4 实习地点本次实习地点为测绘楼地理信息系统实验室305室。
1.5 实习目的和任务1.5.1实习目的本次实习的目的如下：1.熟练操作遥感图像处理软件ENVI2.掌握遥感图像处理中的关键技术3.学会使用所学知识，掌握技术应用流程4.掌握遥感图像的处理与信息提取5.得到结果的成图与分析1.5.2实习任务本次实习的任务如下：1.地物光谱反射率的野外或室内测定2.遥感图像的几何精校正3.遥感图像的大气校正4.基于遥感影像的植被信息提取5.基于ArcGIS的植被信息的空间分布范围制图，并统计面积6.撰写实习报告、实习日记并提交实习成果2 实习内容2.1 地物反射光谱的测定2.1.1 地物反射光谱测定原理本次实习使用的光谱测定仪器是FieldSpec HandHeld 便携式近红外光谱仪，该仪器适用于350-1050nm波段。
遥感的实习报告
一、实习背景随着科技的不断发展，遥感技术在各个领域得到了广泛的应用。
为了更好地了解遥感技术的基本原理和应用，提高自己的实践能力，我参加了为期两周的遥感实习。
本次实习主要由外业建标调查和室内解译建库两部分组成，旨在掌握遥感影像处理、野外调查、室内解译、数据库建立和专题图制作等方面的技能。
二、实习目的1. 学习遥感影像处理软件，掌握遥感影像校正、裁剪等基本操作；2. 掌握野外调查的方法和注意事项，提高野外作业能力；3. 根据土地利用现状分类标准，对遥感影像地物进行目视解译和划分；4. 掌握室内解译、小斑区划和数据库建立的方法；5. 根据遥感影像图，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：利用ENVI软件对原始遥感图像进行辐射校正和几何校正，包括传感器校正、大气校正、太阳高度及地形校正等。
2. 遥感影像裁剪：使用ENVI软件中感兴趣区域选取的功能，裁剪出本次实习的区域范围。
（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。
2. 野外调查：实地考察，了解土地利用现状，对遥感影像进行验证。
（三）室内解译1. 小斑区划：根据目视解译标志表，对遥感影像进行小斑区划。
2. 数据库建立：将小斑区划结果导入数据库，建立遥感影像地物数据库。
（四）土地利用现状分类专题图制作1. 根据遥感影像图和数据库，制作土地利用现状分类专题图。
2. 对专题图进行美化，提高可读性。
四、实习总结1. 通过本次实习，我掌握了遥感影像处理软件的基本操作，能够对遥感影像进行校正、裁剪等处理。
2. 我了解了野外调查的方法和注意事项，提高了野外作业能力。
3. 我学会了根据土地利用现状分类标准，对遥感影像地物进行目视解译和划分。
4. 我掌握了室内解译、小斑区划和数据库建立的方法，为后续遥感应用研究奠定了基础。
5. 我根据遥感影像图和数据库，成功制作了土地利用现状分类专题图。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
4、主成分替换融合：进行多波段影像的主成分变换。
首先，先对多光谱数据进行主成分变换。
然后，用高分辨率波段替换第一主成分波段，在此之前，高分辨率波段已被缩放匹配到第一主成分波段，从而避免波谱信息失真。
最后进行主成分逆变换。
函数自动地用最近邻、双线性或三次卷积技术将多光谱数据重采样到高分辨率像元尺寸。
5、 Gram-Schmidt变换：Gram-Schmidt 可以对具有高分辨率的高光谱数据进行锐化。
首先从低分辨率的波谱波段中模拟出一个全色波段。
然后，对该全色波段和波谱波段进行Gram-Schmidt变换，其中模拟的全色波段被作为第一个波段。
第三步，用Gram-Schmidt 变换后的第一个波段替换高空间分辨率的全色波段。
最后，Gram-Schmidt反变换，从中得到融合影像。
6、CN变换：Color Normalized，CN波谱锐化的彩色标准化算法也被称为能量分离变换，它使用来自锐化图像的高空间分辨率（和低波谱分辨率）波段对输入图像的低空间分辨率（但是高波谱分辨率）波段进行增强。
该功能仅对包含在锐化图像波段的波谱范围内的输入波段进行锐化，其他输入波段被直接输出，不发生变换。
3、（1）HSV变换：加载Warp，点击Transform→Image Sharpening→HSV，打开Select Input RGB，在Select Input for Color Bands中选Display #1，点击OK，在Select Input Band中选择Band（675.0000），点击OK，Resampling默认Nearest Neighbor，保存为Warp_HSV，点击OK。
将新影像加载到新窗口中，与全色影像比较分析效果。
（2）Brovey变换：加载Warp，点击Transform→Image Sharpening→Color Normalized(Brovey)，打开Select Input RGB，在Select Input for Color Bands中选Display #1，点击OK，在Select Input Band中选择Band（675.0000），点击OK，Resampling 默认Nearest Neighbor，保存为Warp_brovey，点击OK。
将新影像加载到新窗口中，与全色影像比较分析效果。
（3）Gram-Schmidt变换：加载Warp，点击Transform→Image Sharpening→Gram-Schmidt Spectral Sharpening，在Select Input File中选择Warp，点击OK，在Select Input Band中选择Band（675.0000），点击OK，在Select Method for Low Resolution Pan中选择Create By Sensor Type，Select Sensor选择Quickbird，在Resampling选择Nearest Neighbor，保存为Warp_GS，点击OK。
将新影像加载到新窗口中，与全色影像比较分析效果。
（4）PC变换：加载Warp，点击Transform→Image Sharpening→PC Spectral Sharpening，在Select Input File中选择Warp，点击OK，在Select Input Band中选择Band（675.0000），点击OK，在Resampling选择Nearest Neighbor，保存为Warp_PC，点击OK。
将新影像加载到新窗口中，与全色影像比较分析效果。
（5）CN变换：加载Warp，点击Transform→Image Sharpening→CN Spectral Sharpening，在Select Input File中选择Warp，点击OK，在Select Input File中选择005547195010_01_p001_pan.img，点击OK，在Sharpening Image Multiplicative Scale Factor 中默认1.0000，保存为Warp_CN，点击OK。
将新影像加载到新窗口中，与全色影像比较分析效果。