基于遥感影像数字特征的提取实验报告
遥感图像处理实验报告
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。
遥感影像的特征提取与分类研究
遥感影像的特征提取与分类研究在当今的科技时代，遥感技术已经成为获取地球表面信息的重要手段。
遥感影像包含着丰富的地物信息，如何有效地从这些影像中提取特征并进行准确分类，对于众多领域如地理信息系统、城市规划、农业监测等都具有极其重要的意义。
遥感影像的特征提取是整个处理流程中的关键步骤。
简单来说，特征就是能够用来区分不同地物的显著特性。
这些特征可以是基于像素的，也可以是基于对象的。
基于像素的特征提取方法主要关注单个像素的数值属性。
比如，常见的灰度值就是一种像素级特征。
通过分析像素的灰度值分布，可以了解到影像中不同区域的亮度差异。
例如，水体在遥感影像中通常呈现出较暗的灰度值，而植被则相对较亮。
此外，还可以计算像素的梯度、纹理等特征。
梯度能够反映像素值的变化程度，而纹理则描述了像素在一定区域内的排列模式。
基于对象的特征提取则将影像分割成不同的对象，然后对这些对象进行特征描述。
这种方法更注重对象的整体属性，比如形状、大小、面积等。
以建筑物为例，其形状往往比较规则，面积也具有一定的范围。
通过提取这些对象级特征，可以更准确地识别和分类建筑物。
在实际应用中，常常会结合多种特征来提高分类的准确性。
例如，同时考虑像素的灰度值、纹理和对象的形状、大小等特征。
特征提取完成后，接下来就是分类环节。
分类的目的是将影像中的地物划分到不同的类别中。
目前，常见的分类方法主要有监督分类和非监督分类两种。
监督分类需要事先选择一些有代表性的样本，并知道这些样本所属的类别。
然后，根据这些已知样本的特征，建立分类模型。
常用的监督分类方法包括最大似然分类、支持向量机分类等。
最大似然分类假设每个类别中的特征服从正态分布，通过计算待分类像素属于不同类别的概率，将其划分到概率最大的类别中。
支持向量机分类则是通过寻找一个最优的分类超平面，将不同类别的样本分开。
这种方法在处理高维数据和非线性分类问题时表现出色。
非监督分类则不需要事先知道样本的类别信息。
遥感影像的特征选择与提取研究
遥感影像的特征选择与提取研究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，其应用范围日益广泛。
从自然资源监测到城市规划，从环境评估到农业生产，遥感影像都发挥着不可或缺的作用。
而在遥感影像的处理与分析中，特征选择与提取是至关重要的环节，它直接影响着后续的信息解译和应用效果。
遥感影像的特征可以理解为能够描述影像中地物目标的属性或特点。
这些特征多种多样，包括光谱特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征等。
光谱特征是指不同地物在不同波段的反射或辐射强度差异，这是遥感影像中最常见也是最基础的特征。
例如，植被在近红外波段具有高反射率，而水体在该波段则吸收较多能量，呈现低反射率。
纹理特征则反映了影像中地物的重复模式和粗糙度，比如森林的纹理通常较为细密，而沙漠的纹理则相对粗糙。
形状特征描述了地物的轮廓和外形，比如建筑物通常具有规则的几何形状。
空间关系特征则关注地物之间的相对位置和布局，比如道路与建筑物的相邻关系。
特征选择是从众多可能的特征中挑选出对特定任务最有价值的特征子集的过程。
这就像是在一个装满各种工具的工具箱中，挑选出最适合完成某项工作的工具。
为什么要进行特征选择呢？一方面，过多的特征可能会引入噪声和冗余信息，增加计算复杂度，降低处理效率；另一方面，不合适的特征可能会误导后续的分析和分类结果。
在进行特征选择时，需要综合考虑多个因素。
首先是任务的需求，比如是要进行土地利用分类还是植被覆盖度估算，不同的任务可能需要不同的特征组合。
其次是特征的可区分性，即所选特征能否有效地将不同类型的地物区分开来。
此外，特征的稳定性和可靠性也是重要的考量因素，那些容易受到外界因素影响而变化较大的特征可能不太适合。
常见的特征选择方法有很多种。
基于过滤器的方法是根据特征的统计特性进行筛选，比如计算特征的方差、相关性等。
这类方法简单快速，但可能忽略了特征之间的相互作用。
