遥感图像处理实验课程

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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引言：遥感图像处理是一门应用广泛的技术，它通过获取、分析和解释地球表面的图像数据，为地质勘探、环境监测、农业发展等领域提供了重要的支持。

本实验旨在探索遥感图像处理的基本方法和技术，以及其在实际应用中的价值和意义。

一、图像预处理图像预处理是遥感图像处理的第一步，它主要包括图像的去噪、增强和几何校正等操作。

在本实验中，我们使用了一张卫星图像作为样本，首先对图像进行了去噪处理，采用了中值滤波算法，有效地去除了图像中的椒盐噪声。

接着，我们对图像进行了增强处理，采用了直方图均衡化算法，使得图像的对比度得到了显著提高。

最后，我们进行了几何校正，通过对图像进行旋转和缩放，使得图像的几何形状与实际地理位置相符合。

二、图像分类图像分类是遥感图像处理的关键步骤之一，它通过对图像中的像素进行分类，将其划分为不同的地物类型。

在本实验中，我们使用了监督分类方法，首先选择了一些具有代表性的样本像素，然后通过训练分类器，将这些样本像素与不同的地物类型进行关联。

接着，我们对整个图像进行分类，将图像中的每个像素都划分为相应的地物类型。

最后，我们对分类结果进行了验证，通过与实地调查结果进行对比，验证了分类的准确性和可靠性。

三、图像融合图像融合是遥感图像处理的一项重要技术，它可以将多个不同波段或分辨率的图像融合成一幅高质量的图像。

在本实验中，我们选择了两幅具有不同波段的卫星图像，通过波段归一化和加权平均的方法，将这两幅图像融合在一起。

融合后的图像不仅保留了原始图像的颜色信息，还具有更高的空间分辨率和光谱分辨率，可以提供更全面和准确的地物信息。

四、图像变化检测图像变化检测是遥感图像处理的一项关键任务，它可以通过对多幅图像进行比较，检测出地表发生的变化情况。

在本实验中，我们选择了两幅具有不同时间的卫星图像，通过差异图像法和指数变化检测法，对这两幅图像进行了变化检测。

通过对比差异图像和变化指数图，我们可以清晰地看到地表发生的变化，如城市扩张、植被变化等，为城市规划和环境监测提供了重要的参考依据。

遥感图像目视实验报告

遥感图像目视实验报告实验背景遥感图像是利用航空或卫星等远距离方式获取地面信息的一种方法。

遥感图像可以提供大范围的地表覆盖信息，对于地理环境、自然资源调查和灾害评估等领域具有重要的应用价值。

目视解译是遥感图像处理的基础工作，通过观察和分析图像中的各种特征进行信息提取。

实验目的本实验旨在通过目视解译遥感图像，熟悉遥感图像的特征和解译方法，培养实际应用遥感技术的能力。

实验步骤步骤一：选择合适的遥感图像从实验室提供的遥感图像库中选择一张图像进行目视解译。

根据实验要求和研究领域，可以选择不同时间和地点的图像。

步骤二：观察和分析图像特征使用图像处理软件加载选择的遥感图像，并对其进行放大、缩小、平移等操作。

观察和分析图像中的地物特征，如土地覆盖类型、建筑物、道路等，并记录下观察结果。

步骤三：目视解译图像中的地物根据图像特征的观察和分析结果，将图像中的地物进行解译。

根据实际情况，可以使用不同的解译方法，如目视比例测量、边缘识别、光谱分析等。

步骤四：结果展示和分析将解译的结果和观察的图像特征进行对比和分析，评估解译的准确度和可靠性。

如果需要，可以绘制解译结果的统计数据、表格和图表，进一步展示和说明解译结果。

实验结果经过对选定遥感图像的观察和解译，得到了以下结果：1. 土地覆盖类型：图像中出现了大片的绿色区域，分布比较均匀，判断为农田；同时还有一些波状的蓝色区域，可能是河流。

