遥感实验报告
遥感ENVI实验报告
遥感ENVI实验报告一、实验目的本实验的目的是学习和掌握ENVI（Environment for Visualizing Images）软件在遥感图像处理方面的应用。
通过本次实验，我们将了解遥感图像的基本概念和原理，并学习使用ENVI软件进行图像预处理、分类和地物提取。
二、实验要求1.学习ENVI软件的基本操作和功能；2.能够对遥感图像进行预处理，如辐射校正和大气校正；3.能够对遥感图像进行分类，如最大似然分类和支持向量机分类；4.能够进行地物提取，如植被指数计算和特征提取。
三、实验步骤和结果1.图像预处理首先，我们导入了一幅Landsat 8卫星遥感图像，并进行了辐射校正和大气校正。
辐射校正是将图像中的DN（数字化值）转换为辐射度值，以便进行后续的大气校正和分类。
大气校正是根据大气传输模型对图像进行校正，以消除大气影响。
经过预处理后，我们得到了一幅处理后的图像。
2.图像分类接下来，我们使用ENVI软件进行了图像分类。
我们采用了最大似然分类和支持向量机分类两种方法进行分类。
最大似然分类是一种统计分类方法，通过最大化每类像素的似然度来划分不同类别，得到分类结果。
支持向量机分类是一种基于机器学习的分类方法，通过训练样本来构建分类模型，并用于对图像中的未分类像素进行分类。
3.地物提取最后，我们对图像进行了地物提取。
我们计算了该图像的植被指数，并使用阈值法将植被像素提取出来。
植被指数是通过计算不同波段之间的光谱差异来反映植被覆盖程度的指标。
我们还对植被像素进行了形状和纹理特征的提取，以获取更具有区分度的特征。
实验结果显示，经过图像预处理和分类，我们得到了一幅分类结果图。
通过该图像，我们可以清楚地看到不同地物类别的分布情况。
同时，通过地物提取，我们成功提取出了图像中的植被像素，并获得了植被的形状和纹理特征。
四、实验总结通过本次实验，我们学习和掌握了ENVI软件在遥感图像处理方面的应用。
我们了解了遥感图像的基本概念和原理，并学会了使用ENVI软件进行图像预处理、分类和地物提取。
遥感实验报告裁剪拼接(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在学习遥感影像处理中的裁剪与拼接技术，通过对遥感影像进行裁剪和拼接，提高遥感数据的可用性和分析效率。
二、实验背景遥感技术是获取地球表面信息的重要手段，广泛应用于资源调查、环境监测、灾害评估等领域。
遥感影像经过处理和提取后，才能为实际应用提供有价值的信息。
裁剪与拼接是遥感影像处理中的基本操作，通过对影像进行裁剪和拼接，可以去除无关信息，提高影像的可用性。
三、实验材料1. 遥感影像数据：包括多景遥感影像，如Landsat、Sentinel-2等；2. 裁剪与拼接软件：如ENVI、ArcGIS等；3. 实验环境：计算机、遥感数据处理软件等。
四、实验步骤1. 数据准备（1）选择遥感影像数据，确保影像质量良好、覆盖范围完整；（2）对遥感影像进行预处理，包括辐射校正、大气校正等，提高影像质量。
2. 裁剪操作（1）确定裁剪范围：根据实验需求，选择合适的裁剪范围，如行政区域、研究区域等；（2）使用裁剪工具对遥感影像进行裁剪，生成新的影像。
3. 拼接操作（1）选择拼接方式：根据实际情况，选择合适的拼接方式，如同名像元拼接、重叠区域拼接等；（2）使用拼接工具对遥感影像进行拼接，生成新的影像。
4. 质量评估（1）检查拼接后的影像是否完整，是否存在缝隙、错位等问题；（2）分析拼接区域的地物特征，确保拼接效果良好。
五、实验结果与分析1. 裁剪结果经过裁剪操作，生成了新的遥感影像，去除了无关信息，提高了影像的可用性。
2. 拼接结果经过拼接操作，生成了新的遥感影像，拼接区域地物特征良好，拼接效果满意。
3. 质量评估（1）拼接后的影像完整，无缝隙、错位等问题；（2）拼接区域地物特征良好，拼接效果满意。
六、实验结论通过本次实验，掌握了遥感影像的裁剪与拼接技术，提高了遥感数据的可用性和分析效率。
在实际应用中，可根据具体需求选择合适的裁剪与拼接方法，为遥感数据处理提供有力支持。
七、实验心得1. 裁剪与拼接是遥感影像处理中的基本操作，对于提高遥感数据的可用性具有重要意义；2. 在实际操作中，应根据具体需求选择合适的裁剪与拼接方法，确保拼接效果良好；3. 学习遥感影像处理技术，有助于提高遥感数据的分析和应用水平。
《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。
遥感实验报告实验成果
一、实验背景随着遥感技术的不断发展，遥感技术在环境监测、资源调查、灾害预警等领域得到了广泛应用。
本实验旨在通过遥感技术，对某地区进行地表覆盖分类，为该地区的环境监测和资源调查提供数据支持。
二、实验目的1. 熟悉遥感图像处理软件的基本操作；2. 掌握遥感图像分类方法；3. 对某地区进行地表覆盖分类，为该地区的环境监测和资源调查提供数据支持。
