ENVI中图像镶嵌与裁剪实验文档
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。
遥感实验报告裁剪拼接(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在学习遥感影像处理中的裁剪与拼接技术，通过对遥感影像进行裁剪和拼接，提高遥感数据的可用性和分析效率。
二、实验背景遥感技术是获取地球表面信息的重要手段，广泛应用于资源调查、环境监测、灾害评估等领域。
遥感影像经过处理和提取后，才能为实际应用提供有价值的信息。
裁剪与拼接是遥感影像处理中的基本操作，通过对影像进行裁剪和拼接，可以去除无关信息，提高影像的可用性。
三、实验材料1. 遥感影像数据：包括多景遥感影像，如Landsat、Sentinel-2等；2. 裁剪与拼接软件：如ENVI、ArcGIS等；3. 实验环境：计算机、遥感数据处理软件等。
四、实验步骤1. 数据准备（1）选择遥感影像数据，确保影像质量良好、覆盖范围完整；（2）对遥感影像进行预处理，包括辐射校正、大气校正等，提高影像质量。
2. 裁剪操作（1）确定裁剪范围：根据实验需求，选择合适的裁剪范围，如行政区域、研究区域等；（2）使用裁剪工具对遥感影像进行裁剪，生成新的影像。
3. 拼接操作（1）选择拼接方式：根据实际情况，选择合适的拼接方式，如同名像元拼接、重叠区域拼接等；（2）使用拼接工具对遥感影像进行拼接，生成新的影像。
4. 质量评估（1）检查拼接后的影像是否完整，是否存在缝隙、错位等问题；（2）分析拼接区域的地物特征，确保拼接效果良好。
五、实验结果与分析1. 裁剪结果经过裁剪操作，生成了新的遥感影像，去除了无关信息，提高了影像的可用性。
2. 拼接结果经过拼接操作，生成了新的遥感影像，拼接区域地物特征良好，拼接效果满意。
3. 质量评估（1）拼接后的影像完整，无缝隙、错位等问题；（2）拼接区域地物特征良好，拼接效果满意。
六、实验结论通过本次实验，掌握了遥感影像的裁剪与拼接技术，提高了遥感数据的可用性和分析效率。
在实际应用中，可根据具体需求选择合适的裁剪与拼接方法，为遥感数据处理提供有力支持。
七、实验心得1. 裁剪与拼接是遥感影像处理中的基本操作，对于提高遥感数据的可用性具有重要意义；2. 在实际操作中，应根据具体需求选择合适的裁剪与拼接方法，确保拼接效果良好；3. 学习遥感影像处理技术，有助于提高遥感数据的分析和应用水平。
实验报告使用ENVI进行影像镶嵌.doc
《遥感原理与应用》实验报告实验内容：遥感影像的融合学生姓名：李明明学号：2010104306学院班级：地科学院10测绘工程（2）班指导教师姓名：方刚指导教师职称：副教授实验报告一 影像镶嵌一、实验目的通过此次实验将理论与实践相结合，在实际操作中进一步理解教材影像镶嵌处理知识，同时练习几何校正的方法，学会对遥感图像的相关处理工作。
二、实验数据介绍数据：文件夹 envidata/avmosaic镶嵌过程中的颜色平衡（Color Balancing During Mosaicking ）FileDescriptionmosaic1_equal.dat A subset from a Landsat 7 ETM image for which a histogram equalization stretch has been applied to each band independently mosaic1_equal.hdr ENVI Header for above imagemosaic_2.dat Another subset from the same Landsat 7 ETM image, without any stretching applied mosaic_2.hdrENVI Header for above image基于像素的影像镶嵌 基于地理坐标的影像镶嵌 file dv06 _2.img lch_01w.imgdv06 _2.hdr lch_01w.hdr dv06 _3.img lch_01w.ann dv06 _3.hdrlch_02w.img dv06a_mos lch_02w.hdr dv06b _mos lch_a.mosdv06 _fea.img lch_mosl.img dv06 _fea.hdr lch_mosl.hdr三、实验步骤1.基于像素的影像镶嵌：（1）打开ENVI4.7，在主菜单工具中选择Map—Mosaicking—Pixel Based，弹出Pixel Based Mosaic对话框。
(最新)ENVI对图像进行配准、校正、拼接、裁剪
目录第一部分利用ENVI对图像进行配准-校正-拼接-裁剪 (2)一、图像配准与校正 (2)（一）基础知识 (2)（二）ENVI操作 (4)二、图像镶嵌（图像拼接） (16)（一）基础知识 (16)（二）ENVI操作 (16)三、图像裁剪 (20)（一）基础知识 (20)（二）ENVI操作 (21)第二部分：下载影像及介绍 (26)（一）基本信息 (26)（二）日期信息 (26)（三）云量信息 (26)（四）空间信息 (26)第一部分利用ENVI对图像进行配准-校正-拼接-裁剪一、图像配准与校正（一）基础知识1、图像配准就是将不同时间、不同传感器（成像设备）或不同条件下（天候、照度、摄像位置和角度等）获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程，它已经被广泛地应用于遥感数据分析、计算机视觉、图像处理等领域。
