历史遥感卫星影像图制作项目检验报告

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遥感卫星影像数据质量如何检查

遥感卫星影像数据质量如何检查遥感卫星影像数据质量如何检查原始影像质量检查取得原始影像数据后，⾸先要对数据源质量进⾏全⾯检查。

主要检查内容和要求如下：1、原始数据检查以景为单位，应⽤遥感图像处理软件打开影像数据，采⽤⼈⼯⽬视检查的⽅法，对每景数据进⾏质量检查，并进⾏⽂字记录。

2、检查相邻景影像之间的重叠是否在4%以上，特殊情况下不少于2%。

3、检查原始影像信息是否丰富，是否存在噪声、斑点和坏线。

4、检查影像云、雪覆盖情况，是否满⾜云、雪覆盖量⼩于10%，且不能覆盖城乡结合部等重点地区之规定。

5、检查侧视⾓是否满⾜规程之规定：⼀般⼩于15°，平原地区不超过25°，⼭区不超过20°。

6、对检查结果中不符合以上质量要求的数据信息及时反馈全国调查办，申请替换。

3.1.2原始影像质量常见问题根据以往的影像处理经验，除常见的云雪覆盖量较⼤和侧视⾓超限等问题外，在原始影像的检查中常见质量问题如下：1、掉线，如图3-1所⽰：图3-1：掉线现象2、条带现象，如图3-2所⽰：图3-2条带现象3、增溢过度现象，如图3-3所⽰：图3-3影像增溢过度3.1.3原始影像分析原始影像数据质量检查合格后，根据各景影像的头⽂件信息，通过GIS软件⽣成落图⽮量⽂件（WGS84坐标），内容包含数据源类型、景号、时相、侧视⾓等属性字段。

将落图⽮量⽂件与项⽬区范围在GIS软件中进⾏叠加，全⾯检查数据覆盖是否完整，并对重叠较⼩的区域进⾏反复确认，将缺漏数据情况及时反馈全国调查办。

同时，在满⾜重叠要求和项⽬区覆盖完整的前提下，尽量排除不需要⽣产的数据以提⾼⼯作效率和保障项⽬进度。

在确定好需⽣产数据的数量和分布后，以分带区为单元，将同⼀投影带内的原始数据以所在带号为名称的⽂件夹分别存放，对跨分带线的数据以⾯积较⼤区域所在投影带为准，以备下⼀环节的使⽤。

3.1.4原始影像预处理由于卫星具有侧视观测地⾯的功能，获取完整监测区的数据时段不同、空中云雾⼲扰以及地⾯光线不均匀等原因，会造成⼀景图像内部、景与景之间的感光程度存在差别，采⽤专业图像处理软件，对项⽬区全⾊与多光谱影像分别进⾏预处理。

数据遥感影像实验报告

一、实验背景随着遥感技术的飞速发展，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。

本实验旨在通过ENVI软件对遥感影像进行处理和分析，掌握遥感影像的基本处理流程，并了解不同处理方法对影像质量的影响。

二、实验目的1. 熟悉ENVI软件的操作界面和基本功能；2. 掌握遥感影像的预处理、增强、分类、变化检测等基本处理方法；3. 分析不同处理方法对影像质量的影响；4. 培养遥感影像处理和分析的能力。

