Landsat影像数据下载、导入、目视解译与分析
LANDSAT 卫星数据下载方法
LANDSAT 卫星数据下载方法2010.10.14 叶震超下载网站一：/index.jsp该网站已经开放查询和下载的数据包括Landsat 7 ETM和Landsat4-5TM中国境内数据。
用户注册后可以浏览中国境内所有数据的元数据，免费下载本网站已镜像的所有数据，对于尚未提供下载的数据，用户可以通过“数据预定”向我们提出需求，我们将尽力满足你的需求。
除提供Landsat原始影像的数据下载服务外，我们还提供基于Landsat的数据加工平台，为用户提供数据服务：(1)基于Landsat数据的多种植被指数提取。
(2)对Lansdat 7 ETM SLC-off影像数据的条带修复。
此外，我们向用户提供了Landsat陆地卫星全球影像拼接数据（MrSID格式）的免费下载。
可以下载中国范围的LANDSAT 卫星各种类型的数据：Landsat 1-5 MSS•产品描述Landsat MSS是由Landsat1-5卫星携带的传感器，他几乎获得了1972年7月至1992年10月期间的连续地球影像。
Landsat-1，Landsat-2，andsat-3每18天扫瞄同一地区，即其18天可以覆盖全球一次。
Landsat-4和Landsat5每16 天扫瞄同一地区。
Landsat MSS影像数据有四个波段（如下），所有波段的分辨率为79米，南北的扫描范围大约为170km，东西的扫描范围大约为183km。
Band 6 Band 3 近红外0.7-0.8 80 区分健康与病虫害植被。
水陆分界。
土壤含水量研究。
Band 7 Band 4 近红外0.8-1.1 80 测定生物量和监测作物长势。
水陆分界。
地质研究。
••卫星图片Landsat 1 Landsat 2 Landsat 3•产品类型Level 1T 标准地形校正单元格大小80m输出格式GeoTIFF取样方法三次卷积(CC)地图投影UTM – WGS 84南极洲极地投影分发只能通过Http下载传递对于已经有数据实体的影像可以立即通过网上下载，对于未获得数据实体的影像，需要提交数据申请，或者参照其他说明。
Landsat陆地卫星系列遥感数据介绍
Landsat陆地卫星遥感影像数据1.美国陆地卫星计划“地球资源技术卫星”计划最早始于1967年，美国国家航空与航天局(NASA)受早期气象卫星和载人宇宙飞船所提供的地球资源观测的鼓舞，开始在理论上进行地球资源技术卫星系列的可行性研究。
美国陆地卫星(Landsat)系列卫星由美国航空航天局(NASA)和美国地质调查局(USGS)共同管理。
陆地卫星是美国用于探测地球资源与环境的系列地球观测卫星系统，曾称作地球资源技术卫星(ERTS)。
陆地卫星的主要任务是调查地下矿藏、海洋资源和地下水资源，监视和协助管理农、林、畜牧业和水利资源的合理使用，预报农作物的收成，研究自然植物的生长和地貌，考察和预报各种严重的自然灾害(如地震)和环境污染，拍摄各种目标的图像，以及绘制各种专题图(如地质图、地貌图、水文图)等。
1972年7月23日，第一颗陆地卫星(Landsat1)成功发射，后来发射的这一系列卫星都带有陆地卫星(Landsat)的名称。
到1999年4月15日，共成功发射了六颗陆地卫星，它们分别命名为陆地卫星1到陆地卫星5(Landsat1—landsat5)以及陆地卫星7(Landsat7)，其中陆地卫星6的发射失败了。
时隔24年，2013年2月11日Landsat 系列卫星Landsat8发射升空，经过100天的测试运行后开始获取影像。
2.陆地卫星的轨道参数陆地卫星的轨道设计为与太阳同步的近极地圆形轨道，以确保北半球中纬度地区获得中等太阳高度角(25°一30°)的上午成像，而且卫星以同一地方时、同一方向通过同一地点．保证遥感观测条件的基本一致，利于图像的对比。
如Landsat 4、5轨道高度705km．轨道倾角98.2°，卫星由北向南运行，地球自西向东旋转，卫星每天绕地球14.5圈，每天在赤道西移159km，每16天重复覆盖一次，穿过赤道的地方时为9点45分，覆盖地球范围N81°—S81.5°。
美国Landsat卫星遥感数据下载说明
1、Landsat 影像简要介绍2、影像下载步骤1）打开下载页面 /EarthExplorer/ （USGS 主页为: ）2）注册一个用户以后即可登陆3）在“Select your dataset(s)”中选择所需要的数据类型，本例选取L7 SLC-on(1999-2003)，即L7从发射(1999年4月)到传感器出现故障前(2003年5月)之间的数据，2003年L7出现故障后（影像数据两边有较明显的锯齿，难以使用，有人提到可用插值法校正影像，但与真实数据仍有较大误差）。
4）选定所需影像经纬度范围，在“Enter your search criteria”栏中输入参数，在输入地名之前，“Area Selected”栏中可能只有一个点的输入空档，可随意输入一个地名或在“Area Selected”中随意输入一个经纬度，这样“Area Selected”栏中就有两个点的输入空档，这两个点即为影像的左上角和右下角。
5）输入时间范围（L7数据的有效范围是1999-2003年）6）选取数据的最大显示数量，在“Number of Results”栏中输入7）单击“Search”后，进入下载界面，以下界面显示只有37项数据可用（但不一定都能下载），可选择“Save Results”保存检索结果，也可选择“Results”直接查看结果。
