《遥感原理与应用》实验报告——影像融合
遥感影像镶嵌实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的1. 理解遥感影像镶嵌的概念和意义。
2. 掌握遥感影像镶嵌的基本原理和方法。
3. 学会使用遥感图像处理软件进行影像镶嵌操作。
4. 分析影像镶嵌的效果，并探讨优化影像镶嵌的方法。
二、实验原理遥感影像镶嵌是将多幅遥感影像按照一定规则拼接成一幅大范围、连续的遥感影像，以展示更大范围的地理信息。
影像镶嵌的原理主要包括：1. 影像匹配：通过比较多幅影像之间的相似性，确定影像之间的对应关系。
2. 影像配准：根据影像匹配结果，对多幅影像进行几何校正，使其在空间上对齐。
3. 影像拼接：将配准后的影像按照一定规则拼接成一幅连续的遥感影像。
三、实验数据本实验使用的数据为我国某地区Landsat 8影像，包含全色波段和多个多光谱波段。
四、实验步骤1. 数据预处理（1）辐射定标：将原始影像的数字量转换为地物反射率或辐射亮度。
（2）大气校正：去除大气对影像的影响，提高影像质量。
（3）几何校正：纠正影像的几何畸变，使其符合实际地理坐标。
2. 影像匹配（1）选择匹配算法：本实验采用互信息匹配算法。
（2）设置匹配参数：根据影像特点，设置匹配窗口大小、匹配阈值等参数。
（3）进行匹配运算：将多幅影像进行匹配，得到匹配结果。
3. 影像配准（1）根据匹配结果，确定影像之间的对应关系。
（2）选择配准方法：本实验采用二次多项式配准方法。
（3）进行配准运算：将多幅影像进行配准，使其在空间上对齐。
4. 影像拼接（1）选择拼接方法：本实验采用线段拼接方法。
（2）设置拼接参数：根据影像特点，设置拼接线宽、重叠区域等参数。
（3）进行拼接运算：将配准后的影像进行拼接，得到一幅连续的遥感影像。
5. 结果分析（1）分析拼接效果：观察拼接后的影像，检查是否存在明显的拼接线、几何畸变等问题。
（2）优化拼接方法：根据分析结果，调整拼接参数，优化拼接效果。
五、实验结果与分析1. 拼接效果通过实验，成功将多幅Landsat 8影像拼接成一幅连续的遥感影像。
《遥感原理与应用》实验报告一
《遥感原理与应用》实验报告一前言一、实验目的与任务《遥感原理与应用》是测量学科的基础课，也是一门实践性很强的课程，实验的目的一方面是为了验证、巩固课堂上所学的知识，另一方面是熟悉遥感平台的应用方法，培养学生进行遥感平台的基本操作技能，使学到的理论与实践相结合。
通过实验，培养学生的动手能力和严格的科学态度，以及爱护仪器、热爱劳动、热爱集体的良好思想。
二、实验内容与学时分配三、实验注意事项1.在实验之前，必须复习教材中的有关内容，认真仔细地预习实验，明确目的要求、方法步骤及注意事项，以保证按时完成实验。
2.每人必须认真、仔细地操作，培养独立工作能力和严谨的科学态度，同时要发扬互相协作精神。
3.实验应在规定的时间和地点进行，不得无故缺席或迟到早退，不得擅自改变地点或离开现场。
在实验或实习过程中或结束时，发现有损坏情况，应立即报告指导教师，同时要查明原因，根据情节轻重，给予适当处理。
四、实验成绩考核单个实验成绩由两部分组成：课程成绩 = 过程考核30% + 实验报告×70%。
实验一认识遥感影像并熟悉遥感影像处理软件一、实验目的1.掌握遥感影像的下载方式，了解相关平台。
2.掌握ENVI的基本视窗操作，能够进行系统设置，查看并理解遥感卫星影像的相关参数。
3.掌握使用ENVI进行遥感影像裁剪的方法和步骤。
4.了解遥感影像的格式，能够将遥感影像存储成特定格式。
5.掌握遥感影像的合成方法，包括真彩色合成和伪彩色合成。
二、实验原理1.图像裁剪图像裁剪的目的是将研究区之外的区域去除，常用的方法是按照行政区边界或者自然区划边界进行图像裁剪。
同时，还可以按照矩形，任意多边形，影像对其进行裁剪。
规则裁剪，是指裁剪图像的边界范围是一个矩形，这个矩形范围获取途径包括：行列号、左上角和右下角两点坐标、图像文件、ROI/矢量文件。
2.多波段组合以Landsat8 OLI传感器为例，多波段组合方式及用途如下表所示。
表1.1 Landsat8数据波段参数三、实验内容1.通过网络（如地理空间云等），免费下载一幅遥感影像。
遥感图像融合实验报告
遥感图像融合实验报告遥感图像融合实验报告一、引言遥感图像融合是指将多个不同传感器获得的遥感图像融合为一幅综合图像的过程。
通过融合不同传感器获取的图像，可以获得更全面、更准确的地物信息。
本实验旨在探究遥感图像融合的原理和方法，并通过实验验证其效果。
二、实验目的1. 了解遥感图像融合的原理和意义；2. 掌握常用的遥感图像融合方法；3. 进行实验验证，比较不同融合方法的效果。
三、实验步骤1. 数据准备：选择两个不同传感器获取的遥感图像，如光学图像和雷达图像；2. 图像预处理：对两幅图像进行预处理，包括辐射校正、几何校正等；3. 图像配准：通过图像配准算法将两幅图像对齐，使其具有相同的空间参考系；4. 图像融合：选择合适的融合方法，如基于像素级的融合方法或基于特征级的融合方法，对两幅图像进行融合；5. 结果评价：通过定量和定性的评价指标，对融合结果进行评估。
四、实验结果与分析经过实验，我们得到了融合后的遥感图像。
通过对比融合前后的图像，可以发现融合后的图像在空间分辨率和光谱信息上都有所提高。
融合后的图像能够更清晰地显示地物的边缘和细节，且具有更丰富的颜色信息。
在融合方法的选择上，我们尝试了基于像素级的融合方法和基于特征级的融合方法。
基于像素级的融合方法将两幅图像的像素直接进行融合，得到的结果更加保真，但可能会导致信息的混淆。