三、实验数据本次实验所使用的数据为Landsat 8影像，覆盖区域为我国某城市。

影像数据包括全色波段、红光波段、近红外波段和短波红外波段。

四、实验步骤1. 数据导入：将Landsat 8影像数据导入ENVI软件。

2. 预处理：- 辐射校正：对影像进行辐射校正，消除大气、传感器等因素对影像辐射亮度的影响。

- 几何校正：对影像进行几何校正，消除地形等因素对影像几何形状的影响。

3. 影像增强：- 直方图均衡化：对影像进行直方图均衡化，提高影像的对比度。

- 波段拉伸：对影像的特定波段进行拉伸，突出地物特征。

4. 影像分类：- 监督分类：根据已知地物特征，对影像进行监督分类，提取不同地物类型。

- 非监督分类：根据影像数据自身特征，对影像进行非监督分类，识别地物类型。

5. 变化检测：- 时序分析：对同一地区不同时间段的影像进行对比分析，检测地物变化。

- 变化检测算法：采用变化检测算法，如差值法、指数法等，提取变化信息。

6. 结果分析：- 分类结果分析：分析监督分类和非监督分类的结果，评估分类精度。

- 变化检测结果分析：分析变化检测结果，了解地物变化情况。

五、实验结果与分析1. 预处理效果：通过辐射校正和几何校正，影像的辐射亮度和几何形状得到改善，为后续处理提供了良好的基础。

2. 影像增强效果：直方图均衡化和波段拉伸使得影像的对比度和地物特征得到增强，有利于后续的分类和分析。

3. 分类结果：监督分类和非监督分类结果基本符合实际情况，分类精度较高。

《遥感数字图像处理》实验报告

《遥感数字图像处理》实验报告《遥感技术原理与应用》期末报告研究生《遥感技术原理与应用》期末考试报告题目：利用TM遥感数据进行土地覆盖分类和制图专业：地图学与地理信息系统2015．12一、研究方法缨帽变换：也称K-T变换，是一种特殊的主成分变换。

但与主成分不同，其旋转轴不是指向主成分方向，而是指向与地面景物有密切关系的方向，特别是与植物生长过程和土壤有关。

传统的NDVI植被信息提取方法受到影像空间分辨率的限制，对影像上信息量少的植被（如道路两旁的行道树、居民小区中的绿地等）提取效果不佳。

缨帽变换对区分不同类型植被类型如树、灌木、草地、农作物等非常有效，此次试验具有较好的应用。

支持向量机分类法：是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度）和学习能力（即无错误地识别任意样本的能力）之间寻求最佳折中，以求获得最好的推广能力。

最大似然分类法：假设每一个波段的每一类统计都呈正态分布，计算给定像元属于某一训练样本的似然度，像元最终被归并到似然度最大的一类当中。

二、研究内容及数据对富民县散旦乡TM影像进行信息挖掘后突出植被和水体等地物信息；结合二调数据，选择样本，分别用最大似然和支持向量机（SVM）分类法对散旦乡进行分类，通过对比分类精度，比较两种分类方法的优缺点。

数据：对富民县进行裁剪后得到的散旦乡Landsat TM影像；富民县二类调查小班数据；富民县县行政区数据。

三、研究过程1.裁剪研究区域将富民县行政区数据导入ArcGIS软件中，根据属性表查找得到散旦乡数据，导入ENVI，再利用ENVI提供的不规则裁剪工具进行裁剪得到散旦乡TM影像（4，3，2假彩色合成），见图1、2。

图1散旦乡在富民县的位置图2研究区原始影像2.缨帽变换在主菜单Transforms→Tassled Cap中使用缨帽变换对研究区影像进行正交变换，变换结果包括亮度“Brightness”、绿度“Greenness”、第三波段“Third”三个波段信息。

遥感实验报告-影像地图制图

《遥感解译与制图》实验报告
影像地图制图
班级: 620707
学号: ********
**: **
日期: 2010/4/18
要求: 对实验目的与要求、实验内容进行简要说明, 重点说明实验步骤及相应结果（附相关的图像、图形等）, 并对存在问题进行适当说明和分析。

一实验目的与要求
目的: 以辽宁省葫芦岛市所在地为研究区, 利用Land sat /ETM+遥感数据, 通过遥感数字图像处理及分幅, 进行影像地图制图, 最终提交1∶5万锦西县影像地图及实验报告。

要求:
1.掌握遥感影像制图的分幅方法
2.掌握影像地图制图要素的制作规范及方法
二实验内容
利用E nvi给图像添加网格线和比例尺, 在利用photo shop软件对图像进行制作, 包括添加图框, 标题, 图例等。

三实验步骤及相应结果
1添加网格线
给图像添加网格线:
对网格线进行设置: 结果:
2添加比例尺结果:
3输出图像
4用photoshop对图像进行制作
用到的主要工具有文字编辑, 画线等。

5最终结果:
遇到的问题:
一开始在photo shop中总是无法编辑文字, 和同学交流, 发现有好几个同学也遇到了同样的问题, 后来在E nvi输出图像的时候选择JPEG格式, 就可以进行文字编辑了。