2、几何校正是指利用地面控制点和几何校正数学模型，来矫正非系统因素产生的误差，非系统因素如传感器本身的高度、地球曲率、空气折射或地形等的影响。
由于校正过程中会将坐标系统赋予图像数据，所以此过程包括了地理编码。
简单来说，图像校正是借助一组控制点，对一幅图像进行地理坐标的校正。
本文将采用地面控制点+校正模型的几何校正方式中的Image to Image，利用Image格式的基准影像对2006年兰州TM影像进行配准与校正。
3、图像选点原则[1]选取图像上易分辨且较精细的特征点，如道路交叉点、河流弯曲或分叉处、海岸线弯曲处、飞机场、城廓边缘等。
[2]特征变化大的地区需要多选。
[3]图像边缘部分一定要选取控制点。
[4]尽可能满幅均匀选取。
[5]保证一定数量的控制点，不是控制点越多越好。
4、数理知识：[1]多项式模型x=a0+a1X+a2Y+a3X²+a4XY+ a5Y²+....y=b0+ b1X+b2Y+b3X²+ b4XY +b5Y²+ ....X，Y：校正前该点的位置；x，y：校正后该点的位置[2]最少控制点个数： ( n+1 )²[3]误差计算：RMSEerror= sqrt( (x' -x)²+ (y' -y)²)5、重采样方法（插值算法）[1]最近邻法概念：取与所计算点( x，y )周围相邻的4个点，比较它们与被计算点的距离，哪个点距离最近就取哪个亮度值作为 ( x，y )点的亮度值优点：简单易用，计算显小缺点：图像的亮度具有不连续性，精度差[2]双线性内插法概念：取(x，y)点周围的4个邻点，在y方向内插2次，再在x方向内插1次，得到( x，y)点的亮度值 f ( x，y)优点：双线性内插法比最近邻法虽然计算虽有所增加，但精度明显提高，特别是对亮度不连续现象或线状特征的块状化现象有明显的改善。
3 遥感图像处理--数据融合、影像镶嵌
ENVI中的图像剪裁—不规则剪裁
3）在打开的ROI Tool中设置和绘制
ENVI中的图像剪裁—不规则剪裁
4）可通过以下菜单进行剪裁
ENVI中的图像剪裁—不规则剪裁
4）也可通过以下菜单进行剪裁
ENVI中的图像剪裁—不规则剪裁
5）剪裁时参数设置和结果
ENVI中的图像镶嵌
也可以在图像窗口中，点击并按住鼠标左键，拖曳所选图像到所需的位置， 然后松开鼠标左键就可以放置该图像了。
如果镶嵌区域大小不合适，选择Option->Change Mosaic Size，重新设置镶 嵌区域大小。 4）其他步骤和有地理参考的图像镶嵌类似。
作业
1）手动HSV变换： 数据在“手动HSV变换”目录中，是SPOT（像
ENVI提供的融合方法---自动HSV变换
1）打开图像
注：有地理参考 SPOT:1071x1390 TM:467x533
实验数据---自动HSV变换目录 中的SPOT和TM数据
ENVI提供的融合方法---自动HSV变换
2）HSV变换
ENVI提供的融合方法---自动HSV变换
2）HSV变换
ENVI提供的融合方法---自动HSV变换
2）HSV变换
ENVI提供的融合方法---自动HSV变换
3）结果
ENVI提供的融合方法---手动HSV变换
1）将低空间分辨率的图像采样成与高空间分辨率图像的 大小相同。
Basic Tools-> Resize data
2）将调整过大小的图像从RGB转换成HSV颜色空间 Thansform->Color Thansforms->RGB to HSV
实验二图像的裁剪和镶嵌
实验二遥感图像裁剪与镶嵌处理实验目的：通过实验操作，掌握遥感图像规则分幅裁剪、不规则分幅裁剪、图像匹配和图像镶嵌的基本方法和步骤，深刻理解遥感图像裁剪和镶嵌的意义。
实验内容：ERDAS软件中图像预处理模块下的Subset和Mosaic。
1.图象拼接（镶嵌）处理将同一区域机邻的三幅遥感图象进行拼接处理，为了消除太阳高度角或大气环境等影响造成的相邻图像效果的差异，首先用直方图匹配（Histogram Match）对遥感图像进行处理。
(1)直方图匹配（Histogram Match）(2)图像拼接（镶嵌）.启动图象拼接工具,在ERDAS图标面板工具条中，点击Dataprep/Data preparation/Mosaicc lmages—打开Mosaic Tool 视窗。
.加载Mosaic图像，在Mosaic Tool视窗菜单条中，Edit/Add images—打开Add Images for Mosaic 对话框。
依次加载窗拼接的图像。
.在Mosaic Tool 视窗工具条中，点击set Input Mode 图标，进入设置图象模式的状态，利用所提供的编辑工具，进行图象叠置组合调查。
.图象匹配设置，点击Edit /Image Matching —打击Matching options 对话框，设置匹配方法：Overlap Areas。