基于包裹器的方法则将特征选择与后续的学习算法结合起来，通过不断尝试不同的特征组合来寻找最优解。
《数字摄影测量学》课堂实验报告(遥感)
河南理工大学测绘学院《数字摄影测量学》教学实验报告（专业必修课）┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄实验成绩：评语:指导老师签名：2012年月日实习报告一：点特征提取一、实验的目的与要求通过实习掌握点特征提取的原理、方法和过程，并能用计算机编程实现。
二、实验设备1、计算机一台2、立体数字图像3、VC 开发平台三、实验步骤1.编写Forstner点特征提取算子的软件，并进行调试。
2.进行BMP数字图像的点特征提取。
3.提取结果分析，评价特征点的提取的情况。
代码如下：double WINAPI Det(double N[], int n){if(n==4)return (N[0]*N[3]-N[1]*N[2]);elsereturn 0;}//计算矩阵N之迹（即对角线元素之和）的值//参数：大小为n的数组、数组宽度//返回值：矩阵N之迹double WINAPI Tr(double N[], int w){double sum=0.0;for(int i=0;i<w;i++)sum += *(N+i*w+i);return sum;}//判断该点是否为初选点//参数：大小为n的数组、数组维数、阈值//返回值：是，返回真；否，返回假BOOL WINAPI Mid(int dg[], int n,int T){BOOL flag=FALSE;int i=0,num=0;for(;i<n;i++)if(*(dg+i)>T)num++;if(num>1)flag=TRUE;return flag;}/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////特征提取的函数（仅对灰度图象）//参数：块图象数据指针或数组、块图象宽、块图象高、局部非最大窗口宽、局部非最大窗口高//返回值：标记特征点位的二值化块图象指针void WINAPI ForstnerCha(BYTE image[],BYTE* newimage, int width, int height, int win_w, int win_h) {static int T=10;//提取初选点的阈值static double Tq=0.40;//阈值int i,j,l,m,n;//计数器int dg[4];//上下左右四个方向的差分绝对值// BYTE* newimage=new BYTE[width*height];//为保存特征点开辟的数组BYTE t,t1,t2,t3,t4;//替换值变量//提取初选点for(i=0;i<height;i++)for(j=0;j<width;j++){if(i==0 || j==0 || i==height-1 || j==width-1)*(newimage+i*width+j)=0;//窗口边缘点置零else{t=*(image+i*width+j);t1=*(image+(i+1)*width+j);t2=*(image+i*width+(j+1));t3=*(image+(i-1)*width+j);t4=*(image+i*width+(j-1));dg[0]=abs(t-t1);//向下的差分绝对值dg[1]=abs(t-t2);//向右的差分绝对值dg[2]=abs(t-t3);//向上的差分绝对值dg[3]=abs(t-t4);//向左的差分绝对值//若四个方向的差分绝对值有任意两个大于阈值，为真，否则为假if( Mid(dg,4,T) )*(newimage+i*width+j)=255;//若为真else*(newimage+i*width+j)=0;//若为假}}float* w=new float[width*height];//存放各点权值的数组int k=3/2;double N[4];//窗口的灰度协方差矩阵double gu,gv;//像素的Robert`s梯度float q;//兴趣值//提取极值点for(i=0;i<height;i++)for(j=0;j<width;j++){*(w+i*width+j)=0.0;//权值数组各元素置零if(*(newimage+i*width+j)!