中国地质大学武汉遥感解译与制图实习报告
中国地质大学遥感图像解译实习报告
中国地质大学遥感图像解译实习报告班:学生人数:姓名:遥感影像解译实习报告学院:信息工程学院讲师:高伟11。
练习目的1。
掌握遥感影像的目视解译方法和流程，能够目视解译zy3影像和etm+影像2。
学会在实践区建立土地利用类型解释标志3。
学习arcgis和envi5.1软件的操作，进行数字制图，制作专题地图2。
实习数据和软件1。
实习资料:校正融合后的参考影像资料、zy3影像和XXXX ETM+影像2.实习软件:Envi5.1和arcgis。
3。
实习内容(1)土地利用解译标志解译标志是一种只能反映土地利用信息的遥感影像特征。
它包括大小、形状、阴影、色调、纹理、图形、位置和各种图的相互关系等。
1。
尺寸:指在二维空间中测量各种地块的尺寸或面积2.形状:指一块土地的形状、结构和轮廓3。
色调:指图像上各种土地利用状态的颜色或相对亮度4.阴影:指阳光被某种形式的土地利用阻挡时产生的阴影 5.纹理:指以色调或颜色变化表现的各种土地利用状态的细线或重复图案。
26。
格局:指一定土地利用类型按一定规律排列的格局结构7。
位置与周边关系:指土地利用类型的空间分布及其相互关系，从中可以识别出一些土地利用形式(2)目视解译过程(3)专业解译专业解译主要是一种目视解译方法，供解译人员通过自己的专业知识、遥感系统知识和地理区域知识从遥感图像中提取遥感信息，检索地面原型，然后绘制底图1.图像解译遥感解译的实质是一个分类过程，即根据遥感图像的光谱特征、空间特征和时间特征，并根据解译者的理解程度或置信度和准确度，逐步进行目标检测、识别和识别的过程首先，确定目标或特征的客观存在，在更高的理解水3水平上理解目标或特征，并且将其粗略地定义为非常普通和大的类别中的实体。
然后，根据图像上目标的精细特征，以足够的置信度和准确度将上述识别的实体分类到特定的遥感图像中。
遥感图像的解译从遥感图像的特征开始，包括色调或颜色、阴影、大小、形状、纹理、图案、位置、组合等。
遥感原理实验报告3目视解译与制图
《遥感原理》实验报告实验名称：遥感图像目视解译与制图专业：地理信息科学学号：姓名：指导老师：1、实验目的（1）学习航空像片判读的基本原理和方法；掌握航空像片判读中判读标志的建立方法；解译判读各土地覆盖类型在彩红外航片上的影响特征；（2）认识和了解热红外影像对地物的表现；（3）认识和掌握TM图像各波段的光谱效应；学习和掌握陆地卫星遥感图像的判读方法。
2、实验材料ArcGIS10.2、ENVI5.13、实验内容与过程3.1航空像片的判读说明：与黑白像片相比。
真彩色像片基本反映了地物的天然色彩，地物类型之间的细微差异可以通过色彩的变化表现出来，彩色像片上的丰富色彩提供了比可见光黑白像片更多的信息。
由于受到大气散射与吸收的影响，在航空摄影高度相同的条件下，彩色摄影信息损失量远大于红外摄影，因此航空遥感中广泛使用彩色红外摄影。
由于绿色植物在近红外波段具有很强的反射特性，在彩色红外像片上呈红色，使彩红外航片比普通彩色航片在植被的判读和识别方面具有较大的优势，同时也使其在识别伪装方面有突出的功用。
判读彩色红外像片，可以按照以下步骤进行：认真了解彩红外摄影感光材料的特性和成像原理；熟悉各种地物在可见光和近红外波段的反射光谱特性；建立地物的反射光谱特性与像片假彩色的对应关系（如下表）；建立彩红外像片与其他判读标志；遵循遥感解译步骤与方法对彩红外像片进行解译。
在解译时应注意：在彩红外像片上，植物的叶子因反射红外线而呈现为红色。
但不同植被类型或处于不同生长阶段，受不同环境影响的植物，其光谱特性不同，因而在彩红外相片上，红色的深浅程度不同。
如正常生长的针叶林，颜色为红色到品红色，枯萎的植被则呈现暗红色，即将枯死的制备则呈现青色。
根据以上表格和所给遥感影像可得实习区判读表格如下：3.2热红外图像判读（1）光盘中“实习图像”子目录下共有三组热红外图像：热红外11、热红外12、热红外13位第一组，这是反映工业热流的热红外影像，影像说明如表所示。
遥感解译技术员实习报告
一、实习背景随着我国遥感技术的快速发展，遥感解译技术在资源调查、环境监测、灾害预警等领域发挥着越来越重要的作用。
为了更好地掌握遥感解译技术，提高自身专业技能，我于2021年7月至9月在XX遥感科技有限公司进行了为期两个月的实习。
二、实习内容1. 熟悉遥感解译基本原理实习期间，我首先学习了遥感解译的基本原理，包括遥感影像的获取、处理、分析、解译等环节。
通过学习，我对遥感影像的特点、成像原理、解译方法有了较为全面的了解。
2. 掌握遥感图像处理软件实习期间，我熟练掌握了ENVI、ArcGIS等遥感图像处理软件，能够独立完成遥感影像的预处理、增强、分类、制图等工作。
3. 学习遥感解译方法实习期间，我学习了多种遥感解译方法，如目视解译、半自动解译、自动解译等。
通过实际操作，我掌握了不同方法的适用场景和优缺点，提高了遥感解译的准确性和效率。
4. 参与项目实践在实习期间，我参与了多个遥感解译项目，包括土地利用变化监测、环境质量评估、灾害预警等。
在项目实践中，我负责遥感影像的预处理、解译、制图等工作，为项目提供了有力支持。
5. 学习项目管理和团队协作实习期间，我了解了项目管理的流程和方法，学会了如何与团队成员高效沟通、协作。
在项目实施过程中，我学会了如何合理安排时间、分配任务，确保项目顺利进行。
三、实习收获1. 专业技能方面通过实习，我对遥感解译技术有了更深入的了解，掌握了遥感图像处理软件的操作技能，提高了遥感解译的准确性和效率。
2. 实践能力方面在项目实践中，我积累了丰富的实践经验，学会了如何将理论知识应用于实际工作中，提高了自己的实践能力。
3. 团队协作能力方面实习期间，我学会了与团队成员高效沟通、协作，提高了自己的团队协作能力。
4. 项目管理能力方面通过参与项目，我了解了项目管理的流程和方法，提高了自己的项目管理能力。
四、实习总结本次遥感解译技术员实习让我受益匪浅，不仅提高了我的专业技能，还锻炼了我的实践能力、团队协作能力和项目管理能力。
