《遥感数字图像处理》实验报告
遥感数字图像处理教程实习报告
遥感数字图像处理教程实习报告《数字图像处理》课程实习报告（ 2011 - 2012学年第 1 学期）专业班级：地信09-1班姓名：梁二鹏学号：310905030114指导老师：刘春国----------------------------------------------实习成绩：教师评语：教师签名：年月日实习一：图像彩色合成实习一、实验目的在学习遥感数字图像彩色合成基础上，应用所学知识，基于遥感图像处理软件ENVI进行遥感数字图像彩色合成。
二、实验内容彩色合成：利用TM图像can_tmr.img，实现灰度图像的密度分割、多波段图像的真彩色合成、假彩色合成和标准假彩色合成。
三、实验步骤1、显示灰度图像主要步骤：1、打开ENVI4.7,单击FILE菜单，在下拉菜单中选择open image file 选项，然后在弹出的对话框中选择can_tmr.img文件，单击打开。
2、在可用波段列表对话框中，选中某一波段图像，选中gray scale单选按钮，单击LOAD BAND按钮，显示一幅灰度图像。
3、在可用波段列表对话框中，选择其他某一波段图像，进行显示。
4、利用可用波段列表中的display按钮，同时有多个窗口显示多个波段图像。
5、链接显示。
利用图像窗口tool菜单下的link子菜单link display实现多图像的链接显示。
如图所示：红色方框。
6、使用tool菜单下的Cursor Location/value和pixel Locator功能在确定像素的值和位置。
2、伪彩色合成的主要步骤：1、打开ENVI4.7,单击FILE菜单，在下拉菜单中选择open image file 选项，然后在弹出的对话框中选择can_tmr.img 文件，单击打开。
2、在可用波段列表对话框中，选中gray scale单选按钮，单击LOAD BAND 按钮3、在#1 TM BAND1:CAN_TMR.IMG对话框中，单击菜单栏上的OVERLAY 菜单，在下拉菜单中选择DENSITY SLICE…按钮，在弹出的对话框中选择任意一个波段名称，4、在弹出的对话框中显示系统默认的密度分割，通过定义MIN和max的值可以定义需要分割的密度范围，通过EDIT RANGE ,deleted range，clear ranges 三个按钮可以对默认的分割进行修改，待修改完毕后，单击APPLY按钮，即可显示修改后的效果。
遥感图像处理实验
哈尔滨工业大学遥感图像处理及遥感系统仿真实验报告项目名称：《遥感图像处理及遥感系统仿真创新》姓名：蒋国韬学号：24院系：电子与信息工程学院专业：遥感科学与技术指导教师：胡悦时间：2017年7月实验一：遥感数字图像的增强一、实验目的：利用一幅城市多光谱遥感图像，分析其直方图，并利用对比度增强和去相关拉伸方法对遥感图像进行增强。
二、实验过程：1.用multibandread语句读取一幅多光谱遥感图像（7波段，512x512图像）的可见1，2，3波段（分别对应R，G，B层）；2.显示真彩色图像；3.通过研究直方图（imhist），分析直接显示的真彩色图像效果差的原因；4.利用对比度增强方法对真彩色图像进行增强（imadjust,stretchlim）；5.画出对比度增强后的图像红色波段的直方图；6.利用Decorrelation去相关拉伸方法（decorrstretch）对图像进行增强；7.显示两种图像增强方法的结果图像。
三、实验分析：（1）高光谱影像由于含有近百个波段，用matlab自带的图像读写函数imread和imwrite往往不能直接操作，利用matlab函数库中的multibandred函数，可以读取多波段二进制图像。
512×512为像素点，7位波段数，bil为图像数组的保存格式，uint8=>uint8为转换到matlab 的格式，[3 2 1]的波段分别对应RGB三种颜色。
（2）直接观察真彩复合图像发现，图像的对比度非常低，色彩不均匀。
通过观察红绿蓝三色的波段直方图，可以观察到数据集中到很小的一段可用动态范围内，这是真彩色复合图像显得阴暗的原因之一。
另外，根据三种颜色的三维散点图，如下可知红、绿、蓝三维散点的明显线性趋势显示出可见波段数据的高度相关性，于是未增强的真彩色图像显示的像单色图像。
（3）图像经过对比度增强后，进行直方图检测发现数据被扩展到更大范围内的可用动态范围。
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。
遥感数字图像处理实习报告含Matlab处理代码
辽宁工程技术大学《数字图像处理》上机实习报告教学单位辽宁工程技术大学专业摄影测量与遥感实习名称遥感数字图像处理班级测绘研11-3班学生姓名路聚峰学号*********指导教师孙华生实习1 读取BIP 、BIL、BSQ文件一、实验目的用Matlab读取BIP 、BIL、BSQ文件，并将结果显示出来。
遥感图像包括多个波段，有多种存储格式，但基本的通用格式有3种，即BSQ、BIL和BIP格式。
通过这三种格式，遥感图像处理系统可以对不同传感器获取的图像数据进行转换。
BSQ是像素按波段顺序依次排列的数据格式。
BIL 格式中，像素先以行为单位块，在每个块内，按照波段顺序排列像素。
BIP格式中，以像素为核心，像素的各个波段数据保存在一起，打破了像素空间位置的连续性。
用Matlab读取各个格式的遥感数据，是图像处理的前提条件，只有将图像读入Matlab工作空间，才能进行后续的图像处理工作。
二、算法描述1.调用fopen函数用指定的方式打开文件。
2.在for循环中调用fread函数，用指定的格式读取各个像素。
3.用reshape函数，重置图像的行数列数。
4.用imadjust函数调整像素的范围，使其有一定对比度。