2. 建筑物：在图像的中心位置，可以看到一些明显的矩形区域，判断为城市建筑物。

3. 道路：图像中还有一些线状的特征，长度较长且呈直线分布，判断为公路。

结果分析根据目视解译的结果和实验观察，可以得出以下分析结论：1. 图像中的土地覆盖类型主要是农田和河流，这符合该地区的地理特点和土地利用情况。

2. 图像中的建筑物主要集中在城市地区，说明该地区存在城市化现象，并且城市建设较为发达。

3. 公路的存在表明该地区的交通基础设施相对完善。

实验总结通过本次遥感图像目视实验，我接触了真实的遥感数据，学习了目视解译的方法和技巧。

1.Envi遥感图像处理软件及其常用功能简介

遥感实验课第一课 Envi遥感图像处理软件及其常用功能简介一、教学目的与要求本次实习要求了解Envi遥感图像处理软件，掌握各种文件格式的打开方法并能在此基础上对图像进行简单的处理，如旋转、裁减、拉伸等。

二、重点难点⒈本次实习课的重点是各种文件格式的打开以及简单的图像处理。

⒉利用矢量文件其目的是在图像上增加一个图层，本次实习的实例是在一幅已校准的图像上加一幅行政区划图。

三、教学内容⒈目前流行的遥感图像处理软件介绍①ERDAS IMAGINEERDAS IMAGINE软件是美国ERDAS公司开发的遥感图像处理系统，公司成立于1978年，总部设在美国佐治亚州的亚特兰大市，目前ERDAS IMAGINE软件的版本为8.4。

②PCI③EnviENVI，The Environment for Visualizing Images，由美国RSI公司开发的遥感图像处理系统，开发语言为IDL，是处理、分析并显示多光谱数据、高光谱数据和雷达数据的高级工具。

2000年获美国权威机构NIMA遥感软件测评第一。

⒉Envi 3.4的安装⒊各种文件格式的打开方法BMP、JPG、TIF、TM Data、ERMapper等文件格式。

⒋利用矢量文件在图像上增加图层⒌图像的简单处理旋转、裁减、拉伸等。

四、教学步骤⒈Envi 3.4的安装――复制完的文件改成存档非只读方式。

该图为Envi 3.4的安装界面。

软件安装完之后会出现如下的对话框，我们选择“No”。

⒉BMP文件格式的打开文件：1.bmpFile－Open External Fille(外部文件)－Generic Formats(一般格式文件)窗口说明打开BMP文件后将出现一个名为Availlable Bands List窗口，该窗口主要显示当前已打开的文件；Gray Scale单选项为选择灰度图像；RGB Color为选择彩色图像，同时，选择不同的组合会产生不同的彩色图像；Display按钮可新建新的窗口或覆盖最近的窗口显示当前需要打开的文件。

实验二遥感图像处理软件基本操作

实验二遥感图像处理软件基本操作一、实验目的：熟悉遥感图像处理软件ENVI的基本操作；二、实验设备：计算机、ENVI、TM数据、SPOT数据、Quickbird数据三、实验任务：1、文件的打开、显示、保存与头文件编辑；2、影像与矢量的叠加操作；3、光标查询功能及点位置收集；4、选择感兴趣区域。

四、实验原理：见讲义五、实验步骤：（1）文件的打开、显示、保存与头文件编辑●打开ENVI软件自带示例数据：File →Open Image File →can_tmr（.img格式）。

●文件的两种显示方式Gray Scale和RGB Color。

A、Gray Scale显示方式：Gray Scale→选择任意一波段显示（例：选中TM Band 4 (0.8300)）→No Display →New Display→L oad Band。

B、RGB Color显示方式：RGB Color→选择相应的波段（例：选中TM Band 2-4，依次从4点到2）→No Display→New Display→L oad Band。

文件的保存（利用该方法还可以实现文件的格式转换、影像裁剪）。

A、将波段1、2合并，保存到一个新的文件中。

File→Save File As（选择保存文件的格式）→ENVI Standard→Import File→选中需要合并的文件→OK→Reorder Files...→将文件按照波段的升序排列→OK→OK（文件保存）。

B、将任意勾画的空间区域（即原影像的一个子区域）的影像保存到一个新的文件中。

在主影像窗口：File→Save Image File→Image Files...→Spatial Subset→Image→OK→选择文件格式→输出文件名→OK（文件保存）。

头文件编辑①将波段1、2合并后的文件的头文件用记事本打开；②打开原文件的头文件打开；③将原文件的头文件中的波段信息，复制粘贴至合并后文件的头文件信息中，并保存新的头文件。