8）进入显示结果的界面以后，即可单击下载，L7不支持FTP批量下载（MODIS是支持的），所以如果网络较为稳定，可用迅雷等工具下载；如果网络不够稳定，建议用wget工具下载（每景影像约250M，解压后将近600M，直通车下载速度为250kb/s，这样下载一景数据需要20min左右）3、影像查看以下为各波段数据介绍，其中将文件解压缩以后一般可看到12个文件，*b10.tif为B1数据，等工具，波段组合可根据解译的地物而定，一般可选择743、543、432、321。
遥感数据的下载及目视解译步骤
ENVI 4.7应用实验报告城环11级地信王悦2011013144一．Landsat遥感数据的获取：1.查找并选中我的家乡赤峰市以及隶属于它的旗县所在区域（大致位于TM数据第122轨，30区），并勾选为TM数据：2. 选择要下载的数据及数据的producer:3. 开始下载：4. 下载完成。
二．数据的显示：1. 启动ENVI4.7：单击“File”选项——>选择“open image file”，选择以下载的数据并选中:2. 首先，进行灰度图象显示：选中波段，并选择“Gray Scale”选项——>单击“load band”——>单击“No display”，选择“New display”：3. 然后，进行彩色图像显示：选择“RGB Color ”，然后分别单击3,2,1波段，将其分别赋给“R”，“G”，“B”进行真彩色图像显示：4. 像元定位与数值显示：选择“window”——>“Cursor Location/Value”随着十字在任一界面移动，都将显示像元的具体位置信息：三．建立感兴趣区（ROIs）：1. 定义感兴趣区：两种方式：（1）在Envi主菜单中选择“Basic tools”——>“Region of interest”——>ROI Tool；（2）主图像窗口选择“Overlay”——>“Region of interest或Tools”——>“Region of interest”——>“ROI Tool”。
在弹出的对话框中可选择在哪一窗口中定义感兴趣区（该处选为Image），可单击“New Region”定义新的感兴趣区：2. 对感兴趣区进行操作：（1）转到：单击感兴趣区名称，点击“Goto”；（2）统计：单击感兴趣区名称，点击“Stats”，可查看每个波段的波段号，最大值，最小值，均值和标准差等。
（3）感兴趣区类型：默认为多边形，但可通过“ROI_Type”进行更改。
landsat8植被提取步骤 -回复
landsat8植被提取步骤-回复Landsat 8植被提取步骤：第一步：数据获取与准备Landsat 8是美国国家航空航天局（NASA）和美国地质调查局（USGS）联合运营的一颗卫星，它搭载了一台名为Operational Land Imager (OLI)的传感器，可以提供高空间分辨率和多光谱信息的遥感数据。
要进行植被提取，首先需要获取Landsat 8的遥感影像数据。
这些数据可以从USGS 的遥感数据分发网站下载。
下载到数据后，还需要对其进行一些预处理以准备后续的植被提取分析。
预处理步骤通常包括校正、大气校正和辐射校正。
这些校正步骤旨在消除不同波段之间的辐射差异和大气干扰，以确保准确的植被提取结果。
第二步：选择植被指标植被指标是通过遥感数据计算得出的数值，用于衡量植被的生长状况和覆盖程度。
在Landsat 8数据中，常用的植被指标有Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)和Enhanced Vegetation Index (EVI)。
选择合适的植被指标是提取植被信息的关键步骤。
NDVI是其中一种广泛使用的植被指标，计算公式为：(NIR - R) / (NIR + R)，其中NIR代表近红外波段的反射值，R代表红光波段的反射值。
NDVI的取值范围为-1到1，数值越高代表植被覆盖度越高。
EVI是在NDVI基础上进行改进的植被指标，能够更好地消除大气干扰和土壤背景噪声。
计算公式为：EVI = 2.5 * (NIR - R) / (NIR + 6 * R - 7.5 * B + 1)，其中B代表蓝光波段的反射值。
EVI的取值范围也为-1到1，数值越高代表植被覆盖度越高。
根据研究目的和数据特点，选择适合的植被指标进行后续的分析和提取。
第三步：获取植被提取结果在得到合适的植被指标后，可以使用不同的方法来提取植被信息。
常用的方法包括阈值分割、土地覆盖分类和机器学习算法。
Landsat TM 辐射定标和大气校正步骤
Landsat TM 辐射定标和大气校正步骤一、数据准备从USGS网站或者马里兰大学下载TM原始数据，USGS网站下载的数据是原始数据，在ENVI软件File–Open ExternalFile–Landsat – Geotiff with meta中只需打开***********_MTL.txt即可打开所有波段数据（除band6）；usgs网站或马里兰大学网站下载的数据有可能不是原始数据，在ENVI软件File–Open External File–Landsat–Geotiff with meta中只需打开***********.met 即可打开所有波段数据（除band6）二、辐射定标1. 由于ENVI 4.7中有专门进行辐射定标的模块。
将原始TM的影像打开以后，选择Basic Tools–Preprocessing–Calibration Utilities–Landsat Calibration2. 进入下一步参数选择：根据传感器类型选择Landsat 4,5 或者7。
从遥感影像的头文件中获取Data Acquisition 的时间，Sun elevation。
如果你是用File–Open External File–Landsat–Geotiff with meta(Fast) 的方法打开的话，sun elevation 就已经填好了。