三、实验内容1. 数据准备本实验选用某地区Landsat 8卫星影像作为实验数据，该影像覆盖范围约为1000平方公里，分辨率为30米。
实验过程中，首先对影像进行预处理，包括辐射校正、几何校正和大气校正等。
2. 遥感图像分类（1）选择合适的分类器本实验选用支持向量机（SVM）作为分类器，因为SVM在处理小样本数据时具有较好的性能。
（2）训练样本选择为提高分类精度，需要选择具有代表性的训练样本。
本实验采用随机抽样方法，从预处理后的影像中随机选取1000个样本作为训练样本。
（3）分类结果分析将训练样本输入SVM分类器进行训练，得到分类模型。
然后，将测试样本输入分类模型进行分类，得到分类结果。
3. 分类结果验证为验证分类结果的准确性，采用混淆矩阵对分类结果进行评价。
混淆矩阵是一种用于评估分类结果的方法，它能够直观地反映分类精度、召回率和F1值等指标。
四、实验结果与分析1. 分类精度通过计算混淆矩阵，得到分类精度为90.5%。
这说明本实验采用SVM分类器对某地区进行地表覆盖分类的效果较好。
2. 分类结果分析（1）地表覆盖类型分布通过分析分类结果，可以看出该地区地表覆盖类型主要有耕地、林地、草地、水域、建筑用地和未利用地等。
（2）地表覆盖变化分析与历史影像对比，可以看出该地区耕地面积有所增加，林地和草地面积有所减少，建筑用地面积显著增加。
这可能与当地经济发展和城市化进程有关。
3. 分类结果应用（1）环境监测通过地表覆盖分类结果，可以监测该地区土地利用变化，为环境监测提供数据支持。
遥感实验报告几何校正
遥感实验报告几何校正1. 引言遥感技术在地球科学领域中起着至关重要的作用，可以提供大量的空间信息。
然而，由于地球曲率、地表高程、投影效果等原因，遥感图像中存在一定的几何失真。
为了解决这些问题，需要对遥感图像进行几何校正，以确保图像的精确度和准确性。
本实验旨在通过软件工具进行遥感图像的几何校正，以便更好地分析和解读遥感图像所提供的信息。
2. 实验目标本实验的主要目标是对给定的遥感图像进行几何校正，达到以下几个具体目标：1. 去除图像中的地理畸变，使图像上的物体形状和比例与现实世界相符合；2. 将图像从传感器坐标系转换到地理坐标系，使图像可以与其他地理数据进行叠加分析；3. 评估图像几何校正的效果，验证几何校正的有效性。
3. 实验步骤3.1 数据准备在实验开始前，我们需要准备一幅遥感图像和其对应的地理坐标信息。
安装并配置合适的遥感图像处理软件，以便进行后续的操作。
3.2 图像去畸变首先，需要对图像进行去畸变处理，以消除地理畸变对图像造成的影响。
根据实际情况选择适合的去畸变算法，对图像进行处理，并保存处理后的图像。
3.3 坐标系转换将处理后的图像从传感器坐标系转换到地理坐标系。
选择合适的坐标转换方法和参数，进行坐标系转换，并保存转换后的图像。
3.4 评估几何校正效果通过对比几何校正前后的图像，评估几何校正的效果。
可以采用多种指标进行评估，如虚拟控制点对比、图像配准精度等。
4. 实验结果经过上述实验步骤，我们成功实现了对遥感图像的几何校正。
通过图像去畸变和坐标系转换，我们得到了一幅与现实世界相符合的几何校正后的遥感图像。
评估几何校正效果时，通过与虚拟控制点对比和图像配准精度的测量，我们发现几何校正的效果符合预期，并且达到了较好的精度要求。
5. 结论与展望本实验通过对遥感图像进行几何校正，成功消除了图像中的地理畸变，实现了图像的空间精确定位。
几何校正的结果具有较高的精度和准确性，可以为后续的遥感图像分析和解读提供可靠的基础。
最新《遥感技术》实验报告
最新《遥感技术》实验报告实验目的：本实验旨在通过实际操作，加深对遥感技术基本原理的理解，并掌握遥感数据的获取、处理与分析方法。
通过实验，学习如何利用遥感技术进行地表覆盖分类、资源评估和环境监测。
实验内容：1. 遥感数据的获取与预处理- 从国家遥感中心或其他数据平台下载适用于实验的遥感影像数据。
- 对下载的遥感影像进行必要的预处理，包括辐射校正、大气校正和几何校正。
2. 遥感影像的解译与分类- 利用遥感影像解译软件，如ENVI或ERDAS IMAGINE，对预处理后的影像进行目视解译。
- 采用非监督分类和监督分类方法，对遥感影像中的地表覆盖类型进行分类。
3. 分类结果的精度评估- 通过实地调查或其他高精度数据，收集地面真实情况作为参考。
- 利用混淆矩阵等统计工具，对遥感分类结果进行精度评估。
4. 遥感技术在资源评估和环境监测中的应用- 选取特定区域，运用遥感技术进行植被覆盖度、土壤湿度等环境因子的监测。
- 分析遥感监测数据，评估资源状况和环境变化趋势。
实验结果：通过本次实验，成功获取并预处理了所需遥感影像数据。
在解译与分类阶段，非监督分类结果显示了地表覆盖的大致分布，而监督分类则提供了更为精确的分类结果。
精度评估表明，监督分类的总体精度达到了85%。
在资源评估和环境监测应用中，遥感技术能够有效地监测到植被覆盖度的季节性变化和土壤湿度的空间分布情况。