5.用imshow显示读取的图像。
三、Matlab源代码1.读取BSQ的源代码：clear allclclines=400;samples=640;N=6;img=fopen('D:\sample_BSQ','rb');for i=1:Nbi=fread(img,lines*samples,'uint8');band_cov=reshape(bi,samples,lines);band_cov2=band_cov'; band_uint8=uint8(band_cov2);tif=imadjust(band_uint8);mkdir('D:\MATLAB','tifbands1')name=['D:\MATLAB\tifbands1\tif',int2str(i),'.tif'];imwrite(tif,name,'tif');tilt=['波段',int2str(i)];subplot(3,2,i),imshow(tif);title(tilt);endfclose(img);2.读取BIP源代码clear allclclines=400;samples=640;N=6;for i=1:Nimg=fopen('D:\MATLAB\sample_BIP','rb');b0=fread(img,i-1,'uint8');b=fread(img,lines*samples,'uint8',(N-1));band_cov=reshape(b,samples,lines);band_cov2=band_cov';%תÖÃband_uint8=uint8(band_cov2);tif=imadjust(band_uint8);mkdir('E:\MATLAB','tifbands')name=['E:\MATLAB\tifbands\tif',int2str(i),'.tif'];imwrite(tif,name,'tif'); %imwrite(A,filename,fmt)tilt=['波段',int2str(i)];subplot(3,2,i),imshow(tif);title(tilt);fclose(img);end3.读取BIL的源代码clear allclclines=400;samples=640;N=6;for i=1:Nbi=zeros(lines,samples);for j=1:samplesimg=fopen('D:\MATLAB\sample_BIL','rb');bb=fread(img,(i-1)*640,'uint8');b0=fread(img,1*(j-1),'uint8');bandi_linej=fread(img,lines,'uint8',1*(N*samples-1));fclose(img);bi(:,j)=bandi_linej;endband_uint8=uint8(bi);tif=imadjust(band_uint8);mkdir('D:\MATLAB','tifbands')name=['D:\MATLAB\tifbands\tif',int2str(i),'.tif'];imwrite(tif,name,'tif');tilt=['²¨¶Î',int2str(i)];subplot(3,2,i),imshow(tif);title(tilt);end。
遥感数字图像处理实习报告
遥感数字图像处理实习报告一、引言遥感数字图像处理是一项重要的技术，通过对遥感图像的处理和分析，可以获取地表信息、监测环境变化、进行资源调查等。
本报告旨在总结我在遥感数字图像处理实习中所学到的知识和经验，并对实习过程中的工作进行详细的描述和分析。
二、实习背景在本次实习中，我加入了某遥感数字图像处理公司的团队，负责处理和分析卫星遥感图像。
公司的主要业务包括地表覆盖分类、环境监测、农业调查等。
在实习期间，我主要参与了地表覆盖分类和环境监测方面的工作。
三、实习内容1. 数据获取在实习开始前，我首先了解了卫星遥感图像的获取方式和数据源。
公司与多个卫星数据提供商合作，可以获取高分辨率的多光谱和全色遥感图像。
我通过公司内部的数据平台，获取了一些地区的遥感图像数据，用于后续的处理和分析。
2. 图像预处理在进行地表覆盖分类和环境监测之前，我对获取的遥感图像进行了预处理。
预处理包括图像校正、辐射定标、大气校正等步骤，旨在消除图像中的噪声和偏差，提高图像的质量和准确性。
3. 地表覆盖分类地表覆盖分类是遥感数字图像处理的重要应用之一。
我使用了监督分类和非监督分类两种方法进行地表覆盖分类。
在监督分类中，我利用已知类别的样本数据训练分类器，并对整个图像进行分类。
在非监督分类中，我使用聚类算法对图像进行分割，并根据像素的相似性进行分类。
通过比较两种方法的结果，我发现监督分类在准确性方面表现更好，但非监督分类在处理大规模数据时更高效。
4. 环境监测除了地表覆盖分类，我还参与了环境监测方面的工作。
通过对多时相的遥感图像进行比较和分析，我可以监测地表的变化情况，如城市扩张、植被覆盖变化等。
我使用了变化检测算法和时间序列分析方法，对图像进行处理和分析，得到了地表变化的信息。
5. 结果分析在实习期间，我对处理和分析的结果进行了详细的分析和评估。
我比较了不同分类算法的准确性和效率，评估了地表变化的程度和趋势。
通过对结果的分析，我可以得出一些有关地表覆盖和环境变化的结论，为后续的研究和决策提供参考。
实习三 遥感报告遥感数字图像处理
第四主成分
第五主成分
第六主成分
基本要求与说明：
1．实验原理部分文字阐述要简洁明了，可附相应公式、图解；
2．实验步骤与方法请尽量详细叙述，如果有必要请附相应图形、图像；
3．表格大小和所列条目数可以根据实际情况进行调整与增删即为变换矩阵。保证变换后各主成分互不相关。
4．变换后各主成分图像