这里Calibration Type 注意选择为Radiance。
输出文件，定标就完成了。
三、大气校正简单一点的大气校正可以采用ENVI的FLAASH模块，以下就是FLAASH操作的步骤：1. FLAASH 模块的进入方法是Spectral–FLAASH，或者是BasicTools–Preprocessing–Calibration Utilities–FLAASH。
2. FLAASH 模块的操作界面分为三块：最上部设定输入输出文件；中间设定传感器的参数；下部设定大气参数。
卫星遥感技术的数据处理与解译教程
卫星遥感技术的数据处理与解译教程卫星遥感技术是一种通过卫星传感器获取地球表面信息的技术手段。
随着遥感卫星的发展和技术的进步，遥感数据的获取和处理已成为地学研究和资源管理中不可或缺的工具。
在这篇文章中，我们将向您介绍卫星遥感技术的数据处理与解译方法，帮助您快速掌握基本操作和技巧。
一、遥感数据处理的步骤1. 数据获取与选择首先，我们需要获取适合研究的遥感数据。
常见的卫星遥感数据包括Landsat、Sentinel、MODIS等系列数据。
根据具体研究需求，可以选择不同波段、分辨率和时间段的数据。
2. 数据预处理在使用遥感数据进行研究之前，我们需要对原始数据进行预处理。
这包括大气校正、辐射校正和几何校正等步骤，以确保数据的准确性和可比性。
3. 影像增强为了提取地物信息和进行可视化分析，我们可以对遥感影像进行增强处理。
常见的增强方法包括直方图均衡化、滤波和波段合成等。
4. 分类与分类精度评价遥感数据的分类是指将影像中的像素分配到不同的地物类别中。
常见的分类方法包括监督分类和无监督分类。
分类的结果需要进行分类精度评价，以验证分类准确性和可信度。
5. 特定应用的数据解译根据具体的应用需求，我们可以通过遥感数据解译获取所需的地物信息。
例如，利用NDVI（归一化植被指数）可以提取植被分布信息，利用NDWI（归一化水体指数）可以提取水体分布信息。
6. 数据分析与建模在获取地物信息之后，我们可以进行数据分析和建模，以深入研究地球表面的动态变化和环境响应。
常见的分析方法包括变化检测、时间序列分析和空间模型构建等。
二、常用的遥感数据处理软件1. ENVI（Environment for Visualizing Images）ENVI是一款功能强大的遥感数据处理软件，具有丰富的图像增强、数据分类和解译功能。
通过ENVI，用户可以方便地进行遥感数据的处理和分析。
2. ArcGIS（Arc Geographic Information System）ArcGIS是一款广泛使用的地理信息系统软件，同样提供了丰富的遥感数据处理和空间分析功能。
关于landsat最详细的介绍
Landsat简介及影像下载一、Landsat简介美国于1961 年发射了第一颗试验型极轨气象卫星,70 年代, 在气象卫星的基础上研制发射了第一代试验型地球资源卫星(Landsat-1 、2 、3) 。
这三颗卫星上装有返束光导摄像机和多光谱扫描仪MSS, 分别有 3 个和4 个谱段，分辨率为80m 。
各国从卫星上接收了约45 万幅遥感图像。
80 年代, 美国分别发射了第二代试验型地球资源卫星(Landsat — 4\5) 。
卫星在技术上有了较大改进, 平台采用新设计的多任务模块, 增加了新型的专题绘图仪TM, 可通过中继卫星传送数据。
TM 的波谱范围比MSS 大, 每个波段范围较窄, 因而波谱分辨率比MSS 图像高, 其地面分辨率为30m (TM6 的地面分辨率只有120m ) 。
Landsat — 5 卫星是1984 年发射的，现仍在运行。
90 年代，美国又分别发射了第三代资源卫星(Landsat-6,7) 。
Landsat-6 卫星是1993 年发射的，因未能进入轨道而失败。
由于克林顿政府的支持，1999 年发射了Landsat-7 卫星，以保持地球图像、全球变化的长期连续监测。
该卫星装备了一台增强型专题绘图仪ETM+ ，该设备增加了一个15m 分辨率的全色波段，热红外信道的空间分辨率也提高了一倍，达到60m 。
美国资源卫星每景影像对应的实际地面面积均为185km × 185km ，16 天即可覆盖全球一次。
二、Landsat各个传感器波段设计1、MSS主题成像仪Landsats1-3 类型波长(微米) 分辨率(米) 主要作用MSS Band 4 绿色波段0.5-0.6 80对水体有一定透射能力，清洁水体中透射深度可达10-20m，可判读浅水地形和近海海水泥沙。
可探测健康绿色植被反射率。
Band 5 红色波段0.6-0.7 80用于城市研究，对道路、大型建筑工地、砂砾场和采矿区反映明显。
Landsat——MSS、TM和ETM+简介和应用
Landsat MSS/TM/ETM 简介和应用LANDSAT是美国NASA的陆地卫星计划(1975年前称“地球资源技术卫星-ERTS”)，从1972年开始发射第一颗卫星LANDSAT-1，已发射7颗。
目前，在2003年5月31日(21:42:35GMT)，Landsat-7ETM+机载扫描行校正器(Scan Lines Corrector，简称SLC)突然发生故障，导致获取的图像出现数据重叠和大约25%的数据丢失，因此日之后Landsat7的所有数据都是异常的，需要采用SLC-off模型校正。
另外，以及之间的数据是没有获得。
Landsat 7 ETM+影像数据包括8个波段(波段设计)，band1-band5和band7的空间分辨率为30米，band6的空间分辨率为60米，band8的空间分辨率为15米，南北的扫描范围大约为170km，东西的扫描范围大约为183km。
L7 SLC-on是指日Landsat 7 SLC故障之前的数据产品。
