利用ENVI软件进行遥感图像的融合和增强实习报告
遥感软件实验报告
一、实验背景遥感技术作为一门新兴的交叉学科，广泛应用于地理信息系统、环境监测、农业、林业、城市规划等领域。
随着遥感技术的发展，遥感软件在遥感数据处理和分析中发挥着越来越重要的作用。
本实验旨在通过使用遥感软件进行遥感图像处理和分析，提高学生对遥感数据处理技术的掌握程度。
二、实验目的1. 熟悉遥感软件的基本操作和功能；2. 学习遥感图像的预处理、增强、分类和制图等基本操作；3. 了解遥感技术在实际应用中的案例。
三、实验内容1. 遥感软件简介本次实验使用的遥感软件为ENVI，它是一款功能强大的遥感图像处理软件，具有以下特点：（1）支持多种遥感数据格式；（2）提供丰富的图像处理和分析工具；（3）支持多种图像分析模型；（4）具有友好的用户界面。
2. 遥感图像预处理遥感图像预处理是遥感图像处理的重要环节，主要包括以下内容：（1）图像几何校正：通过对遥感图像进行几何校正，消除由于传感器倾斜、地球曲率等因素造成的几何畸变，提高图像的几何精度；（2）图像辐射校正：通过对遥感图像进行辐射校正，消除由于大气、传感器等因素造成的辐射畸变，提高图像的辐射精度；（3）图像增强：通过对遥感图像进行增强，突出图像中感兴趣的信息，提高图像的可视化效果。
3. 遥感图像增强遥感图像增强是提高遥感图像质量的重要手段，主要包括以下内容：（1）直方图均衡化：通过对遥感图像进行直方图均衡化，使图像中的像素值分布更加均匀，提高图像的对比度；（2）滤波处理：通过对遥感图像进行滤波处理，消除图像中的噪声和纹理信息，提高图像的清晰度；（3）色彩校正：通过对遥感图像进行色彩校正，使图像的色彩更加真实，提高图像的可视化效果。
4. 遥感图像分类遥感图像分类是遥感图像处理的重要应用，主要包括以下内容：（1）监督分类：通过选取已知地物类别的训练样本，建立分类模型，对未知地物类别进行分类；（2）非监督分类：通过对遥感图像进行聚类分析，将图像分割为不同均质的对象，对每个对象进行分类。
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。
遥感图像处理实验报告
遥感图像处理实验报告遥感图像处理实习报告姓名：学号：联系方式：日期：一、实习要求（一）掌握使用ENVI进行各种图像基本操作；（二）熟练运用ENVI中工具进行图像图像校正、裁剪拼接、融合及图像增强处理；二、实习操作过程与实现结果（一）辐射校正及大气校正1、辐射校正（1）选择File->open，选择Landset8武汉数据中的‘’文件。
（2）选择T oolbox->Radiometric Correction->Radiometric Calibration工具，选择要校正的‘LC8LGN00_MTL_MultiSpectral’多光谱数据，设置定标参数（存储格式：BIL；单位转换“Scale Factor”的设置，单击Apply FLAASH Settings得到相应的参数），得到辐射定标后的结果。
2、大气校正（1）选择Toolbox->Radiometric Correction->Atmospheric Correction Module->FLAASH Atmospheric Correction工具；打开工具后设置参数：在FLAASH Atmospheric Correction Module Input Parameters 面板中如图设置各项参数；点击apply运行大气校正。
（2）大气校正运行结果（二）图像裁剪与拼接1、15米全色波段图像裁剪拼接（1）选择File->open，选择‘县界.shp’‘LC8LGN00_MTL’及‘LC8LGN00_MTL’文件。
（2）选择Toolbox->Regions of Interest->Subset Date from ROIs 工具；双击打开后input file面板选择38区段15米分辨率文件，input ROIs面板选择‘县界’文件。
点击‘OK’，38区段文件裁剪后如图。
（3）重复（2）中工具选择步骤；双击打开后在input file 面板选择39区段15米分辨率文件，在input ROIs面板选择‘县界’文件。
遥感影像的实习报告
实习报告：遥感影像处理与分析实践一、实习目的与要求本次遥感影像实习旨在让学生掌握遥感影像的基本处理方法、分析技巧以及应用遥感影像进行地物分类和信息提取的能力。
实习要求学生熟练使用遥感影像处理软件，如ENVI、ArcGIS等，了解遥感影像的辐射特性和几何特性，掌握遥感影像的预处理、增强、分类和信息提取等基本技能。
二、实习内容与过程1. 遥感影像预处理在ENVI软件中，我们对下载的原始遥感影像进行了辐射校正和几何校正。