收获:
通过本实验, 了解了photo shop的一些简单的图像处理功能。

理解了影像地图制图的一般过程。

遥感图像处理实验报告_2

遥感图像处理实验报告班级 11资环姓名学号实验专题实验室 F楼机房成绩评定教师签字专题一: DEM图像进行彩色制图 (2)（叙述制图过程并把自己处理结果加载到本文档里）专题二: TM与SPOT数据融合 (3)（叙述该过程并处理结果加载到本文档里。

注意用两种方法融合的过程）专题三: 航片的配准与镶嵌 (4)（叙述该过程并处理结果加载到本文档）专题四: 切取某研究区域的操作 (5)（具体要求：卫星影象叠加, 选择其中三波段彩色合成, 采用ROI切取研究区）专题五: 地图制图的方法 (6)（主要是快速制图。

并任选一样例加载制图后结果）专题六: 使用ENVI进行三维曲面的浏览与飞行 (7)（叙述该过程并处理结果加载到本文档里）专题七: 监督分类试验（任选一种监督分类方法, 并叙述 (8)（其过程将其结果加载到本档里）。

实验专题: 专题一: DEM图像进行彩色制图1.加载一幅DEM的灰度图像, 使用系统默认的IDL颜色表来调整屏幕的颜色表。

2.给生成的彩色图像添加图名、格网、比例尺、灰度条、等高线及数值等信息。

3、调整位置, 保存图像。

结果如下图1、实验专题: 专题二: TM与SPOT数据融合2、主图象窗口选择Transform > Image Sharpening > HSV, 从一个打开的彩色图像中选择三个波段进行变换。

3、对原DEM图像进行拉伸处理。

3.将HSV图像重新转换为RGB图像。

分别对应H-R,S-G,拉伸图像-B。

4.加载最终图像, 并保存结果。

结果如图所示:1、实验专题: 专题三: 航片的配准与镶嵌2、加载两幅图像, 其中一幅作为base image, 一幅作为warp image。

3、在主菜单Registration里的Select GCP(Ground Control Points)来选择地面控制点, 并调整误差。

4、执行图像—地图配准。

5、图像镶嵌。

执行Map> Mosaicking > Pixel Based。

遥感学实验报告

一、实验名称遥感影像地理坐标定位和配准二、实验目的1. 熟悉遥感影像地理坐标定位和配准的基本原理。

2. 掌握使用ENVI软件进行遥感影像地理坐标定位和配准的方法。

3. 学会利用全色影像生成影像地图。

三、实验原理遥感影像地理坐标定位是指将遥感影像上的像点坐标转换为地面实际地理位置的过程。

配准则是将不同时间、不同传感器或不同区域的遥感影像进行空间配准，以便进行对比分析。

四、实验内容1. 选取实验数据：选取一幅哈尔滨市TM影像，成像时间为2013年7月19日，分辨率为30m，各波段的波长为0.45～0.52μm、0.52～0.60μm、0.63～0.69μm、0.76～0.90μm、1.55～1.75μm。