ENVI图像处理基础实验教程

实验教程篇：提供一系列实验教程，让读者通过实践操作，巩固理论知识，提高实际应用能力。
系统性强：目录涵盖了从基础知识到高级应用的各个方面，形成了一个完整的知识体系。
实践性强：通过设置实验教程，使读者能够边学边做，加深对理论知识的理解。
案例丰富：专题应用篇中包含了大量实际案例，有助于读者理解遥感技术在各个领域的应用。
内容摘要
《ENVI图像处理基础实验教程》不仅适合遥感图像处理与分析的初学者入门学习，也适合具有一定基础的读者进一步提高自己的技能水平。通过本书的学习，读者可以掌握ENVI软件的基本操作和遥感图像处理的核心技术，为后续的科研工作和实践应用打下坚实的基础。
精彩摘录
《ENVI图像处理基础实验教程》是一本深入浅出地介绍ENVI软件在图像处理方面应用的书籍。ENVI（The Environment for Visualizing Images）是一款功能强大的遥感图像处理软件，广泛应用于环境科学、城市规划、农业监测、地质研究等多个领域。该书通过丰富的实验案例，使读者能够快速掌握ENVI软件的基本操作，提升遥感图像的处理和分析能力。
在学习的过程中，我深刻体会到了ENVI软件的强大功能。通过对图像进行预处理、增强、分类和提取等操作，我们能够从复杂的遥感数据中提取出有用的信息，为后续的决策和分析提供有力的支持。而这本书则为我们提供了实现这些操作的详细步骤和方法，使得我们能够更加高效地完成图像处理任务。
除了软件操作技巧，这本书还注重培养读者的实践能力和创新思维。在每个实验章节中，作者都设计了具有挑战性的任务，鼓励读者动手实践，探索图像处理的新方法和技术。这种教学方式不仅提高了我的学习兴趣，也锻炼了我的解决问题的能力。
ENVI图像处理基础实验教程

遥感图像处理实验

遥感图像处理实验目录实验二影像的地理坐标定位和校正实验三使用ENVI进行正射校正实验四图像镶嵌实验五图像融合实验六波段组合计算及图像增强实验七图像分类实验八使用ENVI进行三维曲面浏览与飞行实验九地图制图09级林学四班汤瑞芳20090143 注：本实验报告共分为两部分，其一为实验的详细过程，其二为实验结果的整理及实验心得实验二影像的地理坐标定位和校正实验目的:1）掌握如何在ENVI中对影像进行地理校正2）添加地理坐标3）如何使用ENVI进行影像到影像的几何校正实验内容：1图像文件头文件的修改步骤：1）打开并显示SPOT数据ENVI主菜单中file →open image file，从envidata目录bldr_reg文件夹下的bldr_sp.img文件，从可用波段列表对话框中点击Grey scale，点击Load Band按钮加载这幅影像到一个新的显示窗口中。

2）修改ENVI头文件中的地图信息右击bldr_sp.img—》Map inf，快捷菜单Edit Map Information。

点击Projection/Datum文本旁边的箭头切换按钮，DMS或者DDEG，分别在度分秒和十进制的度之间进行切换。

点击Cancel，推出Edit Map Information对话框。

修改图像的pixel size信息，添加公里网格和地图标注。

保存图像。

file →save image as →image file。

输出路径和输出文件名称2 影像对影像的几何配准利用SPOT图像校正Landsat TM步骤：1）打开TM图像从ENVI主菜单中，选择file →open image file，从envidata目录下的bldr_reg子目录选择bldr_tm.img文件。