=0){for(l=0;l<4;l++)N[l]=0;//灰度协方差矩阵置零for(m=i-k;m<=i+k-1;m++)for(n=j-k;n<=j+k-1;n++){//该像素的Robert`s梯度gu=*(image+(m+1)*width+(n+1))-*(image+m*width+n);gv=*(image+m*width+(n+1))-*(image+(m+1)*width+n);//计算灰度协方差矩阵N[0]+=pow(gu,2.0);N[1]+=gu*gv;N[2]=N[1];N[3]+=pow(gv,2.0);}q=(float)(4.0*Det(N,4)/pow(Tr(N,2),2.0));//计算兴趣值if(q>Tq)*(w+i*width+j)=(float)( Det(N,4)/Tr(N,2) );//若q大于阈值，计算其权值else*(newimage+i*width+j)=0;}}int w_h,w_w;int x,y;float dmin;int h_l=win_h,w_l=win_w;int h_k=h_l/2,w_k=w_l/2;//局部非最大提取特征点for(i=0;i<height;i+=h_l)for(j=0;j<width;j+=w_l){//控制每次局部非最大的窗口大小if(j+w_l >= width)w_w=width;elsew_w=j+w_l;if(i+h_l >= height)w_h=height;elsew_h=i+h_l;x=i; y=j;dmin=*(w+x*width+y);float temp;//选取权值最大点为特征点，其余点置零for(m=i;m<w_h;m++)for(n=j;n<w_w;n++){if(*(newimage+m*width+n)!=0)*(newimage+m*width+n)=0;temp=*(w+m*width+n);if( temp > dmin ){dmin=temp;x=m;y=n;}}if(*(w+x*width+y)!=0)*(newimage+x*width+y)=255;}delete []w;// return newimage;//返回记录的特征点}四、实验结果与体会结果处理如上图所示。
《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。
3. 地理校正：纠正遥感影像的几何变形，使影像坐标与实际地理坐标对应。
（二）遥感影像信息提取1. 基于像元的分类：通过设置不同的阈值，将遥感影像中的像素分为不同的类别。
2. 基于对象的分类：利用遥感影像分割技术，将影像中的不同地物分为对象，并进行分类。
（三）遥感影像分类与分析1. 监督分类：利用已知类别的样本数据，训练分类器，对遥感影像进行分类。
浅谈遥感卫星影像数据信息提取
浅谈遥感卫星影像数据信息提取摘要：在应用航天遥感时用到的数据一般分为两种形式，即遥感影像和数据图像，这两种数据形式无论使用哪种，影像都是记录在感光的胶片和相纸上的，数据影像是通过数字磁带进行记录的，记录的图像的颜色是离散变化的，而遥感影像是通过对地表进行拍摄和扫瞄来记录数据，遥感影像获得的影像数据有黑白和彩色两种，一般比较常使用的是彩色。
获取遥感影像的方式有很多种，这篇文章就是对影响遥感影像的数据信息提取方式进行了简要的分析。
关键词：遥感卫星；信息提取；影像数据一、遥感影像简介所谓的遥感反映的就是接收所要探测的目标物的电磁辐射信息的强弱程度，接收方式一般分为主动接受和被动接收，把这种接收到的信息转化成图像的形式，然后再通过相片或者是数字图像的形式表现出来，遥感影像有单波段影像、多波段影像、彩色合成影像等。
多波段影像是利用多波段的遥感器对于同一个地区进行同步的拍摄获得的若干幅波段不同的影像，相比于单波段的影像，这种多波段影响的蕴含的信息量更大，光谱的分辨率也比较高，还能够通过影响的增强技术，得到彩色的合成影像，可以很大程度上提高对地面上物体的识别能力。