.在Mosaic Tool视窗菜单条中，点击Edit/set Overlap Function—打开set OverlapFunction对话框设置以下参数：.设置相交关系(Intersection Method):No Cutline Exists。
.设置重叠图像元灰度计算(select Function):Average。
.Apply —close完成。
.运行Mosaic 工具在Mosaic Tool视窗菜单条中,点击 Process/Run Mosaic ，设置文件路径和名称，执行镶嵌操作。
ENVI遥感图像处理实验二——图像常规处理2
遥感图像预处理实习实习内容：遥感图像的裁剪、镶嵌与几何校正1、在实际的工作中，为何经常需要对影像进行裁剪与镶嵌操作？在ENVI软件平台如何实现影像的裁剪与镶嵌，以一示例详细叙述裁剪与镶嵌的具体操作步骤。
由于遥感卫星是在一个预先设计的轨道上运行，星载传感器沿着轨道在地面上的轨迹按一定宽度垂直于运行方向进行扫描，在实际工作中有时需要分析的地区并不完全处在同一幅图像内，这时候需要把多景相邻遥感图像拼接成一个大范围无缝的图像，即图像镶嵌，而图像剪裁的目的则是将研究之外的区域去除。
一、图像裁剪：（1）规则分幅裁剪a)在主菜单中，选择File ——Open Image File，打开裁剪图像bhtmref.img。
b)在主菜单中，选择File——Save File as——ENVI Standard，弹出NewFile Builder对话框。
c)在New File Builder对话框中，单击Import File按钮，弹出Create NewFile Input File对话框。
d)在Create New File Input File对话框中，选中Select Input File列表中的裁剪图像，单击Spatial Subset按钮。
e)在Select Spatial Subset对话框中，单击Image按钮，弹出Subset ByImage对话框。
f)在Subset By Image对话框中，可以通过输入行列数确定剪裁尺寸并按住鼠标左键拖动图像中的红色矩形框确定剪裁区域，或直接用鼠标左键按红色边框拖动来确定剪裁尺寸以及位置，单击OK按钮。
g)在Select Spatial Subset对话框中可以看到剪裁区域信息，单击OK按钮。
h)在Create New File Input File对话框中，可以通过Spectral Subset按钮选择输出波段子集，单击OK按钮。
i)选择输出路径及文件名或者选择Memory直接在窗口上显示，单击OK按钮，完成规则分幅裁剪过程。
实验三 遥感图像裁剪、镶嵌、融合
实验四遥感图像的拼接、裁剪、融合一、实习目的与要求·掌握图像拼接的原理，以及两幅图像拼接的时候需要的条件，掌握拼接技术；·学习通过ERDAS进行遥感图像规则分幅裁剪，不规则分幅裁剪的实验过程，能够对一幅大的遥感图像按照要求裁剪图像；·掌握不同分辨率图像的特性，详细理解各种融合方法的原理，以及各种融合方法的优缺点，能够根据不同的应用目的合理选择融合方法，掌握融合的操作过程；二、实验原理·图像拼接(mosaic image)是具有地理参考的若干相邻的图像合并成一幅图像或一组图像，需要拼接的图像必须含有地图投影也就是说图像必须经过几何校正处理，虽然所有的输入图像可以具有不同的投影类型，不同的象元大小，但必须有相同的波段数。
在进行图像拼接时需要确定一幅参考影像，参考图像作为图像拼接的基准，决定输出图像的地图投影和象元大小和数据类型。
·在实际工作中，经常需要根据研究区域的工作范围对图像进行分幅裁剪，erdas中可以对图像进行规则分幅裁剪(rectangle subset)和不规则分幅裁剪(pdygon subset)，根据实际的应用对图像选择不同的裁剪方式。
·分辨率融合是对不同分辨率的摇杆图像进行融合处理，使处理后的图像既具有较好的空间分辨率又具有多光谱特征，从而增加图像的可解译性。
图像分辨率融合的关键是融合前两幅图像的配准以及融合方法的选择只有将不同空间分辨率的图像进行精确的配准才能达到满意的融合效果，而融合的方法的选择主要是由被融合图像的特性以及融合的目的进行选择的，同时需要对融合的原理有正确的认识。
三、实验内容和实验过程本次试验主要包括遥感图像拼接、遥感图像分幅裁剪、遥感图像分辨率融合。
下面分别介绍：1.图像拼接实验步骤：（1）启动图象拼接工具,在ERDAS图标面板工具条中，点击Dataprep/Data preparation/Mosaicc lmages—打开Mosaic Tool 视窗。
实验：遥感图像裁剪、镶嵌、融合
实验：遥感图像的拼接、裁剪一、实习目的与要求·掌握图像拼接的原理，以及两幅图像拼接的时候需要的条件，掌握拼接技术；·学习通过ERDAS进行遥感图像规则分幅裁剪，不规则分幅裁剪的实验过程，能够对一幅大的遥感图像按照要求裁剪图像；二、实验原理·图像拼接(mosaic image)是具有地理参考的若干相邻的图像合并成一幅图像或一组图像，需要拼接的图像必须含有地图投影，必须有相同的波段数。
