基于ENVI的多源遥感影像数据融合毕业设计论文
多源遥感数据融合的处理方法与实践
多源遥感数据融合的处理方法与实践近年来，随着遥感技术的飞速发展，各种遥感卫星不断发射，大量的遥感数据被获取。
而这些数据的处理与利用成为了一个重要的挑战。
多源遥感数据融合作为一种重要的处理方法，被广泛应用于地球科学、环境监测、城市规划等领域，为我们提供了宝贵的信息。
本文将结合实例，探讨多源遥感数据融合的处理方法与实践。
首先，我们来看看多源遥感数据融合的定义。
多源遥感数据融合是将多个遥感传感器获取的数据进行组合，以获得更全面、准确的信息的过程。
它可以通过将不同源的数据进行组合，来克服单一遥感数据的局限性以及提高数据的可靠性和准确性。
因此，它对于了解地球表面的变化、监测环境变化以及进行城市规划等具有重要意义。
在多源遥感数据融合的处理方法中，最常见的是基于像素级别的融合方法。
假设我们有两个遥感传感器A和B，它们获取的数据可以表示为A(x, y)和B(x, y)，其中(x, y)为图像的坐标。
在像素级别的融合方法中，我们可以使用加权平均法，在每一个像素点上按一定的权重将两个传感器的数据进行融合，得到融合后的数据C(x, y)。
权重的选择可以根据不同的需求来确定，例如可以使用传感器的空间分辨率、光谱响应等因素来决定权重的大小。
通过像素级别的融合方法，我们可以获得更全面、准确的图像信息。
除了像素级别的融合方法，多源遥感数据融合还可以采用特征级别的融合方法。
在特征级别的融合方法中，我们不再将两个传感器的数据直接融合，而是先对每一个传感器的数据进行特征提取，然后再将提取到的特征进行融合。
特征可以包括颜色、纹理、形状等。
通过特征级别的融合方法，我们可以获得更多维度的数据，从而更好地反映地表的特征。
实践中，多源遥感数据融合可以应用于多个领域。
例如，对于地球科学研究来说，多源遥感数据融合可以帮助我们更好地理解地表的变化。
例如，通过融合来自不同传感器的数据，可以更准确地检测地表的植被覆盖变化、土地利用变化等。
此外，多源遥感数据融合还可以应用于环境监测。
ENVI中的多源遥感影像融合
ENVI中的多源遥感影像融合
田尉霞;陈洁;贺金兰
【期刊名称】《内蒙古科技与经济》
【年(卷),期】2017(000)016
【摘要】多源遥感影像融合是对来自不同传感器的多光谱影像与高空间分辨率影像,按一定的融合方法,进行合成,从而增强影像质量,使得融合后的影像既具有较高的分辨率又具有多光谱的特性,达到信息优势互补、有利于图像的辨识和分类.ENVI 是一套功能强大的遥感影像处理软件,本文结合实际遥感影像,主要介绍如何运用ENVI软件进行遥感影像的融合.
【总页数】2页(P85,87)
【作者】田尉霞;陈洁;贺金兰
【作者单位】成都理工大学管理科学学院,四川成都 610059;成都理工大学管理科学学院,四川成都 610059;成都理工大学管理科学学院,四川成都 610059
【正文语种】中文
【中图分类】P237
【相关文献】
1.多源遥感影像融合技术在土地利用更新和变更调查中的应用 [J], 陈冬梅;张利;李彩娟
2.多源遥感影像融合技术在土地动态监测中应用 [J], 黄昶;林莉
3.多源遥感影像融合在哈大齐土地利用分类中的应用 [J], 姜芸;王军
4.多源遥感影像融合技术及其在更新土地利用数据库中的应用 [J], 田浩;蒋理兴;时
三帅;张强
5.土地利用动态遥感监测中多源遥感影像融合方法比较研究 [J], 张炳智;张继贤;张丽
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基于ENVI的多源遥感影像数据融合毕业设计论文
存档日期：存档编号：本科生毕业设计（论文）论文题目：基于ENVI的多源遥感影像数据融合姓名：董建系别：环境与测绘系专业：测绘工程年级、学号： 11 测绘 118324107指导教师：林卉江苏师范大学科文学院印制摘要在世界遥感技术领域极速发展的情况下，对于用卫星传感器来观测和获取某一地域遥感影像数据的方法越来越多，此时多时相、多平台、高光谱和高分辨率卫星等影像数据大量涌现，并且在有关地学的多个领域都用到了这些影像数据。
多源遥感影像融合技术在处理怎么使各种有差别的的遥感影像既保存着各自重要的使用特点和对象，同时也会将其局限性缩至最小这方面是最有效的途径之一。
并且在不同的学科范畴都涉及到多源遥感影像数据融合技术，因此该技术被不断地完善与推行。
而当前在世界上对该技术还尚未形成一套完善的理论与方法，于是目前在遥感领域研究的一个重要的研究技术就是周密处理与剖析遥感信息。
本文基于ENVI对多源遥感影像数据融合的研究。
第一章介绍了遥感影像数据融合的基本理论知识和本论文内容研究的背景和意义，以及国内外目前对遥感图像融合技术的发展现状。
第二章是对数据融合三个层次（像素级融合、决策级融合和特征级融合）的对比介绍，像素级融合、决策级融合和特征级融合，另外还展示了每个层次数据处理流程图。
第三章对像素级融合中加权融合法变换、Brovery 变换、IHS变换和PCA变换等融合方法进行了分析比较。
第四章介绍了融合的评价指标（主观评价、客观评价）。
第五章通过对Quickbird多光谱影像的4、3、2波段和Quickbird全色影像的1波段数据的进行融合实验，对实验结果进行分析，总结出这四种融合方法的特点和适用范围，得到更准确，更可靠、更安全的估计和判断，为相关工作提供帮助。
关键词：数据融合；ENVI；IHS变换；PCA变换；评价指标；多源遥感影像；AbstractFast development in the field of remote sensing technology in the world, with satellite sensors to measure and obtain a regional method of remote sensing image data is becoming more and more this time multi temporal, multi platform, hyperspectral and high-resolution satellite , and in the study of the image data used in these areas. Multi-source remote sensing image fusion technology in dealing with how to make a variety of discriminating the use of remote sensing image is kept their important characteristics and