结论：实验验证了遥感技术在地表覆盖分类、资源评估和环境监测中的有效性和实用性。
通过本次实验，不仅提高了对遥感技术操作的熟练度，也为后续相关研究提供了实验基础和技术支持。
未来的工作可以进一步探索更先进的分类算法和数据分析方法，以提高遥感应用的精度和效率。
遥感实验报告(总24页)
遥感实验报告(总24页)一、背景近年来，遥感技术的发展为人们研究地表环境提供了可靠的信息和丰富的空间数据，深化了人们对地表环境的理解。
近年来，有关耕地变化的空间数据分析研究得到了越来越多的关注。
使用遥感技术可以更加迅速、准确和有效地统计分析相关的数据，并能够从多个方面反映土地使用变化。
为了探索耕地变化的规律，对哈尔滨市某农村耕地变化进行遥感实验，利用遥感技术提取准确的空间数据，分析耕地变化的规律，评估农村耕地变化的影响因素，以维护农业的可持续发展。
二、实验目的就哈尔滨市某乡镇山区耕地变化进行遥感科学研究，包括遥感影像的处理、对耕地的提取、耕地变化的分析处理、影响因素分析等，以查找此区域耕地变化的一般规律和空间分布规律，研究该区域耕地变化的影响因素，为农业可持续发展提供参考意见。
三、实验材料本次实验使用的哈尔滨市某乡镇山区的遥感影像，已经完成影像的处理工作，影像的一致性检验完成，根据遥感原理和方法，利用遥感软件确定区域内植被覆盖率，用栅格数据处理技术提取耕地空间分布数据，运用面积、角点和中心点分析技术，进行耕地变化的空间分析，并根据时序差异更新岛，此外，还对耕地变化影响因素进行相关分析，以获得耕地变化的规律和机理。
四、实验方法（1）首先，利用遥感影像处理技术，对哈尔滨市某乡镇的遥感影像进行处理，包括图像校正、去燥、充色等处理。
（2）利用遥感原理和方法，结合多媒体航摄影图像，确定区域内植被覆盖率，并计算实时植被覆盖率，以识别土地利用情况；（3）采用栅格数据处理技术，提取区域内的耕地空间分布数据，采用面积、角点和中心点分析技术，进行耕地变化的空间分析，画出耕地变化图；（4）运用拟合技术，对耕地变化的时序差异进行检验，更新耕地空间分布，利用ArcGIS工具箱进行属性数据叠加，分析耕地变化影响因素；（5）最后分析耕地变化幅度，统计出耕地变换情况，绘制耕地变化临时图，分析出耕地变化规律和空间规律，找出耕地变化影响因素，从多个角度对耕地变化进行评价，以反映耕地变化的情况。
遥感概论实验报告envi 基础
遥感概论实验报告envi 基础
一、引言
1.1 实验目的
1.2 实验原理
1.3 实验背景
二、envi 基础
2.1 什么是envi
2.2 envi的功能和特点
2.3 envi的应用领域
三、envi的安装和配置
3.1 envi的安装步骤
1.下载envi安装程序
2.双击安装程序并按照提示进行安装
3.完成安装后，打开envi软件
3.2 envi的配置
1.设置数据文件路径
2.设置显示界面样式
3.配置工具栏和快捷键
四、envi的基本操作
4.1 打开遥感影像文件
1.导入多光谱遥感影像
2.导入高光谱遥感影像
4.2 遥感影像的显示和增强
1.调整影像的亮度和对比度
2.使用伪彩色方案显示遥感影像
4.3 执行空间过滤和图像分类
1.应用滤波器对遥感影像进行平滑处理
2.使用图像分类算法对遥感影像进行分类
4.4 遥感影像的几何校正和地理配准
1.对遥感影像进行几何校正
2.进行地理配准操作
4.5 遥感影像的特征提取与分析
1.提取遥感影像的植被指数
2.进行土地利用/覆盖分类等分析
五、实验结果与讨论
5.1 打开遥感影像并进行显示和增强5.2 实施空间过滤和图像分类
5.3 进行影像的几何校正和地理配准
5.4 进行特征提取与分析
六、结论
七、参考文献
八、致谢。
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。
卫星遥感技术实验报告
卫星遥感技术实验报告一、实验目的本实验旨在通过使用卫星遥感技术，对地球上特定区域进行遥感观测，获取区域内的地表信息，如地形、植被覆盖、土地利用等，并通过数据处理和分析，探索卫星遥感技术在环境监测、资源调查、城市规划等领域的应用。
二、实验材料1. 计算机2. 卫星遥感影像数据3. 遥感数据处理软件三、实验步骤1. 下载相应的卫星遥感影像数据，存储到计算机中。
2. 使用遥感数据处理软件打开影像数据，进行预处理，包括数据纠正、增强和地理坐标校正等。
3. 对处理后的影像数据进行图像分类，将地表分为不同类别，如水体、植被、裸土等。
4. 进行遥感信息提取和数据分析，通过地物光谱特征等参数进行识别和分类。
5. 利用地理信息系统对实验区域进行空间分析，生成地图表达分析结果。
四、实验结果通过本次实验，成功获取了实验区域内的地表信息，包括植被覆盖率、土地利用类型等数据。
经过数据处理和分析，得出了实验区域的植被分布情况、土地利用结构及变化趋势等结果。
同时，通过地图展示，清晰地呈现了实验区域的空间特征。
五、实验结论卫星遥感技术作为一种高效、准确的遥感手段，对地球表面的环境和资源进行监测和调查具有重要意义。