辐射校正主要包括传感器校正、大气校正、太阳高度及地形校正，以消除遥感影像中的辐射误差。
几何校正则是为了纠正图像中的几何变形，我们选取了UTMWGS84坐标系作为遥感影像的坐标系。
2. 遥感影像裁剪为了便于分析，我们使用ENVI软件的感兴趣区域（ROI）功能，选取了实习所用的区域范围，并将遥感影像进行裁剪。
裁剪后的影像更加清晰，便于后续的分析和处理。
3. 遥感影像增强在ENVI软件中，我们对裁剪后的遥感影像进行了对比度增强和色彩平衡处理，以突出地物的细节信息和纹理特征。
增强处理后的影像更加直观，便于地物的识别和分类。
4. 遥感影像分类利用ENVI软件的监督分类模块，我们选取了训练样本，对遥感影像进行了分类。
分类过程中，我们根据实际地物特征，选择了合适的波段组合和分类算法。
分类结果较好地反映了实习区域的地物分布状况。
5. 地物信息提取与分析通过对分类结果的分析，我们提取了实习区域的地物信息，包括建筑物、林地、水体等。
进一步，我们使用ArcGIS软件对提取的地物信息进行了空间分析和统计分析，探讨了地物分布的规律和特点。
三、实习成果与总结本次实习，我们成功地对实习区域的遥感影像进行了预处理、增强、分类和信息提取。
实习过程中，我们深入了解了遥感影像的处理方法和分析技巧，提高了遥感影像处理的实际操作能力。
通过实习，我们认识到遥感技术在地物监测、资源调查和环境评估等方面的重要应用价值。
总结：本次遥感影像实习让我们对遥感影像的处理和分析方法有了更深入的了解。
遥感图像融合实验报告
遥感图像融合实验报告
一、实验目的
本次实验旨在探究遥感图像融合技术的原理及应用，熟悉不同遥感图像融合算法的优缺点，以及掌握如何使用ENVI软件进行遥感图像融合的操作。
二、实验材料
本实验所需材料和工具如下：
1. Landsat8 OLI多光谱遥感图像；
2. Sentinel-2 MSI多光谱遥感图像；
3. ENVI软件。
三、实验步骤
1. 获取分别来自Landsat8 OLI卫星和Sentinel-2 MSI卫星的多光谱遥感图像；
2. 在ENVI软件中加载两幅遥感图像，根据图像的特点选择合
适的图像融合算法；
3. 使用ENVI的遥感图像融合工具，对两幅图像进行融合；
4. 对融合后的图像进行可视化处理，调整亮度、对比度等参数，使图像更加清晰、自然；
5. 利用融合后的遥感图像进行场景识别和分类等实际操作。
四、实验结果及分析
通过比较不同图像融合算法下的融合效果，我们发现基于互补
信息的Pansharpening算法较为适用于融合Landsat8 OLI和
Sentinel-2 MSI遥感图像。
经过图像融合后，图像的清晰度、色彩
还原度、空间分辨率等有了显著提升，使用融合后的遥感图像进
行场景识别和分类等实际操作效果也较为良好。
五、实验结论
遥感图像融合技术是提高遥感图像质量和应用效果的重要手段
之一。
本次实验通过对不同遥感图像融合算法的研究和实践操作，
了解了遥感图像融合技术的实现原理和应用场景，同时也学习了ENVI软件进行遥感图像融合的具体操作方法。
遥感ENVI实验报告
目录前言 (3)一、实验目的 (3)二、实验内容 (3)三、实验时间 (3)四、组织人员 (3)1.专题概述 (4)2. 处理流程介绍 (4)2.1图像获取 (4)2.2数据读取和定标 (4)2.3图像配准 (5)2.4大气校正 (5)2.5反演模型构建及模型应用 (5)2.6植被变化 (6)3.详细处理过程 (7)3.1数据预处理 (7)3.1.1安装环境小卫星数据处理补丁 (7)3.1.2数据处理和定标 (7)3.1.3工程区裁剪 (9)3.1.4图像配准 (14)3.1.5大气校正 (17)3.1.6裁剪浑善达克区 (23)3.2植被覆盖度反演 (27)3.2.1计算归一化植被指数 (27)3.2.2计算植被覆盖度 (28)3.3植被变化监测 (29)3.3.1植被覆盖区提取 (29)3.3.2植被变化检测 (31)3.4成果后期处理与应用 (32)3.4.1植被变化区域图的背景值处理 (32)3.4.2植被变化区域制图 (33)实验心得 (36)前言一、实验目的1、掌握ENVI软件的基本操作。
2、掌握卫星影像的预处理的基本流程。
3、通过实习，学会自己去处理一些问题。
4、进一步提高学生分析问题、解决问题的能力，增强实践技能，并培养学生勇于动手、勤于动手、热爱本专业的思想。
5、深刻地理解和巩固基本理论知识,掌握基本技能和动手操作能力,提高综合观察分析问题的能力二、实习内容1、了解ENVI的基本操作。
2、实现影像图像的几何校正、融合、镶嵌及剪裁。