L7 SLC-off是指日Landsat 7S LC故障之后的异常数据产品。
(二)Landsat 4-5 TM1、产品描述Landsat主题成像仪(TM)是Landsat4和Landsat5携带的传感器，从1982年发射至今，其工作状态良好，几乎实现了连续的获得地球影像。
我们先看一看蓝藻爆发时遥感监测机理。
蓝藻暴发时绿色的藻类生物体拌随着白色的泡沫状污染物聚集于水体表面，蓝藻覆盖区的光谱特征与周围湖面有明显差异。
由于所含高叶绿素A的作用，蓝藻区在LandsatTM2波段具有较高的反射率，在TM3波段反射率略降但仍比湖水高，在TM4波段反射率达到最大。
因此，在TM4(红)、3(绿)、2(蓝)假彩色合成图像上，蓝藻区呈绯红色，与周围深蓝色、蓝黑色湖水有明显区别。
此外，蓝藻暴发聚集受湖流、风向的影响，呈条带延伸，在TM图像上呈条带状结构和絮状纹理，与周围的湖水面也有明显不同。
Landsat数据处理
国内科研机构和高校：提供部分数据的共享和下载
04
欧洲航天局（ESA）：提供在线浏览和下载
03
NASA地球观测数据中心（EOSDIS）：提供在线浏览和下载
02
美国地质调查局（USGS）官方网站：提供免费下载
01
2
数据处理流程
数据预处理
数据清洗：去除异常值、缺失值等
数据归一化：将不同量纲的数据转换为统一量纲
QGIS：开源的地理信息系统软件，具有丰富的插件和扩展功能。
Python：编程语言，可以进行遥感数据的处理和分析。
软件操作技巧
使用Landsat Toolbox进行数据处理
使用Python进行Landsat数据处理
使用GIS软件进行Landsat数据处理
掌握图像预处理、分类、变化检测等操作
掌握NumPy、SciPy等库的使用
数据分析：对数据进行分类、回归、聚类等分析操作
数据可视化：将分析结果进行可视化展示
数据应用：将处理后的数据应用于实际项目中
案例分析与结论
案例背景：某地区土地利用变化分析
01
数据来源：Landsat卫星遥感数据
02
处理方法：图像处理、分类、变化检测等
03
结论：土地利用变化趋势明显，需要加强监管和规划
04
目前已发射了多颗Landsat卫星，形成了一个完整的观测网络
数据类型和特点
Landsat数据主要包括遥感影像和地理信息数据
地理信息数据包括地形、地貌、植被、水文等
Landsat数据具有空间分辨率高、时间序列长、覆盖范围广等特点
遥感影像数据主要包括多光谱影像、热红外影像和雷达影像等
数据获取途径
02
4
遥感图像处理软件的使用方法与影像解译技巧
遥感图像处理软件的使用方法与影像解译技巧遥感图像处理软件在现代科技的推动下，得到了广泛应用和发展。
它以其高效、准确的特点，成为许多领域进行遥感影像解译的重要工具。
本文将介绍一些常见遥感图像处理软件的使用方法，并分享一些影像解译的技巧和经验。
一、遥感图像处理软件的使用方法1. 数据导入与处理遥感图像处理软件通常支持多种数据格式，如Landsat、MODIS等。
用户可以通过导入功能将想要处理的遥感影像数据导入软件中。
导入后，可以对数据进行预处理，如辐射定标、大气校正等。
这些步骤可以提高影像质量，并为后续的解译工作做好准备。
2. 遥感数据的可视化在导入和预处理完成后，可以对遥感数据进行可视化。
软件通常提供多种图像显示方式，如伪彩色合成图、真彩色合成图、灰度图等。
用户可以根据自己的需求选择合适的显示方式，以更好地观察和解译影像信息。
3. 影像解译遥感影像解译是利用图像特征和地物光谱信息，对遥感影像进行分类和识别的过程。
常见的影像解译方法包括目视解译、目标自动识别等。
用户可以利用软件提供的工具和算法，对遥感影像进行解译。
在解译过程中，可以结合地理标志、空间位置信息等，提高解译的准确性和可信度。
4. 数据分析与结果输出遥感图像处理软件还提供了一系列数据分析和结果输出的功能。
用户可以通过这些功能，对解译结果进行统计分析、空间分布分析等。
同时，软件还支持将数据输出为各种格式的文件，如矢量文件、栅格文件等，方便用户进行后续的专题制图、建模等应用。
二、影像解译技巧1. 光谱特征的分析光谱特征是遥感影像解译的基础。
不同地物在遥感影像上呈现出不同的光谱特征，通过分析这些特征，可以对地物进行分类和识别。
因此，在进行影像解译前，应首先了解各种地物在遥感影像上的光谱特征，并选择合适的波段组合进行解译。
2. 空间信息的利用遥感影像中不仅包含光谱信息，还包含丰富的空间信息。
通过利用影像中地物的空间位置关系，可以提高解译的准确性。
如何进行土地卫星遥感影像的解译与分析
如何进行土地卫星遥感影像的解译与分析土地遥感影像的解译与分析是一项重要的技术，在土地利用规划、农业生产、环境保护等领域具有广泛应用。
通过遥感技术获取的土地影像能够为我们提供大量的空间信息，帮助我们了解土地资源的分布、变化和利用状况，从而指导决策和规划。
本文将介绍如何进行土地遥感影像的解译与分析的方法和步骤。
1. 影像获取和预处理土地遥感影像可以通过航空摄影、卫星遥感等方式获取。
在进行解译与分析之前，首先需要对获取的影像进行预处理。
预处理包括影像校正、边缘裁剪、大气校正等步骤，旨在消除影像中的噪声和偏差，提高影像的质量和准确性。
2. 影像分类与制图影像分类是指将土地遥感影像中的像元按照一定的标准进行分类，将其划分为不同的土地类型。
常用的分类方法包括基于像元的分类、基于对象的分类和基于混合像元的分类等。
分类结果可以用于制作土地利用类型图、土地覆盖变化图等，用于研究和监测土地利用与覆盖的动态变化。
3. 土地变化检测与分析土地遥感影像的解译与分析还包括土地变化的检测与分析。
通过对多期影像的对比，可以判断土地利用与覆盖的变化情况，例如城市扩展、农田变化等。
