第六章【遥感图像融合实践应用案例】
遥感图像融合在森林资源调查中的应用分析
遥感图像融合在森林资源调查中的应用分析摘要：遥感图像融合技术是将来自不同遥感平台或不同频段的图像进行组合，以获得对场景提供更丰富、客观的解释。
近年来，随着遥感技术的发展，图像融合技术在森林资源调查中得到了广泛应用。
本文通过遥感图像融合技术，分析其在森林资源调查中的应用，包括遥感图像的获取、融合方法、信息提取及应用实例。
关键词：森林资源调查；遥感图像融合；技术应用；案例分析引言：在森林资源调查中应用遥感图像融合技术的必要性，随着我国经济的快速发展和生态环境建设的日益重视，森林资源调查成为了研究和保护森林资源的重要手段。
传统森林资源调查一般以依靠人工进行实地调查为主，成本较高且耗时较长，同时由于受限于自然环境因素，难以获取全面、准确的森林资源信息。
在多源智能信息处理的时代，遥感图像融合技术能为森林资源调查提供更准确、高效、经济的解决方案。
1.运用遥感图像融合进行森林资源调查的必要性1.1提高调查效率遥感图像融合技术可以快速获取大面积森林区域的遥感图像，相较于传统的人工实地调查，大大提高了调查效率。
同时，融合技术可以有效消除图像中的噪声和误差，提高图像质量，进一步减少人工识别的工作量。
1.2节省调查成本遥感图像融合技术利用包括无人机遥感、卫星遥感等设备获得不同模态图像，相较于人工实地调查，可以显著降低调查成本。
此外，通过融合技术得到的融合遥感图像，可以更加准确地反映森林资源信息，避免因人工调查带来的主观误差，提高调查成果的科学性。
1.3提高调查准确性遥感图像融合技术通过对多个遥感图像进行融合，不仅能有效去除各图像间的冗余信息，还能有效保留不同图像的关键信息，相比于单一遥感图像，融合图像能更准确反映森林资源的分布和状况。
此外，利用机器学习方法对融合后的遥感图像进行信息提取，可以自动识别遥感图像中的目标信息，进一步提高了调查的准确性。
1.4适应性强遥感图像融合技术具有较强的适应性，可以适应不同地区、不同类型的森林资源调查需求。
遥感图像处理技术在测绘中的实际应用案例
遥感图像处理技术在测绘中的实际应用案例引言：遥感图像处理技术是指通过对遥感图像进行数字化处理，提取有用的信息，为测绘工作提供准确的数据。
随着遥感技术的不断进步和发展，其在测绘领域中的实际应用案例也越来越广泛。
本文将介绍几个具体的案例，以展示遥感图像处理技术在测绘中的重要作用。
1. 地貌测量地貌测量是测绘中的重要内容之一，通过对遥感图像进行处理和分析，可以快速获取地表的高程信息和地形特征。
例如，利用遥感图像中的植被信息和水体分布，可以实现对山地、河流和湖泊的高程测量。
同时，利用高分辨率的遥感图像，结合数字高程模型（DEM）的处理，可以生成地貌图、等高线和地形图等。
2. 森林资源调查遥感图像处理技术在森林资源调查中起到了重要的作用。
通过对遥感图像进行分类与识别，可以实现森林植被的覆盖面积、植被类型和森林状况的定量化分析。
例如，利用多光谱遥感图像的多波段信息，可以实现森林植被的自动分类和监测。
此外，遥感图像处理技术还可以用于火灾监测、森林病虫害防控等方面的工作。
3. 城市规划与土地利用城市规划与土地利用是遥感图像处理技术的另一大应用领域。
通过对遥感图像进行解译与分析，可以实现城市用地的分类与分布、建筑物的检测与提取等工作。
例如，利用遥感图像和目标检测算法，可以自动提取建筑物的轮廓和面积信息，并实现城市规划中的用地优化。
此外，遥感图像还可以提供城市绿地覆盖率和建筑物密度等指标，用于评估城市生态环境和可持续发展。
4. 灾害评估与应急响应遥感图像处理技术在灾害评估与应急响应中具有重要的应用价值。
通过对遥感图像进行时序分析与比对，可以实现灾害范围的快速获取与评估。
例如，在地震、洪水等自然灾害发生后，利用高分辨率的遥感图像进行差异比对，可以准确估计灾害损失和重建需求。
此外，遥感图像还可以提供灾害现场的实时监测与危害评估，为应急响应提供科学依据。
结论：遥感图像处理技术在测绘中的实际应用案例丰富多样，涉及地貌测量、森林资源调查、城市规划与土地利用，以及灾害评估与应急响应等方面。