变换后各主成分互不相关，且第一，第二，第三主分量包含绝大部分的信息。
第一主成分
第二主成分
第三主成分
第四主成分
第五主成分
第六主成分
二、K-T变换
要求：对多光谱遥感数据“L7ETM+_121-032_123457”进行K-T变换。
四、掌握Envi软件进行图像变换的操作方法
主要实验内容
一、K-L变换
要求：基于相关系数矩阵对多光谱遥感数据“L7ETM+_121-032_123457”进行K-L变换。
1．K-L变换的实现流程
(1)统计原始数据的基本特征
(2)求变换矩阵
(3)变换的后处理
2．原始数据相关系数矩阵
3．相关系数矩阵特征值、特征向量
1．K-T变换矩阵
2．K-T变换后各分量图像及前三个分量的物理意义
（五号宋体。要求根据K-T变换矩阵向量列出变换后前三个分量的表达式并说明其物理意义）
变换后各主成分即是原始数据的加权和，权就是变换矩阵里的各行系数。
第一主成分0.3037*TM1+0.2793*TM2+0.4743*TM3+0.5585*TM4+0.5082*TM5+0.1863*TM6
遥感图像处理实习报告
一、实习时间及地点时间：2016年3月15日至2016年3月29日，地点：院楼四楼机房。
二、实习内容（1）遥感数据下载（2）遥感影像增强滤波处理（3）遥感影像镶嵌（4）遥感影像裁剪（5）遥感影像的计算机自动分类及精度评价（6）遥感影像专题地图制作三、任务分工我们小组共有五名同学：冯正英，刘天珂，王亚茹，刘晓晨，石义广。
其中刘晓晨和石义广负责下载数据，冯正英，刘天珂，王亚茹负责数据的预处理。
分类时刘晓晨和石义广负责2003年的开封影像分类，冯正英，刘天珂，王亚茹负责2008年的开封影像分类以及两期影像的精度评定和后处理工作。
最后专题制作是每人都参与专题地图的制作。
四、实习过程1 研究区及数据准备1.1 遥感影像数据的采集1.1.1 确定研究区域在进行实习之前，我们首先讨论哪一座城市作为我们的研究区域，根据老师的要求，让我们根据遥感图像，做出一个城市近几年来的变化情况，经过我们小组讨论，觉得近几年来开封的变化比较迅速，同时我们也比较熟悉，所以我们确定了以开封作为我们的研究城市。
1.1.2 下载影像数据选定好研究区域后需要下载相应的影像数据做下一步的处理。
（1）按照指导书的要求，首先下载Java插件，打开指导书中的网址，即美国的USGS软件。
其次注册一个账号以便下载影像照片。
（2）选择卫星传感器：鼠标点collection→landsat Archive，由于landsat 卫星有1-7系列（6除外），但是经过试验之后发现landsat8只有2013年的数据，而且landsat7的数据都有条带影响，所以我们最终选择的是landsat4-5TM 传感器。
点击Map Layers→Admin Boundaries可以在屏幕内出现省界范围。
图1 选择卫星传感器图2 添加界限范围（3）确定方位：根据我们组选择的研究区域，在WRS-2中输入123和36，在Lat 中输入34.5和115.0，并将最大含云量改为0%以便处理。
遥感图像处理实验报告
《遥感数字图像处理》实习报告学院：环境与资源学院班级：地理1002学号：周颖智姓名： 20101171西南科技大学环境与资源学院遥感实习2013年5月11日目录1、实验目的 (2)2、实验内容 (15)3、实验步骤 (26)4、实验体会 (38)《某地区森林资源遥感动态监测》一、实验目的熟练掌握ENVI4.7软件中对遥感数字图像进行图像预处理、图像分类、分类后处理以及对分类后的图像进行必要的综合分析得到我们想要的信息。
二、实验内容对00年森林资源遥感图像july_00_quac.img进行图像增强处理得到图像00I_K-L.img，然后选择合适的图像分类方法，对增强后的图像进行分类，得到分类后图像00ML1,接着对分类后图像进行分类后处理的最终的分类结果图00MMN。
用同样的遥感图像处理方法得到06年森林资源遥感图像july_06_quac.img的分类结果图06MMN。
最后对分类后处理的图像进行分类精度的评估，当精度符合标准时便可对分类结果图00MMN和06MMN进行波段运算B1-B2，便可以得到00年到06年该地区森林资源的一个动态变化情况图B1-B2。
三、实验步骤（一）、对00年森林资源遥感图像july_00_quac.img进行图像增强处理。
已知我们所学过的遥感图像增强处理的方式有：图像彩色增强、图像拉伸、图像变换以及图像滤波。
1、首先打开00年森林资源遥感图像july_00_quac.img，然后的遥感图像进行彩色增强。
采用真彩色合成的方式来的彩色图像，这里我使用的波段合成方式有：321（真彩色）、432（标准假彩色）、以及其他假彩色合成的方式，542、542、741、742、572和453等，得到如下的彩色图像：321.img（图一）432.img(图二)453.img（图三）742.img（图四）741.img（图五）543.img（图六）542.img（图七）572.img（图八）最后，我选择了542波段合成后的彩色图像542.img。
遥感图片的处理实验报告
遥感图片的处理实验报告******大学测绘工程***专业《遥感原理及应用》实验报告班级:学号:姓名:指导老师 :实验室:1实验一 ENVI 视窗的基本操作一、实验的目的初步了解目前主流的遥感图象处理软件 ENVI 的主要功能模块，在此基础上，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。
二、实验软件与数据软件:Envi遥感图像处理软件。
数据:重庆地区UTM第八波段数据。
三、实验方法与步骤Envi软件的主菜单:此菜单包含基本工具。
四、实验体会与建议体会:初步了解了ENVI 的主要功能和各个模块，ENVI 用户界面由小部件(widgets) 或控件(controls) 构成。