遥感图像解译实习报告
遥感图像解译实习报告中国地质大学目录实习一 (3)一、实习任务： (3)二、实习目标以及用时： (3)三、教学方式： (3)四、使用器材： (3)五、具体实习过程 (4)1. 运用ENVI软件观察影像中不同地物的光谱曲线 (4)2 武汉市TM影像解译实习 (6)3. 运用ERDAS软件提取影像中的植被指数 (10)实习二 (12)一．实习任务： (12)二、实习目标： (12)三、教学方式： (12)四、使用器材： (12)五、具体实习过程 (12)1.ERDAS视窗的基本操作 (12)2. 多项式几何纠正 (14)实习三 (20)一、实习任务： (20)二、实习目标： (20)三、教学方式： (20)四、使用器材： (21)五、具体实习内容 (21)1.影像融合 (21)2. 遥感图像分类（监督分类或者非监督分类） (22)实习体会 (27)实习一一、实习任务：熟悉各种典型地物的光谱曲线；对遥感影像进行判读，建立典型地物的解译标志；运用Erdas软件的空间建模功能提取TM影像中的水体。
二、实习目标以及用时：1 熟悉遥感软件的光谱读取与显示功能2 熟悉人工判读的程序；3 掌握人工判读的工具；4 影像处理之工具使用；5 掌握解译标志的建立过程，并能对影像中的地物进行解译标志的建立6 运用遥感软件提取影像中的植被指数7 运用Erdas软件的空间建模功能提取TM影像中的水体三、教学方式：由老师说明方法并举例，由同学实际执行判读，并完成实习报告。
四、使用器材：1.ENVI系統2.遥感影像3 ERDAS软件系统五、具体实习过程1. 运用ENVI软件观察影像中不同地物的光谱曲线A．提取单个像素的光谱曲线(Z Profiles)1）选择FILE->OPEN打开遥感影像。
出现Available band list对话框图1-1 Available band list对话框2）依据图1中的设置，选择RGB三个通道的数据，并且点击Load RGB,在#1中显示影像。
遥感解译实习报告
一、实习背景随着遥感技术的不断发展，遥感解译在地理信息系统、资源环境监测、城市规划等领域发挥着越来越重要的作用。
为了提高自身的专业素养和实践能力，我于2021年7月至9月在XX遥感研究所进行了为期两个月的遥感解译实习。
二、实习目的1. 了解遥感解译的基本原理和方法；2. 掌握遥感图像处理和数据分析技术；3. 培养实际操作能力，提高解决实际问题的能力；4. 为今后的科研工作积累经验。
三、实习内容1. 遥感图像获取与处理实习期间，我学习了遥感图像的获取方法，包括卫星遥感、航空遥感等。
同时，掌握了遥感图像预处理、增强、配准、融合等处理技术。
通过实际操作，我对遥感图像处理软件ENVI、ArcGIS等有了更深入的了解。
2. 遥感图像解译与分析在遥感图像解译方面，我学习了地物波谱特性、遥感图像分类、特征提取等基本理论。
通过实习，我掌握了利用ENVI、ArcGIS等软件进行遥感图像解译的方法，并对不同地物进行了分类与识别。
3. 遥感应用案例研究实习期间，我参与了XX地区土地利用现状遥感调查项目。
通过对遥感图像的解译与分析，我们完成了该地区土地利用类型的划分、面积统计等工作。
此外，我还参与了城市绿地遥感监测、森林资源调查等案例研究。
4. 实践操作与问题解决在实习过程中，我遇到了许多实际问题。
例如，遥感图像质量较差、地物信息提取困难等。
通过查阅资料、请教导师和同事，我逐渐解决了这些问题，提高了自己的实际操作能力。
四、实习成果1. 掌握了遥感图像处理、解译与分析的基本原理和方法；2. 熟练运用ENVI、ArcGIS等遥感图像处理软件；3. 完成了XX地区土地利用现状遥感调查项目，取得了较好的成果；4. 提高了自身的问题解决能力，为今后的科研工作打下了基础。
五、实习体会1. 遥感解译实习使我认识到遥感技术在解决实际问题中的重要性；2. 实习过程中，我学会了与同事合作，提高了团队协作能力；3. 通过实际操作，我认识到理论知识与实践操作相结合的重要性；4. 实习使我更加坚定了从事遥感领域的决心。
遥感地质学实习报告
一、绪言随着遥感技术的不断发展，遥感地质学已成为地质研究的重要手段之一。
为了提高我们的遥感地质学知识和实践能力，我们参加了为期一周的遥感地质学实习。
本次实习旨在通过野外实地考察和遥感图像处理与分析，加深对遥感地质学原理和方法的理解，提高地质问题的解决能力。
一、实习地区及时间实习地区位于我国某地，实习时间为2023年6月15日至6月19日。
二、实习目的与任务1. 目的（1）掌握遥感地质学的基本原理和方法；（2）了解遥感图像处理与分析在地质研究中的应用；（3）提高野外实地考察能力，学会采集遥感地质数据；（4）培养团队合作精神，提高沟通协调能力。
2. 任务（1）了解实习地区的地质背景；（2）掌握遥感图像获取、处理与分析方法；（3）运用遥感地质学原理分析实习地区地质问题；（4）撰写实习报告。
三、实习内容1. 实习地区地质背景实习地区位于我国某地，地处华北平原，地势平坦，海拔较低。
该地区地层主要为第四系沉积岩，岩性以砂土、粉土、粘土为主。
区域构造较为简单，以断裂构造为主。
2. 遥感图像获取实习期间，我们使用了无人机获取实习地区的遥感影像，包括高分辨率多光谱影像和航空摄影影像。
3. 遥感图像处理与分析（1）图像预处理：对获取的遥感影像进行辐射校正、几何校正等预处理，以提高图像质量；（2）图像增强：运用直方图均衡化、对比度增强等方法，使图像更加清晰；（3）图像分类：采用监督分类方法，对遥感影像进行地质体分类；（4）地质体特征提取：运用几何形态、纹理特征等方法，提取遥感影像中地质体的特征；（5）地质问题分析：根据遥感图像分析结果，对实习地区地质问题进行探讨。
4. 野外实地考察在遥感图像分析的基础上，我们进行了野外实地考察，验证遥感图像分析结果，并进一步了解实习地区的地质特征。
四、实习成果1. 实习报告根据实习内容和观察结果，我们撰写了实习报告，包括实习地区地质背景、遥感图像处理与分析、野外实地考察等部分。