利用变化检测技术，可以定量分析土地变化的幅度、速度和空间分布，并评估土地资源的可持续利用性。
4. 土地利用规划和决策支持土地遥感影像的解译与分析结果可以为土地利用规划和决策提供科学依据和决策支持。
例如，通过分析土地资源的分布和质量，可以确定适宜的土地利用方式和区域发展方向；通过分析农田的变化和植被的生长情况，可以制定农业生产计划和农业政策；通过分析城市的扩展和用地压力，可以进行城市规划和土地节约。
5. 土地环境监测和生态评估土地遥感影像的解译与分析还可以用于土地环境监测和生态评估。
通过分析土地覆盖类型和空间分布，可以评估生态系统的稳定性和脆弱性，预测和监测地质灾害、水源保护区、荒漠化和土地退化等环境问题。
总之，土地遥感影像的解译与分析是一项复杂而重要的工作。
landsat数据下载流程
1.打开网址/
2.注册信息并登录
3.点击按钮，出现如下界面：
4.点击按钮，出现如下界面：
5.根据条带号和行编号确定需要下载的数据范围。
例如，需要下载条带号为126，行编号为33的数据。
1)在条带号框中输入126，在行编号框中输入33
2)云量框中输入10（数字单位为百分比，数字10表示云量小于10%）
3)直接点击回车键即可，此时会出现如下界面：
4)列显示有或无。
A.有
○1
点击按钮，就会出现如下界面
○3接着可以根据自己的意愿选择保存位置以及下载方式。
B.无
○1
点击按钮，就会出现如下界面
○3点击按钮，出现如下界面：
○4紧接着点击按钮，就ok了。
○5点击页面右上角的按钮，出现如下界面：
○6
点击按钮，出现如下界面：
○7点击按钮，出现如下界面：
○8当“处理状态”一列显示全部完成时，重复A 的三个步骤。
遥感目视解译实验报告
一、实验背景遥感技术作为一种高效、快速获取地表信息的方法，在地理信息系统、城市规划、资源调查、环境监测等领域有着广泛的应用。
目视解译作为遥感影像解译的一种基本方法，能够帮助我们从遥感影像中提取有用信息，为后续的决策提供科学依据。
本实验旨在通过实践操作，掌握遥感影像目视解译的基本原理、方法和技巧。
二、实验目的1. 了解遥感影像目视解译的基本原理和方法；2. 掌握遥感影像目视解译的步骤和技巧；3. 培养对遥感影像的分析、识别和判断能力；4. 提高遥感影像解译在实际应用中的能力。
三、实验材料1. 遥感影像数据：选择合适的遥感影像数据，如Landsat、Sentinel-2等；2. 地图制作软件：如ArcGIS、ENVI等；3. 实地调查数据：如地形图、地质图等。
四、实验步骤1. 准备阶段：（1）收集遥感影像数据，选择合适的影像时相；（2）下载相关地形图、地质图等实地调查数据；（3）熟悉遥感影像的成像原理和影像特征。
2. 建立解译标志：（1）分析遥感影像特征，如颜色、纹理、形状等；（2）根据实地调查数据，确定地物类型和特征；（3）总结不同地物的解译标志。
3. 室内解译：（1）利用地图制作软件，打开遥感影像数据；（2）根据解译标志，对遥感影像进行目视解译；（3）记录解译结果，如地物类型、面积等。
4. 野外验证：（1）根据室内解译结果，选择具有代表性的区域进行实地调查；（2）对比实地调查数据和解译结果，分析误差原因；（3）调整解译参数，提高解译精度。
5. 成图总结与编写报告：（1）根据解译结果，制作专题地图；（2）总结实验过程，分析实验结果；（3）撰写实验报告，包括实验目的、方法、结果和结论。
五、实验结果与分析1. 实验结果：（1）成功识别出遥感影像中的地物类型，如水田、旱地、林地等；（2）计算了不同地物的面积，为后续分析提供了数据支持；（3）通过野外验证，提高了解译精度。
2. 实验分析：（1）遥感影像目视解译需要具备一定的专业知识，如地理学、遥感学等；（2）解译过程中，要充分结合实地调查数据，提高解译精度；（3）实验结果表明，遥感影像目视解译是一种有效获取地表信息的方法。
遥感影像的目视解译实验报告(一)
遥感影像的目视解译实验报告(一)遥感影像的目视解译实验报告1. 简介本报告旨在介绍和分析遥感影像的目视解译实验过程和结果。
通过目视解译，我们能够获取遥感影像中的地物信息，为地理信息系统（GIS）和自然资源管理等领域提供重要数据支持。
2. 实验目的•理解遥感影像的基本概念和解译方法；•学习使用目视解译技术获取地物信息；•掌握常用的目视解译符号和标记。
3. 实验步骤1.选择适当的遥感影像数据集，并导入到图像处理软件中。
2.调整图像的显示参数，使得地物轮廓和颜色能够清晰可见。
3.根据实验需求，选择相应的目视解译符号和标记，如线状地物、点状地物、面状地物等。
4.在图像上进行目视解译，将观测到的地物信息用符号和标记进行标注。
5.根据实验要求，进行目视解译验证和纠正，保证解译结果的准确性和可靠性。
4. 实验结果与分析通过目视解译实验，我们成功地获取了遥感影像中的地物信息，并进行了相应的符号和标记标注。
经过验证和纠正，得到了准确的解译结果。
5. 实验收获与总结通过本次实验，我对遥感影像的目视解译方法和技术有了更深入的了解。
我学会了处理遥感影像数据和调整图像显示参数，掌握了常用的目视解译符号和标记。
同时，我也意识到目视解译的准确性和可靠性对于地理信息系统等应用的重要性。
6. 参考文献•Smith, J., & Brown, A. (2018). Remote Sensing Techniques for Earth Observation. John Wiley & Sons.注：本报告仅为示例，实际报告中需根据实验内容进行相应修改。
遥感影像的目视解译实验报告1. 简介本报告旨在介绍和分析遥感影像的目视解译实验过程和结果。
通过目视解译，我们能够获取遥感影像中的地物信息，为地理信息系统（GIS）和自然资源管理等领域提供重要数据支持。