小部件是 GUI 的组装部件––––它们允许你通过点击、输入文本、或选择，以与程序交互。
选项由菜单组成，这些菜单由小部件构成。
选择某个菜单项可以弹出一个对话框，它要求用户输入和交互。
建议:好多基本操作还是不太会，也不知道该怎么下手去做，要是有具体操作手册、操作步骤就会好多了。
2实验二遥感图像的几何校正一、实验的目的通过实习操作，掌握遥感图像几何校正的基本方法和步骤，深刻理解遥感图像几何校正的意义二、实验软件与数据软件:Envi遥感图像处理软件。
数据:重庆地区UTM第八波段数据以及未经校核的重庆地区jpg图片。
三、实验方法与步骤1、显示图像文件。
首先在 ERDAS 图标面板中点击viewer图表两次，打开两个视窗(viewer1/viewer2),并将两个视窗平铺放置，如下:ERDAS图表面板菜单条:session—title viewers然后，在viewer 1中打开需要校正的lantsat图像:重庆城区.jpg2、选择校正与镶嵌菜单下的校正图像选取控制点3单击Show List按钮查看所选控制点的信息43、在控制点选择窗口中选择options菜单，再选择warp file，选择输出校正后的图像文件。
遥感数字图像处理ENVI期末考试实验报告
遥感数字图像处理ENVI期末考试实验报告云南师范大学2014-2015 学年下学期统一考试__遥感数字图像处理___期末试卷（非制卷）专业：测绘工程课程名称：遥感数字图像处理任课教师：班级：姓名：学号：1影像的几何精纠正1.打开影像在ENVI主菜单栏中，选择File →Open Image File，打开需校正的影像，并显示在两个Display窗体中。
2、启动几何纠正模块1.在ENVI主菜单中，选择Map→Registration→Select GCPs：Image to Image，弹出Image to Image Registration几何纠正模块对话框。
2.选择显示参考影像（SPOT文件）的Display为基准图像的（Base Image），显示需校正影像（TM文件）的Display为待纠正图像（Warp Image）（如图所示）。
点击OK按钮，弹出Ground Control Point Selection对话框，进行地面控制点的采集，如图所示。
3、采集地面控制点在图像几何纠正过程中，采集地面控制点是一项重要和繁重的工作，直接影响最后的纠正结果，在实际操作中要特别认真和具有耐心。
1.在Ground Control Point Selection对话框中，选择Options→Set PointColors，设置或修改GCP在可用和不可用状态的颜色。
2.在两个Display中移动方框位置，寻找明显的地物特征点作为输入GCP。
3.在Zoom窗口中，点击左小下角第三个按钮，打开定位十字光标，将十字光标分别移到基准影像与待纠正影像相同地物点上。
4.在Ground Control Point Selection上，单击Add Point按钮，将当前找到的点进行收集。
利用同样的方法继续寻找其余的点，当选择控制点的数量达到3时，RMS被自动计算。
Ground Control Point Selection上的Predict 按钮可用，这时在基准图像显示窗口上面定位一个特征点，单击Predict按钮，纠正图像显示窗口上会自动预测区域，适当调整一下位置，点击Add Point按钮，将当前找到的点收集。
遥感图像处理实习总结
遥感图像处理实习总结遥感图像处理实习总结遥感实习总结专业：摄影测量与遥感技术班级：姓名：学号：为期两周的遥感数字图像处理结束了，在老师的精心安排下，我们全身心的投入到这次实习中。
虽然是满天的时间，但是由于教室还有其他人占用并不能在那全天使用，所以说是两周实习但是我们能用是时间依然很少，我们要力抓每一分每一秒，熟练操作遥感数字图像处理软件。
整个实习是以黄河水院为基础图形。
通过格式变换、几何校正、图像剪裁、图像分类，以及最后的专题地图制作。
实习的过程简单又复杂，简单的是，只要动手，计算机几乎自动化的替你操作，复杂的是，在操作过程中，又有好多选项和注意的事项，有很多参数的设置很有讲究。
所以在练习中我遇到好多问题，并通过解决这些问题进一步加深了对软件和课本知识的理解。
首先我们进行的是数据预处理。
我们需要进行遥感图像的几何校正。
由于各种误差所以遥感图像存在着几何变形，因此需要在操作前进行几何校正。
流程如下：第一步：显示图像文件（打开两个视窗窗口），第二步：启动几何校正模块，第三步：启动控制点工具，第四步：地面控制点（GCP）的采集，第五步：采集地面检查点，第六步：图象重采样，第七步：保存几何校正模式。
其中最关键最难的就属地面控制点的采集，我们使用的是二次多项式，所以得选取六个控制点然后再选出六个检查点。
但是图像存在着误差，而我们要把误差控制在一个像素以内，这就更加困难了。
在进过长时间的摸索和练习，精度慢慢的就达到了，但是图纠正后依旧不是很好，在询问同学后发现原来是点的分布不是很均匀，所以导致了图的变形。
在图的校正后就得进行图范围的裁剪得到所需的范围。
裁剪有两种方法一种是规则分幅裁剪，一种是不规则分幅裁剪。
规则分幅裁剪需要知道坐标，而不规则分幅裁剪则只需要在图上手选出需要裁剪的范围。
而我们没有坐标只能用不规则分幅裁剪。
第二项就是图象增强处理，主要包括：空间、辐射、光谱增强处理的主要方法。
空间增强：包括卷积增强处理，辐射增强：直方图均衡化处理，光谱增强：主成份变换、缨穗变换、色彩变换。
遥感图像处理实习报告i