2. 遥感图像分析结果通过遥感图像分析，我们发现了实习地区存在以下地质问题：（1）地层不整合现象；（2）断层发育；（3）岩性变化明显。
遥感实习报告
一、实习背景随着遥感技术的不断发展，遥感在各个领域的应用越来越广泛。
为了更好地了解遥感技术，提高自己的实践能力，我们开展了为期两周的遥感实习。
本次实习旨在通过实际操作，掌握遥感影像处理、解译和制图等基本技能。
二、实习目的1. 熟悉遥感影像处理软件ENVI的操作，掌握遥感影像预处理、裁剪、校正等基本操作。
2. 学习遥感野外调查方法，了解野外调查的注意事项。
3. 掌握遥感影像解译技巧，根据《土地利用现状分类-GB2007》标准，对所调查区域的遥感影像地物进行初步目视解译、划分。
4. 熟练运用ENVI软件进行室内解译，进行小斑区划和数据库建立。
5. 根据遥感影像图，针对所调查区域制作土地利用现状分类专题图。
三、实习内容（一）遥感影像处理1. 遥感影像预处理：首先，我们在ENVI软件中对原始遥感图像进行预处理，包括辐射校正和几何校正。
辐射校正主要进行传感器校正、大气校正、太阳高度及地形校正。
几何校正是指纠正由系统或非系统因素引起的图像几何变形。
2. 遥感影像裁剪：根据实习要求，我们选取了金洲新区大部分地区及望城区部分区域作为本次实习的区域范围。
使用ENVI软件中感兴趣区域选取的功能，裁剪出特定的区域范围。
（二）外业建标调查1. 建立目视解译标志表：根据《土地利用现状分类-GB2007》标准，对所调查区域的遥感影像地物进行初步目视解译、划分，从而建立外业目视解译标志表。
2. 野外调查：在实习老师的指导下，我们前往实习区域进行实地调查。
调查过程中，我们详细记录了各种地物的分布情况，以及地形、地貌等信息。
（三）室内解译1. 遥感影像室内解译：运用ENVI软件，对遥感影像进行室内解译。
通过对遥感影像的分析，识别出各种地物，并进行小斑区划。
2. 数据库建立：根据室内解译结果，建立遥感影像数据库，为后续制图提供数据支持。
（四）制图1. 利用ENVI软件，根据遥感影像数据和室内解译结果，制作土地利用现状分类专题图。
2. 对专题图进行美化，包括添加图例、标题、比例尺等信息。
大学生遥感实习报告
实习报告一、实习目的与意义作为一名地理信息科学专业的学生，我深知实践对于理论知识的巩固和应用的重要性。
因此，我积极参加了为期两周的遥感实习，旨在加深对遥感原理的理解，提高遥感数据处理和分析能力，将所学知识应用于实际问题中。
这次实习不仅提高了我的专业技能，也使我更加了解遥感技术在资源调查、环境监测和地理信息系统中的应用价值。
二、实习内容与过程实习的第一周，我们主要学习了遥感基本原理和遥感数据类型。
通过老师的讲解和自学，我掌握了遥感的基本概念、遥感数据的获取方式、光谱特性以及遥感图像的分类和处理方法。
同时，我们还学习了ENVI、ArcGIS等遥感图像处理软件的基本操作，为后续的实习任务打下了基础。
实习的第二周，我们开始着手处理实际的遥感数据。
首先，我们使用ENVI软件对遥感图像进行预处理，包括辐射定标、大气校正和地理校正等。
在预处理的基础上，我们学会了使用不同的算法对遥感图像进行分类，如最大似然法、支持向量机和决策树等。
此外，我们还学习了如何利用遥感数据进行土地利用类型划分、植被覆盖度计算和水质监测等应用。
三、实习成果与反思通过两周的实习，我对遥感技术有了更深入的了解，并能够独立完成遥感图像的处理和分析。
在实习过程中，我积极参与讨论，向老师和同学请教问题，不断提高自己的专业素养。
同时，我也认识到遥感技术虽然强大，但在实际应用中仍存在一些限制，如数据质量、处理速度和准确性等。
这次实习让我意识到，遥感技术在地理信息科学领域具有广泛的应用前景。
在未来的学习和工作中，我将继续深入研究遥感技术，并结合地理信息系统，为资源调查、环境监测和可持续发展等领域做出贡献。
同时，我也将不断更新自己的知识体系，紧跟遥感技术的发展趋势，为我国遥感事业的发展贡献自己的力量。
四、实习总结这次遥感实习使我受益匪浅，不仅提高了我的专业技能，也增强了我的实践能力。
通过实习，我更加深入地了解了遥感技术的基本原理和应用领域，为自己未来的发展奠定了基础。
遥感地质学读书报告-中国地质大学(武汉)
《遥感地质学》地质解译读书报告名: 011101指导老师:号:20101002198日 期:2014年1月4日级: 张旺牛目录、解译目的.二、解译原则.1. 从整体到局部、先已知后未知、先易后难2. 先岩石、地层，后构造，最后矿产解译 三、图片解译. 四、解译结果. 1.岩石地层解译 2.构造解译3. 河流地貌解译 错误！未定义书签。
申国踰学側）儷觑购斓嶽懈五、心得体会.原则更为重要。
岩性解译普遍认为比构造解译难度大, 有时也可以先构造，后岩性解《遥感地质学》地质解译读书报告解译目的通过学习张旺生老师讲解的《遥感地质学》，我知道了遥感图像客观地真实地记录了地表地物的各个地物特征和综合的景观特征， 从本质上来讲，记录了地表地物的光谱特征和空间特征。
地物的光谱特征在图像上以不同的色调得以显示出来, 们本身的成分、颜色、结构构造及其性质的不同，而且有不同的光谱特征，因此在图像可以以不同的色调或者颜色显示出来， 地物的空间特征指地物的外表特征， 如地物的几何形态大 小、地貌、水系、植被等，在图像上如实的表现出来，不同的地物由于它们的的成份、结构 构造、性质的不同，所处的自然地理环境不同，构造背景不同，而具有的不同地貌、水系、 植被等影像特征，所以人们可以利用色调、形态大小、地貌、水系、植被等影像特征识别和区别各种地物、地质体、地质现象及其特点，获取地质信息。
此次解译，通过完成作业，也程内容的理解和掌握情况。
二、解译原则1. 从整体到局部、先已知后未知、先易后难先从研究区整个范围入手，进行粗略的解译，了解研究区的岩石、地层分布及构造的基本特点，然后选择对地质情况较熟悉或掌握资料较多的地区进行详细的解译，在解 译过程中，对影像清晰、解译标志明显的内容优先解译， 对解译标志欠佳的内容后解译, 在已知区进行详细解译的基础上，然后在扩大到未知区解译。