2. 影像地理坐标定位：（1）打开ENVI软件，导入实验数据。

（2）在“地理信息”菜单中选择“地理坐标定位”。

（3）设置影像的投影类型为UTM，投影分带为北51区。

（4）输入图像左上角的公里网坐标（9819 8092）和地理坐标（经度125.4941，纬度47.0930）。

（5）点击“确定”进行地理坐标定位。

3. 影像配准：（1）打开ENVI软件，导入实验数据。

（2）在“图像处理”菜单中选择“配准”。

（3）选择“影像到影像配准”。

（4）选择参与配准的影像，设置配准精度。

（5）点击“确定”进行配准。

4. 影像到地图校正：（1）打开ENVI软件，导入实验数据。

（2）在“地理信息”菜单中选择“影像到地图校正”。

（3）选择参与校正的影像，设置校正精度。

（4）点击“确定”进行校正。

5. 生成影像地图：（1）打开ENVI软件，导入实验数据。

（2）在“图像处理”菜单中选择“生成影像地图”。

（3）选择参与生成影像地图的影像，设置地图投影、分辨率等参数。

（4）点击“确定”生成影像地图。

五、实验数据处理及成果1. 成功将哈尔滨市TM影像进行地理坐标定位和配准。

2. 利用ENVI软件生成哈尔滨市TM影像的影像地图。

六、体会及建议1. 通过本次实验，熟悉了遥感影像地理坐标定位和配准的基本原理，掌握了使用ENVI软件进行操作的方法。

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》。

遥感实验报告

遥感实验报告实验步骤：一、行政区多边形制作1、影像配准①将A市区划图JPG格式（行政区划图的交通线尽量详细）用ERDAS 转为tif格式；打开ERDAS,选择import模块，进行相应设置，点击OK后，弹出对话框，点击OK完成转换。

②打开Arcmap，添加刚转换过的图形，然后修改行政区划图的属性（data frame properties）,选Coordinate System选择坐标系统predefined →Projected Coordinate System→UTM→WGS 1984→WGS_1984_UTM_Zone_30N。

加载Georeferencing工具条。

③打开ERDAS，在Viewr中打开A市区2007年432波段组合的遥感图像。

2 、输入控制点在遥感图片中找一些特殊的地物点，记下这个点的坐标，然后在Arcmap中的Georeferencing工具条选择，在行政区划图中找到相应控制点，点击右键，然后再点右键选择Input X and Y，出现相应对话框，输入刚才记的坐标。

重复上述过程找寻控制点，至少选择六个控制点，而且必须均匀分布在行政区划图上。

3 、制作ARCGIS多边形①启动ArcCatalog ，在工作文件夹新建shapefile多边形图层②在ArcMap中添加刚才新建的shapefile多边形图层，添加编辑工具条（editor），start editing,按照行政区划图描绘出A市的市界多边形,描绘后保存。

Shapefile保存了绘后的多边形二、遥感图像裁剪1 、转换shapefile多边形图层格式在ArcMap中加载ArcToolbox,选择Converison Tools/To Coverage/Feature Class To Coverage，打开相应对话框，添加数据2 、将arcinfo多边形转化栅格图像文件在ERDAS中打开Vector模块，选择Vector to Raster，打开对话框，添加数据，并进行相关设置。