在进行图像拼接时需要确定一幅参考影像，参考图像作为图像拼接的基准，决定输出图像的地图投影和象元大小和数据类型。
·在实际工作中，经常需要根据研究区域的工作范围对图像进行分幅裁剪，erdas中可以对图像进行规则分幅裁剪(rectangle subset)和不规则分幅裁剪(pdygon subset)，根据实际的应用对图像选择不同的裁剪方式。
三、实验内容和实验过程1.图像拼接实验步骤：（1）启动图像拼接工具,在ERDAS图标面板工具条中，点击Data preparation→Mosaicc lmages→Mosic Tool，打开Mosaic Tool 视窗。
（2）加载需要拼接的图像，在Mosaic Tool视窗菜单条中，点击Edit→Add images或则单击按钮，打开Add Images for Mosaic 对话框。
依次加载窗拼接的图像wasia1_mss.img 和wasica3_tm.img（如下图）。
（3）设置输入图像的颜色纠正模式：Edit→Color Corrections，并在Use HistogramMatching选项前打勾，并点开Seting按钮，出现界面（如下图）。
（或者在按钮被选中，然后再下栏中选中按钮。
也会出现如下图界面）。
只有颜色纠正模式处理好了，才不会出现明显的差异（4）设置交叉区域匹配参数，点击Edit→Set Overlap Function，或者单击工具条中图标设置图像关系，并在下一栏中单击Overlap Function图标，打开Set Overlap Function对话框如下图，设置交叉区域是否有边界线重叠和区域的函数类型，确定。
镶嵌
第六次实习报告—图像镶嵌学院：应用气象学号(一)镶嵌的目的镶嵌可以将多幅影像连接合并，以生成一幅单一的影像。
ENVI提供了交互式的方式来将没有地理坐标的影像拼接在一起，或者自动地拼接有地理坐标的影像，并输出有地理坐标的影像。
(二)镶嵌的步骤及结果Ⅰ基于像素的影像镶嵌1.在envi主菜单中，选择map/mosaicking/pixel based,开始envi基于像素的镶嵌操作，pixel based mosaic对话框出现在屏幕上。
（输入并放入图像要放置基于像素的影像）2.从pixel based mosaic 对话框中，选择import/import files.3.在mosaic input files 对话框中，点击open file,选择进入影像目录，选择要进行镶嵌的两幅影像（两次重复操作，影像是经过裁剪的安徽合肥和南京的图，两图有重叠的地方）图1 裁剪后的安徽·南京图4.在mosaic input files对话框中，按下键盘上的shift键，并同时点击影像1和影像2的文件名，选中这两个文件，点击ok。
5.在select mosaic size对话框的X S ize中输入数据，Y Size中输入数据，指定镶嵌的位子。
6.在pixel based mosaic对话框中，点击影像1的文件名。
影像当前的位置就会移位，列在对话框底部的文件筐中。
7.在pixel based mosaic对话框中，选择file/apply.当mosaic parameters对话框出现，输入文件名（新命名），点击ok，生成镶嵌影像文件。
8．点击可用波段列表的镶嵌文件的波段名，然后点击load band，显示镶嵌后的影像。
图2 镶嵌后的图羽化的操作1.在pixel based mosaic对话框中，选择option/change mosaic size.在 Selectmosaic size 对话框的x size后y size文本框中都输入值8768，点击ok，改变输出镶嵌影像的大小。
ENVI中图像镶嵌与裁剪实验文档
图像镶嵌影像镶嵌是指在一定地数学基础控制下，把多景相邻遥感影像拼接成一个大范围的影响图的过程。
下面以两幅经过几何校正的TM 30米图像为例（文件名分别为mosaic_2和mosaic1_equal），介绍ENVI环境下图像的镶嵌过程。
操作步骤如下：（1）选择主菜单File→Open Image File，打开要进行拼接的图像（图2-26）；图2-26 图像波段选择列表（2）单击主菜单Map→Mosaicking→Georeferenced，打开图像镶嵌窗口；(3) 在Map Based Mosaic窗口中单击Import→Import Files命令；（4）在弹出的Mosaic Input Files对话框中选择待拼接的图像文件（图2-27）；图2-27 选择镶嵌文件（5）点击OK，把图像加载到了图像镶嵌的窗口中；（6）在图层列表栏中选择需要调整重叠次序的图层，右键点击选择Raise Image to Top 或者Raise Image to Position进行重叠次序的调整（图2-28）；（7）在图层列表栏中选择需要调整重叠次序的图层，右键点击选择Edit Entry对图像镶嵌参数进行设置（图2-29）；图2-28 调整图像重叠次序图2-29 设置图像镶嵌参数相关参数说明：❖在Edit Entry对话框中，设置Data Value to Ignore:0，忽略0值，Feathering Distance设置羽化半径；❖在Entry参数对话框中，单击Select Cutline Annotation File按钮，选择切割线的注记文件；点击按钮进行波段组合设置；❖在Color Balancing中对图像进行调色处理，这里选择Adjust对图像mosaic_2.img 进行调色；（8）点击OK，结果如图2-30所示。