在列表中选择band3，点击display#1按钮，并从下拉式菜单中选择new display。

点击Load Band 按钮，把TM的band3波段的影像加载到新显示窗口中。

5遥感数字图像处理-第五章

☞ 邻域处理
针对一个像元点周围一个小邻域的所有像元而进行，输出值大小除与像元点在原图像中的灰度值大小有关，还决定于它邻近像元点灰度值大小。如卷积运算、中值滤波、滑动平均等。
②
图像增强的分类
点处理
点处理
邻域处理
邻域处理
2. 遥感图像的对比度增强
对比度增强的基本原理
人眼对图像的识别主要是基于图像中不同像元的亮度(灰度、
差别为有选择的滑动平均是一种带门限值的滑动平均处理。
④
有选择的局部平均法
有选择的局部平均法实现步骤：
1. 2. 3. 4. 给定一个判定阈值T 计算模板窗口内像元DN值的均值X 计算窗口中心目标像元的DN值与X的绝对差值D 比较D与T的大小
如D＞T，则窗口中心像元输出DN值等于X
如D＜T，则窗口中心像元DN值保持不变优点：边缘信息损失减少，减轻输出图像的模糊效应。
中值滤波是一种非线性变换。其优势在于可在平滑的基础上较大程度地防止边缘模糊。
③
中值滤波
中值滤波窗口可选用模板的不同形式：
○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ 方形窗口：对线性噪声抑制效果好
○ ○ ○ ○ ○ 十字形窗口：对点性噪声抑制效果好
④
有选择的局部平均法
有选择的局部平均法—其实质为一种滑动平均平滑法。与滑动平均法的
其中，x—原始图像的亮度值
X—线性扩展增强后的亮度值
②
非线性扩展
Ⅱ 对数变换法
X d
c a b x
②
非线性扩展
Ⅲ 三角函数扩展
假定原始图像的灰度范围是（a，b），将原始图像灰度范围扩展为（c，d），其中c ＜ a，d ＞ b，其正切函数计算公式为：

61-实验三遥感图像预处理（波段合成、裁剪与拼接）

实验三遥感图像预处理（波段合成、裁剪与拼接）一、实验目的通过实验了解整个图像的预处理过程，从而加深对遥感图像计算机处理的内容及概念的理解。

二、实验内容1.自定义坐标系2.波段合成（图像融合）3.图像镶嵌（图像拼接）4.图像裁剪三、实验数据1. TM-30m.img2. bldr_sp.img3. Mosaic1.img4. Mosaic2.img5. bhtmsat.img6. can_tmr.img7. qb_boulder_msi.img8. qb_boulder_pan.img四、实验操作原理及步骤遥感图像预处理主要包括图像几何校正、图像融合、图像镶嵌、图像裁剪等过程，其处理顺序一般如下图所示。

图 1一般图像预处理流程1.自定义坐标系一般国外商业软件坐标系都分为标准坐标系和自定义坐标系两种。

我国情况较为特殊，往往需要自定义坐标系。

所以，在ENVI第一次使用时，需要对系统自定义北京54坐标系西安80坐标系。

1.1添加参考椭球体找到ENVI系统自定义坐标文件夹—C:\Program Files\ITT\IDL708\products\envi46\map_proj。

根据每台电脑安装的路径以及版本不同而略有不同。

以记事本形式打开ellipse.txt，将“Krasovsky,6378245.0,6356863.0”和“IAG-75,6378140.0,6356755.3”加入文本末端。

（这里主要是为了修改克拉索夫斯基因音译而产生的错误，以便让其他软件识别；另外中间的逗号必须是英文半角。

）1.2添加基准面以记事本格式打开datum.txt，将“Beijing-54, Krasovsky, -12, -113, -41”和“Xi'an-80,IAG-75,0,0,0”加入文本末端。

1.3定义坐标定义完椭球参数和基准面后就可以在ENVI中以我们定义的投影参数新建一个投影信息（Customize Map Projections），在编辑栏里分别定义投影类型、投影基准面、中央子午线、缩放系数等，最后添加为新的投影信息并保存。

遥感实验2遥感图像的几何校正

遥感实验2遥感图像的几何校正
contents
目录
• 引言 • 遥感图像几何校正的基本原理 • 遥感图像几何校正的步骤 • 实验操作与结果分析 • 问题与解决方案 • 实验总结与展望
01 引言
实验目的
掌握遥感图像几何校正的基本原理和方法。
了解几何校正对遥感图像应用的影响。
学会使用遥感软件进行几何校正操作。
04 实验操作与结果分析
数据准备
数据来源
选择具有代表性的遥感图像，确保数据质量可靠且具有实际应用价值。
数据预处理
对原始数据进行必要的预处理，如辐射定标、大气校正等，以提高几何校正精度。
实验操作过程
几何校正方法选择
根据遥感图像的特点和实际需求，选择合适的几何校正方法，如多项式校正、仿射变换等。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
06 实验总结与展望
实验收获与体会
实验收获
通过本次实验，我深入了解了遥感图像的几何校正方法，掌握了常用的校正算法。
VS
实验体会
在实验过程中，我遇到了很多困难和挑战，但通过不断尝试和探索，最终成功完成了实验任务。
对实验的改进建议
算法优化
建议对常用的几何校正算法进行优化，提高校正精度和效率。
不同遥感图像的比例尺可能存在差异，导致图像拼接时出现不协调。
问题解决方案
使用地理参考数据
通过地理参考数据对遥感图像进行几何校正，使其与实际地形相匹配。
图像配准技术
利用图像配准技术，将不同来源的遥感图像进行对齐，消除错位现象。
调整图像比例尺
通过几何变换算法，调整不同图像的比例尺，使其一致，便于拼接。
数据来源多样性