遥感课程实验报告

实验名称：遥感图像处理与分析实验时间：2023年4月10日实验地点：遥感实验室一、实验目的1. 掌握遥感图像的获取、处理和分析方法。

2. 学习遥感图像处理软件的使用。

3. 培养学生运用遥感技术解决实际问题的能力。

二、实验原理遥感技术是利用航空、航天等手段，获取地球表面信息的一种技术。

遥感图像处理与分析是遥感技术的重要组成部分，主要包括图像预处理、图像增强、图像分类、图像融合等。

本实验以遥感图像处理与分析为主要内容，通过实验掌握遥感图像处理的基本方法。

三、实验内容1. 遥感图像获取：获取一幅遥感图像，了解遥感图像的基本特征。

2. 遥感图像预处理：对遥感图像进行辐射校正、几何校正、大气校正等预处理操作。

3. 遥感图像增强：对遥感图像进行对比度增强、亮度增强、滤波等操作。

4. 遥感图像分类：采用监督分类和非监督分类方法对遥感图像进行分类。

5. 遥感图像融合：将多源遥感图像进行融合，提高图像质量。

四、实验步骤1. 实验准备：准备遥感图像处理软件、遥感图像数据等。

2. 遥感图像获取：从遥感图像数据库中获取一幅遥感图像。

3. 遥感图像预处理：a. 辐射校正：利用遥感图像的辐射校正公式，对遥感图像进行辐射校正。

b. 几何校正：利用遥感图像的几何校正公式，对遥感图像进行几何校正。

c. 大气校正：利用遥感图像的大气校正模型，对遥感图像进行大气校正。

4. 遥感图像增强：a. 对比度增强：采用直方图均衡化方法对遥感图像进行对比度增强。

b. 亮度增强：采用线性变换方法对遥感图像进行亮度增强。

c. 滤波：采用中值滤波、高斯滤波等方法对遥感图像进行滤波。

5. 遥感图像分类：a. 监督分类：选择训练样本，建立分类模型，对遥感图像进行分类。

b. 非监督分类：采用ISODATA、K-means等方法对遥感图像进行非监督分类。

6. 遥感图像融合：a. 选择合适的融合方法，如主成分分析（PCA）、小波变换等。

b. 对多源遥感图像进行融合，得到融合图像。

遥感实验报告

遥感实验报告遥感实验报告引言：遥感技术是一种通过获取地球表面的电磁辐射信息来获取地表特征的技术。

遥感技术的应用范围广泛，可以用于地质勘探、环境监测、城市规划等领域。

本次实验旨在通过遥感技术获取卫星图像，并对图像进行解译和分析，从而深入了解遥感技术的原理和应用。

实验步骤：1. 数据获取在实验开始前，我们首先需要获取卫星图像数据。

通过合法渠道，我们从国家遥感中心获取了一组高分辨率的遥感图像。

这些图像涵盖了不同地区的城市和农田，以及一些自然景观。

2. 图像预处理获取到的卫星图像需要进行预处理，以提高图像的质量和准确性。

预处理包括图像去噪、边缘增强和色彩校正等步骤。

通过这些预处理步骤，我们可以得到更清晰、更准确的图像数据。

3. 图像解译在预处理完成后，我们开始对图像进行解译。

解译是指根据图像的特征和上下文信息，识别出图像中的不同地物和地貌。

在解译过程中，我们需要借助地理信息系统（GIS）软件和遥感图像解译原理，对图像中的各个区域进行分类和标注。

4. 图像分析解译完成后，我们对图像进行进一步的分析。

通过分析图像中的不同地物和地貌，我们可以得出一些有关该地区的信息。

例如，通过对城市区域的分析，我们可以了解到该地区的人口密度和城市发展情况；通过对农田的分析，我们可以了解到该地区的农作物类型和农业生产状况。

实验结果：通过对卫星图像的解译和分析，我们得出了一些有关地表特征的结论。

例如，在城市区域，我们观察到高密度的建筑群和道路网络，表明该地区经济发展迅速；在农田中，我们观察到不同类型的农作物，如水稻、小麦和玉米，表明该地区的农业生产多样化。

讨论与展望：遥感技术在地球科学和环境科学领域具有广泛的应用前景。

通过遥感技术，我们可以实时监测地球表面的变化，了解自然灾害的发生和演变过程，从而采取相应的措施进行预防和救援。

此外，遥感技术还可以用于环境保护和资源管理，帮助我们更好地理解和保护地球。

结论：本次实验通过遥感技术获取卫星图像，并对图像进行解译和分析，深入了解了遥感技术的原理和应用。

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！。

初识遥感影像实验报告(3篇)

第1篇一、实验背景随着遥感技术的不断发展，遥感影像在地理信息科学、环境监测、城市规划等领域得到了广泛应用。

为了深入了解遥感影像的基本原理和应用方法，我们开展了本次遥感影像实验。

通过实验，旨在培养学生对遥感影像的认识，掌握遥感影像处理的基本技能，并能够运用遥感影像进行简单的分析和应用。

二、实验目的1. 了解遥感影像的基本概念和分类。

2. 掌握遥感影像的获取方法和数据格式。

3. 学习遥感影像的基本处理方法，包括图像增强、几何校正和图像分类。

4. 熟悉遥感影像在地理信息分析中的应用。

三、实验内容1. 遥感影像基本概念与分类（1）遥感影像的定义：遥感影像是指通过遥感传感器从地球表面或其他天体表面获取的图像数据。

（2）遥感影像的分类：按获取平台分为航空遥感影像和航天遥感影像；按传感器类型分为光学遥感影像和雷达遥感影像；按应用领域分为资源遥感影像、环境遥感影像和灾害遥感影像等。