图2-30图像镶嵌参数结果（9）点击File菜单下的Save template命令对图像进行虚拟镶嵌；（10）点击File菜单下的Apply命令，打开镶嵌图像保存对话框，设置输出的像元分辨率，重采样方法以及输出文件名等参数，点击OK完成图像的镶嵌和保存（图2-31）。
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。
用ENVI进行图像镶嵌
软件使用说明- 图象镶嵌图像镶嵌(拚接)是将多个具有重叠部分的图像制作成一个没有重叠的新图像。
有基于像元的拚接和基于地理坐标的拚接。
本节介绍基于像元的图像拚接。
准备工作：1）要参加拚接的图像必须具有统一的坐标系，即首先进行图像的几何纠正。
2）图像灰度的调整；对于彩色图像，需要从红绿蓝三个波段分别进行灰度的调整；对于多个波段的图像文件，进行一一对应的多个波段的灰度调整。
灰度调整的方法是进行交互式的图像拉伸，进行图像直方图的规定化，或者进行更加复杂的类似变化。
1 准备好两个(或多个)已经经过几何纠正的图象.下面的操作以下面经过几何纠正的两个图象为例,2 灰度值调整由于两个图象具有同一的坐标,可以使用LINK功能将两个图象连接起来, 显示出两个图象的共同区域, 再进行直方图的匹配.以确保镶嵌图象的灰度值过渡自然.对于多波段图象需要分别进行直方图匹配, 并分别存盘，再在DOS 下运行如下命令，将多个文件拷贝成一个文件，重新打开后再镶嵌。
以6个图象合并为例, 命令为Copy /b 1.img /b + 2.img /b + 3.img /b + 4.img /b + 5.img /b whole.img3 命令MAP->MOSAICKING执行命令”Pixel Based” 或者”Georeferenced”以后,系统弹出图象镶嵌的对话框.主要的对话框的菜单命令解释如下.FILEAPPLY:确定参加镶嵌的图象以后,按APPLY命令执行.SA VE TEMPLATE: 将当前的镶嵌模板存盘, 由于图象的镶嵌往往需要大的硬盘空间,可以通过存取镶嵌模板,待需要时再执行镶嵌操作,生成最后的图象.RESTORE TEMPLATE: 载入以前保存好的一个图象镶嵌模板.IMPORTIMPORT FILE WITHOUT FEATHERING: 加入一个图象不经过羽化处理. 参加镶嵌的图像如没有羽化，则用上面的图像灰度值直接替代重复部分的灰度值；IMPORT FILE WITH FEATHERING: 加入一个图象并进行羽化处理. 选择要羽化处理时,在选择图象文件以后,需要输入羽化处理的选择项.如果有羽化，则重复部分的灰度值由两个图像的灰度值确定。
ENVI几何校正及影像镶嵌.doc
Mosaickin —Pixel Based 。
定义镶嵌范围（行列号、影像拉框选3几何校正的过程：注意：儿何校正一种是影像对形像，一种是形像对地图，下面介绍的是形像对形像的配 准或几何校正。
1. 打开参考影像< base ）和待校正影像：分别打开，即在displayl,display#2中扑开：2. 右:1：菜坤上选择 map->Rcgistration->sclcct GCPs ： image to inwgc3 .山现WT 口 Image to Image Registration.分别在两边选中 DISPLAY 1（左）.和 DISPLAY 2（右）.BASE 图像捋参考图像而warp 則指待校止彩像。
选择OK!4. 玩在就可以加点了：将两边的彬像十字线然点对准到自己认为是同一地物的地力， 就可以迭样ADDPOINT 添加点了。
（PS ：看不淸山別忘记放大）如果要放弃该点选择 右下牌的delete last points 或者点 <ow point 鲜出 image to image gep list 窗 I I.从中选择 你吹1H 除的点，也可以进行其他很多操作，0 慢研究，呵呵.选好4个点后就可以 预测:把十字叉放在券考形像某个地物.点选predict 则特校正形像就会自动跳转到与鲁 考影像相对应的位置，而后再进行适当的调椎并选点。