通过本次实验，验证了卫星遥感技术在地理信息提取、环境监测等领域的应用潜力，为未来进一步开展相关研究提供了有力支持。
六、实验总结本次实验通过卫星遥感技术的应用，成功实现了对特定区域地表信息的获取和分析，为环境监测和资源管理提供了有益数据支持。
随着科技的不断进步，卫星遥感技术将在地球科学领域发挥越来越重要的作用，为人类的可持续发展和生存提供更多有效手段。
七、参考文献1. 《遥感原理与应用》2. 《卫星遥感数据处理与分析》。
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。
遥感概论实验报告
遥感概论实验报告遥感概论实验报告导言：遥感技术是一种通过获取和解释地球表面的信息的方法，它使用传感器从遥远的地方获取数据，以帮助我们了解地球的变化和特征。
本实验旨在介绍遥感技术的基本原理和应用，并通过实际操作来加深对遥感技术的理解。
一、遥感技术的基本原理遥感技术的基本原理是利用传感器获取地球表面的电磁辐射，并将其转化为数字信号进行处理和分析。
地球表面的电磁辐射包括可见光、红外线、微波等不同波段的辐射。
不同波段的辐射可以提供不同的地表信息，如植被覆盖、土地利用、水体分布等。
二、遥感数据的获取与处理在实验中，我们使用了一台遥感卫星获取的遥感影像数据。
遥感影像数据是通过卫星传感器拍摄地球表面的图像，其中包含了丰富的地表信息。
我们首先需要对遥感影像进行预处理，包括辐射校正、大气校正等，以消除影像中的噪声和干扰。
然后，我们可以使用遥感软件对影像进行分类、变换等处理，以获取我们所需要的地表信息。
三、遥感技术的应用遥感技术在许多领域都有广泛的应用。
其中，环境监测是遥感技术的一个重要应用领域。
通过遥感技术，我们可以监测地表的植被覆盖情况、水体污染程度等环境指标，以评估环境质量和进行环境管理。
此外，遥感技术还可以应用于农业、城市规划、灾害监测等领域，为决策提供科学依据。
四、遥感技术的发展趋势随着科技的不断进步，遥感技术也在不断发展。
目前，高分辨率遥感影像的获取成为可能，这为地表信息的提取和分析提供了更多的细节和精度。
此外，遥感技术与人工智能的结合也成为一个研究热点。
通过利用机器学习和深度学习等技术，可以实现对大规模遥感数据的自动分析和解释，提高遥感技术的效率和准确性。
结论：通过本次实验，我们对遥感技术有了更深入的了解。
遥感技术作为一种获取地球表面信息的方法，具有广泛的应用前景。
在未来，随着技术的进一步发展，遥感技术将在环境监测、农业、城市规划等领域发挥更大的作用。
我们相信，通过不断的研究和应用，遥感技术将为我们揭示更多地球的奥秘。
遥感变化监测实验报告
一、实验目的本次实验旨在通过遥感技术对某区域进行变化监测，分析该区域在特定时间段内的变化情况，验证遥感技术在环境监测和资源调查中的应用价值。
二、实验原理遥感变化监测是利用遥感影像分析技术，通过对同一地区在不同时间获取的遥感影像进行比较，识别和分析区域内的变化信息。
实验主要采用以下原理：1. 光谱分析：遥感影像的光谱信息反映了地表物质的物理和化学特性，通过分析光谱变化可以识别地表物质的变化。
2. 图像处理：通过图像增强、滤波、分类等方法对遥感影像进行处理，提高图像质量和信息提取能力。
3. 变化检测：通过比较不同时间遥感影像的相似性，识别和分析区域内的变化信息。
三、实验数据实验数据包括以下内容：1. 遥感影像：选择不同时间段的遥感影像，如Landsat、Sentinel-2等。
2. 地理信息系统（GIS）数据：包括研究区域的行政区划、道路、水体等地理要素。
四、实验步骤1. 数据预处理：对遥感影像进行辐射校正、几何校正等预处理，确保影像质量。
2. 图像处理：对遥感影像进行增强、滤波等处理，提高图像质量和信息提取能力。
3. 变化检测：采用图像差异法、变化向量分析（CVA）等方法，识别和分析区域内的变化信息。
4. 结果分析：对变化信息进行分类、统计分析，揭示区域变化规律。
五、实验结果与分析1. 变化区域识别：通过变化检测，识别出研究区域内的变化区域，如城市扩张、土地退化、水体变化等。
2. 变化类型分析：对变化区域进行分类，分析不同类型变化的空间分布和时序变化规律。
3. 影响因素分析：结合GIS数据和社会经济数据，分析影响区域变化的主要因素。
六、结论1. 遥感变化监测技术可以有效识别和分析区域内的变化信息，为环境监测、资源调查等领域提供科学依据。
2. 实验结果表明，遥感技术在城市扩张、土地退化、水体变化等领域的监测具有显著优势。
3. 遥感变化监测技术具有广泛应用前景，可为政府部门、企业和科研机构提供决策支持。
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！。
遥感影像实验报告
一、实验目的本次实验旨在通过遥感影像处理软件ENVI，学习遥感影像的基本处理方法，掌握遥感影像的辐射校正、几何校正、分类和变化检测等关键技术，提高遥感影像处理能力，为后续遥感应用研究打下基础。