而基于特征级的融合方法则通过提取图像的特征信息，再进行融合，可以更好地保留地物的特征，但可能会引入一定的误差。
通过对比不同融合方法的结果，我们可以发现不同方法在不同场景下的效果差异。
在某些场景下，基于像素级的融合方法可能会产生较好的效果，而在其他场景下，基于特征级的融合方法可能更适用。
因此，在实际应用中，需要根据具体场景和需求选择合适的融合方法。
五、实验总结通过本次实验，我们深入了解了遥感图像融合的原理和方法，并进行了实验验证。
遥感图像融合可以提高图像的空间分辨率和光谱信息，使得地物信息更全面、更准确。
遥感图像融合实验报告
遥感图像融合实验报告遥感图像融合实验报告一、引言遥感技术在现代科学研究和应用中发挥着重要的作用。
遥感图像融合是将多个遥感图像的信息融合为一个综合图像的过程，可以提供更全面、更准确的地理信息。
本实验旨在通过遥感图像融合技术，对不同分辨率的遥感图像进行融合，以获得更高质量的图像。
二、实验方法1. 数据收集我们使用了两个不同分辨率的遥感图像，一个是高分辨率的卫星图像，另一个是低分辨率的无人机图像。
这两个图像分别代表了不同的空间分辨率。
为了保证数据的准确性，我们选择了同一地区的图像进行比较。
2. 图像预处理在进行图像融合之前，需要对图像进行预处理，以提高融合效果。
我们首先对两个图像进行边缘增强处理，以增强图像的边缘信息。
然后，对图像进行直方图均衡化，使图像的灰度分布更均匀。
最后，对图像进行尺度匹配，以确保两个图像的尺度一致。
3. 图像融合算法本实验使用了一种基于小波变换的图像融合算法。
该算法通过将两个图像的低频部分和高频部分进行融合，得到一个综合图像。
具体步骤如下：a. 对两个图像进行小波变换，得到它们的低频部分和高频部分。
b. 对两个图像的低频部分进行加权平均，得到融合后的低频部分。
c. 对两个图像的高频部分进行加权平均，得到融合后的高频部分。
d. 将融合后的低频部分和高频部分进行逆小波变换，得到最终的融合图像。
4. 实验结果分析通过对融合后的图像进行视觉和定量分析，我们可以评估融合效果。
视觉分析可以通过观察图像的细节和边缘来判断融合效果的好坏。
定量分析可以通过计算图像的信息熵、互信息和均方误差等指标来评估融合效果。
三、实验结果与讨论经过实验，我们得到了融合后的图像。
通过对比原始图像和融合图像，我们可以看到融合后的图像在细节和边缘方面有明显的提升。
融合后的图像更清晰、更丰富，能够提供更多有用的地理信息。
在定量分析方面，我们计算了融合图像的信息熵、互信息和均方误差。
结果显示，融合图像的信息熵和互信息较高，均方误差较低，说明融合效果较好。
《遥感原理与应用》实验报告——影像融合
《遥感原理与应⽤》实验报告——影像融合实验名称：影像融合⼀、实验内容1. 对TM 影像和SPOT 影像进⾏HSV 数据融合。
2. 查阅相关资料⽤envi 软件实现⼀种数据融合的⽅法，如Brovey 、PCA 等。
3. 利⽤均值、标准差、特征值等参数对上述两种⽅法的融合效果进⾏评价。
⼆、实验所⽤的仪器设备，包括所⽤到的数据电脑⼀台，Window7操作系统，遥感影像处理软件（ENVI4.3)英国伦敦的TM 影像数据lon_tm 和SPOT 影像数据lon_spot 。
三、实验原理1. 定义：图像（影像）融合是指将多余遥感影像按照⼀定的算法，在规定的地理坐标系中，⽣成新的图像的过程。
2. ⽬的：(1) 提⾼图像空间分辨率 (2) 改善分类(3) 多时相图像融合⽤于变化检测 3. 基本原理(1) HSV 变换法：HSV （hue, saturation, and value ：⾊调，饱和度，亮度值）。
⾸先将多光谱图像经HSV 变换得到H 、S 、V 三个分量。
然后将⾼分辨率的全⾊图像代替V 分量，保持H 、S 分量不变。
最后再进⾏HSV 变换得到具有⾼空间分辨率的多光谱图像。
(2) Brovey 变换法:对彩⾊图像和⾼分辨率数据进⾏数学合成，从⽽使图像锐化。
彩⾊图像中的每⼀个波段都乘以⾼分辨率数据与彩⾊波段总和的⽐值。
函数⾃动地⽤最近邻、双线性或三次卷积技术将3个彩⾊波段重采样到⾼分辨率像元尺⼨。
输出的RGB 图像的像元将与⾼分辨率数据的像元⼤⼩相同。
4. 评价指标 (1) 均值与标准差∑==ni i x n µ11 （公式1）()212∑=-=ni i µx σ（公式2）上述两个式⼦中，n 表⽰图像总的像素的个数，xi 为第i 像素的灰度值。
(2) 特征值设 A 是n 阶⽅阵，如果存在数m 和⾮零n 维列向量 x ，使得 Ax=mx 成⽴，则称 m是A 的⼀个特征值（characteristic value)或本征值（eigenvalue)。
遥感原理与应用实验报告
遥感原理与应⽤实验报告《遥感原理与应⽤》课程Remote Sensing Principle and Application实验报告适⽤专业：遥感科学与技术、测绘⼯程、地理信息系统学期：2016-2017（1）专业班级：测绘⼯程13-4班学⽣姓名：盼学号： 20137018指导教师：⽥静⿊龙江⼯程学院·测绘⼯程学院2016年10⽉⽬录实验⼀ENVI软件安装与基本功能操作 (2)实验⼆影像的地理坐标定位和校正 (18)实验三图像融合、镶嵌、裁减 (28)实验四遥感图像分类 (35)实验项⽬实验⼀ENVI软件安装与基本功能操作实验⽇期2016年10⽉19⽇实验地点实验楼612同组⼈数1⼈实验类型□传统实验现代实验□其他□验证性综合性□设计性□其他⾃⽴式□合作式□研究式□其他⼀、实验⽬的熟悉遥感数据图像处理软件ENVI的安装过程，了解ENVI基本信息、基本概念及其主要特性。