2. 遥感影像获取方法（1）航空遥感影像：通过飞机搭载的遥感传感器获取，具有高分辨率、高精度等特点。

（2）航天遥感影像：通过卫星搭载的遥感传感器获取，具有大范围、大动态范围等特点。

3. 遥感影像数据格式（1）TIFF格式：支持多种数据类型，广泛应用于遥感影像处理。

（2）JPEG格式：压缩效果好，但可能损失部分图像信息。

（3）GeoTIFF格式：包含地理信息，便于地理信息分析。

4. 遥感影像处理（1）图像增强：通过对遥感影像进行增强处理，提高图像质量，便于后续分析。

（2）几何校正：将遥感影像进行几何校正，使其符合实际地理坐标。

（3）图像分类：根据遥感影像的灰度值、纹理、光谱等信息，对地表物体进行分类。

5. 遥感影像应用（1）地理信息分析：通过遥感影像进行地形、地貌、土地利用等地理信息的分析。

（2）环境监测：利用遥感影像监测植被覆盖、水质、大气污染等环境问题。

（3）城市规划：通过遥感影像进行城市规划、土地管理等工作。

四、实验步骤1. 准备实验数据：收集遥感影像数据，包括航空遥感影像和航天遥感影像。

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。

遥感地图编制实验报告

遥感地图编制实验报告1. 引言遥感技术是通过获取地球表面特征的信息，而不用直接接触物体的技术。

遥感地图编制是遥感技术的一个重要应用领域，它可以提供大范围、高分辨率和多尺度的地理信息数据。

本实验旨在学习遥感地图编制的基本原理和方法，通过实践掌握地图的制作过程。

2. 实验目的- 了解遥感地图编制的基本原理和方法；- 学习使用遥感技术获取并处理地表特征的数据；- 掌握地图制作的流程及相关的软件操作。

3. 实验材料与方法3.1 材料- 计算机- 遥感数据文件- 地理信息系统软件（例如ArcGIS）3.2 方法1. 准备工作：安装地理信息系统软件并熟悉其基本操作。