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引言遥感技术作为一种获取地球表面信息的重要手段，已经在农业、环境、城市规划等领域得到广泛应用。

本实验旨在通过遥感图像处理，探索图像处理算法的应用效果，并分析其在实际应用中的潜力。

一、图像预处理图像预处理是遥感图像处理的第一步，其目的是消除图像中的噪声、增强图像的对比度和清晰度。

在本实验中，我们使用了直方图均衡化和中值滤波两种常见的图像预处理方法。

直方图均衡化是一种通过调整图像像素的灰度分布来增强图像对比度的方法。

通过对图像的灰度级进行重新分配，使得图像的灰度分布更加均匀，从而使得图像的细节更加清晰。

实验结果显示，直方图均衡化对于遥感图像的对比度增强效果显著。

中值滤波是一种常见的图像去噪方法，其原理是通过计算像素点周围邻域的中值来替代该像素点的值，从而消除图像中的噪声。

在本实验中，我们使用了3x3的中值滤波器对遥感图像进行滤波处理。

实验结果表明，中值滤波能够有效地去除图像中的椒盐噪声和高斯噪声，使得图像更加清晰。

二、图像分类图像分类是遥感图像处理的核心任务之一，其目的是将遥感图像中的像素点按照其特征分类到不同的类别中。

在本实验中，我们使用了支持向量机（SVM）算法进行图像分类。

支持向量机是一种常用的机器学习算法，其通过构建一个最优超平面来实现分类。

在图像分类中，我们将遥感图像中的每个像素点看作一个数据样本，其特征由像素的灰度值和纹理信息组成。

通过对训练样本进行学习，支持向量机能够建立一个分类模型，从而对测试样本进行分类。

实验结果显示，支持向量机在遥感图像分类中表现出较高的准确性和鲁棒性。

通过调整支持向量机的参数，我们可以得到不同的分类结果。

此外，支持向量机还能够处理高维数据和非线性分类问题，使其在遥感图像处理中具有广泛的应用前景。

三、图像变换图像变换是遥感图像处理中的重要环节，其目的是将图像从一个空间域转换到另一个空间域，从而提取图像中的特征信息。

在本实验中，我们使用了小波变换和主成分分析两种常见的图像变换方法。

遥感影像预处理实验报告

遥感影像预处理实验报告实验目的：掌握遥感图像几何校正的基本方法和步骤;掌握图像拼接的原理，以及两幅图像拼接的时候需要的条件，掌握拼接技术；学习通过ERDAS进行遥感图像规则分幅裁剪，不规则分幅裁剪的实验过程，能够对一幅大的遥感图像按照要求裁剪图像；·掌握不同分辨率图像的特性，详细理解各种融合方法的原理，以及各种融合方法的优缺点，能够根据不同的应用目的合理选择融合方法，掌握融合的操作过程。

实验内容：在ERDAS软件中图像预处理模块下的图像几何校正在ERDAS软件中图像预处理模块下的图像拼接，裁剪在ERDAS软件中Interpreter模块下的图像融合实验方法和步骤：1．显示图像：在ERDAS图标面板中点击Viewer图表两次，ERDAS图表面板菜单条：Session→Title Viewers，将两个菜单平铺。

如图1-1图1-1在Viewer1中打开需要校正的Landsat图像：tmAtlanta.img在Viewer2中打开作为地理参考的校正过的SPOT图像：panAtlanta.img图1-22：启动几何校正模块（Geometric Correction Tool）Viewer1菜单条：Raster→Geometric Correction→打开Set Geometric Model对话框（2）→选择多项式几何校正模型：Polynomial→OK，如图1-3图1-3在Polynomial Model Properties对话框中，定义多项式模型参数以及投影参数：→定义多项式次方（Polynomial Order）:2→定义投影参数：（PROJECTION）:略→Apply→Close图1-43.在GCP Tool Referense Setup对话框（图3-5）中选择采点模式：→选择视窗采点模式：Existing Viewer→OK，如图1-5图1-5打开Viewer Selection Instructions指示器（图1-6）图1-6在显示作为地理参考图像panAtlanta.img的Viewer2中点击左键→打开reference Map Information 提示框（图1-7）；→OK图1-7→此时，整个屏幕将自动变化为如图1-8所示的状态，表明控制点工具被启动，进入控制点采点状态。