对ENVI操作界⾯有⼀个基本的熟悉，对各菜单功能有⼀个初步了解，为后⾯的实验作好准备。
⼆、实验仪器设备1．硬件环境：计算机⼀台；2．软件环境：WindowsXP操作系统、ENVI4.7软件等。
三、实验原理、内容及步骤实验原理、内容：（1）遥感图像处理软件ENVI界⾯总体介绍；（2）ENVI软件能识别的图像类型介绍；（3）各种图像⽂件的打开。
实验步骤：1. ENVI的安装。
2. 遥感图像处理软件ENVI界⾯介绍。
启动ENVI后,出现主菜单条,⼀共12项：File：⽂件操作。
⽀持众多的卫星和航空传感器。
⽀持80多种图像以及⽮量数据格式的输⼊，⽀持多种格式图像⽂件的直接输⼊。
可输出的格式包括：栅格格式和⽮量格式。
Basic Tools：基本图像⼯具。
提供了多种ENVI功能的⼊⼝。
这些功能对于处理各种数据类型都是很有⽤的。
主要包括数据的调整、图像统计/分析、变化检测、波段运算、图像分割、图像掩膜。
Classification：图像分类⼯具。
《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—— 影像融合
实验名称：影像融合一、实验内容1.对TM影像和SPOT影像进行HSV数据融合。
2.利用均值、标准差、特征值等参数对融合效果进行评价。
二、实验所用的仪器设备，包括所用到的数据电脑一台，遥感影像处理软件（ENVI），英国伦敦的TM影像数据lon_tm和SPOT影像数据lon_spot。
三、实验原理（一）影像融合定义：图像（影像）融合是指将多源遥感图像按照一定的算法，在规定的地理坐标系中，生成新的图像的过程。
目的：1)提高图像空间分辨率；2)改善分类；3)多时相图像融合用于变化检测。
（二）HSV数据融合HSV变换法的主要原理为：首先将多光谱图像经HSV变换得到H、S、V三个分量。
然后将高分辨率的全色图像代替V分量，保持H、S分量不变。
最后在进行HSV反变换得到具有高空间分辨率的多光谱图像。
（三）Brovey变换Brovey融合也称为色彩正规化( color normalization)变换融合, 由美国学者Brovey推广而得名。
其算法是将多光谱影像空间(multispectral image space)分解为色度和亮度成分, 并进行计算。
其特点是简化了影像转换过程的系数, 以最大限度地保留多光谱数据的信息。
Brovey融合法的表达式:红色通道=R / (R +G +B ) ×1绿色通道=G / (R +G +B ) ×1蓝色通道=B / (R +G +B ) ×1其中: R、G、B分别为多光谱影像的三个波段, I为高空间分辨率影像。
该方法对RGB图像和高分辨率数据进行数学合成，即RGB图像中的每一个波段都乘以高分辨率数据与RGB图像波段总和的比值。
然后自动地用最近邻、双线性或三次卷积技术将3个RGB波段重采样到高分辨率像元尺寸。
本方法也要求数据具有地理参考或者具有相同的尺寸大小。
（四）评价指标（1）均值与标准方差上述两个公式中，M、N为图像长宽像素个数，f(i, j)为i行j列图像灰度值。
遥感影像数据融合原理与方法
遥感影像数据融合原理与方法遥感影像数据融合是将不同波段或不同传感器的遥感影像数据融合在一起，以获取更全面、准确、可靠的信息。
它在农业、林业、城市规划、环境监测等领域具有广泛的应用。
下面将对遥感影像数据融合的原理和方法进行详细介绍。
一、遥感影像数据融合原理遥感影像数据融合的原理是通过将多个波段或多个传感器的影像数据进行组合，以获取多波段或多传感器数据的综合信息。
融合后的影像数据能够提供更多的数据维度和更丰富的信息内容，从而增强地物辨别能力和特征提取能力。
1.时空一致性：遥感影像数据融合要求融合后的影像数据在时域和空域上具有一致的特性，即不同时间或空间的影像数据融合后要保持一致性，以便进行准确的信息提取和分析。
2.特征互补性：不同波段或传感器的影像数据通常具有不同的特征信息，例如，光学影像可以提供颜色信息，而雷达影像可以提供物体的形状和纹理信息。
融合时要充分利用不同波段和传感器的特征互补性，使融合后的影像数据包含更全面、准确的信息。
3.数据一致性：遥感影像数据融合应保持数据的一致性，即融合后的影像数据应在不改变原始数据的情况下，能够反映出原始数据的真实信息。
在融合过程中要注意去除噪声和图像畸变等因素，以保持数据的一致性。
二、遥感影像数据融合方法1.基于像素的融合方法：基于像素的融合方法是将不同波段或传感器的影像数据进行像素级别的融合。
常用的方法有像素互换法和加权平均法。
像素互换法是将一个波段或传感器的像素值替换到另一个波段或传感器的影像上，以增加信息的表达能力。
加权平均法是对不同波段或传感器的像素值进行加权平均，得到融合后的像素值。
2.基于特征的融合方法：基于特征的融合方法是针对不同波段或传感器的特征进行分析和融合。
常用的方法有主成分分析法和小波变换法。
主成分分析法是通过对不同波段或传感器的影像数据进行主成分分析，提取出影像数据中的主要特征，然后将主成分进行融合。
小波变换法是利用小波变换来分析和提取不同波段或传感器的影像数据中的特征，然后通过小波系数的线性组合对影像数据进行融合。
实验五-遥感图像的融合
实验五-遥感图像的融合实验五遥感图像的融合一、实验目的和要求1.理解遥感图像的融合处理方法和原理；2.掌握遥感图像的融合处理，即分辨率融合处理。
二、设备与数据设备：影像处理系统软件数据：TM SPOT 数据三、实验内容多光谱数据与高分辨率全色数据的融合。