3、掌握ENVI对影像信息的提取4、了解ENVI的一些应用分析专题：基于环境小卫星的草原荒漠化监测一、专题概述浑善达克地区位于内蒙古草原阴山北麓锡林郭勒高原中部，是亚洲草原荒漠化土地东部边缘区的重要组成部分，经纬度在东经114°55’~116°38’，北纬41°46’~43°07’之间，平均海拔高度在1100 米左右。
遥感影像实习报告
一、实习背景随着遥感技术的发展，遥感影像在地理信息、环境监测、城市规划等领域得到了广泛应用。
为了提高我们对遥感影像处理和分析的能力，我们开展了为期两周的遥感影像实习。
本次实习旨在让我们了解遥感影像的基本原理，掌握遥感影像处理软件的使用方法，并能对遥感影像进行初步的解译和分析。
二、实习内容1. 遥感影像基础知识实习期间，我们首先学习了遥感影像的基本原理，包括遥感数据的获取、处理、分析等环节。
了解了遥感影像的成像原理、成像模型、传感器类型等基本概念。
2. 遥感影像处理软件学习我们主要学习了ENVI软件的使用。
通过实习，我们掌握了以下操作：（1）数据导入与导出：学会了如何将遥感影像数据导入ENVI软件，以及如何导出处理后的影像数据。
（2）图像预处理：学会了如何对遥感影像进行辐射校正、几何校正、大气校正等预处理操作。
（3）图像增强：学会了如何对遥感影像进行对比度增强、亮度增强、锐化等增强操作。
（4）图像分类：学会了如何对遥感影像进行监督分类和非监督分类，以及如何提取地物信息。
3. 遥感影像解译与分析在实习过程中，我们对实习区域进行了遥感影像解译与分析。
主要内容包括：（1）地物识别：通过对遥感影像进行解译，识别实习区域内的主要地物类型，如水体、植被、建筑等。
（2）变化检测：对比不同时期的遥感影像，分析实习区域内的地物变化情况。
（3）专题图制作：根据遥感影像解译结果，制作实习区域的专题图，如土地利用现状图、植被覆盖度图等。
三、实习成果通过本次实习，我们取得了以下成果：1. 掌握了遥感影像处理软件ENVI的基本操作，能够对遥感影像进行预处理、增强、分类等操作。
2. 提高了遥感影像解译与分析能力，能够对实习区域内的地物进行识别和变化检测。
3. 了解了遥感技术在地理信息、环境监测、城市规划等领域的应用，为今后从事相关领域的工作奠定了基础。
四、实习体会本次遥感影像实习让我们受益匪浅。
在实习过程中，我们不仅学到了遥感影像处理和分析的基本知识，还提高了实际操作能力。
遥感软件实习报告
实习报告：遥感软件实习经历一、实习背景与目的随着遥感技术的不断发展，遥感软件在资源调查、环境监测、城市规划等领域发挥着越来越重要的作用。
为了更好地了解遥感软件的应用和方法，提高自己的实践能力，我参加了为期一个月的遥感软件实习。
本次实习的主要目的是：1. 掌握遥感软件的基本操作和功能；2. 学会处理和分析遥感数据，提取有用信息；3. 了解遥感软件在实际项目中的应用流程；4. 提高自己的遥感数据处理和分析能力。
二、实习内容与过程实习期间，我主要使用了ENVI和ArcGIS两款遥感软件。
以下是我在实习过程中学习到的一些主要内容：1. ENVI软件：（1）遥感影像预处理：包括辐射校正、大气校正、太阳高度角校正等；（2）遥感影像裁剪：根据研究区域范围，选取感兴趣区域（ROI），进行遥感影像裁剪；（3）遥感影像增强：采用直方图均衡化、对比度增强等方法，提高遥感影像的可视性；（4）遥感分类：利用监督分类、非监督分类等方法，对遥感影像进行地物分类；（5）遥感信息提取：根据分类结果，提取土地利用、植被覆盖等信息。
2. ArcGIS软件：（1）遥感影像导入：将ENVI处理后的遥感影像导入ArcGIS；（2）遥感影像配准：对多时相遥感影像进行配准，确保影像间的一致性；（3）遥感影像融合：采用空间域融合、频域融合等方法，融合多时相遥感影像；（4）遥感影像分析：利用ArcGIS的空间分析功能，进行地物变化检测、景观分析等；（5）成果制作与输出：制作遥感影像专题图、地物变化图等，并进行输出。
三、实习成果与总结通过本次实习，我掌握了遥感软件的基本操作和功能，学会了处理和分析遥感数据，并成功完成了多个实际项目的遥感数据处理和分析。
同时，我还深入了解了遥感软件在资源调查、环境监测、城市规划等领域的应用。
总结起来，本次实习使我受益匪浅，不仅提高了自己的遥感数据处理和分析能力，还为将来从事相关领域的工作打下了坚实基础。
在今后的学习和工作中，我将继续努力，充分发挥遥感软件的优势，为我国的遥感事业贡献自己的力量。
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。
遥感导论实习报告
一、实习背景随着科技的不断发展，遥感技术在我国得到了广泛的应用。
为了让我更加深入地了解遥感技术，提高自己的实际操作能力，我参加了遥感导论实习。
本次实习主要在遥感实验室进行，通过实际操作，掌握遥感数据处理、图像分析和应用等方面的技能。