遥感数字图像处理实验报告

遥感数字图像处理及应用实验报告姓名：学号：专业：学院：学校：实验一遥感图像统计特性一、实验目的掌握遥感图像常用的统计特性的意义和作用，能运用高级程序设计语言实现遥感图像统。

二、实验内容编程实现对遥感图像进行统计特性分析，均值、方差（均方差）、直方图、相关系数等。

三、实验原理1.均值像素值的算术平均值，反映图像中地物的平均反射强度。

公式为：2.方差像素值与平均值差异的平方和，反映了像素值的离散程度。

也是衡量图像信息量大小的重要参数。

公式为：3.相关系数反映了两个波段图像所包含信息的重叠程度。

f,g为两个波段的图像。

公式为：四、实验数据及图像显示：原始图像：运行结果：实验二遥感图像增强处理一、实验目的掌握常用遥感图像的增强方法，能运用高级程序设计语言实现遥感图像的增强处理。

二、实验内容编程实现对遥感图像的IHS 变换、IHS 逆变换、进行统计特性分析，均值、方差（均方差）、直方图、相关系数等。

三、实验原理：1.IHS变换2.SPOT图像真彩色模拟模拟真彩色：通过某种形式的运算得到模拟的红、绿、蓝三个通道，然后通过彩色合成近似的产生真彩色图像。

（1）SPOT IMAGE 公司提供的方法该方法实际上是将原来的绿波段当作蓝波段，红波段（0.61-0.68 μm）仍采用原来的波段，绿波段用绿波段、红波段、红外波段的算术平均值来代替。

（2）ERDAS IMAGING 软件中的方法此法将原来的绿波段当作蓝波段，红波段仍采用原来的波段，绿波段用绿波段、红外波段按3：1 的加权算术平均值来代替。

四、实验数据及图像显示原始图像：ISH变换所的图像：SPORT真彩色图像：实验三遥感图像融合一、实验目的掌握多源遥感图像融合的原理与方法，能运用高级程序设计语言实现遥感图像的融合。

二、实验内容选择IHS 变换、PCA 变换和Brovey 变换三种方法中的一种，编程实现多源遥感图像融合，即将低空间分辨率的多光谱图像与高空间分辨率的全色图像实现融合。

ENVI遥感图像处理实验二——图像常规处理2

遥感图像预处理实习姓名徐丹学号120154088成绩日期2014、4、28实习内容:遥感图像的裁剪、镶嵌与几何校正1、在实际的工作中,为何经常需要对影像进行裁剪与镶嵌操作？在ENVI软件平台如何实现影像的裁剪与镶嵌,以一示例详细叙述裁剪与镶嵌的具体操作步骤。

由于遥感卫星就是在一个预先设计的轨道上运行,星载传感器沿着轨道在地面上的轨迹按一定宽度垂直于运行方向进行扫描,在实际工作中有时需要分析的地区并不完全处在同一幅图像内,这时候需要把多景相邻遥感图像拼接成一个大范围无缝的图像,即图像镶嵌,而图像剪裁的目的则就是将研究之外的区域去除。

一、图像裁剪:(1)规则分幅裁剪a)在主菜单中,选择File ——Open Image File,打开裁剪图像bhtmref、img。

b)在主菜单中,选择File——Save ——ENVI Standard,弹出New 对话框。

c)在New 对话框中,单击Import File按钮,弹出Create New File对话框。

d)在Create New File对话框中,选中Select Input File列表中的裁剪图像,单击Spatial Subset按钮。

e)在Select Spatial Subset对话框中,单击Image按钮,弹出Subset ByImage对话框。

f)在Subset By Image对话框中,可以通过输入行列数确定剪裁尺寸并按住鼠标左键拖动图像中的红色矩形框确定剪裁区域,或直接用鼠标左键按红色边框拖动来确定剪裁尺寸以及位置,单击OK按钮。