2. 先岩石、地层，后构造，最后矿产解译多种构造行迹是通过岩石地层反应出来的，岩石、地层是构造研究的基础。
遥感目视解译实习报告
实习报告：遥感目视解译实习一、实习目的与任务本次遥感目视解译实习的目的是让我们掌握遥感影像目视解译的基本原理和方法，提高我们对遥感影像的判读和分析能力。
实习任务是对给定的遥感影像进行目视解译，识别不同地物类别，并对其进行属性编码和符号表示。
二、实习准备在实习前，我们学习了遥感影像的基本知识，包括遥感影像的获取、处理和分析方法。
我们还学习了目视解译的原理和方法，包括解译标志的识别和应用。
此外，我们还熟悉了相关软件的使用，如ENVI和MapGIS。
三、实习过程实习过程中，我们首先接收到了一组遥感影像，影像分辨率为250米。
我们首先对影像进行了预处理，包括假彩色合成和增强处理，以提高解译的准确性。
然后，我们根据先验知识和影像特征，开始进行目视解译。
我们首先观察影像的色调、颜色、阴影、形状、纹理等特征，以识别不同的地物类别。
我们发现，影像中的地物可以分为以下几类：水体、植被、建筑物、道路、田野等。
我们根据这些地物类别，对其进行了属性编码和符号表示。
在解译过程中，我们遇到了一些困难。
例如，某些地物的边界模糊，难以准确识别。
此外，某些地物的光谱特征相似，难以区分。
为了解决这些问题，我们采取了以下措施：一是增加了解译标志的识别和应用，例如根据地物的形状、纹理和阴影等特征进行判断；二是参考了相关的地理信息数据，如地形图和土地利用图等，以提高解译的准确性。
四、实习成果与分析经过一段时间的目视解译，我们完成了对遥感影像的解译工作。
我们通过对解译结果的统计和分析，得出以下结论：1. 影像中的水体主要分布在河流和湖泊地区，其边界清晰，色调较暗。
2. 植被主要分布在山区和公园地区，其色调绿色，纹理丰富。
3. 建筑物主要分布在城市和乡村地区，其边界明显，色调和纹理独特。
4. 道路主要分布在城市和乡村地区，其边界清晰，色调较亮。
5. 田野主要分布在乡村地区，其色调较浅，纹理较少。
通过对遥感影像的目视解译，我们不仅提高了自己的遥感影像分析能力，还对地表物体的分布和特征有了更深入的了解。
遥感解译实习报告
遥感图像解译课程综合实习——影像解译与数字化成图一、实习目的根据解译标志，分别在Quikbird和SPOT图像上解译出地物类别；实地调绘，结合影像进一步判断地物类型的变化；用ERDAS软件内业成图，制作一幅土地利用专题分类图二、实习原理Quikbird影像和SPOT 影像都能够比较清晰地看出地物的形状大小及位置，而其色调与颜色都反映地物本身的颜色。
本组测区内有农果田、水系、绿化带、道路桥梁、居民地、操场及裸地等地物，它们各自的颜色，形状，纹理等特征在图像上式不同的，因此可以事先利用图像对它们进行初步解译。
实地调绘的时候结合图像可更有针对性地判断变化的地块，并且进一步验证之前的解译特征的正确性。
利用ERDAS软件可以标绘出地物图斑及种类，而且可以制成相应类型的地图。
三、实习步骤1.内业判读内业判读主要利用解译人员目根据自己的专业知识、地理区域知识、遥感系统知识从遥感对地面实况的模拟影像中提取遥感信息、反演地面原型的目视判读方法。
遥感解译的实质是个分类过程，即根据遥感图像的光谱特征、空间特征、时间特征，按照解译者的认识程度，或是自信程度和准确度，逐步进行目标的探测、识别和鉴定的过程。
首先确定一个目标或特征的客观存在，在更高一层的认识水平上去理解目标或特征，并把它粗略地定为某个十分普通的、大类别中的一个实体，再进一步根据图像上目标的细微特征，已足够的自信度和准确度，将上述识别的这个实体，划归在某一种特定的类别中。
遥感图像的解译是从遥感影像特征入手的，包括色调或颜色、阴影、大小、形状、纹理、图案、位置、组合等。
我们组测区是野芷湖一带，占较大面积的地物有农田、苗圃、水系、道路、裸地、建筑。
根据解译标志，我们分别在快鸟影像和SPOT上解译出这些地物：农田：在影像上一般呈现绿色调，而且形状大多较规则，呈方块状紧密连在一起，纹理较均匀；苗圃：色调呈浅黄色，形状较规则，纹理也较均匀，但没有农田均匀；水系（包括鱼塘等）：在图像上占最大面积，呈深蓝色，几乎无纹理；道路：呈条带状，色调为白色；建筑（房子）：片状分布，呈矩形紧致连在一起，并且有阴影。
中国地质大学微波遥感上机实习报告
微波遥感课程实习报告学生姓名：班学号：113152-07学号：指导教师：陈启浩中国地质大学信息工程学院2017年11月目录实习一 SAR图像目视解译 .......................................................... - 2 - 【实习目的】 ........................................................................... - 2 - 【实习内容】 ........................................................................... - 2 - 【实习过程】 ........................................................................... - 2 - 实习二极化SAR信息提取 ........................................................... - 7 - 【实习目的】 ........................................................................... - 7 - 【实习内容】 ........................................................................... - 7 - 【实习过程】 ........................................................................... - 7 - 心得与体会 ................................................................................... - 10 -实习一 SAR图像目视解译【实习目的】1.熟悉常用的SAR图像分析软件，2.了解SAR图像格式和元数据信息，3.利用所学的SAR图像特性进行目视解译。