5. 选点給柬肩，C7先把点探存」：gmund control poin （v>llk->save gep as ASCII..当然你没有选完点也町以慄存，下次就直接启用就可以：ground control |x>ints->tlle->re!；tore geps from ASCII …6. JS •、来就是进行校正了:在ground control poins 对话框中选择:optn>ns->warp file （a*i image to map ）/i'Lil 现的imput warp image 中选中你要校正的影像,点ok 进入registration parameters 对话肚Ci 先点change proj 按钮,选择坐标系然后更改彖索的大小.如果本身就是你所滿要大小则不用改了笊后选择匝采样方法（resampling ）.一般都是选耳収线性的（bilinear ）,绘后的报后选择保 存路径就OK T原文地址：envi 影像镶嵌/色彩平衡（包括：将以像兀为基础的图像或应用地理坐标系的图像镶嵌起来两种方式）1）基于pixel ：将以像元为基础的图像镶嵌起来,Map envi dataavmosai cdv06_2. img,dv06 3・ img操作步骤：选择 Map —Mosaicking —Pixel Based,打开 Pixel Based Mosaic 镶嵌界面。
(最新)ENVI对图像进行配准、校正、拼接、裁剪
目录第一部分利用ENVI对图像进行配准-校正-拼接-裁剪 (2)一、图像配准与校正 (2)（一）基础知识 (2)（二）ENVI操作 (4)二、图像镶嵌（图像拼接） (16)（一）基础知识 (16)（二）ENVI操作 (16)三、图像裁剪 (20)（一）基础知识 (20)（二）ENVI操作 (21)第二部分：下载影像及介绍 (26)（一）基本信息 (26)（二）日期信息 (26)（三）云量信息 (26)（四）空间信息 (26)第一部分利用ENVI对图像进行配准-校正-拼接-裁剪一、图像配准与校正（一）基础知识1、图像配准就是将不同时间、不同传感器（成像设备）或不同条件下（天候、照度、摄像位置和角度等）获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程，它已经被广泛地应用于遥感数据分析、计算机视觉、图像处理等领域。
2、几何校正是指利用地面控制点和几何校正数学模型，来矫正非系统因素产生的误差，非系统因素如传感器本身的高度、地球曲率、空气折射或地形等的影响。
由于校正过程中会将坐标系统赋予图像数据，所以此过程包括了地理编码。
简单来说，图像校正是借助一组控制点，对一幅图像进行地理坐标的校正。
本文将采用地面控制点+校正模型的几何校正方式中的Image to Image，利用Image格式的基准影像对2006年兰州TM影像进行配准与校正。
3、图像选点原则[1]选取图像上易分辨且较精细的特征点，如道路交叉点、河流弯曲或分叉处、海岸线弯曲处、飞机场、城廓边缘等。
[2]特征变化大的地区需要多选。
[3]图像边缘部分一定要选取控制点。
[4]尽可能满幅均匀选取。
[5]保证一定数量的控制点，不是控制点越多越好。
4、数理知识：[1]多项式模型x=a0+a1X+a2Y+a3X²+a4XY+ a5Y²+....y=b0+ b1X+b2Y+b3X²+ b4XY +b5Y²+ ....X，Y：校正前该点的位置；x，y：校正后该点的位置[2]最少控制点个数： ( n+1 )²[3]误差计算：RMSEerror= sqrt( (x' -x)²+ (y' -y)²)5、重采样方法（插值算法）[1]最近邻法概念：取与所计算点( x，y )周围相邻的4个点，比较它们与被计算点的距离，哪个点距离最近就取哪个亮度值作为 ( x，y )点的亮度值优点：简单易用，计算显小缺点：图像的亮度具有不连续性，精度差[2]双线性内插法概念：取(x，y)点周围的4个邻点，在y方向内插2次，再在x方向内插1次，得到( x，y)点的亮度值 f ( x，y)优点：双线性内插法比最近邻法虽然计算虽有所增加，但精度明显提高，特别是对亮度不连续现象或线状特征的块状化现象有明显的改善。
遥感图像裁剪与拼接
遥感图像拼接（镶嵌）与裁剪一、实验目的与要求图像镶嵌指在一定数学基础控制下，把多景相邻遥感图像拼接成一个大范围、无缝的图像的过程，在ENVI中提供了透明处理、匀色、羽化等功能。
实验要求可以用ENVI解决镶嵌颜色不一致、接边以及重叠区等问题。
图像裁剪的目的是将研究之外的区域去除。
常用的方法是按照行政区划边界或者自然区域边界进行图像裁剪；在基础数据生产中，经常还要进行标准分幅裁剪。
ENVI的图像裁剪过程，可分为规则裁剪和不规则裁剪。
实验要求学生们学会通过ENVI软件对下载的地区图像进行裁剪和拼接，将南京区域裁剪出来。
通过本次实验，初步熟悉ENVI和ARCGIS软件，为今后环境遥感学习奠定基础。
二、实验内容与方法1 实验内容1)图像拼接：ENVI的图像拼接功能提供交互式的方式将没有地理坐标或者有地理坐标的多幅图像合并，生成一幅单一的合成图像。
2)图像裁剪：通常按照行政区划边界或自然区划边界进行图像剪裁，在基础数据生产中，还经常要进行标准分幅裁剪。
2 实验方法1)图像拼接最新ENVI提供了全新的影像无缝镶嵌工具Seamless Mosaic，所有功能集成在一个流程化的界面，它可以：•控制图层的叠放顺序•设置忽略值、显示或隐藏图层或轮廓线、重新计算有效的轮廓线、选择重采样方法和输出范围、可指定输出波段和背景值•可进行颜色校正、羽化/调和•提供高级的自动生成接边线功能、也可手动编辑接边线•提供镶嵌结果的预览使用该工具可以对影像的镶嵌做到更精细的控制，包括镶嵌匀色、接边线功能和镶嵌预览等功能。