遥感图像处理实习报告一、实验名称：遥感图像处理二、实习地点：辽工大博雅楼606三、实习时间：2011年12月19日-2011年12月25日四、实习目的：1.了解遥感软件的基本结构，并能熟练地运用该软件处理遥感数据2.掌握使用软件工具来进行各种图像基本操作3.灵活运用空间增强、辐射增强、光谱增强处理4.掌握监督分类和非监督分类的原理与操作过程五、实习内容：1.图像的显示和存取1.1图像显示视窗（Viewer）是显示栅格图像、矢量图形、注记文件、AOI等数据层的主要窗口，每次启动 ERDAS IMAGING时，系统都会自动打开一个二维视窗（Viewer）如图所示。
在应用过程中可以随时打开新的视窗。
二维视窗（Viewer）主要由视窗菜单条、工具条、显示窗和状态条四部分组成。
1.1.2图像显示第一步：启动程序菜单上选择File | Open | Raster Layer——Select Layer To Add对话框下图或在工具条上选择——Select Layer To Add对话框图所示。
第二步：确定文件图中的File选项用于图像文件的确定，具体内容及实例如表所示。
第三步：设置参数在Select Layer To Add对话框中点击Raster Options, 就进入设置参数状态，如图所示。
在Select Layer To Add对话框中，点击OK，打开所确定的图像，视窗中显示该图像。
2.图像的预处理：在ERDAS图标面板工具条中，点击图标——Data Preparation菜单。
2.1图象几何校正第一步：显示图象文件在视窗中打开需要校正的Landsat TM图象：第二步：启动几何校正模块在Viewer#1的菜单条中，选择Raster|Geometric Correction（1）ERDAS IMAGINE●打开Set Geometric Model对话框●选择多项式几何校正模型 Polynomial——OK●程序自动打开Geo Correction Tools对话框和 Polynomial Model Properties对话框●先选择Close关闭Polynomial Model Properties对话框●程序自动打开GCP Tool Reference Setup对话框●程序自动打开 Reference Map Information提示框。
遥感数字图像处理实验二、遥感数字图像预处理
（五号宋体）
根据地面控制点（Ground Control Point，GCP）数据对原始图像的几何畸变过程进行数学模拟，建立变形空间与标准空间之间的对应关系，从而将畸变空间的所有像元校正至标准空间中（包括几何位置的校正转换及像元亮度值的重新确定）。
3．遥感数据“SPOT4_296-261(长春)”的几何精校正（重采样法）
2．实验步骤与方法请尽量详细叙述，如果有必要请附相应图形、图像；
3．表格大小和所列条目数可以根据实际情况进行调整与增删。
4．掌握重采样法几何精校正的步骤
主要实验内容
一、遥感数字图像的辐射校正
要求：说明遥感数字图像辐射校正的目的、基本内容，并利用直方图法对遥感数据“L7ETM+_116-031_123457”进行初步的大气辐射校正。
1．遥感数字图像辐射校正的目的
（五号宋体）
辐射校正的目的：消除由于遥感器、太阳光照条件、大气等引起的数据畸变，以真实反映地物电磁辐射特性。
2．遥感数字图像辐射校正的基本内容
（五号宋体）
(1)遥感器的辐射校准
(2)太阳光照条件的校正
太阳高度角的校正
地形的校正（DEM、波段比值等）
(3)大气校正
基于辐射传输方程的校正方法
基于地面同步波谱测试的校正方法
波段间数据对比分析的校正方法
直方图法、回归分析法
3．遥感数据“L7ETM+_116-031_123457”的大气辐射校正（直方图法）
（五号宋体。要求说明重采样法几何精校正的步骤以及几何精校正结果的误差分析）
重采样法几何精校正的步骤
①建立原始图像（变形空间）与输出图像（标准
空间）的图像坐标系
遥感图像处理实习报告
《数字图像处理》集中实习报告（2015-2016学年第2学期）专业班级：地信1302小组成员：曹晓东、傅文青、蔡雳鹏、黄亚阳评语:实习总成绩:指导教师签名:2016年04月01日项目一：遥感数据下载一、实习时间及地点实习时间：2016年03月21日至04月22日实习地点：测绘学院四楼微机室二、实习内容（一）、选定实验研究区和相关的两期或多期的数据（二）、遥感数据下载三、任务分工首先小组内讨论实习研究的区域以及两期数据的大致时间段间隔数据下载和图像增强：曹晓东遥感图像镶嵌和裁剪：黄亚阳遥感图像监督分类和动态监测：傅文青遥感影像专题地图制作综合：蔡雳鹏四、实习过程1研究区及数据准备1.1 实验研究区筛选从包含的地类、地物的种类尽可能的多的角度进行选择2选择研究区影像的时间段2.1 选取的多大的时间跨度比较合适，可以使两期的影像较为明显3在/ 下载区域数据3.1 首先确认所用电脑是否安装有Java的JRE环境或者Java开发者工具包3.2 在USGS的官方网站上注册上自己的账户3.3 按事先选择的区域和时间间隔进行筛选，选择适合的时间段（尽量不少于4、5年）3.4 先去地理空间数据云网站去搜索好需要下载的时间段的地理数据，并按指定的云量进行筛选，然后记住相应的数据标识、条带号、行编号、中心经纬度等等，后到USGS的官方下载标准的数据包。
如图所示：3.5 针对网速的波动时间段，选择合适的时间段去下载实验区的数据（网速太慢的话只能回宿舍尝试自己的校园教育网）五、实习总结通过这次初步下载卫星遥感数据，让我个感觉自己进入了一个崭新的领域。
还了解了通用遥感数据的下载流程，以及这些编号的基本含义，并且查了landsat 卫星不同波段的不同用处，band1-band5和band7的空间分辨率为30米，band6的空间分辨率为60米还了解到了2003年Landsat-7的SLC 故障后，采集的数据需要采用SLC-off 模型校正。
遥感数字图像处理实验报告