遥感图像融合实验报告
遥感图像融合实验报告遥感图像融合实验报告一、引言遥感技术在现代科学研究和应用中发挥着重要的作用。
遥感图像融合是将多个遥感图像的信息融合为一个综合图像的过程，可以提供更全面、更准确的地理信息。
本实验旨在通过遥感图像融合技术，对不同分辨率的遥感图像进行融合，以获得更高质量的图像。
二、实验方法1. 数据收集我们使用了两个不同分辨率的遥感图像，一个是高分辨率的卫星图像，另一个是低分辨率的无人机图像。
这两个图像分别代表了不同的空间分辨率。
为了保证数据的准确性，我们选择了同一地区的图像进行比较。
2. 图像预处理在进行图像融合之前，需要对图像进行预处理，以提高融合效果。
我们首先对两个图像进行边缘增强处理，以增强图像的边缘信息。
然后，对图像进行直方图均衡化，使图像的灰度分布更均匀。
最后，对图像进行尺度匹配，以确保两个图像的尺度一致。
3. 图像融合算法本实验使用了一种基于小波变换的图像融合算法。
该算法通过将两个图像的低频部分和高频部分进行融合，得到一个综合图像。
具体步骤如下：a. 对两个图像进行小波变换，得到它们的低频部分和高频部分。
b. 对两个图像的低频部分进行加权平均，得到融合后的低频部分。
c. 对两个图像的高频部分进行加权平均，得到融合后的高频部分。
d. 将融合后的低频部分和高频部分进行逆小波变换，得到最终的融合图像。
4. 实验结果分析通过对融合后的图像进行视觉和定量分析，我们可以评估融合效果。
视觉分析可以通过观察图像的细节和边缘来判断融合效果的好坏。
定量分析可以通过计算图像的信息熵、互信息和均方误差等指标来评估融合效果。
三、实验结果与讨论经过实验，我们得到了融合后的图像。
通过对比原始图像和融合图像，我们可以看到融合后的图像在细节和边缘方面有明显的提升。
融合后的图像更清晰、更丰富，能够提供更多有用的地理信息。
在定量分析方面，我们计算了融合图像的信息熵、互信息和均方误差。
结果显示，融合图像的信息熵和互信息较高，均方误差较低，说明融合效果较好。
第六章【遥感图像融合实践应用案例】
扎龙湿地的构成以芦苇生长区为主,周边区域主 要为农田和草地。图4.9是根据2002年7月4日 的卫星遥感图像绘制的全区域的地物类型分布 图。与遥感图像日期对应的地面气象数据如表 4.3所示。
对扎龙湿地的地表蒸散发特征信息进行量化分析,得到如表 4.4所示的结果。 其中,ET表示遥感图像对应日期的日间蒸散发总量的区域 单位面积平均值,T则表示蒸腾量的单位面积平均值。植被 指数NDVI对应着绿色植被的总体规模,因此,比值T/NDVI表 示了单位植被指数产生蒸腾量的大小,可以作为分析植被生 命活动强度的依据。表中比值T/NDVI主要是根据为NDVI 正值的区域进行计算得到结果的平均值。
对于扎龙湿地长时序图像的量化分析,则是作为 特征级遥感图像融合在水文生态学研究中的一 个典型应用实例进行介绍。
将该特征级融合方法应用于对扎龙湿地生态系 统的研究：
扎龙湿地位于黑龙江省齐齐哈尔市东南,面积2100km^2“, 是丹顶鹤等多种濒危鸟类的栖息地。2001年8月至10月湿 地内发生火灾,植被大面积被烧毁,湿地生态系统受到严重 破坏。为评价火灾对湿地生态系统的破坏及湿地生态系统 在灾后的恢复情况,本文利用2001年前后的遥感图像对扎 龙湿地蒸散发特征信息进行量化分析。
受到火灾最直接影响的是湿地植被的规模,火灾对植被整体 生长速度的影响则是间接的。不同种类植被的生长速度存 在自然的区别,而火灾则会对湿地内不同植被生长区造成不 均匀的破坏,从而改变整个湿地生态系统的植被组成,因此 能间接影响到区域植被的整体生长速度。另一方面,火灾之 后湿地进行了补水等补救措施,湿地植被在水量充足的条件 下恢复良好,长势也好于灾前干旱缺水的年份,这一情况也 可以由比值变化图像得到印证。
特征级的图像融合,是由图像提取特征信息,然后对特 征信息进行综合以得到新的特征信息的过程。与像 素级图像融合的方法相比,特征级图像融合的方法针 对性更强。蒸散发信息的量化过程涉及到众多中间 特征参数,通过多步复合的特征融合来实现,而融合过 程中的融合规则,则以地表各特征参数间的物理关系 和地表结构模型为基础来构造。