2)图像裁剪（1）规则分幅裁剪，是指裁剪图像的边界范围是一个矩形，这个矩形的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）不规则分幅裁剪，是指裁剪图像的边界范围是一个任意多边形。
任意多边形可以是事先生成的一个完整的闭合多边形区域，可以是一个手工绘制的ROI(感兴趣区)多边形，也可以是ENVI支持的矢量文件。
ENVI实验报告
ENVI实验报告一、实验目得ENVI就是一套功能齐全得遥感图像处理系统,就是处理、分析并显示多光谱数据、高光谱数据与雷达数据得高级工具。
此次实习主要就是学习一些关于EＮVI得基本操作,如:图像预处理,影像分析,图像增强,几何校正,监督分类以及专题制图等步骤。
二、实验数据LE714402９20００２6８SGS０0.tar.gｚELEVATＩON＿SＯURCE=”ＧLS2000"PROCESSＩNG_SOＦTWAＲE＝”LPGS_9。
1＂EＰHEMEＲIＳ_TYＰＥ=＂DEFIＮIＴＩＶE＂ＳPＡＣECRＡFT＿ID="Ｌａndsat7＂ＳENSOR_ID=”ETM+"SENＳOR_MODＥ="SＡM＂AＣQＵISIＴION_ＤAＴE=200０—09—24WＲS_PATH=１4４ＢAND_CＯMBＩNATION=＂1２34５6６７8”ＰRＯDUＣT_UL_CＯRNER_ＬAT=4５、5７8682８PRODUＣT_UL＿CORＮＥR_LON=８４。
０75０064PＲODＵＣＴ_UR＿CORNＥR_ＬAＴ=４5.61579６4ＰRODＵCT＿UR＿COＲNER_ＬON=87.2821725PROＤUＣT_LL_COＲNER＿LAＴ＝４３。
５718357PＲODUCＴ_LＬ_CＯＲNEＲ_LON=8４、1739９７２PRODUCT_LR_COＲＮER_LＡT=４3、606４5２５PＲODUCT_LR＿CORNＥR＿LON=８７.27２6０７３PRODUCT_UＬ_CＯRNEＲ_MAPX＝271８00、000PRODUCT＿UL_CＯRNＥR_MAPY=５051400.0０0PROＤUＣＴ_UR_CORNＥR_MAPX=522０００。
00０ＰRODUCT＿ＵＲ＿CORNER_MAＰY=5051400、00０PRODUCT_LL_CORＮER_MAPX＝27１800、0００PＲOＤUCT＿LL_CORＮER＿MAPY=482８20０、000PRODUCT_LＲ_CORNEＲ＿ＭAPX=52２０00、００0PRODUＣT＿LR_ＣＯRNＥR_MAPＹ＝482８2０0.0０0三、实验内容2、数据格式转化及多波段得合成３.图像边框得裁剪4、图像得镶嵌6、图像几何校正7。
镶嵌裁剪铁帽分析
遥感概论作业
任课教师：王学平
班级：
姓名：
一、完成指定数字图像的镶嵌和裁剪（自定义裁剪范围），说明主要操作步骤，附上相应图
件。
步骤：1. 选择ENVI: Basic Tools>>Mosaicking>>Georeferenced
步骤1 进入界面
2.输入文件
步骤2 输入文件
3. 更改灰度对比度等
步骤3 更改显示效果4. 保存文件
步骤4 保存文件
最终结果图
二、分析铁帽的主要物质成分和波谱特征，构置提取铁帽信息的数学模型，完成mosaic_2.i m g
遥感图像中铁帽信息提取，附上相应图件。
步骤：1.找到铁帽的主要成分（褐铁矿、针铁矿等）的波谱特
征
步骤1. 褐铁矿、针铁矿波谱特征
2.观察曲线，根据卫星的波段划分，总结出数学模型（B5/B1）。
3.进入界面ENVI: Basic Tools>> Math Tools，输入公式，选择对应变量。
步骤3 进入界面步骤3 输入公式步骤3 选择变量
4.输出文件，可以通过密度分割突出显示。
步骤4 输出文件。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
图像镶嵌
影像镶嵌是指在一定地数学基础控制下，把多景相邻遥感影像拼接成一个大范围的影响图的过程。
下面以两幅经过几何校正的TM 30米图像为例（文件名分别为mosaic_2和mosaic1_equal），介绍ENVI环境下图像的镶嵌过程。
操作步骤如下：
（1）选择主菜单File→Open Image File，打开要进行拼接的图像（图2-26）；
图2-26 图像波段选择列表
（2）单击主菜单Map→Mosaicking→Georeferenced，打开图像镶嵌窗口；
(3) 在Map Based Mosaic窗口中单击Import→Import Files命令；
（4）在弹出的Mosaic Input Files对话框中选择待拼接的图像文件（图2-27）；
图2-27 选择镶嵌文件
（5）点击OK，把图像加载到了图像镶嵌的窗口中；
（6）在图层列表栏中选择需要调整重叠次序的图层，右键点击选择Raise Image to Top 或者Raise Image to Position进行重叠次序的调整（图2-28）；
（7）在图层列表栏中选择需要调整重叠次序的图层，右键点击选择Edit Entry对图像镶嵌参数进行设置（图2-29）；
图2-28 调整图像重叠次序图2-29 设置图像镶嵌参数
相关参数说明：