遥感数字图像处理及应用实验报告姓名：学号：专业：学院：学校：实验一遥感图像统计特性一、实验目的掌握遥感图像常用的统计特性的意义和作用，能运用高级程序设计语言实现遥感图像统。
二、实验内容编程实现对遥感图像进行统计特性分析，均值、方差（均方差）、直方图、相关系数等。
三、实验原理1.均值像素值的算术平均值，反映图像中地物的平均反射强度。
公式为：2.方差像素值与平均值差异的平方和，反映了像素值的离散程度。
也是衡量图像信息量大小的重要参数。
公式为：3.相关系数反映了两个波段图像所包含信息的重叠程度。
f,g为两个波段的图像。
公式为：四、实验数据及图像显示：原始图像：运行结果：实验二遥感图像增强处理一、实验目的掌握常用遥感图像的增强方法，能运用高级程序设计语言实现遥感图像的增强处理。
二、实验内容编程实现对遥感图像的IHS 变换、IHS 逆变换、进行统计特性分析，均值、方差（均方差）、直方图、相关系数等。
三、实验原理：1.IHS变换2.SPOT图像真彩色模拟模拟真彩色：通过某种形式的运算得到模拟的红、绿、蓝三个通道，然后通过彩色合成近似的产生真彩色图像。
（1）SPOT IMAGE 公司提供的方法该方法实际上是将原来的绿波段当作蓝波段，红波段（0.61-0.68 μm）仍采用原来的波段，绿波段用绿波段、红波段、红外波段的算术平均值来代替。
（2）ERDAS IMAGING 软件中的方法此法将原来的绿波段当作蓝波段，红波段仍采用原来的波段，绿波段用绿波段、红外波段按3：1 的加权算术平均值来代替。
四、实验数据及图像显示原始图像：ISH变换所的图像：SPORT真彩色图像：实验三遥感图像融合一、实验目的掌握多源遥感图像融合的原理与方法，能运用高级程序设计语言实现遥感图像的融合。
二、实验内容选择IHS 变换、PCA 变换和Brovey 变换三种方法中的一种，编程实现多源遥感图像融合，即将低空间分辨率的多光谱图像与高空间分辨率的全色图像实现融合。
遥感数字图像处理实习报告含Matlab处理代码
辽宁工程技术大学《数字图像处理》上机实习报告教学单位辽宁工程技术大学专业摄影测量与遥感实习名称遥感数字图像处理班级测绘研11-3班学生姓名路聚峰学号*********指导教师孙华生实习1 读取BIP 、BIL、BSQ文件一、实验目的用Matlab读取BIP 、BIL、BSQ文件，并将结果显示出来。
遥感图像包括多个波段，有多种存储格式，但基本的通用格式有3种，即BSQ、BIL和BIP格式。
通过这三种格式，遥感图像处理系统可以对不同传感器获取的图像数据进行转换。
BSQ是像素按波段顺序依次排列的数据格式。
BIL 格式中，像素先以行为单位块，在每个块内，按照波段顺序排列像素。
BIP格式中，以像素为核心，像素的各个波段数据保存在一起，打破了像素空间位置的连续性。
用Matlab读取各个格式的遥感数据，是图像处理的前提条件，只有将图像读入Matlab工作空间，才能进行后续的图像处理工作。
二、算法描述1.调用fopen函数用指定的方式打开文件。
2.在for循环中调用fread函数，用指定的格式读取各个像素。
3.用reshape函数，重置图像的行数列数。
4.用imadjust函数调整像素的范围，使其有一定对比度。
5.用imshow显示读取的图像。
三、Matlab源代码1.读取BSQ的源代码：clear allclclines=400;samples=640;N=6;img=fopen('D:\sample_BSQ','rb');for i=1:Nbi=fread(img,lines*samples,'uint8');band_cov=reshape(bi,samples,lines);band_cov2=band_cov'; band_uint8=uint8(band_cov2);tif=imadjust(band_uint8);mkdir('D:\MATLAB','tifbands1')name=['D:\MATLAB\tifbands1\tif',int2str(i),'.tif'];imwrite(tif,name,'tif');tilt=['波段',int2str(i)];subplot(3,2,i),imshow(tif);title(tilt);endfclose(img);2.读取BIP源代码clear allclclines=400;samples=640;N=6;for i=1:Nimg=fopen('D:\MATLAB\sample_BIP','rb');b0=fread(img,i-1,'uint8');b=fread(img,lines*samples,'uint8',(N-1));band_cov=reshape(b,samples,lines);band_cov2=band_cov';%תÖÃband_uint8=uint8(band_cov2);tif=imadjust(band_uint8);mkdir('E:\MATLAB','tifbands')name=['E:\MATLAB\tifbands\tif',int2str(i),'.tif'];imwrite(tif,name,'tif'); %imwrite(A,filename,fmt)tilt=['波段',int2str(i)];subplot(3,2,i),imshow(tif);title(tilt);fclose(img);end3.