中国地质大学武汉遥感解译与制图实习报告
遥感解译与制图实习报告学生姓名：孙国欢班学号：113131 -05指导老师：肖启芝中国地质大学信息工程学院2015年11月实习过程遥感图像解译实习指导一一、实习任务：1. 熟悉各种典型地物的光谱曲线2 •对遥感影像进行判读，建立典型地物的解译标志3•运用Erdas软件的空间建模功能提取TM影象中的水体二、实习目标以及用时：1 .熟悉遥感软件的光谱读取与显示功能2. 熟悉人工判读的程序；3. 掌握人工判读的工具；4. 影像处理之工具使用；5. 掌握解译标志的建立过程，并能对影像中的地物进行解译标志的建立6. 运用遥感软件提取影像中的植被指数7 .运用Erdas软件的空间建模功能提取TM影象中的水体三、教学方式：由老师说明方法并举例，由同学实际执行判读，并完成实习报告。
四、使用器材：系统2.遥感影像3 ERDAS软件系统任务1:运用ENV软件观察影像中不同地物的光谱曲线这个实验使用的文件是，打开文件后通过Tools->Profiles->Z profile(spectrum) 获得不同地物点的光谱曲线结果。
rfcnd Number任务2:武汉市TM影象解译实习这次机像实光谱要对武汉市的ETM数据进行解译，提取出入点坐标搜集覆盖类类型。
这次试验使用的文件是，我选取的波段组合是R:4 G:3 B:2。
它的主要的步骤是数据层叠加---选择典型样区(R0I)---保存典型地物图片---获得判读标志。
原物名文件波段影像类型特征描述（判别地 物的八大要素）长江水体1 432 TM1颜色/光谱 提取典型样区结果2纹理 无明显纹理3大小 无固定大小4形状具有带状的线性特征5排列 无固定排矿6空间关系7阴影 无8位置位于影像的中间部位，具有明显的地理位置特征地物名称长江水体2 影像显示的波段 432 影像类型TM特征描述（判别地 物的八大要素） 1颜色/光谱2纹理无明显纹理 3大小无固定大小4形状 具有带状的线性特征 5排列 无固定排列6空间关系7阴影无8位置 位于影像的中间部位，具有明显的地理位置特征地物名称滩涂 影像显示的波段 432 影像类型TM特征描述（判别地 物的八大要素）1颜色/光谱2纹理 有较为细密的格网纹理 3大小 无固定大小4形状三角形条带状的线性特征 5排列 无固定排列 6空间关系 位于长江右侧 7阴影无8位置 位于影像的中间的右侧部位;地物名称 森林 影像显示的波段 432 影像类型TM特征描述（判别地 物的八大要素） 1颜色/光 谱2纹理 层状纹理 3大小 无固定大小 4形状 无明显线性特征 5排列层状排列 6空间关系 位于长江两侧 7阴影无8位置位于影像的左右两侧任务3:运用ERDA 软件提取影像中的植被指数判读结果:任务4：依据erdas 中文教程第十章空间建模工具的介绍，遵循 TM 水体模型，提 取所给的TM 影像上的水体遥感图像解译实习指导二一、 实习任务：运用遥感软件进行图像校正，包括辐射校正和几何校正 二、 实习目标：1熟悉ERDA 视窗操作过程 2熟悉遥感数据几何校正过程 3运用ERDA 软件进行地形校正三、 教学方式：依据实习指导书进行实验，并完成实习报告 四、 使用器材：ERDAS1感图像处理软件，遥感数据 任务1： ERDA 视窗的基本操作这个实验的目的是了解目前主流的遥感图象处理软件ERDAS 勺主要功能模块：视窗功能介绍；文件菜单操作；实用菜单操作；显示菜单操作；矢量和删格菜单操作， 掌握视窗操作模块的功能和操作技能，为遥感图像的几何校正等后续实习奠定基础。
遥感解译实习报告
一、实习背景遥感技术作为一种获取地表信息的重要手段，在地理信息系统、环境监测、资源调查等领域发挥着重要作用。
为了提高我国遥感技术的应用水平，培养具有遥感解译能力的专业人才，我校地理信息科学专业组织了一次遥感解译实习活动。
本次实习旨在让学生了解遥感解译的基本原理和方法，提高学生在实际项目中应用遥感技术的能力。
二、实习目的1. 熟悉遥感影像的基本特征，掌握遥感影像解译的基本方法。
2. 培养学生运用遥感技术解决实际问题的能力。
3. 增强学生的团队合作意识，提高学生的沟通协调能力。
4. 提高学生对遥感技术的兴趣，激发学生的创新精神。
三、实习内容1. 遥感影像基本特征学习实习期间，我们学习了遥感影像的几何特征、辐射特征和光谱特征。
通过对不同遥感影像的对比分析，使学生掌握遥感影像的基本特征。
2. 遥感影像解译方法学习实习过程中，我们学习了遥感影像目视解译、统计分析解译、机器学习解译等方法。
通过实际操作，使学生掌握遥感影像解译的基本技巧。
3. 遥感影像解译实践在实习老师的指导下，我们选取了实习区域，进行了遥感影像解译实践。
实习内容包括：（1）选取遥感影像：根据实习目的和区域特点，选取合适的遥感影像。
（2）预处理：对遥感影像进行辐射校正、几何校正、增强处理等预处理操作。
（3）目视解译：通过目视观察，识别遥感影像中的地物信息。
（4）统计分析解译：运用统计分析方法，对遥感影像进行分类、提取等操作。
（5）机器学习解译：利用机器学习方法，对遥感影像进行分类、提取等操作。
4. 实习报告撰写实习结束后，学生需根据实习内容撰写实习报告，总结实习过程中的收获和体会。
四、实习成果通过本次遥感解译实习，学生取得了以下成果：1. 掌握了遥感影像的基本特征和解译方法。
2. 增强了学生的实际操作能力，提高了学生的团队协作能力。
3. 提高了学生对遥感技术的兴趣，为今后的学习和工作奠定了基础。
4. 撰写了高质量的实习报告，展现了学生的实习成果。
遥感目视解译实习报告
一、实习背景随着遥感技术的飞速发展，遥感目视解译在地理信息科学、资源环境监测、城市规划等领域发挥着越来越重要的作用。