❖在Edit Entry对话框中，设置Data Value to Ignore:0，忽略0值，Feathering Distance设置羽化半径；
❖在Entry参数对话框中，单击Select Cutline Annotation File按钮，选择切割线的注记文件；点击按钮进行波段组合设置；
❖在Color Balancing中对图像进行调色处理，这里选择Adjust对图像mosaic_2.img 进行调色；
（8）点击OK，结果如图2-30所示。
图2-30图像镶嵌参数结果
（9）点击File菜单下的Save template命令对图像进行虚拟镶嵌；
（10）点击File菜单下的Apply命令，打开镶嵌图像保存对话框，设置输出的像元分辨率，重采样方法以及输出文件名等参数，点击OK完成图像的镶嵌和保存（图2-31）。
（11）点击OK进行图像的镶嵌（图2-32）。
图2-31图像镶嵌输出参数设置图2-32图像镶嵌结果
图像裁剪
影像裁剪的目的是将研究区以外的区域去除，经常是按照行政区划或研究区域的边界对图像进行裁剪，在基础数据生产中，还经常要做标准分副裁剪。
按照ENVI的图像裁剪过程，可分为规则裁剪和不规则裁剪。
规则裁剪
（1）在主菜单中，选择File→Open Image File，打开裁剪的图像；
（2）在主菜单中，选择Basic Tools→Resize Data (Sptial/Spectral)命令；
（3）在Resize Data Input File对话框中选择需要裁剪的图像（图2-33）；
图2-33 选择图像裁剪文件
❖Spatial Subset按钮在空间上对图像进行裁剪；
❖Spactral Subset按钮在光谱空间上分割。
（4）点击Spatial Subset按钮，设置规则裁剪的方式（图2-34）；
A.基于图像的裁剪，点击区域（图2-35）。
图2-34选择图像裁剪方式图2-35基于图像的裁剪
❖Image：通过输入行列数确定裁剪尺寸，按住鼠标左键拖动图像的红色矩形框确定裁剪区域，或者直接用鼠标拖动红色边框来确定裁剪尺寸以及位置；
B.基于地图坐标的裁剪，点击选择坐标范围（图2-36）。
图2-36 基于地图坐标的裁剪
❖Map:通过输入左上角和右下角两点坐标来确定外边界矩形区域（图像必须有地理坐标）；
C.基于文件的裁剪，点击选择基准图像。
图2-37 基于地图坐标的裁剪
❖File:以另外一个图像文件范围为标准确定外边界区域；
❖ROI/EVF：以感兴趣区域或者矢量边界为区域进行裁剪；
❖Scroll：根据当前放大的（meta zoomed）缩放窗口中的显示区域进行裁剪；（5）选择输出路径及文件名，点击OK按钮，完成规则图像裁剪（图2-38）。
图2-38 图像裁剪输出参数设置
不规则裁剪
不规则裁剪是指裁剪图像的边界范围是一个任意多边形，通过事先确定的一个完整的闭合区域进行，这个区域可以是一个手工绘制的ROI多边形，也可以是ENVI支持的矢量数据文件。
1、基于手动绘制感兴趣区域的图像裁剪
（1）打开要裁剪的图像，并显示在Display中；
（2）在Image视图窗口中选择Overlay→Region of Interest。
在ROI Tool窗口中，选择ROI_Type→Polygon；
（3）在Window一栏中选择感兴趣区域绘制窗口，这里选择Image，然后在Image窗体中绘制一个多边形区域，然后右键单击两次结束；
（4）选择主菜单Basic→subset data via ROIs，或者选择ROI Tool→File→Subset data via ROIs命令，选择裁剪图像（图2-39）；
图2-39 选择图像裁剪文件
（5）点击OK，在出现的Spatial Subset via ROI Parameters窗口中选择进行裁剪的感兴趣区域及输出文件（图2-40）。
图2-40 选择ROI文件
（6）单击OK，对图像进行裁剪处理（图2-41）。
图2-41 图像裁剪前后对比
2、基于矢量边界生成的感兴趣区域的裁剪
（1）选择主菜单File→Open Vector File，打开Shapefile矢量文件，投影参数不变，选择Output Result to为Memory，点击OK。
如图2-42所示；
图2-42 输入矢量文件参数
（2）在Available Vector List窗口中选择矢量图层，然后选择菜单File→Export Layers to ROI命令；
（3）在弹出的窗口中选择用矢量边界进行裁剪的影像图层，点击OK；
（4）在Export EVF layers to ROI窗口中选择转换方法，这里以第一种为例（图2-43）；
图2-43 导出EVF图层为ROI
（5）选择主菜单Basic→subset data via ROIs，或者选择ROI Tool→File→Subset data via ROIs，选择要裁剪图像，点击OK；
（6）在弹出的Spatial Subset via ROI Parameters窗口中选择进行裁剪的感兴趣区域及输出文件（图2-44）。
图2-44 图像裁剪输出参数设置
（7）单击OK，对图像进行裁剪处理（图2-45）。
图2-45 图像裁剪前后对比。