那么很明显，彩色合成影像就是通过多个波段的黑白影像合成的，这种彩色的合成影像被广泛的使用在地学研究、环境监测或者是资源调查上。
遥感卫星影像在对遥感影像的信息进行处理时，主要是利用影像中的一些特征，比如光谱特征、空间特征或者是时间特性。
在这些影像的特征之外，色调是与物体的波谱特征有关系的，其他的一些要素特征都和物体的空间特征有关系。
物体的大小是与物体的影像比例有非常大的关系的，每一个物体影像的形状都是这个物体固有的特征，而影像上的纹理则是因为在一组影像上色调的变化造成的，给人视觉上留下的印象是不同的，可以帮助观察者来区分物体或者是不同的现象。
在对影像进行提取时方式有很多种，下边对于影像信息的提取进行详细分析。
二、遥感信息提取方式对于遥感信息的提取方式有很多种，最常用的提取方式主要包括目视翻译和计算机的信息提取。
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
一、实验背景随着科技的飞速发展，遥感技术作为一种获取地球表面信息的重要手段，在地理信息系统、资源调查、环境监测等领域发挥着越来越重要的作用。
为了更好地了解遥感技术的基本原理和应用，我们进行了本次遥感实验。
二、实验目的1. 掌握遥感图像的获取和处理方法；2. 熟悉遥感图像处理软件ENVI的基本操作；3. 学习遥感图像的分类和提取信息的方法；4. 培养团队合作精神和实际操作能力。
三、实验原理遥感技术是利用电磁波对地球表面进行探测和监测的技术。
通过遥感传感器获取的图像数据，可以反映地表物体的物理、化学和生物特性。
遥感图像处理主要包括图像校正、分类、提取信息等步骤。
四、实验内容1. 图像获取实验中，我们使用了ENVI软件，从美国地质调查局（USGS）的地球观测系统数据和信息（EOSDIS）中下载了北京市的Landsat 8卫星影像。
2. 图像校正首先，我们对下载的遥感图像进行了几何校正，以消除图像中的几何畸变。
通过选择地面控制点，将遥感图像与实际地理位置相对应。
3. 图像分类接着，我们进行了遥感图像的分类。
采用监督分类方法，利用ENVI软件中的分类器，对遥感图像进行分类。
分类过程中，我们选取了地物特征明显的区域作为训练样本，以指导分类器进行分类。
4. 信息提取最后，我们利用遥感图像提取了北京市的地物信息，包括水体、植被、建筑等。
通过对提取信息的分析，可以了解北京市的地表环境状况。
五、实验结果与分析1. 图像校正通过几何校正，我们成功地将遥感图像与实际地理位置相对应，消除了图像中的几何畸变。
校正后的图像可以更准确地反映地表物体的真实位置。
2. 图像分类在遥感图像分类过程中，我们共分为三个类别：水体、植被和建筑。
经过分类，我们得到了较为准确的分类结果。
通过分析分类结果，可以看出北京市的水体主要分布在北部地区，植被主要分布在山区和郊外，建筑主要集中在城市中心区域。
3. 信息提取通过对遥感图像提取的地物信息进行分析，我们可以了解到北京市的地表环境状况。
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。
遥感数字图像处理图像分割与线性地物信息提取实验报告
（2）线性地物信息提取效果较好，能够准确地提取出不同的线性地物信息，如 道路、河流等。
1.
实验总结与展望
通过本次实验，我们学习了利用 ENVI 软件进行 RS 图像分割和线性地物信息提
取的方法。我们发现，分割和信息提取的效果都受到算法和参数的选择影响。因
此，在实际应用中，需要根据不同的场景和需求选择合适的算法和参数，以达到
最佳的处理效果。同时，我们也需要注意图像预处理的重要性，它能够有效地提
高后续处理的准确性和可靠性。
未来，随着遥感技术的不断发展和应用场景的扩大，RS 图像分割和信息提取的 需求也将越来越大。因此，我们需要不断学习和掌握最新的算法和技术，以应对 不同场景和需求的处理要求，并且不断完善和优化处理流程，提高处理效率和精 度。
1.
实验背景与目的
遥感图像是一种重要的地学信息获取手段，可以获取大面积的地表信息。但是， 由于图像中存在着大量的地物信息，对于这些信息的快速、准确的提取是遥感研
究中的一个重要问题。本实验旨在利用 ENVI 软件对 RS 图像进行分割，并提取 其中的线性地物信息，为遥感图像处理提供实际的应用。
1.