objects, and at the same time its limitations will be shrunk to a minimum is one of the most effective way. And in different disciplines category involves multi-source remote sensing image data fusion technology, thus being constantly perfected and the implementation of the technology. And the current in the world and also with the technology has not yet formed a perfect theory and method, so the current research in the field of remote sensing is an important research techniques careful processing and analysis of remote sensing information.This article is based on ENVI of multi-source remote sensing image data fusion research. The first chapter introduces the basic theoretical knowledge of remote sensing image data fusion and the content of this thesis research background and significance, as well as the present situation on the development of remote sensing image fusion technology at home and abroad. Second chapter on three levels of data fusion (pixel level fusion and decision level fusion and feature level fusion) contrast, pixel level fusion and decision level fusion and feature level fusion, it also shows the data processing flow chart of each level. The third chapter of weighted fusion method in pixel level fusion transformation, Brovery transformation, IHS transform and PCA transform fusion method are analyzed and compared. The fourth chapter of the fusion evaluation (subjective evaluation and objective evaluation). Fifth chapter through to the Quickbird multispectral image of 4, 3, 2 band and Quickbird panchromatic image 1 band data fusion experiments, analysis of the experimental results, summarized the characteristics of the four fusion method and the applicable scope, get more accurate, more reliable and safer estimates and judgment, to offer help for related work.Key words：Data Fusion；ENVI；IHS transform；PCA transform；Evaluation;Multi-source remote sensing image目录摘要 (Ⅰ)Abstract (Ⅱ)1 绪论 (1)1.1 概述 (1)1.2 选题研究的背景与意义 (1)1.3 国内外研究现状 (2)1.3.1 国外研究现状 (2)1.3.2国内研究现状 (3)1.4论文结构 (4)2 多源遥感影像数据融合 (5)2.1 层次分类 (5)2.2 像素级融合 (5)2.3特征级融合 (5)2.4 决策级融合 (6)3 影像融合的常用方法 (10)3.1 融合常用方法分类 (10)3.2 加权融合法 (11)3.3 Brovery 变换法 (11)3.4 IHS 变换 (11)3.5 PCA变换 (13)3.6方法比较 (14)4 融合影像质量评价 (15)4.1 主观评价 (16)4.2 客观评价 (17)4.2.1 均值 (18)4.2.2 标准差 (18)4.2.3 信息熵 (18)4.2.4 平均梯度 (18)4.2.5 相关系数 (18)5 融合实验数据分析 (20)6 总结与展望 (25)6.1总结 (25)6.2展望 (25)7致谢 (27)1 绪论1.1 概述在二十世纪七十年代美国最早提出了数据融合（Data Fusion）的概念，然而那时人们并没有对其足够重视，直到进入80 年代以后在军事中广泛应用直接促使其快速发展[1]。
基于ENVI的多源遥感影像数据融合毕业设计论文
基于ENVI的多源遥感影像数据融合毕业设计论文多源遥感影像数据融合是利用不同传感器或不同时间获取的遥感影像数据，通过一系列的算法和技术手段将它们融合到一起，从而获得更准确和全面的地物信息的过程。
在传统的遥感数据融合方法中，主要使用的是线性代数和统计学的方法，如主分量分析（PCA）、变化检测（CD）和波段比值（BR）等方法。
然而，这些方法在处理多源遥感影像数据时存在一些问题，如信息损失和空间分辨率失真等。
针对这些问题，基于ENVI的多源遥感影像数据融合方法在近年来得到了广泛的研究。
ENVI是一种功能强大的遥感图像处理与分析软件，提供了多种图像融合算法和工具，用于不同传感器和不同时间的遥感影像数据的融合。
本文将结合ENVI软件，探讨多源遥感影像数据融合的原理、方法和应用，以及存在的问题和未来的发展方向。