分辨率融合是遥感信息复合的一个主要方法，它使得融合后的遥感图象既具有较好的空间分辨率，又具有多光谱特征，从而达到增强图象质量的目的。
注意：在调出了分辨率融合对话框后，关键是选择融合方法，定义重采样的方法。
四、方法与步骤融合方法有很多，典型的有 HSV、Brovey、PC、CN、SFIM、Gram-Schmidt 等。
ENVI 里除了 SFIM 以外，上面列举的都有。
HSV 可进行 RGB 图像到 HSV 色度空间的变换，用高分辨率的图像代替颜色亮度值波段，自动用最近邻、双线性或三次卷积技术将色度和饱和度重采样到高分辨率像元尺寸，然后再将图像变换回 RGB 色度空间。
输出的 RGB 图像的像元将与高分辨率数据的像元大小相同。
打开ENVI,在主菜单中打开数据文件LC81200362016120LGN00_MTL选择File>data manage，任意选择3个波段组合，查看效果打开分辨率为30和15的图像下图分别是分辨率为30、15的，可以看到图像清晰度明显发生改变，分辨率越高，图像越清晰选择如下图所示的三个波段选择分辨率高的为15的点击ok，Sensor选择landsat8_oil，Resampling选择三次方的Cubic Convolution，实现融合，选择输出路径为sssrong融合之后的图像如下图，可以发现图像清晰度提高，分辨率变高，图像质量变好五、实验心得多光谱数据与高分辨率全色数据的融合可以使遥感图象既具有较好的空间分辨率，又具有多光谱特征，继而达到增强图象质量的目的，可谓是一举两得。
这次实验虽然比较简单，但是一开始的时候还比较模模糊糊，甚至于连目的都不清楚。
《遥感原理与应用》实验报告三
《遥感原理与应用》实验报告三实验五图像融合一、实验目的1.掌握多源遥感影像融合的概念和意义。
2.掌握遥感影像融合的原理和方法。
3.掌握使用ENVI进行图像融合的方法和步骤。
二、实验原理遥感影像融合技术采用一定的算法对同一地区的多源遥感影像进行处理，生成一幅新的图像，从而获取单一传感器所不能提供的某些特征信息。
例如，全色图像一般具有较高的空间分辨率，但光谱分辨率较低，而多光谱图像则具有光谱信息丰富、空间分辨率低的特点，为了有效的利用两者的信息，可以对他们进行融合处理，在提高多光谱图像分辨率的同时，又保留了其多光谱特性。
表5.1 融合方法三、实验内容以GS变换为例：1.打开多光谱图像和全色波段图像2.在工具箱中，选择Image Sharpening→Gram-Schmidt Pan Sharpening，在输入低分辨率多光谱对话框中，选择多光谱文件；3.在输入高分辨率多光谱对话框中，选择全色波段文件；4.在Pan Sharpening Parameters对话框中设定输出文件名和路径。
以Brovey变换为例：1.打开多光谱图像和全色波段图像，并将图像转变为无符号8bit数据，Raster Management→Masking→Stretch Data，在Data Stretching面板中Data Type选择Byte；2.在工具箱中，选择Image Sharpening→Color Normalized (Brovey)，在输入低分辨率多光谱对话框中，选择红、绿、蓝波段；3.在输入高分辨率多光谱对话框中，选择全色波段；4.在Color Normalized (Brovey)输出面板中选择重采样方式，并设定输出文件名和路径。
四、实验要求1.应用ENVI软件对遥感影像进行HSV变换融合。
2.应用ENVI软件对遥感影像进行Brovey变换融合。
3.应用ENVI软件对遥感影像进行PC变换融合。
4.应用ENVI软件对遥感影像进行GS变换融合。
如何进行遥感影像的数据融合
如何进行遥感影像的数据融合遥感影像数据融合是一种将不同分辨率、不同传感器所得到的遥感影像数据进行整合的技术方法。
这种方法可以充分发挥各种遥感传感器的优势, 提高遥感影像的质量和信息量，广泛应用于资源与环境监测、农业与林业管理、城市规划与地理信息系统等领域。
本文将探讨如何进行遥感影像的数据融合，以及融合技术的发展趋势。
一、遥感影像数据融合的原理遥感影像数据融合的原理主要基于多源遥感数据的互补性和融合效果的增益性。
不同传感器获取的遥感影像数据在分辨率、光谱特征和时间特性上存在差异。
通过融合这些数据，可以整合各种传感器的优势，提高遥感影像的质量和信息内容。
二、融合技术的方法1. 基于像素级的融合方法像素级融合方法是将不同传感器获取的遥感影像数据在像素级别上进行直接融合。
常见的方法有加权平均法、主成分分析法和像元转换法。
加权平均法通过给予不同传感器像素不同的权重，将不同传感器获取的影像数据加权平均得到融合后的影像。
主成分分析法是将不同传感器的影像数据进行主成分分析，提取出影像的主要特征，然后将这些特征进行融合。
像元转换法是通过建立传感器之间的数学模型，将一个传感器的影像数据转换成另一个传感器的影像数据，然后进行融合。
2. 基于特征级的融合方法特征级融合方法是将不同传感器获取的遥感影像数据在特征级别上进行融合。
常见的方法有小波变换法、频谱角法和时频分析法。
小波变换法是通过应用小波变换将影像数据分解成不同尺度的子带，然后将不同传感器的子带进行融合。
频谱角法是通过计算不同传感器影像数据的频谱角来评估它们在频域上的相似性，从而决定如何进行融合。
时频分析法是通过将不同传感器的影像数据进行时频分析，提取出影像的时频特征，然后将这些特征进行融合。
三、融合技术的发展趋势随着遥感技术的不断发展，数据融合技术也在不断更新和创新。