实验步骤
（1）数据准备：获取需要处理的遥感图像，并导入 ENVI 软件中。
（2）图像预处理：对导入的遥感图像进行预处理，包括辐射校正、大气校正、 几何校正等，以便于后续的处理。
（3）图像分割：利用 ENVI 软件提供的图像分割工具，对遥感图像进行分割。 其中，可以根据需要选择不同的分割算法和参数设置，以达到最佳的分割效果。
（4）线性地物信息提取：根据已分割好的图像，利用 ENVI 软件提供的特征提
取工具，提取其中的线性地物信息。其中，可以根据需要选择不同的特征提取算 法和参数设置，以达到最佳的信息提取效果。
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！。
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。
卫星遥感图像处理中的特征提取研究
卫星遥感图像处理中的特征提取研究卫星遥感技术是一种获取大范围地表信息的重要手段。
通过对卫星遥感图像的分析和处理，可以提取地表的多种信息，如地形、植被、水文等，对于资源环境监测、城市规划、农业生产等都有着重要的应用。
而在卫星遥感图像处理中，特征提取作为其中的关键步骤之一，一直是学者们的研究重点。
一、特征提取的意义特征提取是指从目标数据中提取一些对于研究或者应用特别有意义的信息表示，一般是指高维数据的降维和向量化处理。
特征提取在卫星遥感图像处理中的重要性不言而喻。
在卫星遥感图像中，有各种各样的信息，例如植被覆盖、地表温度、云量、湿度等。
这些信息并非都对研究和应用有意义，因此需要将其中最有意义的信息筛选出来，这就需要进行特征提取。
二、特征提取方法(一) 基于遥感数据的特征提取方法1. 基于像素的特征提取方法。
像素是图像数据的基本单元，包含着图像的信息。
基于像素的特征提取方法包括滤波、变换和边缘检测等。
具体可以通过灰度共生矩阵方法、边缘检测中的Canny算子等进行处理。
2. 基于区域的特征提取方法。
相比于基于像素的特征提取方法，基于区域的方法更注重特征的局部信息。
区域是由很多像素组成的，可以通过区域内像素的颜色、纹理等特征来表征该区域的特征。
可以通过小波变换、Gabor变换等进行处理。
(二) 基于机器学习的特征提取方法1. 训练分类器。
分类器是指能够根据输入数据的特征将数据分到不同类别中的模型。
通过训练分类器，可以学习到哪些特征与不同类别相关联。
训练分类器需要使用标签数据，即具有真实标签的数据。
2. 神经网络。
神经网络是一种用于模拟人工神经系统的算法模型。
通过学习神经网络参数，可以提取出输入数据中的特征。
由于神经网络具有强大的处理能力和优秀的适应性，近年来在图像处理和模式识别领域得到了广泛应用。
三、特征提取的应用1. 地物分类。
地物分类是指将卫星遥感图像中的像素分为不同的类别，如树木、水面、建筑物等，以进行地物资源调查和管理。
遥感湖泊提取实验报告
遥感湖泊提取实验报告1. 引言湖泊是重要的水域资源，对于生态环境和经济发展具有重要作用。
使用遥感技术提取湖泊边界和水体面积，能够为湖泊管理和研究提供有效数据支持。
本实验通过利用遥感影像数据，应用遥感图像处理方法，提取湖泊边界和计算湖泊面积。
本实验旨在探索遥感在湖泊提取方面的应用效果。
2. 实验材料与方法2.1 材料本实验使用的遥感影像为2019年某地区的高分辨率卫星影像，像元分辨率为1米。
2.2 方法2.2.1 影像预处理首先，对遥感影像进行预处理，包括辐射校正、大气校正和几何校正。
辐射校正考虑了遥感影像的辐射定标系数，将原始数字值转化为反射率。
大气校正主要是通过大气校正模型，对影像中的大气光效应进行校正。