首先，多源遥感影像数据融合的原理是通过将不同传感器或不同时间获取的遥感影像数据融合到一起，利用各自的优势和互补性，提高地物信息提取的精度和可靠性。
常用的融合方法包括基于像素级的融合、基于特征级的融合和基于决策级的融合。
其中，像素级融合是通过对遥感影像数据进行像素级别的加权平均或逻辑运算，得到一个新的融合影像。
特征级融合是通过提取不同影像数据的特征，如纹理、形状和光谱等特征，进行特征融合和分类。
决策级融合是通过对不同影像数据的决策结果进行逻辑运算，得到一个新的融合决策图。
其次，基于ENVI的多源遥感影像数据融合方法包括像素级融合、特征级融合和决策级融合等。
在像素级融合中，ENVI软件提供了多种融合算法和工具，如加权平均法、模糊逻辑法和像素选择法等。
在特征级融合中，ENVI软件提供了纹理特征提取和形状特征提取等功能，可以用于提取不同影像数据的特征，并进行特征融合和分类。
在决策级融合中，ENVI 软件提供了逻辑运算和决策树等工具，可以对不同影像数据的决策结果进行逻辑运算和分类。
最后，基于ENVI的多源遥感影像数据融合方法在农业、环境、城市规划和土地利用等领域具有广泛的应用价值。
ENVI中的融合方法
ENVI下的图像融合方法图像融合是将低空间分辨率的多光谱影像或高光谱数据与高空间分辨率的单波段影像重采样生成成一副高分辨率多光谱影像遥感的图像处理技术，使得处理后的影像既有较高的空间分辨率，又具有多光谱特征。
图像融合的关键是融合前两幅图像的精确配准以及处理过程中融合方法的选择。
只有将两幅融合图像进行精确配准，才可能得到满意的结果。
对于融合方法的选择，取决于被融合图像的特征以及融合目的。
ENVI中提供融合方法有：∙HSV变换∙Brovey变换这两种方法要求数据具有地理参考或者具有相同的尺寸大小。
RGB输入波段必须为无符号8bit数据或者从打开的彩色Display中选择。
这两种操作方法基本类似，下面介绍Brovey变换操作过程。
（1）打开融合的两个文件，将低分辨率多光谱图像显示在Display中。
（2）选择主菜单-> Transform -> Image Sharpening->Color Normalized (Brovey)，在Select Input RGB对话框中，有两种选择方式：从可用波段列表中和从Display窗口中，前者要求波段必须为无符号8bit。
（3）选择Display窗口中选择RGB，单击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，点击OK输出结果。
对于多光谱影像，ENVI利用以下融合技术：∙Gram-Schmidt∙主成分（PC）变换∙color normalized (CN)变换∙Pan sharpening这四种方法中，Gram-Schmidt法能保持融合前后影像波谱信息的一致性，是一种高保真的遥感影像融合方法；color normalized (CN)变换要求数据具有中心波长和FWHM，；Pansharpening融合方法需要在ENVI Zoom中启动，比较适合高分辨率影像，如QuickBird、IKONOS等。
多源遥感图像融合及其应用研究
论文题目：多源遥感图像融合及其应用研究专业：计算机软件与理论研究生：苏志渊指导教师：摘要随着传感器技术、计算机技术和信息技术的飞速发展，图像融合技术已经成为图像理解、计算机视觉等领域的一个研究热点，在军事、遥感、自动目标识别、计算机视觉和医学图像处理等领域取得了广泛的应用。
基于多分辨率分析的多源遥感图像融合作为一种遥感信息综合处理与分析的技术，就是将多个传感器获得的同一场景的不同分辨率的遥感图像或同一传感器在不同时刻获得的同一场景的不同分辨率的遥感图像的信息特征融合到一起，利用它们在信息上的互补性和空间上的相关性，提高遥感图像的空间分辨率和分类精度、增强目标的特征和动态监测及信息互补的能力，这就使得遥感图像融合技术成为遥感领域的一个重要的研究方向，受到越来越多的关注。
本文围绕遥感图像融合中存在的突出问题展开研究，包括遥感图像融合多分辨率分析方法的选取、融合算子的选取、最优质量评价模型的建立以及稳健的融合算法的研究。
整个研究内容体现了目前遥感图像融合研究的难点和重点。
取得了如下成果：1.以高分辨率全色图像(PAN)和低分辨率多光谱图像(MS)的融合为研究对象，并以小波变换、Contourlet变换和非下采样Contourlet等多分辨率分析理论为基础，对遥感图像融合算法进行了深入的研究；2.对PAN图像和MS图像融合的问题，其低频子带系数的选择，采用了一种基于PAN图像与MS图像物理特征的“加权平均”的系数选择方案；针对各带通方向子带系数的选择，采用基于区域能量法进行加权融合的规则；3.基于上述融合规则，提出一种基于小波变换和HIS变换相结合的多源遥感图像融合算法。
实验以同一场景下SPOT图像和TM图像进行算法验证，实验结果和信息熵、均值、相关系数、偏差指数和交叉熵等客观评价数据表明，本文方法具有较好的融合效果；4.提出一种基于非下采样Contourlet变换和HIS变换相结合的多源遥感图像融合算法，并采用非下采样Contourlet变换来研究多种平台遥感图像融合算法及其运算复杂性分析。
《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)。
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基于面向对象的多光谱数据的地表信息提取应用摘要随着计算机技术和遥感技术的发展，遥感技术在社会的各个方面得到了广泛应用，如对资源、环境、灾害、城市等进行调查、监督、分析和预测、预报等方面的工作。
所以分类作为遥感技术中的一项最基本的研究，也是遥感技术运用最为广泛的一项技术，也相应的提出了更高的要求。
然而目前主要的分类方法是监督分类和非监督分类，这两种方法是基于像元的分类方法，不能有效的利用影像的空间纹理信息。
而且基于像元的分类方法还存在着分类结果出现椒盐现象的问题，从而导致大量无效破碎图斑的产生，最终导致分类精度不高。
随后又提出了在此两种方法的基础上该进的方法，如模糊分类法、基于神经网络的分类方法和基于决策树的分类方法等。
虽然后述这些方法在一定的程度上提高了分类的精度，但是他们依旧是建立在像元的基础上，也没有考虑到对象的空间纹理信息。
所以也会出现上述的一些问题（如：椒盐现象等）。
所以传统的分类方法已不能满足分类的需求。
所以基于以上这些问题，面向对象的分类方法应运而生，面向对象的分类方法充分利用影像的光谱信息、空间几何信息、纹理信息来进行分类。
采用多尺度分割算法，采用不同的分割尺度，能够较好的提取各种尺寸大小的地物。
所以运用面向对象的分类方法提取地表信息是，能够细致的提取出地表所覆盖的地物种类，并且能够达到更高的提取精度，能够更加准确的为相关部门提供数据资料，为相关部门作出决策判断提供依据。