遥感图像处理技术在海洋环境监测中的实际应用案例
遥感图像处理技术在海洋环境监测中的实际应用案例引言海洋是地球上占据最大面积的一个生态系统，对于全球的气候、经济和生态具有重要的作用。
然而，随着人类活动的不断增加，海洋环境也面临着越来越大的压力。
为了更好地了解和保护海洋环境，遥感图像处理技术被广泛应用于海洋环境监测中。
本文将通过介绍一些实际应用案例，探讨遥感图像处理技术在海洋环境监测中的作用及其潜力。
一、海洋油污染监测海洋中的油污染对生态系统和人类健康都造成严重影响。
传统的油污染监测方法通常需要徒步巡航，效率低下且耗时。
然而，遥感图像处理技术为油污染监测提供了一种高效的解决方案。
以哈萨克斯坦的里海为例，该海域长期受到来自周边沙漠的排放、工业污染和船舶漏油等多种油污染源的威胁。
通过利用航空和卫星遥感图像，科研人员可以监测沿海地区的明显油污染迹象，如油膜、油迹和油溢。
借助遥感图像处理技术，他们可以准确地识别油污染区域，并了解油污染的空间和时间分布，帮助相关部门及时采取应对措施。
二、海洋浮游生物监测浮游生物是维持海洋生态平衡和生产力的重要组成部分，对于海洋环境的监测具有重要意义。
传统的浮游生物监测方法通常是通过收集水样，然后使用显微镜进行分类和计数。
而这种方法需要大量人力物力，同时也无法提供全面的信息。
遥感图像处理技术可以通过监测海洋中的色素浓度和水体的透明度等指标，获得关于浮游生物的重要信息。
例如，在美国加利福尼亚湾的一个研究中，科学家们使用卫星遥感图像分析了盛产浮游生物的区域。
通过比较不同时间段的遥感图像，他们可以观察到浮游生物的季节变化和空间分布，为了解海洋生态系统的演变提供了重要线索。
三、海洋潮汐监测海洋潮汐是海洋环境中的重要参数，对于港口工程、海洋能源利用和海岸防护等方面都具有重要意义。
传统的潮汐监测通常是通过测量潮汐站点的水位变化，这种方法需要大量设备和人力投入。
利用遥感图像处理技术，科学家们可以通过分析沿海区域的高分辨率遥感图像，获取潮汐的动态信息。
遥感原理与应用(6.6.1)--多光谱图像四则运算和图象融合
§6 － 2 遥感图像的辐射增强
§6 － 2 遥感图像辐射增强
遥感图像增强是为特定目的，突出遥 感图像中的某些信息，削弱或除去某些 不需要的信息，使图像更易判读。
图 像 增 强 的 实 质 是增强感兴趣目标和周围背 景图像间的反差。
它不能增加原始图像的信息，有时反而会损 失一些信息。
ETM 3
ETM 4
ETM 5
合成影像
TM1 TM2 TM3
TM4
TM5
TM7
TM6
TM 7,4,1
TM 5,7,2
TM 5,4,3
TM 4,3,2
联合熵
Rij
最佳指数
3
3
OIF Si
Hale Waihona Puke Riji 1i 1
Si 为第 i 个波段的标准差 Rij为 i 、 j 两波段的相关系数
1 直方图均衡
实质是对图像进行非线性拉伸，重新分配 图像像元值，使一定灰度范围内的像元的数量大 致相等。
直直方方图图均均衡衡
亮亮度度值值分分为为 00ttoo77区区间间 ,,按按频频数数计计算算公公 式式将将其其归归入入相相关关的的区区间间
直直方方图图均均衡衡特特点点
(1) 各灰度级所占图像的面积近似相等 (2) 原图像上频率小的灰度级被合并 (3) 如果输出数据分段级较小，则会产 生 一个初步分类的视觉效果。 (4) 增强图像上大面积地物与周围地物 的 反差，同时也增加图像的可视粒度 . (5) 具体增强效果不易控制 , 只能全局均 衡
过程
输入图像
显示直方图
确定分割的等级数，并计算分割的间距
像元亮度值转换
为像元新值赋色
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。
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。