二、实习内容1. 遥感数据处理在实习过程中，我学习了遥感数据的获取、预处理和格式转换等基本操作。
通过实践，我掌握了使用ENVI软件进行遥感数据的预处理，包括辐射校正、几何校正和大气校正等。
2. 遥感图像分析遥感图像分析是遥感导论实习的重点内容。
我学习了遥感图像的增强、分类、提取和变化检测等方法。
通过实际操作，我掌握了使用ENVI软件进行遥感图像的增强、分类和变化检测等操作。
3. 遥感应用遥感技术在农业、林业、城市规划等领域有着广泛的应用。
在实习过程中，我了解了遥感技术在各个领域的应用案例，并尝试将这些应用与实际案例相结合。
4. 遥感实验为了提高自己的实际操作能力，我在实习过程中进行了多个遥感实验。
例如，利用遥感数据对农作物长势进行监测、利用遥感图像进行土地覆盖分类等。
三、实习收获1. 理论知识与实践相结合通过本次实习，我深刻体会到理论知识与实践操作的重要性。
在实习过程中，我不仅巩固了遥感导论的相关知识，还学会了如何将理论知识应用于实际操作。
2. 提高实际操作能力在实习过程中，我熟练掌握了遥感数据处理、图像分析和应用等方面的技能。
这为我今后的学习和工作打下了坚实的基础。
3. 拓宽视野通过实习，我了解了遥感技术在各个领域的应用，拓宽了自己的视野。
这对我今后的学习和工作具有重要意义。
四、实习总结本次遥感导论实习让我受益匪浅。
在实习过程中，我不仅提高了自己的实际操作能力，还拓宽了视野。
我相信，通过本次实习，我将在遥感领域取得更好的成绩。
在今后的学习和工作中，我将继续努力，不断提高自己的专业素养，为我国遥感事业的发展贡献自己的力量。
以下是实习期间的部分成果：1. 完成遥感数据处理实验报告一份；2. 完成遥感图像分析实验报告一份；3. 完成遥感应用案例分析报告一份；4. 完成遥感实验报告一份。
遥感图像的变换与融合实习报告
遥感图像的变换与融合实习报告1、实习目的1.掌握遥感影像融合的根本原理、容和要点；2.掌握在ENVI中遥感影像融合的操作方法、步骤，并比拟各种方法的优缺点；3. 掌握根本的遥感图像变换方法，如缨帽变换变换等方法的具体操作步骤。
2、操作步骤一、波段的运算Band Math对话框(实习数据采用软件自带数据bhtmref.img，要求用此种方法叫做NDVI)选择Basi c T ools>Band Math．1.将出现Band Math对话框。
假设运算结果是一个二维数组，它将承受任何有效的IDL数学表达式、函数或程序。
2．在标签为‘Enter an expression：’的文本框，输入变量名(将被赋值到整个图像波段或可能应用到一个多波段文件中的每个波段) 和所需要的数学运算符。
变量名必须以字符“b’’或‘‘B’’开头，后面跟着5个以的数字字符。
实例：假设想计算三个波段的平均值，那么数学方程式为：(float(b1)+float(b2)+float(b3))／3.0IDL的浮点型函数用来防止计算时出现字节溢出错误。
3．一旦一个有效的表达式被输入，点击“OK’’处理。
将出现Variable to Band Name对话框。
1．要重新使用、保存或取消任何以前应用的数学表达式，点击显示在“Prev i ous Expression〞列表中的任何表达式，把它导入到‘‘Enteran expression"，’文本区中。
2．一旦被导入，点击“OK〞，把该表达式应用到一组新的波段。
将出现Variable toBand Name对话框。
要把表达式保存到一个输出文件，点击“save〞，然后当出现Enteer output filename对话框时，键入输出文件名。
为了保持一致，输出文件名应该指定扩展名为．exp。
要恢复原先保存的表达式，点击--Restore，然后选择适当的文件名。
该表达式将显示在“Previous Expression．’，列表中。
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。
遥感图像处理实习报告
遥感图像处理实习报告在当今科技飞速发展的时代，遥感技术作为获取地球表面信息的重要手段，已经在众多领域得到了广泛应用。
为了更深入地了解和掌握遥感图像处理的技术和方法，我参加了本次遥感图像处理实习。
通过这次实习，我不仅学到了专业知识，还提高了实践操作能力，对遥感技术有了更全面的认识。
一、实习目的本次实习的主要目的是让我们熟悉遥感图像处理的基本流程和方法，掌握常用的遥感图像处理软件，学会对遥感图像进行几何校正、辐射校正、图像增强、图像分类等操作，并能够运用所学知识解决实际问题，提高对遥感数据的分析和应用能力。
二、实习内容（一）数据准备在实习开始前，我们收集了一系列的遥感图像数据，包括不同传感器、不同分辨率、不同波段组合的图像。