本文中采用面向对象的分类方法与传统的基于像元的分类方法相比有一下有点：基于影像多尺度分割得到同质像元组成的影像对象，对象内部的光谱差异值很小可以忽略其内部的信息，从而避免了椒盐现象的出现，对象之间的区分同时考虑了光谱和形状两种因子，为分类提供了更多的特征，有效地克服了基于像元分类的一些局限性；多尺度的空间分析，可以满足不同尺度地物的信息提取要求；模拟人脑的思维方式充分利用影像对象的各种特征，以达到尽可能高的精度提取地物信息的目的。
多源遥感数据融合理论与方法
• 引言 • 多源遥感数据融合理论 • 多源遥感数据预处理 • 多源遥感数据融合方法 • 多源遥感数据融合应用案例 • 总结与展望
01
引言
背景与意义
背景
随着遥感技术的不断发展，多源遥感数据在各个领域得到了广泛应用。然而，由 于不同来源的遥感数据具有不同的空间、时间和光谱分辨率，如何将这些数据融 合起来，以获得更准确、更全面的信息，成为了亟待解决的问题。
意义
多源遥感数据融合不仅可以提高遥感数据的精度和可靠性，还可以扩展遥感数据 的时空覆盖范围，为地理信息系统、环境监测、城市规划等领域提供更为精准的 信息支持。
研究现状与问题
研究现状
目前，多源遥感数据融合的研究已经取得了一定的成果，主 要涉及像素级融合、特征级融合和决策级融合等方法。然而 ，现有的融合方法在处理复杂场景时仍存在一定的局限性， 如信息丢失、噪声干扰等问题。
将单波段数据转换为多波段数据，或 反之。
数据格式转换与标准化
数据重采样
01
调整数据的分辨率或大小，以匹配目标要求。
数据裁剪
02
根据应用需求，裁剪掉多余的数据部分。
数据格式转换
03
将数据从一种格式转换为另一种格式，如GeoTIFF、ENVI等。
04
多源遥感数据融合方法
基于像素级的融合方法
像素级融合
信息。
详细描述
数据融合可以分为像素级融合、特征级融合和决策级融合。像素级融合是将多源图像的 像素级信息进行融合，以获得更为准确的空间信息；特征级融合是在像素级融合的基础 上，提取图像的特征信息进行融合，以提高图像的识别和分类精度；决策级融合则是将
来自不同图像的特征信息进行综合分析，得出更为准确的分类和识别结果。
《多源遥感影像时空融合技术在区域变化检测中的应用》范文
《多源遥感影像时空融合技术在区域变化检测中的应用》篇一一、引言随着遥感技术的飞速发展，多源遥感影像数据在地理信息科学、环境监测、城市规划等领域的应用越来越广泛。
多源遥感影像时空融合技术，作为一种有效的数据处理手段，在区域变化检测中发挥着重要作用。
本文旨在探讨多源遥感影像时空融合技术的原理、方法及其在区域变化检测中的应用，以期为相关领域的研究与应用提供参考。
二、多源遥感影像时空融合技术概述多源遥感影像时空融合技术是指将来自不同传感器、不同时间、不同空间分辨率的遥感影像数据进行融合处理，以提取出有用的信息，实现对地表的动态监测和变化检测。
该技术主要包括数据预处理、影像配准、数据融合和变化检测等步骤。
三、多源遥感影像的预处理与配准在进行多源遥感影像的时空融合之前，需要对原始影像进行预处理和配准。
预处理包括去除噪声、辐射定标、大气校正等步骤，以提高影像的质量。
配准则是将不同时间、不同传感器获取的影像数据进行空间对齐，以便进行后续的融合处理。
四、多源遥感影像的数据融合数据融合是多源遥感影像时空融合技术的核心步骤。
通过将不同来源的影像数据进行融合，可以提取出更丰富的信息。
数据融合的方法包括像素级融合、特征级融合和决策级融合等。
其中，像素级融合是最常用的方法，它可以将不同分辨率、不同波段的影像数据进行融合，得到更高分辨率、更丰富的信息。
五、区域变化检测方法区域变化检测是多源遥感影像时空融合技术的重要应用之一。
通过对比不同时间的遥感影像数据，可以检测出地表覆盖类型、地貌形态、城市扩张等方面的变化。
常用的区域变化检测方法包括视觉解译、分类后比较、基于模型的方法等。
其中，基于像素或对象的变化检测方法是最常用的方法之一。
六、多源遥感影像时空融合技术在区域变化检测中的应用多源遥感影像时空融合技术在区域变化检测中具有广泛的应用。
例如，在土地利用/土地覆盖变化监测中，可以通过融合不同时间、不同空间的遥感影像数据，实现对土地利用类型的动态监测和变化分析。
envi应用论文
ASTER遥感影像在土地利用调查的应用——以广州花都区为例学 院 地理科学学院专 业(方向) 地理信息系统班 级 03地理信息系统姓 名 魏永杰学 号 0307442128指导教师陈健飞教授答辩时间 2007年6月3日ASTER遥感影像在土地利用调查的应用——以广州花都区为例地理信息系统魏永杰指导老师：陈健飞摘要土地资源是社会经济发展最基本的物质基础，利用遥感技术可对土地资源进行分类调查。
在对地观测方面，ASTER与一般遥感影像相比，它包括了可见光－近红外（VNIR）、短波红外（SWIR）和热红外（TIR）3个通道的遥感数据，能提供更高质量的信息源。
本文在ENVI 4.3的支持下，对ASTER数据进行预处理、波段选取、图像增强等工作，然后运用监督分类方法对广州花都区土地利用信息进行分类，再经过中值滤波输出分类结果，提取出该地图空间信息，最后统计土地利用情况。
关键词ASTER；土地利用；监督分类；图像增强；花都区Extraction of land use classification informationof suburb of Guangzhou Huadu using ASTER imageABSTRACT Land resources are essential substance foundation for development of society and economy. Land resources can be classified and investigated by using remote sensing information. It is shown that high spectrum resolution images can better offer higher quality information source in observing the earth’s surface in comparing with previous common remote sensing images. This text is in the ENVI4.3 of under support carry on preparing works, such as the processing, wave band selection and the picture to build up...etc. to the ASTER data, then status map about suburb of Guangzhou Huadu was classified by using supervised classification method, withdraw a map's space information, the end statistics the land make use of a circumstance.KEY WORDS Aster；land use；supervised classification；picture strengthen；Huadu目录1．