几何校正主要是调整影像位置和方向，以保证不同影像的比较正确。
2.2.2 湖泊提取在影像预处理完成后，开始进行湖泊提取。
常用的湖泊提取方法有阈值法、指数植被指数法和水体分类法。
本实验采用的是阈值法。
首先，通过图像增强方法，调整图像的亮度和对比度，以便更好地观察湖泊特征。
然后，选择适当的阈值来进行自动湖泊提取。
阈值的选择需要根据实际情况和观察经验来进行调整。
为了提高湖泊提取的准确性，还可以利用形态学操作，进行图像中噪声点的去除和小孔的填充。
2.2.3 湖泊面积计算湖泊提取完成后，可以根据提取结果计算湖泊的面积。
通过对湖泊边界进行像素计数，再乘以像元的实际面积，可以得到湖泊的面积。
3. 实验结果与分析经过上述方法的处理，成功提取了目标地区的湖泊边界，并计算了湖泊的面积。
提取结果如下图所示：通过观察提取结果，可以看到湖泊边界与实际湖泊边界比较吻合，提取面积与实际面积也比较接近，表明本方法在湖泊提取上具有一定的精度和可行性。
4. 结论本实验通过利用遥感影像数据，结合图像处理方法，成功提取了湖泊边界并计算了湖泊面积。
实验结果表明，本方法具有较高的提取精度和适用性，能够为湖泊管理和研究提供有效数据支持。
遥感影像的特征提取与分类技术研究
遥感影像的特征提取与分类技术研究遥感影像是通过卫星、飞机等遥感器获取的地球表面的图像数据，具有广泛的应用领域，包括环境监测、农业、城市规划等。
然而，遥感影像的大规模获取和处理需要大量的时间和人力，因此，自动化的遥感影像的特征提取与分类技术变得尤为重要。
本文将介绍遥感影像的特征提取与分类技术的研究现状和发展趋势。
遥感影像的特征提取是指从原始的遥感影像数据中提取出具有代表性的特征，以便进行后续的分类和分析。
常用的特征提取方法包括数字图像处理、人工智能、机器学习等。
在数字图像处理中，常用的特征提取方法包括灰度共生矩阵、边缘检测、纹理特征提取等。
这些方法可以从遥感影像中提取出纹理、形状、颜色等特征，用于后续的分类和分析。
人工智能和机器学习方法在遥感影像的特征提取中也发挥了重要作用。
例如，卷积神经网络（CNN）是一种常用的机器学习方法，它可以通过多层的卷积和池化操作，提取出图像的空间和频谱特征。
深度学习方法在遥感影像的特征提取中取得了显著的进展，提高了特征提取的准确性和效率。
在遥感影像的分类中，主要是将遥感影像数据划分为不同的类别，例如建筑物、道路、水体等。
传统的分类方法主要是基于像元的分类，即将影像像素点分为不同的类别。
这种方法简单直观，但对于遥感影像的复杂特征和噪声敏感性较高。
因此，研究人员提出了许多基于对象的分类方法，即将影像中具有相似特征的像素点组合为对象，进行分类。
这种方法能够充分利用遥感影像的空间信息和上下文信息，提高了分类的准确性和稳定性。
近年来，随着遥感影像技术的快速发展，大数据和人工智能的不断进步，遥感影像的特征提取与分类技术也呈现出一些新的趋势。
首先，深度学习方法在遥感影像的特征提取和分类中得到了广泛应用，如基于卷积神经网络的遥感影像分类、基于生成对抗网络的遥感影像合成等。
其次，融合多源数据的特征提取与分类方法也成为研究热点，如融合可见光和红外遥感影像的分类方法。
此外，基于图像语义分割的特征提取与分类技术也逐渐得到重视，它可以更准确地提取出遥感影像中的目标和区域。
遥感影像数据的获取实训报告
遥感影像数据的获取实训报告《遥感影像数据的获取实训报告》我参加了一次关于遥感影像数据获取的实训，通过这次实训，我深入了解了遥感技术的应用，并学习了如何获取遥感影像数据。
首先，我们了解了遥感技术的基本原理。
遥感技术是通过卫星、飞机等平台获取地表信息的一种方式。