2. 数据获取：下载合适的遥感数据文件，可以是卫星、航空或无人机遥感数据。

3. 数据处理：利用地理信息系统软件打开并处理遥感数据，如镶嵌、校正、辐射矫正等。

4. 地物分类：通过遥感影像分类的方法，将图像中的地物划分为不同的类别。

5. 制作地图：根据分类结果，制作遥感地图，添加注记、图例等要素。

6. 地图评价：对制作的地图进行评价，检查地物分类的准确性和地图展示效果。

4. 实验过程4.1 数据获取与处理在本次实验中，我们选择了一张航空遥感影像作为实验数据。

首先，我们下载了该影像文件并使用地理信息系统软件进行打开和处理。

通过对该影像进行镶嵌、辐射矫正等操作，得到了一张清晰的遥感影像。

4.2 地物分类与地图制作在地物分类过程中，我们使用了最常见的监督分类方法，即支持向量机（SVM）。

通过对训练样本进行标注和分类，然后将该分类模型应用于整幅遥感影像，得到了地物分类的结果。

接下来，我们根据分类结果进行地图制作。

通过地理信息系统软件中的地图制作功能，我们添加了地理要素、注记和图例等元素。

经过适当的调整和美化，制作出了一张清晰、美观的遥感地图。

4.3 地图评价对制作的遥感地图进行评价是非常重要的。

我们首先检查了地物分类的准确性，与实地调查结果进行对比，发现分类结果与实际情况基本吻合。

卫星遥感资料制作大比例尺影像图的实验和研究

卫星遥感资料制作大比例尺影像图的实验和研究[摘要]随着互联网和国际商用卫星遥感资料的普及，民用卫星图象的应用将越来越广泛。

此项技术以期达到实用、经济、快速为目标。

此项技术的普及运用，将有利于村镇规划建设、防灾、救灾等应急测绘工作的开展。

[关键词]卫星影像图应急测绘一、卫星影像图的应用前景众所周知影象地图由于具有信息丰富、直观，制作快速，成本低廉的特点，因此得到广泛的应用。

卫星影像地图商业化近年来在全球公开发布，更使得这一高新技术应用推向高潮。

卫星影象图用途广泛，例如我们可以在图上量算长度、面积，用于国土资源调查；村镇规划建设；制作旅游景点鸟瞰图，利用不同时间得到的卫星图像，我们还可以进行动态分析。

作者利用网站发布的卫星影象资料进行试验，制作出多种大比例尺的卫星影象图。

经用户使用，均达到满意的效果。

二、卫星影象图制作原理：为了制作出高质量的图像，首先我们需要了解“图像分辨率”的概念。

图像中每单位打印长度上显示的像素数目，通常用像素/英寸(ppi) 表示。

在Photoshop 中，您可以更改图像的分辨率；而在ImageReady 中，图像的分辨率始终是72 ppi。

这是因为ImageReady 应用程序创建的图像专门用于联机介质而非打印介质。

在Photoshop 中，图像分辨率和像素大小是相互依赖的。

图像中细节的数量取决于像素大小，而图像分辨率控制打印像素的空间大小。

修改图像的分辨率，需要更改的只是图像的打印大小。

但是，如果想保持相同的输出尺寸，则更改图像的分辨率需要更改像素总量。

打印时，高分辨率的图像比低分辨率的图像包含的像素更多，因此像素点更小。

例如，分辨率为72 ppi 的 1 x 1 英寸的图像总共包含5184 个像素（72 像素宽x 72 像素高= 5184）。

同样是 1 x 1 英寸，但分辨率为300 ppi 的图像总共包含90,000 个像素。

与低分辨率的图像相比，高分辨率的图像通常可以复现出更多的细节和更细致的颜色过渡。

遥感变化检测实验报告

遥感影像变化检测实验报告目录1 遥感影像变化检测概述 (2)1.1 遥感影像变化检测的内容 (2)1.2 影响变化检测的因素 (2)1.3 遥感影像变化检测步骤 (3)1.4 评判遥感影像检测方法优劣的标准 (3)2 实验过程（基于ERDAS软件） (3)2.1 影像数据 (3)2.2 处理步骤 (3)2.3 ERDAS操作步骤 (3)2.3.1 2003年影像配准 (3)2.3.2 2005年影像配准 (10)2.3.3 相对大气校正 (11)2.3.4 差分检测 (15)3 结语 (16)1 遥感影像变化检测概述遥感影像变化检测就是对目标或现象在不同时间观测到的状态的差异的识别过程。

常用用于遥感影像变化检测的领域有：土地利用/土地覆被变化；森林或植被变化；森林死亡、落叶和灾害评价；森林采伐、再生和选择性砍伐；湿地变化；森林火灾以及林火影响区域检测；地表景观变化；城市变化；环境变化；如农作物检测、轮垦检测、道路分段、冰川总量平衡和表面变化等。

1.1 遥感影像变化检测的内容遥感影像变化检测的内容为：（1）检测并判断某一研究区域内感兴趣的目标或现象在所研究的时间段内是否发生了变化；（2）确定发生变化区域的位置；（3）遥感影像变化检测结果精度评估；（4）分析、鉴别变化类型，确定变化前后地物类型；（5）分析、评估变化在时间和空间上的分布模式，对其变化规律进行描述和解释；（6）对未来的变化进行预测，为科学决策提供依据。

1.2 影响变化检测的因素一般来说，影像遥感影像变化检测的因素主要有：（1）多时相影像间的精确几何配准；（2）多时相影像间的定标或规一化；（3）高质量地面真实数据的获取；（4）研究区地面景观和环境的复杂度；（5）变化检测的方法和算法；（6）分类和变化检测的主题（目标）；（7）分析人员的技术水平和经验；（8）对研究区的认知和熟悉程度；（9）时间和成本限制。