这些数据涵盖了城市、农田、森林、水域等多种地物类型，为后续的处理和分析提供了丰富的素材。
（二）软件学习我们使用了 ERDAS IMAGINE 和 ENVI 这两款主流的遥感图像处理软件。
通过学习这两款软件的基本操作界面、功能模块和工具菜单，我们逐渐熟悉了如何导入数据、显示图像、进行图像裁剪和拼接等基本操作。
（三）几何校正几何校正是遥感图像处理中的重要环节，它可以消除由于传感器姿态、地球曲率、地形起伏等因素引起的图像几何变形。
我们首先选取了具有精确地理坐标的控制点，然后利用多项式模型对图像进行几何校正，通过不断调整参数，使校正后的图像与实际地理坐标相匹配。
（四）辐射校正辐射校正旨在消除由于传感器性能、大气散射和吸收等因素引起的图像辐射误差。
我们采用了基于直方图匹配和辐射定标的方法，对图像的亮度和对比度进行了调整，使不同时相、不同传感器获取的图像具有可比性。
（五）图像增强为了突出图像中的有用信息，我们运用了多种图像增强技术，如对比度拉伸、直方图均衡化、滤波等。
通过这些操作，图像中的地物特征更加清晰，有利于后续的分析和识别。
（六）图像分类图像分类是遥感图像处理的核心任务之一，我们尝试了监督分类和非监督分类两种方法。
ENVI实验 图像融合实验报告
华北水利水建学院与环境学院《遥感》课程实习报告实习内容：图像融合实习时间：2012年5月22日报告人：张国洋学号：201000815指导老师：邓荣鑫实验三图像融合说明：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。
Brovey 锐化方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。
Gram-Schmidt 可以对具有高分辨率的高光谱数据进行锐化。
第一步，从低分辨率的波谱波段中复制出一个全色波段。
第二步，对该全色波段和波谱波段进行Gram- Schmidt 变换，其中全色波段被作为第一个波段。
第三步，用Gram-Schmidt 变换后的第一个波段替换高空间分辨率的全色波段。
最后，应用Gram-Schmidt 反变换构成pan 锐化后的波谱波段。
PC 可以对具有高空间分辨率的光谱图像进行锐化。
第一步，先对多光谱数据进行主成分变换。
第二步，用高分辨率波段替换第一主成分波段，在此之前，高分辨率波段已被缩放匹配到第一主成分波段，从而避免波谱信息失真。
第三步，进行主成分反变换。
函数自动地用最近邻、双线性或三次卷积技术将高光谱数据重采样到高分辨率像元尺寸。
CN 波谱锐化的彩色标准化算法也被称为能量分离变换（Energy Subdivision Transform），它使用来自锐化图像的高空间分辨率（和低波谱分辨率）波段对输入图像的低空间分辨率（但是高波谱分辨率）波段进行增强。
遥感ENVI实验报告
遥感ENVI实验报告学号：姓名：班级：专业：2016年10月14日实验一：ENVI软件认识与操作基础一，实验内容1，学习如何将多波段遥感图像进行波段组合；2，掌握在ENVI系统中显示单波段和多波段遥感图像的方法。
二，ENVI5.1简介自ENVI5.0版本开始，ENVI采用了全新的软件界面，从整体上增强了用户体验，ENVI5.1延续了ENVI5的界面风格，对图标做了更现代化的设计。
启动ENVI5.1，如下图所示，包括菜单项、工具栏、图层管理、工具箱、状态栏几个部分组成。
图1.1 ENVI软件界面为了方便老用户的使用，ENVI 5.1 还保留了经典的菜单+三视窗的操作界面，也就是在安装ENVI5.1 时候，自动会把ENVI Classic 版本安装。
其实ENVI Classic 就是一个完整的ENVI4.8 或更早期的版本。
习惯这种界面风格的用户，可以选择使用ENVI Classic 界面操作。
图1.2 经典ENVI操作界面三，ENVI安装目录结构一般情况下ENVI 5.1安装在Exelis文件夹下，完全版本包括IDL、License等文件夹。
ENVI5.1的所有文件及文件夹保存在HOME\Program Files\Exelis\ENVI51下。
四，ENVI数据输入4.1 常见数据的打开在ENVI5.1中，使用File –> Open菜单打开ENVI 图像文件或其它已知格式的二进制图像文件。
ENVI 自动地识别和读取下列类型的文件：·······4.2 特定数据的打开虽然上述的Open 功能可以打开大多数文件类型，但对于特定的已知文件类型，我们需要打开图像文件外，还需要打开图像文件附带的其他文件，比如RPC文件等。
使用File > Open AS 菜单，ENVI 能够读取一些标准文件类型的若干格式，包括精选的遥感格式、军事格式、数字高程模型格式、图像处理软件格式及通用图像格式。