为了提高学生对遥感技术的应用能力，我们组织了为期一周的遥感目视解译实习。
本次实习旨在让学生通过实际操作，掌握遥感目视解译的基本原理和方法，提高遥感图像的判读和解析能力。
二、实习目的1. 使学生了解遥感目视解译的基本原理和方法；2. 培养学生运用遥感图像进行地物识别和解译的能力；3. 提高学生运用遥感技术解决实际问题的能力；4. 增强学生的团队合作精神和实践能力。
三、实习内容1. 遥感目视解译基本原理实习期间，我们首先学习了遥感目视解译的基本原理。
遥感目视解译是指通过观察遥感图像，分析地物的光谱特征、形状、大小、纹理、阴影等要素，识别和解析地物的一种方法。
遥感图像的解译主要依赖于以下几个要素：（1）大小：根据图像比例尺，确定地物实际大小。
（2）形状：地物在图像上的形状特征，如矩形、圆形、椭圆形等。
（3）阴影：地物产生的阴影可以反映地物的形状、高度等信息。
（4）颜色：地物的光谱反射率决定了其在遥感图像上的颜色。
（5）纹理：地物的表面粗糙度、组织结构等特征。
（6）图案：地物在图像上的分布规律和组合形式。
（7）位置：地物在图像上的空间分布和相互关系。
2. 遥感图像处理实习过程中，我们学习了遥感图像处理的基本方法，包括图像增强、滤波、几何校正等。
通过这些方法，我们可以提高遥感图像的质量，为目视解译提供更好的数据基础。
3. 遥感目视解译实践在掌握了遥感目视解译的基本原理和图像处理方法后，我们进行了实际操作。
本次实习选取了我国某地区的高分辨率遥感影像作为解译数据，主要任务包括：（1）地物识别：根据遥感图像特征，识别出研究区域内的主要地物类型，如水体、植被、建筑、道路等。
（2）地物解译：对识别出的地物进行详细解析，分析其空间分布、形态、面积等信息。
（3）地物分类：根据解译结果，对地物进行分类，如水域、植被、建筑、道路等。
遥感解译技术员实习报告
实习报告一、实习背景与目的作为一名遥感解译技术员实习生，我在大学学习了四年遥感科学与技术专业，掌握了遥感基础理论知识和遥感解译技术。
为了提高自己的实践能力，我将所学知识应用于实际工作中，完成了本次实习任务。
本次实习的主要目的是：1. 了解遥感解译技术在实际工程中的应用；2. 掌握遥感解译数据处理和分析方法；3. 提高自己的遥感解译能力和解决问题的能力。
二、实习内容与过程1. 实习单位与岗位本次实习单位为某地理信息科技有限公司，实习岗位为遥感解译技术员。
2. 实习任务（1）遥感数据处理：根据项目需求，对遥感数据进行预处理，包括辐射定标、大气校正、地理校正等；（2）遥感解译：根据项目需求和解译目标，采用人机结合的方法，对遥感图像进行解译，提取地物信息；（3）成果整理与报告撰写：将解译成果整理成报告，包括解译结果、解译精度评估、应用建议等。
3. 实习过程（1）实习前期：了解实习单位的基本情况和项目需求，参加公司组织的培训，学习遥感解译相关软件和技能；（2）实习中期：在导师的指导下，进行遥感数据处理和解译工作，与团队成员沟通交流，解决实际问题；（3）实习后期：整理解译成果，撰写实习报告，向导师汇报实习成果和收获。
三、实习成果与收获1. 实习成果（1）完成了项目需求的遥感解译工作，提取了地物信息；（2）学会了遥感数据处理和分析方法，提高了自己的遥感解译能力；（3）整理了一份详细的实习报告，总结了实习过程中的经验和教训。
2. 实习收获（1）掌握了遥感解译技术在实际工程中的应用，对遥感技术有了更深刻的认识；（2）学会了与团队成员沟通交流，提高了自己的团队协作能力；（3）培养了独立分析问题和解决问题的能力，为今后的职业发展奠定了基础。
四、实习总结通过本次实习，我深刻认识到遥感解译技术在地理信息产业的重要性，同时也锻炼了自己的实践能力。
在实习过程中，我学会了遥感数据处理和分析方法，提高了自己的遥感解译能力。
与团队成员的沟通交流，使我在团队协作方面取得了很大的进步。
遥感影像解译实习报告
实习报告一、实习目的与任务遥感影像解译实习是遥感科学与技术专业的一门实践性课程，旨在让我们了解遥感影像解译的基本原理和方法，提高我们对遥感影像的观察、分析和解释能力。
本次实习主要任务是对不同类型的遥感影像进行解译，包括光学遥感影像和雷达遥感影像，以及利用遥感影像进行地物分类和变化监测。
二、实习内容与过程1. 实习前的准备在实习开始前，我们学习了遥感影像解译的基本原理和方法，包括影像处理、特征提取、分类算法等。
同时，我们还学习了遥感影像的获取、处理和分析软件，如ENVI、ArcGIS等。
2. 实习过程（1）光学遥感影像解译我们首先选择了两景光学遥感影像，一景为SPOT5影像，另一景为TM影像。
我们通过对比分析，发现两种影像在色彩、纹理和结构等方面存在差异。
接着，我们利用ENVI软件对影像进行预处理，包括辐射校正、大气校正和影像增强等。
在此基础上，我们采用最大似然分类法对影像进行地物分类，得到了耕地、林地、草地、水域和建设用地等土地利用类型。
最后，我们对分类结果进行准确性评价，发现SPOT5影像的分类精度高于TM影像。
（2）雷达遥感影像解译我们选择了两景雷达遥感影像，一景为TerraSAR-X影像，另一景为RadarSat-2影像。
雷达遥感影像在光照条件和天气条件下具有优势，可以获取地物的几何结构和纹理信息。
我们首先对雷达影像进行预处理，包括去噪、滤波和影像增强等。
然后，我们采用谱分析方法提取影像的纹理信息，并利用支持向量机（SVM）对影像进行地物分类。
最后，我们对分类结果进行准确性评价，发现雷达遥感影像在地物分类方面具有较高的精度。
（3）遥感影像变化监测我们选择了两景时间序列的遥感影像，一景为2015年的Landsat8影像，另一景为2020年的Landsat8影像。
我们首先对两景影像进行预处理，包括辐射校正、大气校正和影像增强等。
然后，我们采用变化检测算法对两景影像进行变化分析，得到了耕地、林地、草地、水域和建设用地等土地利用类型的变化情况。
中国地质大学(武汉)遥感解译与制图实习报告
遥感解译与制图实习报告
学生姓名：国欢
班学号：113131-05
指导老师：肖启芝