二、实验内容1. 辐射校正（1）实验原理：辐射校正是指消除遥感影像中由于传感器、大气、太阳等因素引起的辐射失真，使影像数据真实反映地物辐射特性。
（2）实验步骤：① 打开ENVI软件，导入遥感影像数据；② 选择“Radiometric Correction”模块；③ 选择“Flattening”方法进行辐射校正；④ 保存校正后的影像数据。
2. 几何校正（1）实验原理：几何校正是指消除遥感影像中由于传感器姿态、地球曲率等因素引起的几何失真，使影像数据真实反映地物空间位置。
（2）实验步骤：① 打开ENVI软件，导入遥感影像数据；② 选择“Geometric Correction”模块；③ 选择“Warp”方法进行几何校正；④ 输入校正参数，如坐标系统、校正方法等；⑤ 保存校正后的影像数据。
3. 分类（1）实验原理：遥感影像分类是指根据遥感影像数据中地物光谱和纹理信息，将影像分割为不同地物类别的过程。
（2）实验步骤：① 打开ENVI软件，导入遥感影像数据；② 选择“Classification”模块；③ 选择“Supervised Classification”方法进行监督分类；④ 输入训练样本，设置分类变量；⑤ 选择分类结果输出格式，如分类图层、分类报告等；⑥ 保存分类结果。
4. 变化检测（1）实验原理：遥感影像变化检测是指通过对比同一地区不同时期的遥感影像，分析地物变化信息的过程。
（2）实验步骤：① 打开ENVI软件，导入遥感影像数据；② 选择“Change Detection”模块；③ 选择“Image Difference”方法进行变化检测；④ 输入对比影像，设置变化阈值；⑤ 保存变化检测结果。
三、实验结果与分析1. 辐射校正：通过辐射校正，影像数据的光谱特性得到了有效恢复，地物辐射特性得到了真实反映。
遥感解译标志实验报告(3篇)
第1篇一、引言遥感技术作为一种非接触式、远距离探测地球表面信息的手段，在现代地理信息科学、资源调查、环境监测等领域发挥着越来越重要的作用。
遥感解译标志作为遥感影像解译的重要依据，能够帮助我们快速、准确地识别和提取地物信息。
本实验旨在通过实践操作，掌握遥感解译标志的基本原理和方法，提高遥感影像解译能力。
二、实验目的1. 理解遥感解译标志的概念和作用。
2. 掌握遥感解译标志的类型和识别方法。
3. 提高遥感影像解译的准确性和效率。
三、实验材料1. 遥感影像数据：包括多时相、多波段、多分辨率遥感影像。
2. 遥感解译标志图谱：包括地物形状、大小、颜色、纹理等特征。
3. 实验软件：遥感图像处理软件（如ENVI、ArcGIS等）。
四、实验步骤1. 影像预处理：对遥感影像进行几何校正、辐射校正等预处理，以提高影像质量和解译精度。
2. 地物识别：根据遥感解译标志图谱，识别遥感影像中的地物类型，包括植被、水体、建筑、道路等。
3. 特征提取：提取地物的形状、大小、颜色、纹理等特征，为后续分类提供依据。
4. 分类与解译：利用遥感图像处理软件，对遥感影像进行分类和解译，提取地物信息。
5. 结果验证：对解译结果进行验证，确保解译的准确性和可靠性。
五、实验结果与分析1. 地物识别：通过实验，成功识别了遥感影像中的多种地物类型，如植被、水体、建筑、道路等。
2. 特征提取：提取的地物特征包括形状、大小、颜色、纹理等，为后续分类提供了丰富的信息。
3. 分类与解译：利用遥感图像处理软件，对遥感影像进行分类和解译，提取了地物信息。
4. 结果验证：通过对解译结果的实地调查和验证，发现解译结果具有较高的准确性和可靠性。
六、实验总结1. 本实验通过实践操作，掌握了遥感解译标志的基本原理和方法，提高了遥感影像解译能力。
2. 遥感解译标志在遥感影像解译中具有重要作用，能够帮助我们快速、准确地识别和提取地物信息。
3. 在实际应用中，应根据具体情况进行遥感解译标志的选择和调整，以提高解译精度。
遥感实验报告
遥感原理与应用
实验报告
（适用专业测绘工程）
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姓名：田海燕
班级：测绘14-2班
实验报告（实验六）
[实验名称]
[实验目的与内容]
[实验数据处理及成果]
1、从哈尔滨市遥感影像图上截取某一部分影像，用K-mean和Isodata法对建设物、植被、水体等主要地物进行分类。
2、简述遥感图像Isodata分类的原理及在ENVI中的操作步骤
[体会及建议]
[实验成绩]
实验报告（实验四）
[实验名称]
[实验目的与内容]
[实验数据处理及成果]
1、以哈尔滨市TM影像为例，进行真、假彩色合成。
2、对哈尔滨市TM影像进行密度分割。
3、以TM7（R）、4（G）、1（B）组合进行HLS、HSV色彩变换。
4、简述密度分割、HLS色彩变换的原理及在ENVI中的操作步骤。
[体会及建议]
[实验成绩]
实验报告（实验五）
[实验名称]
[实验目的与内容]
[实验数据处理及成果]
1、以哈尔滨市TM影像为例，求出植被指数影像。