遥感实习报告envi
遥感实习报告envi篇一：遥感ENVI实习报告遥感报告监督分类实习一、实习内容本次实习的主要内容是监督分类，经过前几次的实习，已经能够初步使用envi软件的基本功能，但对于感兴趣区的操作还不是很熟练，本次实习的主要内容便是对envi软件中感兴趣区的操作。
二、实习过程1、打开文件打开要操作的图像文件，432波段假彩色合成2、选择样本点击菜单条上的basic tools->region ofinterest-->ROI Tool，新建3个感兴趣区，分别为水体，居民区，植被。
颜色分别为蓝色，红色，和绿色。
多选一些样本点，尽可能使它分布均匀。
3.图层叠加点击tool里的layer stacking，将6个波段合成到一副图像里，保存为监督.img4.检测可分离性选择好感兴趣区后，点击File-save ROIS，保存感兴趣区，格式为ROI便于查找。
然后在options里选择Compute ROI separability，选择合成好了的监督.img，检测可分离性。
篇二：ENVI实习报告《遥感原理与方法教学实验》XX年5月目录《遥感原理与方法教学实验》 .............................................. (1)实验一:ENVI图像几何纠正 ................................................ . (1)实验目的 ................................................ ................................................... .. (1)实验要求 ................................................ ................................................... .. (1)实验组织方式 ................................................ ................................................... (1)实验原理 ................................................ ................................................... .. (1)(一) 坐标变换的两种方案 ................................................ . (1)(二) 输出图像的边界大小 ................................................ . (2)(三) 数字图像灰度值的重采样 ................................................ .. (3)实验内容及步骤 ................................................ ................................................... .. (3)实验二：ENVI的监督和非监督分类 ................................................ (9)实验目的 ................................................ ................................................... .. (9)实验要求 ................................................ ................................................... .. (9)实验组织方式 ................................................ ................................................... (9)实验原理 ................................................ ................................................... .. (9)实验步骤及内容 ................................................ ................................................... .. (9)实验目的 ................................................ ................................................... (11)实验要求 ................................................ ................................................... (11)实验原理 ................................................ ................................................... (12)实验过程及步骤 ................................................ ................................................... (12)定义训练样本 ................................................ ................................................... ...................... 13 实验心得 ................................................ ................................................. 错误！未定义书签。
envi图像融合实习报告
Envi图像融合实习报告介绍本文是我在进行Envi图像融合实习期间的实习报告。
Envi图像融合是一种将来自多个传感器或多个波段的图像进行融合的技术，以提取更多的信息或改善图像质量。
本次实习我主要学习了图像融合的原理和Envi软件的使用方法，并完成了一些实际的图像融合任务。
实习目标在实习开始之前，我制定了以下实习目标：1.了解图像融合的基本原理；2.学习Envi软件的使用方法；3.完成一些实际的图像融合任务。
实习过程第一步：学习图像融合原理在开始实际操作之前，我首先了解了图像融合的基本原理。
图像融合可以分为像素级融合和特征级融合两种方法。
像素级融合是将来自不同传感器的图像像素直接融合，特征级融合则是利用图像的特征进行融合。
我学习了这两种方法的优缺点以及适用场景。
第二步：学习Envi软件使用方法Envi是一款专业的遥感图像处理软件，它提供了丰富的图像处理和分析功能。
在实习中，我学习了Envi软件的基本操作方法，包括图像加载、增强、融合等功能的使用。
我还学习了如何调整图像的参数，以及如何根据图像的特点选择合适的融合方法。
第三步：完成实际的图像融合任务在对Envi软件有了一定了解之后，我开始进行实际的图像融合任务。
我选择了一组来自不同传感器的遥感图像进行融合。
首先，我加载了这些图像，并进行了预处理，包括去除噪声、校正图像偏移等。
然后，我根据图像的特点选择了适合的图像融合方法，并进行了融合操作。
最后，我对融合后的图像进行了评估，包括分析融合效果和比较与原始图像的差异。
实习成果通过这次实习，我取得了以下成果：1.对图像融合的原理有了更深入的了解；2.掌握了Envi软件的基本使用方法；3.完成了一些实际的图像融合任务，并取得了较好的效果。
总结这次Envi图像融合实习使我对图像处理和Envi软件有了更深入的了解。
通过实践，我不仅学到了理论知识，还锻炼了实际操作的能力。
这对我的学习和未来的研究工作都具有重要意义。
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实习报告
实习报告1）实习名称：ENVI软件操作实习2）目的与要求：ENVI（The Environment for Visualizing Images）是一套功能齐全的遥感图像处理系统，是处理、分析并显示多光谱数据、高光谱数据和雷达数据的高级工具。
此次实习主要是在机房学习一些关于ENVI的基本操作，如：图像预处理，影像分析，图像增强，影像到影像的配准等等3）原理与步骤：一、专题信息提取1.NDVI的提取ENVI: Transform>> NDVI(vegetation Index)NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）归一化植被指数，是一个普遍应用的植被指数，将多波谱数据变换成显示植被分布的图像波段。
NDVI 值指示着像元中绿色植被的数量，较高的NDVI值预示着较多的绿色植被。
NDVI 变换可以用于AVHRR、Landsat MSS、Landsat TM、SPOT 或AVIRIS 数据，也可以输入其他数据类型的波段来使用。