2. 实验目的•理解遥感影像的基本概念和解译方法；•学习使用目视解译技术获取地物信息；•掌握常用的目视解译符号和标记。
如何进行卫星影像的解译与分析
如何进行卫星影像的解译与分析卫星影像的解译与分析在现代科技发展中扮演着重要的角色。
随着卫星技术的进步和应用的广泛，卫星影像已经成为了人类获取地球表面信息的重要途径之一。
但是，如何准确地解译和分析这些卫星影像，对于用户来说可能是一个挑战。
本文将探讨一些卫星影像解译与分析的方法和技巧。
首先，了解卫星影像的基本知识是进行解译与分析的基础。
卫星影像是通过卫星拍摄地球表面并传输回地面的图像数据。
这些数据经过处理和加工后可以提供丰富的地理信息。
因此，熟悉卫星影像的获取原理、传感器类型和相应参数对于正确解译和分析卫星影像非常重要。
其次，需要具备一定的地理信息系统（GIS）知识。
GIS是一种用于收集、存储、分析和显示地理空间数据的技术和工具。
通过将卫星影像导入到GIS软件中，可以进行空间分析和特征提取。
例如，可以通过GIS软件绘制影像的矢量边界、提取地物的空间分布等。
接下来，掌握一些卫星影像解译与分析的常用方法和技巧是必要的。
首先是图像增强技术。
卫星影像通常受到大气、地表反射和传感器自身等因素的影响。
图像增强技术可以增加图像的对比度和清晰度，从而更好地观察和解译图像中的信息。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波和拉伸等。
其次是特征提取。
卫星影像中的地物具有各种各样的特征，如形状、颜色和纹理等。
通过特征提取，可以将卫星影像中的地物转化为数字化的数据，从而方便分析和比较。
常见的特征提取方法包括边缘检测、目标识别和分类等。
另外，卫星影像解译与分析还需要结合现场调查和实地验证。
卫星影像只是提供了地球表面的一个视角，与实地情况可能存在差异。
因此，实地验证是确保解译和分析结果准确性的重要步骤。
通过采集实地数据和对比分析，可以验证卫星影像解译和分析的可靠性。
此外，卫星影像解译与分析还需要关注影像时间序列变化。
随着时间的推移，地球表面的自然和人为现象会发生变化。
利用卫星影像的时间序列数据，可以进行时序分析，探索地球表面的动态变化和演化过程。
Landsat TM 影像处理最完整流程
一. 界面系统介绍1. 主菜单：菜单项， Tool、Classification、Tranform、Spectral实习所涉及的（粗略介绍）2. Help 工具的使用3. 主菜单设置（preferences）：内存设置二. 文件的存取与显示1．图像显示由一组三个不同的图像窗口组成：主图像窗口、滚动窗口、缩放窗口。
1）主图像Image窗口：（400*400） 100％显示（全分辨率显示）scroll的方框，可交互式分析、查询信息。
主图像窗口内的功能菜单：在主图像窗口内点击鼠标右键，切换隐藏子菜单的开启和关闭。
该 "Functions" 菜单控制所有的ENVI交互显示功能，这包括：图像链接和动态覆盖；空间和波谱剖面图；对比度拉伸；彩色制图；诸如ROI 的限定、光标位置和值、散点图和表面图等交互特征；诸如注记、网格、图像等值线和矢量层等的覆盖（叠置）；动画以及显示特征。
2）滚动Scroll窗口：全局，重采样(降低分辨率)显示一幅图像。
只有要显示的图像比主图像窗口能显示的图象大时，才会出现滚动窗口。
滚动窗口位置和大小最初在envi.cfg 文件中被设置并且可以被修改。
3）缩放Zoom窗口：（200*200）显示image的方框。
缩放系数（用户自定义）出现在窗口标题栏的括号中。
2．图像的头文件资料的获取和编辑ENVI：File>>Edit ENVI Header，选择相应的文件。
从 Header Info 对话框里，你可以点击 Edit Attributes 下拉菜单中的选项，调用编辑特定文件头参数的独立对话框。
这些参数包括波段名、波长、地图信息等。
3．图像的存取File > Open Image File. 当你打开任何文件，可用波段列表（ABL）自动地出现。
ABL列出该图像文件的所有波段，并允许你显示灰阶和彩色图像、启动新的显示窗口、打开新文件、关闭文件，以及设置显示边框。
Landsat5卫星遥感影像解译数据
Landsat5卫星遥感影像解译数据矿山地质调查遥感解译应用Guang xi shan tu ke ji一、某市区矿山调查的目的为查明某市区矿山地质环境现状及矿山开发、矿业活动引发的地质环境问题，为合理开发矿产资源、保护矿山地质环境、编制矿山地质环境规划、制定矿山地质环境保护与综合治理方案、建立矿山地质环境监测体系、实施矿山地质环境监督管理提供基础资料和依据。
二、某市区矿山调查遥感解译概况1.工作范围某市区行政区域面积约为1350km2。
2.出图比例尺及解译比例尺出图比例尺为1:50000，解译比例尺大于1:50000。
3.遥感解译内容（1）地质构造解译解译线性影像（线性构造，如图1）和环状影像（环状构造），确定主要断裂构造和褶皱构造，及活动断裂构造和区域性节理裂隙密集带的分布位置、发育规模、展布特征；解译新构造活动形迹在影像上的表现。
图1断层的影像特征（2）矿山解译长期以来矿山在开发利用过程中，引起矿山环境的污染、毁坏耕地，压占土地等，还会引起崩塌和滑坡等地灾。
矿山开采影像特征为：1.露天采场：矿山一经开挖采掘，便形成一片凹凸不平景观，不仅毁坏自然和人文景观，造成大片土地被荒废。
使人类赖以生活和生存的耕地土地遭到侵害，活动受到威胁。
松散的露天开采场（坑）剥土，废渣等，对边坡稳定性埋下隐患，为水土流失创造了条件。
其影像特征为：呈棕黄色、灰白色，亮色调，形状为层状、不规则状、斑块状影纹，多为圆形或半圆形斑块，人为采集迹象明显（图2）。