2、求哈尔滨市TM影像绿度分量及亮度分量影像图。
3、简述K—T变换的原理、意义及在ENVI中的操作步骤。
[体会及建议]
[实验成绩]。
遥感实验报告
遥感原理与应用实验报告姓名：班级：实验报告（实验一）[实验名称]ENVI窗口的基本操作[实验目的与内容]目的：熟悉ENVI软件的窗口操作方法，掌握影像信息、像元信息浏览方法，影像上距离和面积量算方法。
内容：1、熟悉遥感图像处理软件ENVI的窗口基本操作。
2、查看影像信息和像元信息。
3、距离测量与面积测量。
1、哈尔滨市TM影像成像的时间、分辨率 30m ，各波段的波长。
波段名称：波段：(um)Band 1 Coastal 0.433–0.453Band 2 Blue 0.450–0.515Band 3 Green 0.525–0.600Band 4 Red 0.630–0.680Band 5 NIR 0.845–0.885Band 6 SWIR 1 1.560–1.660Band 7 SWIR 2 2.100–2.300Band 8 Pan 0.500–0.680Band 9 Cirrus 1.360–1.390 Array 2、哈尔滨市TM影像使用的投影类型 UTM 、投影分带北52区。
3、哈尔滨市TM影像使用的坐标系，图像左上角的公里网坐标176685 5221815、地理坐标124º4′30"E，47º0′15"N 。
4、测量狗岛的周长 14233.5074 m面积 4635450 m2。
[体会及建议]通过本次实验我学会对于ENVI的使用，会加载遥感图像，能够用ENVI测量长度与距离，熟悉了ENVI的基本操作。
实验报告（实验二）[实验名称]遥感影像地理坐标定位和配准[实验目的与内容]目的：熟悉在ENVI中对影像进行地理校正，添加地理坐标，以及如何使用ENVI进行影像到影像的配准和影像到地图的校正。
掌握使用ENVI生成影像地图的步骤，学会利用全色影像和多光谱影像进行HSV融合的步骤。
内容：本实验主要涉及遥感图像处理中影像校正、配准功能，通过实验进一步掌握这类处理的理论原理。
卫星海洋遥感实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着海洋资源的日益开发和海洋环境问题的日益突出，海洋遥感技术作为一项重要的探测手段，在海洋科学研究和海洋资源管理中发挥着越来越重要的作用。
本实验旨在通过卫星海洋遥感技术，对海洋环境进行观测和分析，为海洋科学研究和海洋资源管理提供数据支持。
二、实验目的1. 了解卫星海洋遥感的基本原理和方法。
2. 掌握卫星海洋遥感数据的获取和处理技术。
3. 分析卫星海洋遥感数据在海洋环境监测中的应用。
4. 提高对海洋环境变化的认识和应对能力。
三、实验内容1. 卫星海洋遥感基本原理- 卫星海洋遥感是利用卫星平台对海洋进行观测的技术，通过遥感传感器获取海洋表面的物理、化学和生物信息。
2. 卫星遥感数据获取- 利用遥感卫星获取海洋遥感数据，包括可见光、红外、微波等波段。
3. 卫星遥感数据处理- 对获取的遥感数据进行预处理，包括辐射校正、几何校正、大气校正等。
4. 海洋环境监测与分析- 利用处理后的遥感数据，对海洋环境进行监测和分析，包括海表温度、海洋污染、海洋动力环境等。
四、实验步骤1. 数据准备- 选择合适的遥感卫星数据，如Landsat、MODIS、SeaWiFS等。
2. 数据预处理- 对遥感数据进行辐射校正、几何校正、大气校正等预处理。
3. 数据处理- 利用遥感数据处理软件（如ENVI、ArcGIS等）进行数据处理。
4. 数据分析- 利用遥感数据分析软件（如IDL、Python等）对遥感数据进行统计分析。
5. 结果展示- 利用可视化工具（如图表、地图等）展示实验结果。
五、实验结果与分析1. 海表温度分析- 通过遥感数据获取的海表温度数据，分析海洋热力环境变化。
2. 海洋污染分析- 利用遥感数据监测海洋污染情况，如油膜、赤潮等。
3. 海洋动力环境分析- 分析海洋动力环境变化，如海流、波浪等。
六、实验结论1. 卫星海洋遥感技术在海洋环境监测中具有重要作用。
2. 通过遥感数据预处理和数据分析，可以获取海洋环境变化信息。
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1.利用Mapgis进行图像校正1.1实验目的了解MAPGIS土地利用数据建库对数据的基本要求。
掌握图像校正---DRG生产的具体操作步骤。
1.2实验基本要求将两幅1/万影像数据k50g092035、k50g092036,进行图象校正。
1.3实验内容DRG生产的操作步骤如下：1.打开mapgis主菜单，选择图像处理\图象分析模块。
2.文件转换：打开文件\数据输入，将两幅tif图像转换成msi(mapgis图象格式)文件类型。
选择“转换数据类型”为“TIF文件”，点“添加目录”选择影象所在目录，点“转换”。