为此，数据选择时，尽量选择同一传感器、相同辐射和光谱分辨率，并在时间周期上相同或相近的数据，目的是为了能消除外部环境的影响，如太阳高度角、季节和物侯的差异等。

遥感影像图报告

遥感影像图报告1. 引言遥感影像图是通过航空或卫星遥感技术获取的地球表面景物的图像。

它具有广泛的应用领域，包括环境监测、资源调查、城市规划等。

本文将针对一幅遥感影像图进行分析和解读，并提供详细的报告。

2. 数据来源本次分析使用的遥感影像图是从NASA的卫星数据获取的。

该数据涵盖了一个特定地区的多光谱图像，包括红、绿、蓝和近红外波段。

这些波段可以帮助我们更好地理解地表物质的分布和变化。

3. 影像预处理在进行进一步的分析之前，我们需要对遥感影像进行预处理。

预处理的目的是减少噪声、增强图像特征和调整图像的亮度、对比度等。

常见的预处理步骤包括辐射校正、大气校正、几何校正和影像增强等。

4. 影像解译4.1 地表覆盖分类通过对遥感影像进行分类，我们可以识别出不同地表覆盖类型的分布情况。

常见的地表覆盖类型包括植被、水体、建筑物、道路等。

我们可以使用监督或无监督分类算法进行地表覆盖分类。

4.2 植被指数计算植被指数可以反映地表植被的状况，常见的植被指数包括归一化植被指数（NDVI）和植被指数（EVI）。

通过计算植被指数，我们可以得到植被分布和植被生长状况的信息。

4.3 水质监测遥感影像还可以用于监测水体的水质。

通过计算水体的反射率和色彩特征，我们可以评估水体的透明度、富营养化程度等水质参数，为水体资源管理和环境保护提供参考依据。

5. 结果分析5.1 地表覆盖分类结果通过对遥感影像进行地表覆盖分类，我们可以得到不同地表覆盖类型的分布图。

根据分类结果，我们可以评估该地区的植被、水体和建筑物等地表覆盖情况。

此外，我们还可以比较不同时间段的影像数据，分析地表覆盖的变化趋势。

5.2 植被指数分析通过计算植被指数，我们可以得到植被分布和植被生长状况的信息。

通过对比不同地区的植被指数，我们可以评估该地区的植被质量和生态环境状况。

此外，我们还可以根据植被指数的变化趋势，预测植被生长的季节性变化。

5.3 水质监测结果通过对水体的遥感影像进行分析，我们可以得到水质监测的结果。

卫星遥感实验报告

实验一认识遥感图像一、实验目的通过实验，了解常用的遥感图像处理软件的名称；同时熟悉ENVI的功能及操作界面，并掌握如何利用该软件进行遥感图像的读取等操作。

二、实验内容1. 常用遥感软件遥感软件的发展伴随着遥感技术的发展而出现很多遥感软件，目前国内外最常用的遥感图像处理软件有：1）ERDAS IMAGINE，是美国Leica公司开发的遥感图像处理系统，它以先进的图像处理技术，友好、灵活的用户界面和操作方式，面向广阔应用领域的产品模块，服务于不同层次用户的模型开发工具以及高度的RS/GIS集成功能，为遥感及相关应用领域的用户提供了内容丰富而功能强大的图像处理工具。

2）ENVI（The Environment for Visualizing Images），是美国RSI公司（2006年5月更名为ITT Visual Information Solutions公司）的旗帜产品，ENVI是由遥感领域科学家采用IDL(Interactive Data Language)开发的一套功能强大的遥感图像处理软件；它是首屈一指的以快速、便捷、准确地从地理空间图像中提取信息的软件解决方案，它提供先进的、人性化的使用工具来方便用户读取、准备、探测、分析和共享图像中的信息。

目前，ENVI已以其人性化的优势渐渐占领了中国市场，成为中国用户最广泛的专业遥感软件。

3）PCI Geomatica，是加拿大PCI公司开发的用于摄影测量分析、遥感图像处理、几何制图、GIS 分析、雷达数据分析，以及资源管理和环境监测的多功能软件系统。

2. ENVI4.6功能结构与特点现今，众多的图像分析和科研人员选择ENVI来获取遥感图像中的信息，其应用领域包括科研、环境保护、气象、石油矿产勘探、农业、林业、医学、国防和安全、地球科学、公共设施管理、遥感工程、水利、海洋、测绘勘察、城市与区域规划等。

ENVI是一个完整的遥感图像处理平台，其软件处理技术覆盖了图像数据的输入/输出、定标、图像增强、纠正、正射校正、镶嵌、数据融合以及各种变换、信息提取、图像分类、与GIS的整合、DEM及三维信息提取、雷达数据处理、三维立体显示分析，提供了专业可靠的波谱分析工具和高光谱分析工具。