前言 (4)2．ASTER主要技术参数和特点及其应用领域 (4)3．ASTER影像数据处理 (6)3.1 ASTER数据的预处理 (6)3.1.1图像的校正与配准 (6)3.1.2图像裁切 (6)3.2波段选取 (7)3.2.1波段选取意义 (7)3.2.2影像统计特征分析 (7)3.2.3各波段的相关系数分析 (8)3.3图像增强 (9)4．ASTER影像的计算机分类 (10)4.1计算机分类意义 (10)4.2选取训练场地 (11)4.3影像分类 (11)4.4分类后期处理 (13)4.5精度评价 (14)5．结论与讨论 (14)致谢 (15)参考文献 (16)1．前言1999年12月18日，洛马公司宇宙神-2AS运载火箭，成功发射了EOS AM-1，即地球观测系统(EOS)第1颗上午星[1]，之后改名为TERRA（地神），2000年2月24号开始采集科学数据，其总体战略目标是实现从单系列极轨空间平台上对太阳辐射、大气、海洋和陆地进行综合观测，获取有关海洋、陆地、冰雪圈和太阳动力系统等信息，进行土地利用和覆盖研究、气候季节和年际变化研究、自然灾害监测和分析研究、长期气候变率和变化研究以及大气臭氧变化研究等，进而实现对大气和地球环境变化的长期观测和研究[1]。
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。
基于ENVI软件的遥感信息处理
基于ENVI软件的遥感信息处理实验报告一、遥感数据预处理：辐射亮度与表观反射率的计算1.实验目的将传感器记录的数字量化值（DN）转换成绝对辐射亮度值（辐射率）与地表（表观）反射率等物理量有关的相对值的处理过程。
2.实验原理●DN值转为辐射亮度公式：L rad =(DN-1)*Unit Conversion Coefficient。
其中：L rad-----辐射亮度；DN-----遥感影像像元亮度值，记录地物的灰度值（无单位，是一个整数值，值大小与传感器的辐射分辨率、地物发射率、大气透过率和散射率等有关）；Unit Conversion Coefficient------定标系数（表1-1所示）；Aster数据定标系数（表1-1）Aster bandCoefficent(W/m2*sr*um)/DNHigh Gain Normal Low Gain 1 Low Gain 21 0.676 1.688 2.252 0.708 1.415 1.893N 0.423 0.862 1.153B 0.423 0.862 1.154 0.1087 0.2174 0.2900 0.29005 0.0348 0.0696 0.0925 0.40906 0.0313 0.0625 0.0830 0.39007 0.0299 0.0597 0.0795 0.33208 0.0209 0.0417 0.0556 0.24509 0.10159 0.0318 0.0424 0.2650●辐射亮度转为表观反射率公式：R TOA=(pi*L rad*d2)/(ESUNi*COS(z))d=(1-0.01672*COS(RADLANS(0.9856*(Julian Day-4))))其中：R TOA-----表观反射率；Pi-----3.14159；d-----日地距离；z-----太阳天顶角(z=90-太阳高度角)；Julian Day-----成像日期；ESUNi-----第i个波段的增益（表1-2所示）；Aster数据各个波段增益（表1-2）Aster band Smith：ESUNi Thome et al(A):ESUNi Thome et al(A):ESUNi B1 1845.99 1847 1848B2 1555.74 1553 1549B3N 1119.47 1118 1114B4 231.25 232.5 225.4B5 79.81 80.32 86.63B6 74.99 74.92 81.85B7 68.66 69.20 74.85B8 59.74 59.82 66.49B9 56.92 57.32 59.853.数据来源本次实验所使用数据为2001年宜昌地区遥感影像，该数据为Aster1-9波段，30米分辨率，投影为WGS-84，UL纬度为30.82418333，UL经度为111.21726944。
利用ENVI软件处理遥感影像(精)
科技信息1.ENVI 软件简介ENVI 全称是 The Environment for Visualizing Images , 是美国 ITT VIS (ITT Visual Information Solutions 公司的旗舰产品, 是由遥感领域的科学家采用交互式数据语言 IDL(InteractiveData Language 开发的一套功能强大的遥感影像处理软件。
它是快速、便捷、准确地从影像中提取信息的首屈一指的软件工具。
目前, 众多的影像分析师和科学家选择 ENVI 软件从遥感影像中提取信息。
ENVI 软件已经广泛应用于科研、环境保护、气象、石油矿产勘探、农业、林业、医学、国防安全、地球科学、公用设施管理、遥感工程、水利、海洋、勘察测绘和城市规划等领域。
2. 影像校正由于遥感器本身的内部结构、外部因素 (卫星的姿态、轨道、地球的运动和形状等等原因都可能引起影像的几何变形, 这叫几何失真。
为了纠正这些影像变形, 所以要对影像进行几何纠正。
而进行几何纠正通常是利用影像配准来实现的, 也就是在同一区域里利用基准影像 (或者地图对另一幅影像的校准, 以使两幅影像中的同名像元配准。
由此也可以清楚地看到影像配准的目的,就是使得我们能够获得比较准确的影像中的每一个像元所对应的地面的位置,这样在进行定性遥感中才能使得影像之间具有可比性,在定量遥感中才能使得我们能够确定具体目标。
在影像校正过程中, 首先是要选择所谓的地面控制点 (GCP , 这也是影像校正最关键、工作量最大的一步。
原则上 GCP 点的分布要求均匀, 并且数量要多, 这样校正的可靠性才比较高。