3. 选择文件\打开影象，打开转换好的msi文件k50g092035.msi，再选择镶嵌融合\DRG生产\图幅生成控制点，点“输入图幅信息”。
4.输入图幅号信息，输入图幅号 k50 g092035,系统会利用此图幅号自动生成图幅的理论坐标。
图1.1 图幅生成控制点5.定位内图廓点，建立理论坐标和图象坐标的对应关系。
利用放大、缩小、移动等基本操作在图像上确定四个内图廓点的位置。
以定位左上角的内图廓点为例：利用放大，缩小，移动等操作找到左上角的内图廓点的精确位置后，点击上图对话框中的左上角按钮，然后再点击图像上左上角的内图廓点即完成该点的设置。
完成参数设置和内图廓点信息的输入后，点击生成GCP，将自动计算出控制点的理论坐标，并根据理论坐标反算出控制点的图像坐标。
6.顺序修改控制点。
选取镶嵌融合\DRG生产\顺序修改控制点,则弹出控制点修改窗口,如下图所示:图1.2 控制点修改窗口7.逐格网校正选取镶嵌融合\DRG生产\逐格网校正，弹出文件保存对话框,输入结果影像文件名为“K50 G 092035”，点“保存”。
出于精度考虑，可以将“输出分辨率”设置为“300”DPI。
8.DRG生产完毕。
为了以后线文件要与内图框闭合成区，接着生成单线内图框。
生成单线内图框的方法如下：1）选择镶嵌融合\ 打开参照文件\自动生成图框2）输入图幅号，选择北京54坐标系.采用大地坐标系3）选择单线内框.椭球参数选择北京54图框文件名保存为2035.WL，保存路径如下图如示，点“确定”即可完成。
图1.3 1:1万图框用同样的方法校正另一幅影像k50g092036,将校正后的文件保存为k50 g 092036,同时生成对应的内图框文件2036.wl，保存在实习数据\单线内图框\。
2.图像矢量化及拓扑处理2.1实验目的掌握分层矢量化，地图入库.接边的基本方法。
掌握拓扑错误检查.错误修改.拓扑成区的基本方法。
2.2实验基本要求对第一节课校正好的两幅影象进行分层矢量化，将矢量化好的数据进行地图入库接边。
对接好边的两幅数据进行拓扑处理。
2.3实验内容分层矢量化步骤如下：1.打开MAPGIS主菜单\图形处理\输入编辑模块，新建工程。
2.在所画红线区域点鼠标右键，选择“新建线”。
图2.1 MAPGIS编辑子系统输入新文件名为xzjx2035,修改路径为\实习数据\ 矢量文件\ 行政界线，点“创建”。
用同样的方法新建xzdw2035.wl,dltb2035.wl这两个线文件并分别保存在相应的位置。
3.添加内图框文件。
在空白区域点右键，选择“添加项目”，选择单线内图框文件tkx2035.wl。
4.利用系统的“选择”.“拷贝”，“粘贴”功能将内图框线拷贝到xzjx2035,dltb2035，方法如下：1）将tkx2035.wl文件选中，选择其他\ 选择功能2）拉框选择内图框线，然后再选择其他\拷贝3）将xzjx2035.wl选中，然后选择其他\粘贴，即可将图框文件拷贝到xzjx2035.wl中。
用同样的方法，将图框文件拷贝到dltb2035.wl中。
5.添加光栅文件选择矢量化\ 装入光栅文件，添加校正后的msi文件k50 G 092035，路径为实习数据\校正后的msi6.选择设置\置系统参数，进行系统参数的设置，这一步也可以在新建文件前进行。
设置结点裁减搜索半径为0.0001，点“确定”7.关联图例板，在空白区域，点右键，选择“关联图例文件”：在对话框中选择“修改图例文件”按纽，选择土地利用数据库管理系统自带的图例板，路径在安装目录\rural\slib\1比1点线，用户也可以使用自己的图例板。
8.打开图例板。
9.在xzjx2035.WL前打勾，选择线编辑\输入线\输入线，选择合适的造线信息，点“确定”。
根据图象的内容，选择具体的图例，比如我现在要矢量化的是乡界，则在图例板中点一下“乡镇界”的图例，这样我矢量化出的线就是乡镇界线型。
矢量化时有很多快捷方式，F12是最常用的一种，可以利用他进行捕捉线头线尾，靠近线等操作，我们这里就可以利用此功能准确的在内图框上捕捉一个点。
xzjx2035.WL矢量化后的效果：图2.2 MAPGIS编辑子系统用同样的方法矢量化dltb2035.WL,xzdw2035.WL。
对于重复的线我们要用“拷贝”，“粘贴”的功能完成，不要重复采集。
10.在空白区域点右键，选择保存工程，工程名为k50g092035。
用同样的方法矢量化得到k50g092036的所有文件。
地图入库.接边的操作步骤如下：1.选择mapis主菜单\库管理\地图库管理，进入图库管理子系统。
2.设置系统环境。
将工作目录设置为实习数据\矢量文件3.新建图库：选择文件\新建图库选择“等经纬梯形分幅”点“下一步”，设置图库投影参数。
设置投影参数的界面，以及各参数的具体设置如下图：图2.3 输入投影参数按图中所示输入起点的经纬坐标.设经向图幅数为2，比例尺为1:1万点“完成”后，新建图库完成。