2.波段运算获取不同专题信息ENVI: Basic Tools>>band math例：Newband=band5-band4具体操作是：打开Band Math对话框(如右图)，在Enter anexpression中键入：b5-b4，点击OK后将会出现Variables to BandsPairings对话框。
从可利用波段列表中，分别选择b5和b4代表的波段，并键入待输出的文件名，点击OK即可。
练习：湿度指数提取：1.0*[(b2-b4)/(b2+b4)] 或1.0*[(b2-b5)/(b2+b5)]图为波段运算b5-b4后图像1.0*[(b2-b4)/(b2+b4)] 或1.0*[(b2-b5)/(b2+b5)]二、选择控制点1. 从ENVI 主菜单栏中，选择Map → Registration → Select GCPs: Image to Image 。
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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：13
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。
4）选择Average of Low Resolution Multispectral File方法。
5）选择重采样方法，输入输出路径及文件名，单击OK输出。
与上述方法类似，选择其他两种方法进行融合，并比较融合结果。
2.图像增强：
1）从ENVI主菜单中，选择File → Open Image File，加载融合后影像到可用波段列表Available Bands List中，并打开影像；
2）在image主窗口菜单Enhance下有不同的拉伸方法，可以尝试并比较各种方法的特点；
3）ENVI系统默认打开的影像已经过2%线性拉伸。
如果希望改变系统默认的2%线性扩展，从主菜单File → Preferences → Display Default，将%Linear 中的改为，选择OK 后，关闭对话框。
4）交互式拉伸：主图像菜单中选择Enhance→Interactive Stretching。
Strech_Type 中可以选择各种扩展方式，主要有Linear（线性）、Gaussian（高斯），Piecewise Linear（分段线性），Equalization（均衡化），Square Root （平方根），Arbitrary（任意拉伸），选中各种不同的扩展方式，点击Apply，即可在图中看到变化后的图像。
5）以上增强后结果如果需要保存时，在Image窗口下File → Save Image as → Image File
四、实习结果：
思考题：利用提供的练习数据，分别采用不同的方法进行融合（HSV、Brovey、GS、PC、Pan sharpening），分析融合结果（目视分析影像空间显示和光谱特征，
基于均值、标准差分析定量分析图像质量），说明不同融合方法的优缺点。
答：电子表格分析如下：
Mean
Band 1Band 2Band 3
HSV
Color
Stdev
Band 1Band 2Band 3
HSV
Color
Mean
Band 1 Band 2 Band 3Band 4 CN
Gram-Schmidt
PAN
PC
Stdev
Band 1 Band 2 Band 3Band 4 CN
Gram-Schmidt
PAN
PC
分析结论：由以上各图可观察看出：HSV和Brovey变换两种方法在三个波段中，Brovey方法比HSV方法的均值和标准差值都大，在四个波段的其他四种方法，在各个波段中，CN法的均值和标准差值都最大，GS方法与PAN方法均值和标准差值都差不多相等且最小，PC方法的均值比CN方法小比GS方法与PAN 方法略大，在1、2、3波段上，CN法的标准差值最大，其余三种大小差不多相等，在4波段上，CN法、GS法、PAN法标准差值大小差不多相等，PC法两种值均最小。
定量分析，对比六种方法融合后的图像，可以看出，HSV方法的融合效果最好，图像融合后最为清晰，PC方法的融合效果最差，图像较为模糊。
由此通过分析，HSV方法融合效果最佳。
五、实习心得：
通过这次实习，简单学会了6种利用ENVI软件进行对校正后的图像的融合技术，并学会了对融合后的图像进行增强处理，其次，会简单的对融合图像加以定性定量分析，得出6种融合技术的比较，发现了各种融合技术的优缺点。
这就是
本次实习的主要收获，感觉步骤简单，操作较少，就是分析比较时需要认真对待，才能比较出一个较好的结果。