读取BIL的源代码clear allclclines=400;samples=640;N=6;for i=1:Nbi=zeros(lines,samples);for j=1:samplesimg=fopen('D:\MATLAB\sample_BIL','rb');bb=fread(img,(i-1)*640,'uint8');b0=fread(img,1*(j-1),'uint8');bandi_linej=fread(img,lines,'uint8',1*(N*samples-1));fclose(img);bi(:,j)=bandi_linej;endband_uint8=uint8(bi);tif=imadjust(band_uint8);mkdir('D:\MATLAB','tifbands')name=['D:\MATLAB\tifbands\tif',int2str(i),'.tif'];imwrite(tif,name,'tif');tilt=['²¨¶Î',int2str(i)];subplot(3,2,i),imshow(tif);title(tilt);end四、运行结果图1：读取文件的六个波段图实习2 均值/中值滤波、边缘信息提取一、实验目的与原理各种图像滤波算子可以实现图像的增强，去噪，边缘提取等。
遥感数字图像处理实验报告
上机实验1：遥感图像处理的基本操作练习实验目的: 熟悉图像处理软件ENVI 图像处理的基本操作实验内容:1、打开与存储文件2、多光谱显示3、练习矢量和栅格数据叠合4、3-D曲面浏览5、图像切割6、感兴趣区域（ROI: region of interest）生成7、输出图像的直方图8、查询图像统计特征9、制作二维散点图实验步骤1、打开与存储文件Envi标准文件格式？如何查询图像某点的值：点击File-open image file 打开C:\RSI\IDL62\products\ENVI42\data（缺省目录）下的文件can_tmr.img，学会如何查询图像某点的值（双击左键或者对图像点击右键，利用cursorlocation/value以及pixel locator）。
请将一幅遥感数字图像输出为ascii格式的文本文件：(提示：File/save file as)，打开文本文件，体会遥感数字图像之含义。
2、多光谱显示打开can_tmr.img文件后，在available band list 中选择RGB color, 然后任意选择三个波段进行彩色合成，这时候显示的是一幅假彩色图像，尝试将你多光谱显示的结果图存储成JPEG格式的结果图。
3、练习矢量数据与栅格数据的叠合:a)打开world_dem，再打开对应的矢量文件，点击File-open vector file,选中C:\RSI\IDL62\products\ENVI42\data\vector路径下的.shp文件，在available vector file对话框中选中select all layers，然后load selected到display 1(world_dem图像)。
4、3-D曲面浏览除了可以显示3维立体地形，该功能可以将地形数据与多光谱数据叠加显示，具有很直观的立体效果,叠加显示的步骤：▪应用地形数据bhdemsub.img和多光谱数据bhtmref.img，打开这两个文件，并用多波段彩色显示bhtmref.img后用T opographic-3D surfaceview 观察立体效果。
实验报告~遥感数字图像处理
实验报告~遥感数字图像处理本科学⽣综合性、设计性实验报告姓名学号专业班级实验课程名称遥感数字图像处理云南省保⼭市近⼆⼗年来的植被变化⼀、实验准备实验名称：云南省保⼭市近⼆⼗年来的植被变化实验时间：2014年6⽉25⽇星期四⾄2014年6⽉26⽇星期四实验类型：□验证实验√综合实验□设计实验1、实验⽬的和要求：本实验基于1989—2014年保⼭市植被指数（NDVI）时间序列数据，采⽤时序变化趋势和空间分析法，对保⼭市植被的时空变化过程及保护成效进⾏了定量分析。
本研究基于1989~2014年的NDVI数据，分析保⼭地区的植被变化过程，监测保护效果，为当地可持续发展和保护区⽣态环境建设提供理论⽀持。
Landsat4~5,Landsat7,Landsat8系列影像，ENVI5.0，ARCGIS,EDARS操作软件3、实验理论依据或知识背景：植被覆盖度是反映地表信息的重要参数测量植被覆盖度的⽅法可分为地表实测和遥感监测两类由于具有显著的时空分异特性,因⽽利⽤遥感资料已成为估算尤其对⼤⾯积)的主要⼿段为了完成⼤范围地区的植被覆盖度监测,⽬前使⽤较多的遥感测量⽅法有回归模型法、植被指数法以及像元分解模型法等, 其中基于NDVI植被指数和像元分解模型的植被覆盖度遥感估算是⼀种⽐较新的区域植被覆盖度遥感估算⽅法。
保⼭地区是⼀个以⼭地⼭区为主、⾃然环境条件错综复杂的区域,随着经济的快速发展,⼟地利⽤⽅式和⼟地覆盖类型也发⽣了很⼤的变化,为了准确估计⼟地覆盖变化,本⽂根据植被指数估算植被覆盖度的原理,基于NDVI植被指数和改进后的像元⼆分模型对福州地区的植被覆盖度进⾏了遥感估算,对估算结果进⾏了初步验证,并对福州地区植被覆盖的时空变化特征进⾏了分析。
⼆、实验内容、步骤和结果本次研究,结合研究⽬标和实际情况,综合权衡各种因素后,主要采⽤的卫星遥感影像为保⼭地区三个时相的Landsat TM影像,成像时间分别为1989年和2000年、2014年,影像分辨率为30m,影像已经过⼤⽓校正、⼏何精校正及裁减处理1此外,本研究还收集到了2000年保⼭地区1B100 000⼟地利⽤图。
【报告】遥感图像处理实验报告
【关键字】报告遥感图像处理实验报告篇一：遥感数字图像处理实验报告设计重庆交通大学遥感数字图像处理实验报告实验课程：数字图像处理实验名称：设计所有遥感数字图像处理的实验班级：实验一：遥感图像合成和显示增强一、目的和要求1. 目的掌握图像合成和显示增强的基本方法，理解存储的图像数据与显示的图像数据之间的差异。
2. 要求熟练根据图像中的地物特征进行合成显示、拉伸、图像均衡化等显示增强操作。
理解直方图的含义，能熟练利用直方图进行多波段的图像显示拉伸增强处理。