未来融合技术的发展趋势主要包括以下几个方面：1. 多源数据融合多源数据融合是未来融合技术的重要趋势。
遥感影像融合实验报告
《遥感导论》 实验四专业名称：海洋技术班级：海洋101姓 名：张 丹学 号：141003137日 期：2012/11/15成 绩：测绘工程学院实验四高分辨率遥感影像的融合一、实验目的1、学会把高分辨率影像按照一定的算法或规则进行运算处理，以获取对同一目标更为全面、更为可靠、更为准确的图像，生成一幅具有新的波谱和空间特征的合成图像。
2、通过实验掌握遥感图像融合的方法，比较区分各自优缺点。
二、实验软件ERDAS IMAGINE9.2三、实验准备“影像材料在 Gis38 上“的图像fusion1.img和图像spot5pan.img；图像spot5mul.img。
四、实验目的背景：多角度、多传感器、多平台和高时间分辨率、高空分辨率、高时间分辨率的遥感图像数据各自具有自己的优势和局限性。
但是通过大量的研究发现，通过不同传感器、不同方式获取的大量遥感图像数据之间，既具有互补性，又存在极大的冗余性。
如何从这些兼有互补性和冗余性的多源海量遥感数据中有效、合理的提取更有用、更精练、质量更高的信息，为辅助决策系统提供决策依据，已经成为一个迫切需要得到解决的前沿性问题，遥感图像融合技术就成为一个研究热点。
目的：将单一传感器的多波段信息或不同类别传感器所提供的信息加以综合，消除多传感器信息之间可能存在的冗余和矛盾，加以互补，改善遥感信息提取的及时性和可靠性，提高数据的使用效率。
五、融合过程1、遥感影像的预处理，几何校正（1）预处理：主要包括遥感影像几何纠正、大气订正、辐射校正及空间配准几何纠正、大气订正及辐射校正的目的主要在于去处透视收缩、叠掩、阴影等地形因素以及卫星扰动、天气变化、大气散射等随机因素对成像结果一致性的影响；影像空间配准的目的在于消除由不同传感器得到的影像在拍摄角度、时相及分辨率等方面的差异。
（2）几何校正配准步骤1、特征选择：在欲配准的两幅影像上，选择如边界、线状物交叉点、区域轮廓线等明显的特征。
ERDAS图表面板菜单条：Session→Title Viewers在Viewer1中打开需要校正的Lantsat图像：spot5mul.img在Viewer2中打开作为地理参考的校正过的SPOT图像：fusion1.img图1-2 采取控制点2、特征匹配：采用一定配准算法，找处两幅影像上对应的明显地物点，作为控制点。
影像融合的实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的1. 了解影像融合的基本原理和意义。
2. 掌握影像融合的基本方法，如Brovey变换、PCA变换等。
3. 学会使用ENVI软件进行影像融合操作。
4. 分析不同融合方法对影像质量的影响。
二、实验原理影像融合是将不同来源、不同时相、不同光谱分辨率或不同波段的遥感影像进行综合处理，以获得更全面、准确、可靠的区域信息。
影像融合的方法主要分为像素级融合、特征级融合和决策级融合。
像素级融合是指对原始影像的像素值进行融合，常用的方法有Brovey变换、PCA变换、Gram-Schmidt变换等。
特征级融合是指对预处理和特征提取后获得的景物信息进行融合，常用的方法有边缘融合、纹理融合等。
决策级融合是指对融合后的影像进行决策，如分类、识别等。
三、实验方法1. 选择实验数据：选择两幅具有相同覆盖区域的遥感影像，一幅为多光谱影像，另一幅为全色影像。
2. 图像预处理：对两幅影像进行预处理，包括几何校正、辐射校正、大气校正等。
3. 影像融合：使用ENVI软件进行影像融合操作，选择不同的融合方法进行实验。
（1）Brovey变换融合：将多光谱影像的三个波段分别与全色影像进行线性组合，得到融合后的影像。
（2）PCA变换融合：对多光谱影像进行主成分分析，将特征向量与全色影像进行线性组合，得到融合后的影像。
4. 结果分析：比较不同融合方法得到的融合影像，分析其质量、视觉效果和实用性。
四、实验结果与分析1. Brovey变换融合结果：Brovey变换融合后的影像具有较高的空间分辨率和光谱信息，视觉效果较好。
但融合后的影像存在光谱失真现象，部分地物信息丢失。
2. PCA变换融合结果：PCA变换融合后的影像保留了原始影像的大部分信息，但融合后的影像分辨率较低，视觉效果较差。
3. 结果比较：Brovey变换融合方法在保持空间分辨率的同时，较好地保留了光谱信息，视觉效果较好。
PCA变换融合方法在保留大部分信息的同时，降低了影像分辨率，视觉效果较差。
实验报告遥感影像融合(3篇)
第1篇一、实验背景随着遥感技术的发展，遥感影像在资源调查、环境监测、城市规划等领域发挥着越来越重要的作用。
然而，由于遥感传感器类型、观测时间、观测角度等因素的限制，同一地区获取的遥感影像往往存在光谱、空间分辨率不一致等问题。
为了充分利用这些多源遥感影像数据，提高遥感信息提取的准确性和可靠性，遥感影像融合技术应运而生。
遥感影像融合是将不同传感器、不同时间、不同分辨率的多源遥感影像进行综合处理，以获得对该区域更为准确、全面、可靠的影像描述。
本文通过实验验证了遥感影像融合技术在提高遥感信息提取准确性和可靠性方面的作用。
二、实验目的1. 了解遥感影像融合的基本原理和方法；2. 掌握常用遥感影像融合算法；3. 通过实验验证遥感影像融合技术在提高遥感信息提取准确性和可靠性方面的作用。
三、实验原理遥感影像融合的基本原理是将多源遥感影像数据进行配准、转换和融合，以获得具有更高空间分辨率、更丰富光谱信息的融合影像。