选择的 GCP 点一定是要在影像上容易辨识的, 地面上最好可以实测, 具有较固定的特征, 不会随时间的变化而变化的点。
本文实际采用某区域遥感得到的 SPOT 影像和 TM 影像,分别为 SPOTA 、TMA 、 SPOTB 、 TM B , 以所要分析的影像为例, 是选用 SPOT 影像为基准, 校正TM 影像, 分别打开 SPOT 影像和 TM 影像, 采用 ENVI 软件中的 Image to Image 校正功能。
2113.11论文：应用ENVI遥感技术构建新型GIS高中地理课堂(1)
应用ENVI遥感技术构建新型GIS高中地理课堂——以“城市化及城市土地利用”教学为例厦门市湖滨中学贾立明ENVI (The Environment for Visualizing Images)是美国Exelis VIS公司的旗舰产品。
ENVI是由遥感领域的科学家采用IDL开发的一套功能强大的遥感影像处理软件。
中学地理教学可以通过试用获得，官方网站是/softwareproduct/EI。
课堂演示所用数据可以从“中国国际科学数据平台”下载。
该平台免费提供美国Landsat 陆地探测卫星TM和ETM (/)等多种传感器的卫星数据。
同时也可以到USGS美国地质调查局网站（/）及美国航空航天局（NASA）下载。
应用时，我们可以运用ENVI 将下载到的遥感数据合成多波段影像。
然后对遥感影像进行预处理，包括投影转换、镶嵌、校正、裁剪、摄影拉伸增强等。
本文以城市化及城市土地利用（城市形态变化及城市化）的校本化教学为例，展现新型GIS 高中地理课堂构建中的教学应用。
一、基于ENVI构建“城市化及城市土地利用”校本化教学实例1. 遥感影像预处理本次分别选取1994年、2001年和2006年和2010年的厦门地区LADSAT卫星数据，提取教学影像。
如图1 所示，首先根据教学需要提取研究区域，进行预处理，包括坐标转换、裁剪、增强等。
影像在几何校正和增强之后，运用ENVI中提供的裁剪工具将研究区域分离。
具体步骤为：⑴打开裁剪后的厦门TM影像 Band 以6，4，3合成多光谱影像，并以RGB形式显示在DISPLAY 中。
⑵通过目视判读将地物分为林地、裸地、建筑、草地、水体5类。
⑶建立ROI采集训练样本，计算不同地物的光谱特征值。
2.教学设计与实施为了满足教学需要，提供课堂观察区域的城市化过程，需要对研究区域地物进行分类并进行动态监测。
如图2所示，可利用的分类比较工具主要包括 Change Detection Statics 工具和Thematic Change 工具。
利用ENVI软件进行遥感图像的融合和增强实习报告
遥感图像处理实习报告实验内容：影像融合与增强班级：测绘1102班学号： 1110020213姓名：指导老师：陈晓宁、黄远程、竞霞、史晓亮西安科技大学测绘科学与技术学院二零一三年一月实习三影像融合与增强一、实习内容：1.掌握ENVI中各种影像融合方法，并比较各方法的优缺点；2.熟悉ENVI图像增强操作；3.本实习的数据源为上节已经过校正的资源三号多光谱和全色影像。
二、实习目的：1.了解和认识各种图像融合方法的原理、内容及要点；2.熟悉、熟练操作ENVI软件中各种图像融合的方法、步骤并学会加以比较；3.学习利用ENVI软件进行各种图像增强处理操作；4.学会定性、定量分析比较图像融合的差异。
三、实习步骤：1.图像融合：三波段融合：HSV和Color Normalized (Brovey)变换：1）从ENVI主菜单中，选择File → Open Image File，分别加载校正后的资源三号多光谱与全色影像到可用波段列表Available Bands List中；2）选择多光谱3,2,1波段（可以根据需要选择）对应R，G，B，点击Load RGB将多光谱影像加载到显示窗口display#1；3）在ENVI的主菜单选择Transform → Image Sharpening → HSV；4）在Select Input RGB Input Bands对话框中，选择Display #1，然后点击OK。
5）从High Resolution Input File对话框中选择全色影像，点击OK。
6）从HSV Sharpening Parameters对话框中，选择重采样方法，并输入输出路径和文件名，点击OK。
即可完成HSV变换融合；与上述方法类似，选择Transform → Image Sharpening → Color Normalized (Brovey)，使用Brovey进行融合变换。
多光谱融合：Gram-Schmidt、主成分（PC）和color normalized (CN)变换三种方法操作过程基本类似，下面以Gram-Schmidt为例：1）从ENVI主菜单中，选择File → Open Image File，分别加载校正后的资源三号多光谱与全色影像到可用波段列表Available Bands List中；2 在ENVI的主菜单选择Transform → Image Sharpening →Schmidt Spectral Sharpening；3）在Select Low Spatial Resolution Multi Band Input File对话框中选择资源三号多光谱影像，在Select High Spatial Resolution Pan Input Band对话框中选择全色影像，点击OK。
ENVI实习 多源遥感数据融合
实习6多源遥感数据融合一、实习目的熟悉不同卫星数据融合的方法，了解各种不同空间分辨率和光谱分辨率的卫星数据融合后的效果及其优缺点。
二、实习资料英国London的TM和SPOT数据，其中，lon_spot是London的SPOT数据（lon_spot.ers 为该数据的ER Mapper中的头文件），lon_tm是London 的Landsat TM数据（lon_tm.ers为该数据的ER Mapper中的头文件）。
三、实习步骤1、读取并显示ERMapper影像读取影像操作步骤：File → Open External File→ IP Software→ ER Mapper,分别选择lon_spot.ers，lon_tm.ers文件，并在可用波段列表（如图一所示）中点击Land Band 来分别显示spot和tm影像。
2、调整TM影像的大小①在可用波段列表中单击TM影像可以发现其空间尺寸为1007×560（如图二所示），用同样的方法可以知道SPOT影像空间尺寸为2820×1569，TM影像的像素大小为28米，SPOT影像的像素大小为10米，因此TM影像大小必须以2.8的倍率来调整大小；②选择Basic Tools → Resize Data(Spatial /Spectral),选择lon_tm并单击OK。