中国地质大学信息工程学院
2015年11月
实习过程
遥感图像解译实习指导一
一、实习任务：
1.熟悉各种典型地物的光谱曲线
2．对遥感影像进行判读，建立典型地物的解译标志
3．运用Erdas软件的空间建模功能提取TM影像中的水体
二、实习目标以及用时：
1 .熟悉遥感软件的光谱读取与显示功能
2 .熟悉人工判读的程序；
3. 掌握人工判读的工具；
4.影像处理之工具使用；
5. 掌握解译标志的建立过程，并能对影像中的地物进行解译标志的建立
6 .运用遥感软件提取影像中的植被指数
7 .运用Erdas软件的空间建模功能提取TM影像中的水体
三、教学方式：
由老师说明方法并举例，由同学实际执行判读，并完成实习报告。
四、使用器材：
1.ENVI系統
2.遥感影像 3 ERDAS软件系统
任务1：运用ENVI软件观察影像中不同地物的光谱曲线
这个实验使用的文件是pingjie.img，打开文件后通过Tools->Profiles->Z profile(spectrum)获得不同地物点的光谱曲线结果。
不同地物点的光谱曲线
随机点的光谱曲线输入点坐标搜集点的光谱曲线
任务2：市TM影像解译实习
这次影像实习主要对市的ETM数据进行解译，提取出主要的地物覆盖类型。
这次试
验使用的文件是pingjie.tif，我选取的波段组合是R:4 G:3 B:2。
它的主要的步骤是数据层叠加---选择典型样区（ROI）---保存典型地物图片---获得判读标志。
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遥感解译与制图实习报告学生姓名：孙国欢班学号：113131-05指导老师：肖启芝中国地质大学信息工程学院2015年11月实习过程遥感图像解译实习指导一一、实习任务：1.熟悉各种典型地物的光谱曲线2．对遥感影像进行判读，建立典型地物的解译标志3．运用Erdas软件的空间建模功能提取TM影像中的水体二、实习目标以及用时：1 .熟悉遥感软件的光谱读取与显示功能2 .熟悉人工判读的程序；3. 掌握人工判读的工具；4.影像处理之工具使用；5. 掌握解译标志的建立过程，并能对影像中的地物进行解译标志的建立6 .运用遥感软件提取影像中的植被指数7 .运用Erdas软件的空间建模功能提取TM影像中的水体三、教学方式：由老师说明方法并举例，由同学实际执行判读，并完成实习报告。
四、使用器材：1.ENVI系統2.遥感影像 3 ERDAS软件系统任务1：运用ENVI软件观察影像中不同地物的光谱曲线这个实验使用的文件是pingjie.img ，打开文件后通过Tools->Profiles->Z profile(spectrum)获得不同地物点的光谱曲线结果。
任务2：武汉市TM 影像解译实习这次影像实习主要对武汉市的ETM 数据进行解译，提取出主要的地物覆盖类型。
这次试验使用的文件是pingjie.tif ，我选取的波段组合是R:4 G:3 B:2。
它的主要的步骤是数据层叠加---选择典型样区（ROI ）---保存典型地物图片---获得判读标志。
不同地物点的光谱曲线随机点的光谱曲线 输入点坐标搜集点的光谱曲线判读结果：原始文件pingjie.tif 提取典型样区结果地物名称长江水体1影像显示的波段432影像类型TM1 颜色/光谱特征描述(判别地物的八大要素)2 纹理无明显纹理3 大小无固定大小4 形状具有带状的线性特征5排列无固定排列6空间关系7 阴影无8 位置位于影像的中间部位，具有明显的地理位置特征地物名称长江水体2影像显示的波段432影像类型TM特征描述(判别地1 颜色/光谱物的八大要素)2 纹理无明显纹理3 大小无固定大小4 形状具有带状的线性特征5排列无固定排列6空间关系7 阴影无8 位置位于影像的中间部位，具有明显的地理位置特征地物名称滩涂影像显示的波段432影像类型TM特征描述(判别地1 颜色/光谱物的八大要素)2 纹理有较为细密的格网纹理3 大小无固定大小4 形状三角形条带状的线性特征5排列无固定排列6空间关系位于长江右侧7 阴影无8 位置位于影像的中间的右侧部位地物名称森林影像显示的波段432影像类型TM1 颜色/光谱特征描述(判别地物的八大要素)2 纹理层状纹理3 大小无固定大小4 形状无明显线性特征5排列层状排列6空间关系位于长江两侧7 阴影无8 位置位于影像的左右两侧任务3：运用ERDAS软件提取影像中的植被指数使用ERDAS软件进行影像中NDVI指数的提取，方法是在Interpreter->SpectralEnhancement->Indices进行设置输出含有NDVI指数信息的影像。
可以看出强化了植被区域，突出了NDVI指数影像的特点。
左：pingjie.img右：含有NDVI指数信息的影像任务4：依据erdas中文教程第十章空间建模工具的介绍，遵循TM水体模型，提取所给的TM影像上的水体遥感图像解译实习指导二一、实习任务：运用遥感软件进行图像校正，包括辐射校正和几何校正二、实习目标：1 熟悉ERDAS视窗操作过程2 熟悉遥感数据几何校正过程3 运用ERDAS软件进行地形校正三、教学方式：依据实习指导书进行实验，并完成实习报告四、使用器材：ERDAS遥感图像处理软件，遥感数据任务1：ERDAS视窗的基本操作这个实验的目的是了解目前主流的遥感图象处理软件ERDAS的主要功能模块：视窗功能介绍；文件菜单操作；实用菜单操作；显示菜单操作；矢量和删格菜单操作，掌握视窗操作模块的功能和操作技能，为遥感图像的几何校正等后续实习奠定基础。
它的主要步骤是打开文件File→open→ RasterLayer→Select Layer To Add---设置参数---打开图像。
任务2：多项式几何纠正多项式纠正使用的文件是tmAtlanta.img和panAtlanta.img分别作为未纠正影像和模板影像。
这个实验的主要步骤是打开文件---选择Polynomial（多项式）作为纠正方法---采集地面控制点---计算转换模型---图像重采样---保存几何纠正模式。
期间基本所有参数都是默认值，输出几何纠正后的影像保存对比。