具体步骤如下：1. 影像配准：将不同源遥感影像进行空间配准，使其在同一坐标系下；2. 影像转换：将不同传感器、不同时间、不同分辨率的遥感影像转换为同一分辨率、同一波段的影像；3. 影像融合：采用一定的融合算法，将转换后的多源遥感影像数据进行融合，生成具有更高空间分辨率、更丰富光谱信息的融合影像。
四、实验方法1. 实验数据：选取我国某地区的高分辨率多光谱遥感影像和全色遥感影像作为实验数据；2. 融合算法：选用Brovey变换、主成分分析（PCA）和归一化植被指数（NDVI）三种常用遥感影像融合算法进行实验；3. 融合效果评价：采用对比分析、相关系数、信息熵等指标对融合效果进行评价。
五、实验步骤1. 数据预处理：对实验数据进行辐射校正、大气校正等预处理；2. 影像配准：采用双线性插值法对多光谱影像和全色影像进行配准；3. 影像转换：对多光谱影像进行波段合成，得到与全色影像相同分辨率的影像；4. 影像融合：分别采用Brovey变换、PCA和NDVI三种算法对转换后的多源遥感影像数据进行融合；5. 融合效果评价：对比分析三种融合算法的融合效果，并采用相关系数、信息熵等指标进行定量评价。
遥感影像融合实习报告
实习报告：遥感影像融合一、实习目的本次遥感影像融合实习的主要目的是通过学习和实践，掌握遥感影像融合的基本原理和方法，提高遥感影像的数据质量和信息提取能力。
通过实习，我们希望达到以下目标：1. 了解遥感影像融合的重要性和应用领域；2. 学习遥感影像融合的基本原理和方法；3. 掌握ENVI软件在遥感影像融合中的应用；4. 分析遥感影像融合结果，评估融合效果。
二、实习内容1. 遥感影像融合原理学习：包括遥感影像融合的定义、类型和常用方法等基本概念。
2. ENVI软件操作学习：学习ENVI软件的基本操作，包括打开遥感影像、预处理、融合设置和融合结果输出等。
3. 遥感影像融合实践：利用ENVI软件，对不同来源和分辨率的遥感影像进行融合处理，包括多光谱影像与高分辨率影像的融合。
4. 融合效果评估：通过定性和定量分析，评估融合结果的质量，包括影像清晰度、信息丰富度和分类精度等指标。
三、实习步骤1. 实习准备：安装ENVI软件，准备所需的遥感影像数据。
2. 遥感影像融合原理学习：通过阅读相关资料和文献，了解遥感影像融合的基本原理和方法。
3. ENVI软件操作学习：通过观看教程和实际操作，掌握ENVI软件的基本操作。
4. 遥感影像融合实践：利用ENVI软件，对遥感影像进行融合处理，包括选择融合方法、设置融合参数和融合结果输出。
5. 融合效果评估：对融合结果进行评估，分析融合效果的好坏。
四、实习心得通过本次遥感影像融合实习，我对遥感影像融合的基本原理和方法有了更深入的了解，同时也提高了我在实际操作中解决问题的能力。
我发现，遥感影像融合并非简单的数据叠加，而是需要根据具体情况进行合理设置和参数调整，以达到最佳的融合效果。
同时，融合效果的评估也是非常重要的，只有对融合结果进行充分的分析，才能发现存在的问题并进行改进。
总的来说，本次实习让我在遥感影像融合方面的知识和技能得到了很大的提升，我对遥感影像融合的应用和发展趋势也更加关注。
图像融合的实验报告
图像融合的实验报告实验报告：图像融合一、实验目的本实验的目的是研究和实践图像融合的方法，探究图像融合在多种应用中的作用和效果。
二、实验原理图像融合是将两幅或多幅图像以某种方式进行合成，生成一幅新的图像，使之具有源图像的一些特征和信息。
在图像融合中，常使用的方法包括像素级融合和特征级融合。
像素级融合是将不同图像中的像素点通过某种算法进行融合，产生新的像素值；特征级融合则是将不同图像中的特征提取出来，然后进行融合得到新的特征。
三、实验步骤1. 收集源图像：从不同角度和距离拍摄相同目标的不同图像，作为源图像；2. 图像预处理：对源图像进行预处理，包括灰度化、图像增强、去噪等操作，以便提取和融合图像的特征；3. 特征提取：使用特征提取算法，如边缘检测、角点检测等，从源图像中提取出不同的特征；4. 图像融合：根据所选的融合方法，将不同图像的像素点或特征进行融合；5. 融合结果评估：对融合结果进行评估，包括图像质量评估、信息保留度评估等。
四、实验结果与分析经过以上步骤，我们将图像进行了融合，并得到了融合后的图像。
对融合后的图像进行质量评估发现，融合后的图像与原图相比，整体上有明显的信息保留，且清晰度较高，细节丰富。
这说明我们所选择的特征融合方法在一定程度上是有效的。
五、实验应用图像融合在多个领域有着广泛的应用。
在军事领域，图像融合可以用于红外图像和可见光图像的融合，以提高目标探测和识别的准确率。
在医学领域，图像融合可以将不同类型的医学图像进行融合，帮助医生更准确地进行诊断和治疗。
在遥感领域，图像融合可以将多源的遥感图像融合，提高地物的分类精度和信息提取能力。
六、实验总结本实验通过对图像融合的研究和实践，了解了图像融合的原理和方法，并在实验中得到了一定的实际经验。
图像融合在多个领域都有重要的应用，可以提高图像质量、增强图像信息特征、准确识别目标等。
未来，我们可以进一步研究更多的图像融合方法，优化融合结果，并在更多领域中应用图像融合技术。
影像融合
实验名称:影像融合一、 实验内容1. 对TM 影像和SPOT 影像进行数据融合2. 利用均值、标准差、特征值等参数对融合效果进行评价二、 实验所用的仪器设备计算机和ENVI 软件 TM 影像和SPOT 影像三、 实验原理1. 影像融合定义：指将多元遥感图像按照一定的算法，在规定的地理坐标系中，生成新的图像的过程。
目的在于提高图像空间分辨率，改善分类，多时相图像融合用于变化监测。