在Resize Data Parameters对话框的samples文本框输入2820，在lines中输入1569（如图三所示），输入一个输出文件名，点击OK。
3、HSV正变换①从ENVI的主菜单选择Trnsform → Color Transforms → RGB to HSV（如图所示）②拉伸SPOT影像并替换TM的数值波段从ENVI的主菜单选择Basic Tools → Stretch Data,单击lon_spot文件，然后点击OK。
在Data Streching对话框的Output Data部分中，在Min文本框中输入0，Max文本框中输入1（如图所示），并输入一个输出文件名。
遥感图像处理系统ENVI及其在MODIS数据处理中的应用
遥感图像处理系统ENVI及其在MODIS数据处理中的应用一、本文概述随着遥感技术的不断发展，遥感图像处理在环境监测、资源调查、城市规划等领域的应用日益广泛。
作为遥感领域的重要工具，ENVI （The Environment for Visualizing Images）图像处理系统凭借其强大的图像处理能力、灵活的操作方式以及广泛的应用领域，已成为遥感数据处理与分析的重要软件平台。
本文旨在全面介绍ENVI遥感图像处理系统的基础功能、特点及其在处理MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）数据中的具体应用。
本文将概述ENVI遥感图像处理系统的基本组成、核心功能及其在处理遥感图像时的优势。
接着，将深入探讨ENVI在处理MODIS数据方面的能力，包括数据导入、预处理、图像增强、分类与识别等关键环节，并结合实际案例展示ENVI在MODIS数据处理中的实际操作流程与效果。
本文还将对ENVI在MODIS数据处理中的限制与不足进行讨论，并提出相应的改进建议。
通过阅读本文，读者将对ENVI遥感图像处理系统及其在MODIS 数据处理中的应用有更加全面和深入的了解，为遥感数据处理与分析提供有益的参考与指导。
二、ENVI遥感图像处理系统详解ENVI（The Environment for Visualizing Images）是一款功能强大的遥感图像处理软件，由美国ITT Visual Information Solutions公司开发。
作为业界领先的遥感图像处理和地理信息系统软件，ENVI以其强大的图像处理功能、丰富的数据格式支持和灵活的操作界面，广泛应用于农业、林业、海洋、气象、城市规划、环境监测等多个领域。
ENVI软件具备全面的遥感图像处理能力，包括图像预处理、图像增强、图像变换、特征提取、图像分类、目标检测等。
其中，图像预处理功能可以帮助用户进行辐射定标、大气校正、几何校正等操作，以消除图像中的畸变和噪声，提高图像质量。
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存档日期：存档编号：本科生毕业设计（论文）论文题目：基于ENVI的多源遥感影像数据融合姓名：董建系别：环境与测绘系专业：测绘工程年级、学号： 11 测绘 118324107指导教师：林卉江苏师范大学科文学院印制摘要在世界遥感技术领域极速发展的情况下，对于用卫星传感器来观测和获取某一地域遥感影像数据的方法越来越多，此时多时相、多平台、高光谱和高分辨率卫星等影像数据大量涌现，并且在有关地学的多个领域都用到了这些影像数据。
多源遥感影像融合技术在处理怎么使各种有差别的的遥感影像既保存着各自重要的使用特点和对象，同时也会将其局限性缩至最小这方面是最有效的途径之一。
并且在不同的学科范畴都涉及到多源遥感影像数据融合技术，因此该技术被不断地完善与推行。
而当前在世界上对该技术还尚未形成一套完善的理论与方法，于是目前在遥感领域研究的一个重要的研究技术就是周密处理与剖析遥感信息。
本文基于ENVI对多源遥感影像数据融合的研究。
第一章介绍了遥感影像数据融合的基本理论知识和本论文内容研究的背景和意义，以及国内外目前对遥感图像融合技术的发展现状。
第二章是对数据融合三个层次（像素级融合、决策级融合和特征级融合）的对比介绍，像素级融合、决策级融合和特征级融合，另外还展示了每个层次数据处理流程图。
第三章对像素级融合中加权融合法变换、Brovery 变换、IHS变换和PCA变换等融合方法进行了分析比较。
第四章介绍了融合的评价指标（主观评价、客观评价）。
第五章通过对Quickbird多光谱影像的4、3、2波段和Quickbird全色影像的1波段数据的进行融合实验，对实验结果进行分析，总结出这四种融合方法的特点和适用范围，得到更准确，更可靠、更安全的估计和判断，为相关工作提供帮助。
关键词：数据融合；ENVI；IHS变换；PCA变换；评价指标；多源遥感影像；AbstractFast development in the field of remote sensing technology in the world, with satellite sensors to measure and obtain a regional method of remote sensing image data is becoming more and more this time multi temporal, multi platform, hyperspectral and high-resolution satellite , and in the study of the image data used in these areas. Multi-source remote sensing image fusion technology in dealing with how to make a variety of discriminating the use of remote sensing image is kept their important characteristics and objects, and at the same time its limitations will be shrunk to a minimum is one of the most effective way. And in different disciplines category involves multi-source remote sensing image data fusion technology, thus being constantly perfected and the implementation of the technology. And the current in