2、实验内容1. 图像的彩色合成显示2. 图像的基本拉伸方法3. 图像均衡化方法4. 图像规定化三、实验步骤四、实验体会实验二：遥感图像的几何精纠正一、目的和要求1.目的使用多项式方法对TM遥感图像进行几何精纠正。
2.要求能熟练根据地图、GPS测点数据或具有投影的图像对遥感图像进行几何精纠正。
能够正确地选择几何纠正中的各种参数。
能够对纠正结果进行评估。
掌握几何精纠正的基本方法和操作要点。
能够自定义地图投影并进行图像的投影转换。
2、实验内容1. 对TM图像进行几何精纠正。
2. 自定义地图投影。
3. 转换图像的投影。
三、实验步骤四、实验体会实验三：图像变换一、目的和要求1.目的掌握图像变换的基本操作方法，对比变换前后图像差异，理解不同变换方法之间的区别。
2.要求能够根据图像的特征设定傅里叶变换的滤波器，消除图像中的条纹。
能够解释主成分变换后的图像，利用主成分变换消除图像中的噪声。
能够利用KT变换结果进行图像合成、解释地物信息。
熟练利用代数运算产生不同的波段组合。
利用彩色变换进行图像的合成和融合。
能够解释变换后的图像，并根据工作目的选择合适的图像变换方法。
2、实验内容1. SPOT图像的傅里叶变换。
2. TM图像的主成分变换。
3. TM图像的代数变换。
4. ETM 图像的彩色变换。
三、实验步骤四、实验体会篇二：遥感图像处理实验报告格式遥感图像处理班级：学号：姓名：指导教师：实验报告目录一、实验目的 (3)2、实验时间 (3)三、实验地点 (3)四、实验内容 (3)1.图像j50e023013和j50e024013的校正 (3)2.校正后图像的裁剪 (3)3.图像裁剪后的拼接 (5)4.图像pinjie校正spot图像 (7)5.校正后的spot图像校正图像etm+ (10)6.校正后图像的融合 (12)7.融合图像的分类 (13)五、实验体会 (14)一、实验目的：（1）了解遥感软件的基本结构，并能熟练地运用该软件处理遥感数据。
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《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。
图3 缨帽变换结果
3.归一化植被指数——NDVI的提取
NDVI(Normal Differential Vegetation Index)，其表达式为NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)，是基于近红外波段与红外波段的归一化比值指数。
利用波段运算工具Band Math对散旦乡影像进行NDVI运算（影像中3，4波段分别代表公式中的R和NIR），得到植被指数影像。
图4 NDVI提取结果
4.图像合成
对缨帽变换得到的绿度，NDVI得到的植被指数，以及原散旦乡TM影像的4波段进行合成，得到一张新的散旦乡影像，信息挖掘前后对比见图5。
通过对比可以看出，植被及水体地物均得到了增强，为接下来影像的分类工作提供了方便。
图5 原始影像（左）与信息挖掘后（右）对比
5.选择训练样本
在ArcGIS中，依据属性表中的class字段，根据分类要求提取6个类别的图层数据；然后导入ENVI，叠加显示在影像上（图上红色范围），然后在小班范围内勾绘的训练样本（图上蓝色区域），参考提取的小数据勾画训练样本，见图6。
图6 选择训练样本
6.影像分类
为避免背景参与分类，使用主菜单下Basic tool→masking→build masking生成掩膜文件，然后对影像分别按照最大似然和支持向量机两种方法进行分类得到分类结果图，如图7所示。
图7 最大似然（左）与支持向量机（右）分类结果图7.分类后处理
分类结果中，不可避免会产生一些面积很小的图斑，需要对这些小图斑进行处理。
在主菜单Classification→Post Classification中，选择Majority/Minority工具将小图斑合并
到周围的大类中，分类后处理结果如图8所示。
图8 最大似然（左）与支持向量机（右）分类后处理
结果图
8.精度检验
在ENVI下打开前面用于分类的影像数据和提取出的小班数据，在Available Vectors List下选择File—＞Export Layers to ROI，在弹出的对话框中选择影像数据OK，然后选择Covert each record of an EVF layer to a new ROI，将小班数据转化成ROI兴趣区；然后采用Classification—＞Post Classification—＞Confusion Matrix—＞Using Ground Truth ROIs混淆矩阵下的地表真实训练区方法进行检验。
精度结果见表1。
表1 分类精度评价
9.制作专题图
将分类后处理结果导入ArcGIS中，进行专题图制作，添加标题、比例尺、指北针及图例等要素，最终得到分类专题图。
（可见附件）
图9 专题图结果
四、分类结果分析
1.从表1可以看出，经过前期增强处理，针叶林、农地和水域分类效果较好；其他几类分类效果均不佳。
2.两种分类方法的总体精度均不高，具体原因分析如下：
（1）TM影像分辨率不高，对于光谱差异不明显的阔叶林和针叶林，容易出现异物同谱及混分现象；
（2）影像拍摄时间和二调数据采集时间不一致以及季节的不同，影像分类时会产生差异；
（3）对于二调数据，有些区域含有混合成分，所以进行样本选择时会有错误样本进入训练过程，同时利用整个区域进行验证分类结果，因此也会对分类结果产生影响；
（4）在分类过程中，训练区的数量及准确度也对分类精度有很大影响。
五、实验感悟
实验前期做了一些尝试，想利用决策树方法来进行分类，但是类与类之间的判别信息不是很明确，实验没能进行下去，于是改用支持向量机的分类方法。
实验中有不正确的地方，希望老师指出。