2. HSV 变换原理：首先将多光谱图像经HSV 变换得到H 、S 、V 三个分量。
然后将高分辨率的全色图像代替V 分量，保持H 、S 、V 分量不变。
最后再进行HSV 反变换得到具有高空间分辨率的多光谱图像。
3. Brovey 变换原理:Brovey 融合也称色彩标准化(Color Normalization)融合,是一种RGB 彩色融合变换方法。
它保留每个像素的相关光谱特性,并且将所有的亮度信息变换成高分辨率的全色图像融合。
Brovey 融合的方法公式定义为： [R new G new B new ]=PanI 0[R 0G 0B 0] 其中:Pan 表示调整大小后的全色光谱图像的对应值 I 0，R 0、G 0、B 0分别表示调整大小后的多光谱图像的对应值，R new 、G new 、B new 分别表示融合后的多光谱图像的对应值。
4. 评价指标 (1) 均值与标准方差图像均值是像素的灰度平均值，对人眼反映为平均亮度；标准方差反映了图像灰度相对于灰度均值的离散情况，可用来评价图像反差的大小。
均值和标准方差的公式分别为μ=1n ∑x i n i=1 ; σ2=1n−1∑(x i −μ)2n i=1;上述两个式子中，n 表示图像总的像素的个数，X i 为第i 像素的灰度值。
(2) 特征值同名地物点在不同波段图像中亮度的观测量将构成一个多维的随机向量，称为光谱特征向量，而这个矩阵向量发生的伸缩变换比值为特征值。
(3) 相关系数描述波段影像间的相关程度的统计量，反映了两个波段影像所包含信息的重叠程度。
影像融合实验报告
影像融合技术总结一、简介在我们进行影像处理之前，我们先了解我们拿在手上的影像（这里的影像是quickbird影像）如图1，是具有多光谱特征的影像；图2，是具有高分辨率特征的影像；图1 多光谱影像图2 高分辨率影像最后融合得到的图像如图3所示：是同时具有多光谱和高分辨率的属性的，当然，最后得到的颜色效果有时候不会太理想，这时候就需要通过erdas本身，或者利用PHOTOSHOP等图像处理软件进行图像的调色处理。
图3 融合后的得到的图像二、影像处理方法1、分辨率融合分辨率融合（Resolution Merge）是对不同空间分辨率遥感图像的融合处理，使处理后的遥感图像既具有较好的空间分辨率，又具有多光谱特征，从而达到图像增强的目的。
图像分辨率融合的关键是融合前两幅图像的配准（Rectification）以及处理过程中融合方法的选择，只有将不同空间分辨率的图像精确地进行配准，才可能得到满意的融合效果；而对于融合方法的选择，则取决于被融合图像的特征以及融合的目的，同时，需要对融合方法的原理有正确的认识。
*软件操作方法步骤：在ERDAS 图标面板工具条，单击Interpreter 图标->>Spatial Enhancement >>Resolution Merge 命令，打开Resolution Merge 对话框。
在Resotution Merge 对话框（如图4）中，需要设置下列参数：图4 Resotution Merge 对话框( 1) 确定高分辨率输入文件（High Resolution Input File）( 2) 确定多光谱输入文件（Multispectral Input File）( 3) 定义输出文件（OutPut File）( 4) 选择融合方法（Method）其中，系统提供的融合方法有3种：主成分变换融合（Principle Component）、乘积变换融合（multiplicative）、比值变换融合（brovey transform），这3种融合方法的特点见附录1。
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实验名称：影像融合
一、 实验内容
1. 对TM 影像和SPOT 影像进行HSV 数据融合。
2. 查阅相关资料用envi 软件实现一种数据融合的方法，如Brovey 、PCA 等。
3. 利用均值、标准差、特征值等参数对上述两种方法的融合效果进行评价。
二、 实验所用的仪器设备，包括所用到的数据
电脑一台，Window7操作系统，遥感影像处理软件（ENVI4.3)英国伦敦的TM 影像数据lon_tm 和SPOT 影像数据lon_spot 。
三、 实验原理
1. 定义：图像（影像）融合是指将多余遥感影像按照一定的算法，在规定的地理坐标系中，生成新的图像的过程。
2. 目的：
(1) 提高图像空间分辨率 (2) 改善分类
(3) 多时相图像融合用于变化检测 3. 基本原理
(1) HSV 变换法：
HSV （hue, saturation, and value ：色调，饱和度，亮度值）。
首先将多光谱图像经HSV 变换得到H 、S 、V 三个分量。
然后将高分辨率的全色图像代替V 分量，保持H 、S 分量不变。
最后再进行HSV 变换得到具有高空间分辨率的多光谱图像。
(2) Brovey 变换法:
对彩色图像和高分辨率数据进行数学合成，从而使图像锐化。
彩色图像中的每一个波段都乘以高分辨率数据与彩色波段总和的比值。
函数自动地用最近邻、双线性或三次卷积技术将3个彩色波段重采样到高分辨率像元尺寸。
输出的RGB 图像的像元将与高分辨率数据的像元大小相同。
4. 评价指标 (1) 均值与标准差
∑==n
i i
x n μ1
1 （公式1）
()
2
1
2∑=-=n
i i μx σ （公式2）
上述两个式子中，n 表示图像总的像素的个数，xi 为第i 像素的灰度值。
(2) 特征值