2.中转场：一般为矿石中转场地，呈堆状，人为堆积活动痕迹明显，常位于采场的下游或选矿场的附近。
矿石堆无植被覆盖，与周围地貌形成明显对比。
其影像特征为：呈灰白色调；形状为不规则长条形堆积状或月牙状，沿沟堆放，有立体感，有多段灰色、灰黑色线段（图3）。
图2露天采场影像特征图3中转站影像特征（3）其它信息提取地质灾害（图4、图5）地貌等专题信息提取。
图4采壁产生的崩塌图5采壁上滑坡典型影像特征三、某市区矿山调查遥感解译的实施（一）手图制作1.确定工作范围。
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实习序号及题目实习一Landsat影像数据下载、导入、目视解译与分析实习人姓名张启兴专业班级及编号地信1028任课教师姓名刘勇实习指导教师姓名实习地点榆中校区实验楼A109实习日期时间2012年11月01日实习目的一．学会使用美国NASA/USGS网上下载工具进行Landsat卫星影像的检索和下载。
二．初步掌握ERDAS IMGAINE影像处理软件的使用方法，熟悉软件的用户界面、功能模块。
三.复习遥感导论课程中的遥感影像目视解译环节，选择自己熟悉的地区，进行Landsat TM/ETM+影像的目视解译实习内容(1)根据自己感兴趣的地区，下载一景Landsat TM/ETM+影像a.使用网络浏览器（Internet Explorer，Mozilla Firefox，建议使用Google Chrome）访问如下地址：.b.进入USGS Global Visualization Viewer视图，设置Landsat TM/ETM+数据检索的传感器类型、地理坐标范围，和时段。
c.l针对选择好的卫星影像，从视窗左侧Scene Information信息栏目中观察其获取时相、云量特征。
d.l用视窗左下角的按钮工具将确定要使用的影像添加（add）到待下载数据列表当中，确认数据可以下载以后（download由灰变黑）选择下载操作。
e.l建立个人注册帐号，并登录l开始数据下载l利用解压缩软件winrar将下载的影像数据压缩包释放开来l进入压缩包文件目录，观察文件组成。
l简要描述压缩包文件目录中两个txt文件和一个gtf文件中的内容（均可以文本文件编辑器打开）。
l不要使用2003年5月30日以后的Landsat7ETM+影像数据，以避免SLC问题的困扰。
(2)以多波段组合方式将GeoTIFF格式的Landsat TM/ETM+原始数据转换为envi标准格式在用Basical tools|Layer Stack工具，注意在Layer stack对话框的输入文件按钮中将文件类型从系统默认的.img改为.tif，热红外波段影像应另存为一个文件）。
(3)利用Viewer视窗打开影像，分别选取4、3、2和7、4、2波段组合进行假彩色合成，观察上述地物的色调变化。
列表说明上述地物分别在两种波段组合下的颜色特征。
(4)查询并记录影像文件的基本信息、投影信息，以及各个波段直方图信息。
(5)利用Viewer视窗中的影像缩小、放大、漫游工具识别影像中的土地利用/土地覆盖类型，可能的土地利用/土地覆盖类型包括：(1)耕地farmland(8)公路/铁路road or railway(2)草地grassland(9)河流stream(3)裸地barren land(10)水库reservoir(4)森林forest(11)冰雪ice and snow(5)城镇居民地town(12)云cloud(6)农村居民地village(13)阴影shadow(7)沙漠desert(6)利用Viewer视窗中的光谱剖面工具，提取上述地物在不同波段的数值（Digital Number，DN）；要求针对影像中的6种地物至少各采集10个样本，取平均值，做光谱剖面图，分析不同地物的灰度值随波段变化的特点。
将光谱剖面数据保存为文本文件（sif格式，可以用文本文件编辑器打开）。
(7)利用步骤6所得数据完成每种地物的样本特征光谱统计表（附后，采用Excel数据分析工具）(8)采用Excel打开步骤4生成的数据文件，从TM/ETM+1、2、3、4、5、7中任取两个相间隔波段的数据，做散点图，分析上述不同地物在光谱空间中的分布特征（注意要在同一坐标系当中使用不同的符号表示不同的地表覆盖类型）。
(9)利用Inquire Box工具从可见光/近红外的6个波段影像中选取512×512子区并保存，对影像进行分析，说明子区影像直方图与原影像直方图的差异，并分析子区影像的基本特征。
重新计算原影像统计特征值，注意观察记录结果的变化。
结果与分析说明：下面六个表格是在excel中作统计得到的每种地物的统计数据，所代表的地物在相应的第五类型一栏中。
地物类型：草地波段号：123457 :0.45~0.520.52~0.600.63~0.690.76~0.90 1.55~1.75 2.08~2.35单变量统计均值5932.428.9106.7110.841标准差 2.024846 1.577621 2.024846 3.40098 4.263541 3.399346方差 5.777778 2.488889 4.111.5666718.1777811.55556最小值56312710110537最大值64363411211749协方差矩阵1 5.22 2.8 2.243 3.3 2.64 3.6940.10.62-0.4310.4157 4.88 4.68 6.1416.3676 4.1 5.30.18.810.41120.820413130.7533540.918262140.0135920.128393-0.06938150.7589350.8061280.6023390.470491170.8158920.849460.8555510.0096110.6746441地物类型：河流波段号：123457µ:0.45~0.520.52~0.600.63~0.690.76~0.90 