the world and also with the technology has not yet formed a perfect theory and method, so the current research in the field of remote sensing is an important research techniques careful processing and analysis of remote sensing information.This article is based on ENVI of multi-source remote sensing image data fusion research. The first chapter introduces the basic theoretical knowledge of remote sensing image data fusion and the content of this thesis research background and significance, as well as the present situation on the development of remote sensing image fusion technology at home and abroad. Second chapter on three levels of data fusion (pixel level fusion and decision level fusion and feature level fusion) contrast, pixel level fusion and decision level fusion and feature level fusion, it also shows the data processing flow chart of each level. The third chapter of weighted fusion method in pixel level fusion transformation, Brovery transformation, IHS transform and PCA transform fusion method are analyzed and compared. The fourth chapter of the fusion evaluation (subjective evaluation and objective evaluation). Fifth chapter through to the Quickbird multispectral image of 4, 3, 2 band and Quickbird panchromatic image 1 band data fusion experiments, analysis of the experimental results, summarized the characteristics of the four fusion method and the applicable scope, get more accurate, more reliable and safer estimates and judgment, to offer help for related work.Key words：Data Fusion；ENVI；IHS transform；PCA transform；Evaluation;Multi-source remote sensing image目录摘要 (Ⅰ)Abstract (Ⅱ)1 绪论 (1)1.1 概述 (1)1.2 选题研究的背景与意义 (1)1.3 国内外研究现状 (2)1.3.1 国外研究现状 (2)1.3.2国内研究现状 (3)1.4论文结构 (4)2 多源遥感影像数据融合 (5)2.1 层次分类 (5)2.2 像素级融合 (5)2.3特征级融合 (5)2.4 决策级融合 (6)3 影像融合的常用方法 (10)3.1 融合常用方法分类 (10)3.2 加权融合法 (11)3.3 Brovery 变换法 (11)3.4 IHS 变换 (11)3.5 PCA变换 (13)3.6方法比较 (14)4 融合影像质量评价 (15)4.1 主观评价 (16)4.2 客观评价 (17)4.2.1 均值 (18)4.2.2 标准差 (18)4.2.3 信息熵 (18)4.2.4 平均梯度 (18)4.2.5 相关系数 (18)5 融合实验数据分析 (20)6 总结与展望 (25)6.1总结 (25)6.2展望 (25)7致谢 (27)1 绪论1.1 概述在二十世纪七十年代美国最早提出了数据融合（Data Fusion）的概念，然而那时人们并没有对其足够重视，直到进入80 年代以后在军事中广泛应用直接促使其快速发展[1]。
随后用于军用信息方面的融合系统被美国研发出来了，美国全军利用该技术进行目标辩别、目标追踪、形势估评和胁迫估计完善了军方的战略监视系统，在第一代信息融合系统下还研制出了大型的战争系统、小型的战术系统和海洋的监视系统技术，使得信息融合的可行性和有效性得到进一步的证明。
关于数据融合概念说法不一，很难给出数据融合的确切定义。
比如美国宇航局在对其功能的方面描述数据融合是将多传感器和多源信息处理过程综合起来来展现和促进实体估计特征提高的能力[2]。
军事上美国军队利用该技术进行目标辩别、目标追踪、形势估评和胁迫估计完善了军方的战略监视系统，以及使用该系统对分析战场局势危险情况和受到胁迫的程度实行恰当的详细评估[3]。
Lucien 在对信息的质量和真实性的研究下，将融合定义为：“为了产生单个信号在质量与可靠性方面都更好的，数据融合要将一组传感器的信息进行综合的处理”。
1998 年L.Wald 对上述的定义进行了改善和补充，给出了更为普通的定义：从表达形式上将数据融合是一个框架, 然后对多源数据进行组织、关系联系和综合归纳是运用特定的逻辑推理用具来完成的,从而通过这些多源数据的共同作用会获得质量更高的信息。
数据融合的方式、进程、方法、评价质量等方面都在该定义中给出了比较全面的概述[4]。
1.2 选题研究的背景与意义遥感技术的数据特性具有庞大性。
不同的波谱分辨率、空间分辨率和时间分辨率遥感图像由多种对地观察卫星不断地来提供。
任何单一信息源在不同的遥感卫星成像原理和不同的技术条件限制下，都不能将目标对象特征全部展现出，在操作领域方面都会有一定的特指性和限制性，于是信息源单一的数据很难达到数据资源在信息监测方面的要求。