设 A 是n 阶方阵，如果存在数m 和非零n 维列向量 x ，使得 Ax=mx 成立，则称 m
是A的一个特征值（characteristic value)或本征值（eigenvalue)。
非零n维列向量x称为矩阵A的属于（对应于）特征值m的特征向量或本征向量，简称A的特征向量或A的本征向量。
四、实验步骤及其结果分析
1.打开并显示影像
打开envi主菜单下File/Open External File/IP Software/ER Mapper子菜单，选择lon_tm和lon_spot文件，并分别进行显示，如图1，图2。
图1TM多光谱原始影像图2 SPOT全色原始影像
2.调整影像大小
(1) 选择Basic Tool/Resize Data(Spatial/Spectral)菜单，输入文件lon_tm，单击OK。
(2) 在Resize Data Parameters 对话框的xfac文本框输入2.8，yfac文本框输入2.8009。
输入输出文件名，单击OK，输出调整大小后的TM影像。
(3) 链接显示调整后的影像。
在一个窗口显示调整大小后的TM影像，在该影像的主影
像窗口选择Tool/Link/Link Displays，将该影像与SPOT全色影像进行链接显示，如
图3、图4。
(4)TM影像是多波段彩色的影像，而SPOT全色影像单波段影像，后者轮廓更为清晰。
图3调整大小后的TM影像图图4链接显示后的SPOT影像图
3.HSV变换融合
(1)在ENVI的主菜单选择Transform/Image Sharpening/HSV。
(2)在Select Input Bands 对话框中直接选择对应影像。
(3)从High Resolution Input File对话框中选择SPOT影像，点击OK.
(4)输入输出的文件名：logtmsp.img，在HSV Sharping parameters对话框中点击OK. 4.Brovey变换融合
(1)在ENVI的主菜单选择Transform/Image Sharpening/Color Normalized (Brovey)。
(2)在Select Input Bands对话框中直接选择对应影像。
(3)从High Resolution Input File对话框中选择SPOT影像，点击OK.
(4)Color Normalized (Brovey)输出面板中，选择重采样方式和输入文件路径及文件名
Brovey.img，点击OK输出结果。
5.结果显示、链接和比较
(1) 显示融合后的影像，如图5，图6。
(2)在主影像窗口选择Tools/Link/Link Displays，将原始的TM影像、SPOT影像及融合
影像进行比较。
图5 HSV变换融合后的影像图图6 Brovey变换融合后的影像图
6.结果分析：
(1)目视分析：
◆两种融合方法的融合影像都将高分辨率影像（图4）的空间信息和多光谱影像（图3）
的光谱信息有机结合，融合影像在分辨性、清晰性上有很大提高。
通过对居民区建
筑物轮廓及对其他目标的影像细节进行比较很容易验证这一点。
但是，仍可看出差
别。
◆通过HSV融合后，融合后的影像（图5）和全色影像（图4）相比较，融合后的影
像色彩信息更加丰富，影像的分辨率基本上没什么变化。
融合后的影像与多光谱影
像（图3）相比较，影像的分辨率有了很大的提高，色彩的亮度、色度、饱和度都
有较明显的改变，颜色分布与地物信息的吻合度比较高，使得地物信息得到极大的
丰富和便于辨别和分析。
◆Brovey融合后的影像（图6）色彩畸变比较大，与多光谱影像（图3）相比较，影
像上的地物的清晰程度有很大的提高，分辨率较高，但是影像中的阴影地方初相蓝
色，颜色不符合实际。
绿色植物的颜色变得过于鲜绿。
融合后的影像存在色彩失真
的问题。
(2)定量分析：
为了客观和定量地比较两种方法的融合效果，利用反映亮度信息的评价参数(均值和标准差)、以及特征值来进行综合评价。
融合后影像与原始影像相关统计量如表1所示。
表1各影像的性能统计参数
影像波段均值标准差特征值
TM多光谱Band 1 116.82 43.32 5693.31 Band 2 125.34 44.05 196.58 Band 3 114.33 46.35 76.04
HA V变换Band 1 100.21 59.69 10259.53 Band 2 113.19 59.36 513.58 Band 3 101.73 62.86 264.55
Brovey变换Band 1 38.95 17.63 806.80 Band 2 45.47 18.53 143.06 Band 3 39.64 19.16 71.31
◆从均值结果可以看出，HA V变换均值较大，所以HA V变换在提高图像的亮度方面
效果更好。
◆从标准差来看，Brovey变换的标准差明显小于HA V变换的标准差，说明HA V变换
的像素分布离散程度更大。
◆相比于另外几幅图像，HA V变换后图像微小细节反差和纹理变化特征的表达能力大
大增强。
图像的清晰度得到了很大幅度提高。
◆这些统计参数的变化与各种融合方法的理论分析结果一致与人的视觉效果的变化
一致。
(3)总结：
通过目视分析和定量分析比较两种方法的融合效果，得出结论：HAV变换融合效果优于Brovey变换。
五、实验中遇到的问题及解决方法
1.问题：
对特征值的概念不理解，上网查找资料也没有找到特征值在影像融合中的评价方法。
2.解决办法：
通过请教老师发现原来这里的特征值和线性代数中的特征值是一个意思，它体现了遥感影像信息量的多少，特征值越大，信息量就越大，图像效果也就越好。