它利用传感器获取的电磁辐射数据，通过处理和解译，生成遥感影像数据，用于地表资源分析、环境监测、城市规划等领域。
在实训中，我们使用了一款专业的遥感软件。
首先，我们通过该软件选择感兴趣的区域，并选择合适的时间段和卫星传感器，然后获取对应的遥感影像数据。
这些数据包括红、绿、蓝三个波段的图像，以及热红外图像等。
通过对这些图像的分析和解译，我们可以获取地表地貌、植被覆盖、水体分布等信息。
在获取遥感影像数据的过程中，我们还学习了如何处理和处理这些数据。
首先，我们进行了图像预处理，包括去除噪点、增强图像对比度等操作，以提高影像质量。
然后，我们学习了如何进行分类和解译。
通过对图像进行分类，我们可以将地表分成不同的类别，如裸地、植被、水体等，并计算出每个类别的面积和覆盖程度。
这些信息对于环境监测和资源管理非常重要。
在实训的最后，我们还学习了如何导出和应用遥感影像数据。
我们可以将处理后的数据导出为栅格或矢量文件，以便在地理信息系统中进行进一步分析和展示。
例如，我们可以将遥感数据与其他地理数据集结合，制作出专题图或进行空间分析，帮助决策者更好地了解地表状况。
通过这次实训，我不仅掌握了遥感影像数据的获取方法，还深入了解了遥感技术的应用。
遥感影像数据在资源管理、环境保护、城市规划等领域起着重要作用。
我相信，通过不断学习和实践，我将能够更好地运用遥感技术，为社会做出更大的贡献。
遥感图像空间域特征提取与增强实验报告
遥感图像处理实验报告（2013—2014学年第1 学期）实验名称：遥感图像空间域特征提取与增强实验时间：2013年10月22日实验地点：临潼205（机房）指导教师：黄远程专业班级：测绘工程1102姓名：王凯学号：西安科技大学测绘学院测绘系（教研室）二〇一三年十月遥感图像空间域特征提取与增强1.实验内容：灰度共生矩阵纹理描述在不同类型遥感图像中有效性分析。
2.实验目的：遥感图像空间域特征提取与增强的目的在于通过ENVI软件计算图像区域的纹理的方法，对快鸟图像中建筑和非建筑水泥地面两类不同的纹理区域，以及新西兰Rakaia River区域两类不同纹理的林地区域进行处理，并对图像的纹理均值进行统计，从而熟悉掌握遥感图像空间域特征提取与增强的原理与方法，并进一步体会遥感图像处理的目的和意义。
3.实验步骤：（1）打开ENVI软件，并打开新西兰区域图像，查看图像，并选取林地密集的纹理测试区域进行图像的截取。
（2）在ENVI软件中计算图像区域的纹理，纹理统计方法为软件中的8种纹理，逐个计算选取图像的纹理并统计图像的均值，最后利用excel分析纹理，并制作成竖状图。
（3）重新在新西兰区域图像中选取林地稀疏区域的纹理测试区域进行图像的截取。
在ENVI 软件中计算图像区域的8种纹理，逐个计算选取图像的纹理并统计图像的均值，最后利用excel分析纹理，并制作成竖状图。
（4）按照同样的方法打开快鸟图像，并对其中建筑和非建筑水泥地面两类不同的纹理区域进行截取。
在ENVI软件中计算图像区域的8种纹理，逐个计算选取图像的纹理并统计图像的均值，最后利用excel分析纹理，并制作成竖状图。
4.实习心得：通过此次对遥感图像空间域特征提取与增强的实习，我学会了如何利用ENVI 软件计算图像区域的纹理，并对图像的纹理均值进行统计。
在开始的操作中，由于对纹理均值操作过程的不熟悉，导致开始的操作中出现很多波段的数据而无法选取，而实际只需要八组，但在与同学的探讨交流中，我知道了如何通过截取图像获得八个波段的数据。
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实验基于遥感立体影像数字特征的提取