g)在Select Spatial Subset对话框中可以瞧到剪裁区域信息,单击OK按钮。

h)在Create New File对话框中,可以通过Spectral Subset按钮选择输出波段子集,单击OK按钮。

i)选择输出路径及文件名或者选择Memory直接在窗口上显示,单击OK按钮,完成规则分幅裁剪过程。

遥感数字图像处理实验报告

上机实验1：遥感图像处理的基本操作练习实验目的: 熟悉图像处理软件ENVI 图像处理的基本操作实验内容:1、打开与存储文件2、多光谱显示3、练习矢量和栅格数据叠合4、3-D曲面浏览5、图像切割6、感兴趣区域（ROI: region of interest）生成7、输出图像的直方图8、查询图像统计特征9、制作二维散点图实验步骤1、打开与存储文件Envi标准文件格式？如何查询图像某点的值：点击File-open image file 打开C:\RSI\IDL62\products\ENVI42\data（缺省目录）下的文件can_tmr.img，学会如何查询图像某点的值（双击左键或者对图像点击右键，利用cursorlocation/value以及pixel locator）。

请将一幅遥感数字图像输出为ascii格式的文本文件：(提示：File/save file as)，打开文本文件，体会遥感数字图像之含义。

2、多光谱显示打开can_tmr.img文件后，在available band list 中选择RGB color, 然后任意选择三个波段进行彩色合成，这时候显示的是一幅假彩色图像，尝试将你多光谱显示的结果图存储成JPEG格式的结果图。

3、练习矢量数据与栅格数据的叠合:a)打开world_dem，再打开对应的矢量文件，点击File-open vector file,选中C:\RSI\IDL62\products\ENVI42\data\vector路径下的.shp文件，在available vector file对话框中选中select all layers，然后load selected到display 1(world_dem图像)。

4、3-D曲面浏览除了可以显示3维立体地形，该功能可以将地形数据与多光谱数据叠加显示，具有很直观的立体效果,叠加显示的步骤：▪应用地形数据bhdemsub.img和多光谱数据bhtmref.img，打开这两个文件，并用多波段彩色显示bhtmref.img后用T opographic-3D surfaceview 观察立体效果。

遥感数字图像处理实验教程 03

遥感数字图像处理实验教程（ENVI）第一章ENVI应用基础徐老师1.1ENVI软件概述1.2ENVI文件系统和存储1.3ENVI常用系统配置说明1.4ENVI数据的输入与输出1.5ENVI数据显示操作第二章数据预处理李飞2.1 坐标定义与投影转换图像预处理时遥感数字图像处理中非常重要的环节，也是空间信息提取之前首先要做的工作。

主要包括图像几何校正、图像融合、图像镶嵌和图像裁剪等一般过程。

2.1.1 坐标定义ENVI中的坐标定义文件存放在ITT\IDLxx\products\envixx \map_proj 文件夹下。

三个文件记录了坐标信息：ellipse.txt：椭球体参数文件。

datum.txt：基准面参数文件。

map_proj.txt：坐标系参数文件。

在ENVI中自定义坐标系分三步：定义椭球体、基准面和定义坐标参数。

1、定义椭球体语法为<椭球体名称>，<长半轴>，<短半轴>。

这里将“Krasovsky, 6378245.0, 6356863.0”和“IAG-75, 6378140.0, 6356755.3”加入ellipse.txt末端（图2-1）。

图2-1 定义地球椭球体ellipse.txt文件中已经有了克拉索夫斯基椭球，由于翻译原因，这里的英文名称是Krassovsky。

为了让其他软件平台识别，这里新建一个Krasovsky椭球体。

2、定义基准面语法为<基准面名称>，<椭球体名称>，<平移三参数>。

这里将“Beijing-54, Krasovsky, -12, -113, -41”和“Xi'an-80,IAG-75,0,0,0”加入datum.txt 末端（图2-2）。

图2-2 定义大地基准面有的时候为了与其他软件平台兼容，基准面的名称需要写成所用的椭球体名称。

3、定义投影（1）选择主菜单Map→Customize Map Projection命令；（2）在Customized Map Projection Definition窗口中设置地图投影的参数（图2-3）；图2-3 定义地图投影关参数说明：Projection Name：定义投影名称；Projection Type：定义投影类型，这里选择Transverse Mercator；Projection Datum:定义大地基准面，这里选择之前定义的Beijing-54；False easting：定义东偏移的距离500km；Latitude of Projection origin：定义投影的起始维度；Longitude of central meridian：定义中央经线；Scale factor：定义缩放倍率。

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。

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