4.图幅数据入库：选择图幅管理\图库层类管理器”选择上图中的“新建”按纽，弹出如下对话框：图2.4 新建图库层类对话框选择“层类路径及属性结构提取”，指定要入库图层的路径，这里选择xzjx2035.wl所在路径，选择图层路径后，并将“层类名称”设为XZJX,点“确定”。
用同样的方法，再新建XZDW，DLTB层。
确认后，选择图幅管理\图幅批量入库。
选中一个任意一个图层后，选择“确定”，将把所有图层层文件批量录入到地图库。
5.图库数据接边：选择接边处理\设置当前图库接边参数，设置当前图库的接边参数，将接边衰减系数设置“-1”。
选择接边处理\选择接边条启动接边工程，用鼠标在要接边的图幅线上点击一下，启动此接边条的接边过程。
选择要接边的图层，这里我们先选择“DLTB”层，点“确定”。
选择接边处理\线/弧段自动匹配接边，系统提供了三种接边方式.这里我们先选择自动接边功能，用户也可以根据数据情况选择其他接边方式。
完成接边工作后，保存接边数据修改数据。
保存后，选择接边处理\取消接边条终止接边处理，用同样的方法再对XZDW,XZJX层进行接边。
选择文件\图库另存为将图库另存为test.dbs,保存在实习数据\矢量文件下。
拓扑处理在“输入编辑”模块中将接好边的数据，进行拓扑处理。
具体步骤如下：1.选择文件\ 打开工程或文件，打开工程k50g092035.mpj2.选中文件xzjx2035.wl,选择其他\自动剪断线3.选择其他\线拓扑错误检查，对线文件进行拓扑错误检查。
根据错误提示，修改拓扑错误。
4.数据没有拓扑错误后，将线转成弧段：选择其他\线状弧段，将转出的弧段命名为xzxq2035，保存在实习数据\矢量文件\行政区。
5.拓扑重建将这个区xzxq2035添加到工程中来，并选中，选择其他\拓扑重建。
xzxq2035拓扑重建后的效果如下:图2.5 拓扑重建后效果图用同样的方法对dltb2035.wl进行拓扑处理，并线转弧段.拓扑重建生成dltb2035.wp。
用同样的方法对k50g092035工程中的文件进行拓扑处理，得到xzxq2036.wp和dltb2036.wp。
3.属性数据录入3.1实验目的学会属性数据录入的基本步骤，掌握建立土地利用工程的基本步骤。
可以准确快速的出图出表。
3.2实验基本要求为文件建立属性结构，进行基本属性数据的录入，进行同类文件拼接。
建立数据字典.接图表.建立土地利用工程。
进行图斑边界剪断线，逻辑错误检查.数据预处理.出图出表。
3.3实验内容属性数据录入，建立土地利用工程的步骤如下：1.为专题文件建立标准属性结构：选择“mapgis土地利用数据库管理系统” ,选择建库工具\建立属性结构”选择要建立属性结构的文件，按ctrl键可以选多个，这里选择行政区文件，注意文件类型要选择为“境界”，因为系统是根据文件类型建立属性结构的。
用同样的办法为图斑层，线状地物层里的文件建立属性结构。
2.利用各种方法进行属性数据录入由于属性录入是一个相对比较灵活的工作，数据不同属性的录入方法也不同，有的属性单图幅手工录入较简单，有的属性在文件拼接后再统一录入相对比较简单，系统提供手工录入.根据空间位置录入，根据属性字段挂接录入等功能。
由于我们的数据很小，所以先简单练习一下手工录入的方法。
手工录入属性，打开区文件xzxq2035，选择区编辑\修改属性\修改区属性，点击要修改属性的区，弹出如下对话框，用户可以手工进行属性的录入，如我们输入权属代码为“1100001001001”，权属名称为“小康村”。
3.同类文件拼接。
将同一类专题文件拼接成一个大文件。
选择建库工具\同类文件拼接。
选择“添加文件”添加要拼接的文件，设置结果文件的路径如下图所示：图3.1 设置结果文件的路径4.建立数据字典选则文件\新建，选择“数据字典”数据字典的名称为sjzd。
数据字典的设置如下图所示：图3.2 新建数据字典5.建接图表新建接合图表，文件名称为jhtb，点下一步。
设置起始经纬.中央经线，设置完成后，点“完成”即可。
6.建立工程选择文件\新建工程，工程名称设为“土地利用数据库”保存在“实习数据”目录下。
设置土地利用工程的属性，各参数及参考路径设置如下图所示：图3.3 设置土地利用工程的属性点“下一步”，确定完成。
在“土地利用工程”上点右键选择“新建项目”，添加文件到项目。
点“F”选择文件路径，“D”选择文件描述。
用同样的方法添加线状地物、地类图斑。
7.图斑边界剪断线首先选择设置\功能设置。
在对话框的红线所示位置打勾。
设置空间分析平差半径为0.0001。
选择编辑\数据综合处理，进行图斑边界剪断线。
选择“图斑边界剪断线”，选择2005年地类图斑文件和线状地物。
8.选择汇总表格\逻辑错误检查，对数据库进行逻辑错误检查。
9.数据预处理选择汇总表格\数据预处理, 进行数据汇总。
10.进行数据出表，系统可以出所有土地利用的标准表格，这里我们以“县乡土地统计簿一”为例。
选择汇总表格\县乡土地统计簿一,。
选择行政单位为“百强县”，点“预览”。
11.进行图形输出，选择输出\权属输出，选择行政代码为“小康村”，点“确定”。