1.55~1.75 2.08~2.35 m单变量统计均值82.94963.435.821.112.2标准差 1.663330.666667 1.0749680.918937 1.197219 1.316561方差 2.7666670.444444 1.1555560.844444 1.433333 1.733333最小值56312710110537最大值64363411211749协方差矩阵1 2.4920.80.43 1.040.2 1.044 1.080.40.580.7650.910.20.760.52 1.2970.820.40.320.640.98 1.56相关系数矩阵1120.801605130.6462740.310087140.7850860.7254760.652386150.5077460.2784230.6561480.525172170.4160560.506370.251230.5877750.6908261地物类型：居民地波段号：123457µ:0.45~0.520.52~0.600.63~0.690.76~0.90 1.55~1.75 2.08~2.35 m单变量统计均值92.345.852.249.773.347.9标准差 6.976946 4.049691 5.223877 5.05634911.126059.362455方差48.6777816.427.2888925.56667123.788987.65556最小值814043415833最大值1045259579565143.81222.6614.76330.2418.5424.56421.3915.1418.4623.01554.6136.9644.6441.29111.41746.8330.9838.5230.3791.3378.89相关系数矩阵1120.891108130.9218940.973761140.6736990.8215320.776532150.781670.9114370.8533910.815501170.7965750.9078780.8751070.7128130.9741831地物类型：裸地波段号：123457 mµ:0.45~0.520.52~0.600.63~0.690.76~0.90 1.55~1.75 2.08~2.35单变量统计均值95.953.871.170.2120.276.8标准差 2.601282 1.75119 2.601282 4.28952210.72691 5.731007方差 6.766667 3.066667 6.76666718.4115.066732.84444最小值9150676210266最大值9956747713384协方差矩阵1 6.092 3.08 2.763 2.61 3.52 6.094 6.12 6.348.1816.565 4.12 6.34 6.5823.16103.567 2.78 4.16 4.3213.6454.0429.56相关系数矩阵1120.751255130.4285710.858577140.6094140.9377880.814544150.1640560.3750060.2620120.559258170.2071970.460560.3219760.6164980.9767131地物类型：水体波段号：123457mµ:0.45~0.520.52~0.600.63~0.690.76~0.90 1.55~1.75 2.08~2.35单变量统计均值68.93119.511.89.76标准差 2.078995 1.3333330.9718250.421637 1.1595020.471405方差 4.322222 1.7777780.9444440.177778 1.3444440.222222最小值6730181185最大值73332112117协方差矩阵1 3.892 2.2 1.63 1.450.70.854-0.42-0.1-0.20.165 1.370.50.85-0.26 1.217-0.1000.100.2相关系数矩阵1120.881836130.7974140.60024514-0.53237-0.19764-0.54233150.6314710.359350.83814-0.5909117-0.11337000.55901701地物类型：云波段号：123457µ:0.45~0.520.52~0.600.63~0.690.76~0.90 1.55~1.75 2.08~2.35 m单变量统计均值255224.3252.8233.7189.4118.3标准差08.743887 3.8528499.298148 6.736303 5.47824方差076.4555614.8444486.4555645.3777830.01111最小值255211244218178109最大值255238255247196125协方差矩阵102068.813025.4613.364071.1927.9477.815038.3818.0836.6240.847032.4115.1630.5931.2827.01相关系数矩阵112#DIV/0!13#DIV/0!0.8397114#DIV/0!0.9729160.86657415#DIV/0!0.7239960.774020.64961817#DIV/0!0.751780.7980570.6672670.9418061二.兰州地区截图(512x512)直方图和整体影像的直方图作比较。