设置参数 R:3 G:2 B:1 打开文件pingjie.img 左：panAtlanta.img 右：tmAtlanta.img 多项式纠正采集控制点任务3： 地形校正地形校正借助Lambertian 反射模型消除地形对遥感影像的影响，由于与地面高程、太阳高度角、方位角相关的地形坡度、坡向受地形的影响，遥感图像会有部分畸变，可以借助DEM 数据以及太阳高度角、方位角对遥感影像进行校正处理，消除部分地形影响。
这个实验的步骤是选择Topographic analysis|Topographic Nomalize 命令---打开Lambertian reflection Model 对话框---输入影像文件---输出DEM 文件。
待纠正影像 tmAtlanta.img 几何纠正后的影像通过多项式纠正获得原影像Eldoatm.img 地形纠正后的影像 eldodem.img实习思考题：1 运用多项式方法进行图像几何校正时，控制点的分布应该满足什么条件？多项式的系数与所需选择地最小控制点的点数之间存在什么关系？[(t+1)(t+2)/2]2 在多项式纠正时，可以选择1次，2次以及3次多项式作为纠正模型，比较这三种纠正模型在所给的遥感数据的纠正效果，谈谈你对这三种纠正模型的理解，它们的不同之处以及适用情况。
3 请简述地形校正的原理。
1.通过寻找控制点（GCP）去求系数，有几个未知数就至少要几对控制点，一次至少要三对，两次至少要六对，三次至少要十对。
有经验公式GCPmin=（t+1）(t+2)/2。
2.多项式纠正模型:1）一次多项式Xw=a0+a1*Xb+a2*Yb Yw=b0+b1*Xb+b2*Yb2）二次多项式 Xw=a0+a1*Xb+a2*Yb+a3*Xb^2+ a3*Yb^2+a5*Xb*YbYw=b0+b1*Xb+b2*Yb+b3*Xb^2+ b3*Yb^2+b5*Xb*Yb3）三次多项式Xw=a0+a1*Xb+a2*Yb+a3*Xb^2+a3*Yb^2+a5*Xb*Yb+a6*Xb^3+a7*Yb^3 +a8*Xb^2*Yb+ a9*Xb*Yb^2Yw=b0+b1*Xb+b2*Yb+b3*Xb^2+b3*Yb^2+b5*Xb*Yb+b6*Xb^3+b7*Yb^3 +b8*Xb^2*Yb+ b9*Xb*Yb^2多项式的纠正精度与地面控制点的精度、分布、数量以及纠正的范围有关，地面控制点的精度越高、分布越均匀、数量越多，几何纠正的精度就越高。
多项式纠正时，在控制点处拟合较好，但是其他点的误差可能较大，平均误差小并不能保证图像各点的误差都小。
多项式阶数的确定取决于图像中的几何变形程度的认识。
如果变形不复杂，1阶即可满足要求，并非阶数越高，纠正精度越高。
遥感图像解译实习指导三一、实习任务：运用遥感软件进行影像融合以及影像分类二、实习目标：1 、了解几种常见的影像融合方式，并能够用erdas软件熟练操作2 、学会遥感影像的分类方法，用erdas操作，并且能够进行精度评定三、教学方式：依据实习指导书进行实验，并完成实习报告四、使用器材：ERDAS遥感图像处理软件，遥感数据任务1：多源数据融合多源数据融合采用IHS融合方法。
IHS 融合法是比较常用的一种融合方法，其基本原理是首先将空间分辨率较低的三个多光谱影像变换到 IHS 彩色空间，得到明度（I），色别（H）和饱和度（S）三个分量；然后将高空间分辨率影像进行对比度拉伸，达到与 I 分量具有相同的均值和方差；再将处理后的高空间分辨率影像替换 I 分量，作 IHS 逆变换后就得到融合后的影像。
它的主要步骤是：1.将图像tmAtlanta.img用panAtlanta.img配准，图像为:newTm.img2.画出newTm.img和panAtlanta.img两幅图像共有的区域，然后在File－save－AOI Layer as将所做的AOI区域保存获得3.利用AOI文件裁剪newTm.img和panAtlanta.img获得subTm.img和subPan.img4.通过Raster－Geometric Correction进行重采样输出文件subtm_res.img，设置Pixel Size X，Pixel Size Y与subTm.img一样。
左：panAtlanta.img 中：tmAtlanta.img 右：newTm.img5.利用subtm_res.img和subPan.img重复步骤2，3，4，输出文件名分别为：sub_subpan.img， sub_subtm_res.img。
获得6.进行RGB to HIS：输入文件为sub_subtm_res.img,输出文件名为RGBtoIHS.img,波段选择R:3，G:2，B:17.直方图匹配：利用文件sub_subpan.img和RGBtoIHS.img输出pan_histogrammatch.img8.将直方图匹配后的pan_histogrammatch.img图像（1 band）替换RGBtoIHS.img的I分量（第一波段）。
输出文件名为stack.img。
9.做变换HIS－RGB。
输入文件名为stack.img，输出文件名为IHStoRGB.img10.其他融合方法：输入文件newTm.img和panAtlanta.img分别作为高分辨影像和多光谱影像，融合方法选择了主成分变换（Principal Component）双三次卷积(Cubic Convolution)。
获得如下影像文件。
任务2：遥感图像分类（监督分类或者非监督分类）1．非监督分类非监督分类运用ISODATA算法，按照像元的光谱特性进行统计分类。
使用该方法时，原始图像的所有波段都参于分类运算，分类结果往往是各类像元数大体等比例。
由于人为干预较少，非监督分类过程的自动化程度较高。
非监督分类一般要经过以下几个步骤：初始分类、专题判别、分类合并、色彩确定、分类后处理、色彩重定义、栅格矢量转换、统计分析。
1、输入文件pingjie.img（未分类图像）产生分类图像pingjie_isodata.img2、生成分类模板文件，确定聚类参数，需要确定初始聚类方法和分类数。