一．实验目的
了解基础地理信息4D产品的生成过程，理解各个步骤中的原理。
二．实验要求
1、了解Virtuozo全数字摄影测量系统的作业流程和功能；
2、加深对数字摄影测量的基本原理、方法和过程的理解；
3、学会使用Virtuozo全数字摄影测量系统进行模型的定向、核线模型重采样、模型拼接、
生成数字高程模型、数字正射影像、透视影像等多种数字产品。
三．实验数据
1、相机文件(rc30.cmr)。
提供像片的内方位元素X0、Y0、f0，框标点坐标，相机鉴定参
数。
2、控制资料：外业控制点文件（hammar.ctl），相对应的控制点分布图。
3、航片扫描数据：包括6张影像文件，均为TIFF格式。
我们分析得到，测区包括两条航
带的影像，一条航带有三张影像。
第一条航带从左到右依次是157-156-155，第二条航带从左到右依次是164-165-166。
四．实验内容
1、新建测区和模型
新建测区选择测区的主目录，并指定控制点文件、加密文件点、相机文件，并设置测区基本参数。
这里将航带数改为2。
新建模型时，由于影像要求是Virtuozo支持的影像文件，所以需要在建立模型之前将原有的TIFF格式转换为*.vz格式。
所以需要在“设置—引入影像”，需要填写影像正确的像素大小。
因为飞机是循环飞行的，所以第一条航带与第二条航带方向是相反的，需要将第二条航带旋转，进行处理。
处理完成后，建立模型，主要是指定模型的左右影像，模型按“航带号—模型左右像片”命名，共4个模型，分别是1-157156、1-156155、2-164165、2-165166。
2、模型定向
（1）模型内定向
内定向：①建立框标坐标系，将框标坐标转化为像平面坐标；
②像点坐标纠正。
Virtuozo将量测的框标坐标和相机文件中提供的框标坐标
对比，可以纠正像片材料的变形、重采样的变形。
在操作时，系统会自动匹配到框标中心，可以手动调节使8个框标都对中，需要对左右影像都进行内定向。
（2）相对定向
原理：这里采用的是单独法相对定向，VirtuoZo利
用二维相关，建立一个与被摄物体相似的几何模型
恢复相机的空间姿态。
通过量取模型的同名像点，解算两相邻影像的相对位置关系。
首先，右键“自动相对定向”，可自动匹配上百个控制点，然后根据外业测绘的控制点分布图，在影像上寻找不在一条直线上的三个点，并精确定位，输入相应的点号，尽量是误差很小。
（3）绝对定向
原理：通过量取地面控制点或内业加密点对应的像点坐标，解算模型的外方位元素，将模型纳入到大地坐标系中，恢复空间立体模型，解算像点与地面对应关系。
相对定向完成后，自动预测控制点，将余下3个地面控制点精确定位，对所有控制点精
确定位完后，右键“开始进行绝对定向”，要求绝对定向的总误差小于0.7。
定向结果则计算出了5个相对定向元素：κ1、κ2、ω2、φ1、φ2
对4个模型均依次进行模型内定向、相对定向、绝对定向。
3、核线重采样与自动批处理
自动批处理对每一个模型都选择生成的影像，核线影像、DEM、DOM等。
4、模型拼接
将前面建立的4个模型拼接
DOM
DEM
DEM格网显示
等高线图像
三维立体显示
透视景观
五．结论与分析
本实验学习了利用数字摄影测量系统建立影像模型，对模型进行内定向、相对定向、并结果外业测量的控制点，进行绝对定向。
最后对模型进行拼接，生成基础地理信息4D产品，4D模型产品包括DEM（数字高程模型）、DOM（数字正射影像）、DLG（数字线划地图）、DRG（数字栅格地图），此处只学习了DEM和DOM的生成，还可查看其等高线地图、三维景观图等多种产品。
在质量报告中，还可以查看每个模型的定向结果、影像匹配结果、
DEM结果等。