遥感图像在测绘技术中的实际应用案例
遥感图像在测绘技术中的实际应用案例遥感图像是一种通过卫星或飞机等遥感平台获取地球表面信息的技术手段，具有广泛的应用领域，其中测绘技术是遥感图像的重要应用之一。
本文将介绍几个遥感图像在测绘技术中的实际应用案例，并探讨其在实践中的意义与价值。
1. 建筑物提取和三维重建遥感图像通过不同的传感器可以获取建筑物的影像信息，在测绘领域中，通过遥感图像可以有效地提取建筑物的轮廓和立面信息，进而进行三维重建。
这对于城市规划、土地利用评价以及建筑物安全评估等方面具有重要意义。
例如，在城市规划中，通过对遥感图像进行建筑物提取和三维重建，可以更加直观地了解城市建筑物的分布情况和空间形态，为城市规划提供可靠的数据支持。
2. 地理信息系统（GIS）应用遥感图像在地理信息系统中扮演着重要的角色。
通过对遥感图像进行分类和识别，可以将其与地理坐标系统进行关联，构建高精度的地理信息数据库。
基于这个数据库，可以进行地表覆盖分类、植被指数计算、土地利用变化监测等工作。
例如，在环境保护方面，通过遥感图像可以监测森林覆盖度的变化情况，进而评估生态系统的健康状况，为生态保护提供科学依据。
3. 地形测量和地貌分析遥感图像可以获取地表的高程信息，通过数字高程模型（DEM）的构建和分析，可以实现地形测量和地貌分析。
这对于地质灾害预测、地质勘探和地质工程设计等领域具有重要意义。
例如，在地质灾害预测中，通过分析遥感图像中的地貌特征，可以有效地识别地质灾害的潜在风险区域，为灾害防治提供预警和决策支持。
4. 精细农业管理遥感图像还可以用于农业领域，实现农田的精细管理。
通过对遥感图像中的植被指数和土壤湿度等信息进行提取和分析，可以实现农田的精细施肥、灌溉和病虫害监测。
这对于提高农田资源利用效率、减少农药和化肥的使用量具有重要意义。
例如，在农业生产中，通过定期获取遥感图像，可以根据植物生长情况调整农田的施肥和灌溉方案，实现农田的精准管理。
总之，遥感图像在测绘技术中的实际应用案例非常丰富。
遥感原理与应用第6章-遥感作业
第六章遥感图像辐射校正名词解释：辐射定标、绝对定标、相对定标、辐射校正、大气校正、图像增强、累积直方图、直方图匹配、NDVI、图像融合1、辐射定标：是指传感器探测值的标定过程方法，用以确定传感器入口处的准确辐射值。
2、绝对定标：建立传感器测量的数字信号与对应的辐射能量之间的数量关系，对目标作定量的描述，得到目标的辐射绝对值。
3、相对定标：又称传感器探测元件归一化，是为了校正传感器中各个探测元件响应度差异而对卫星传感器测量到的原始亮度值进行归一化的一种处理过程。
最终得到的是目标中某一点辐射亮度与其他点的相对值。
4、辐射校正：是指消除或改正遥感图像成像过程中附加在传感器输出的辐射能量中的各种噪声的过程。
5、大气校正：是指消除大气对阳光和来自目标的辐射产生的吸收和散射影响的过程。
6、图像增强：为了特定目的，突出遥感图像中的某些信息，削弱或除去某些不需要的信息，使图像更易判读。
7、累积直方图：以累积分布函数为纵坐标，图像灰度为横坐标得到的直方图称为累积直方图。
8、直方图匹配：是通过非线性变换使得一个图像的直方图与另一个图像直方图类似。
也称生物量指标变化，可使植9、NDVI：归一化差分植被指数。
NDVI=B7−B5B7+B5被从水和土中分离出来。
10、图像融合：是指将多源遥感图像按照一定的算法，在规定的地理坐标系，生成新的图像的过程。
问答题：1．根据辐射传输方程，指出传感器接收的能量包含哪几方面，辐射误差及辐射误差纠正内容是什么。
根据辐射传输方程，传感器接收的电磁波能量包含三部分：1）太阳经大气衰减后照射到地面，经地面发射后又经过大气的二次衰减进入传感器的能量；2）大气散射、反射和辐射的能量；3）地面本身辐射的能量经过大气后进入传感器的能量。
辐射误差包括：1）传感器本身的性能引起的辐射误差；2）大气的散射和吸收引起的辐射误差；3）地形影响和光照条件的变化引起的辐射误差。
辐射误差纠正的内容是传感器辐射定标和辐射误差校正等。
遥感技术中的数据融合方法应用实例
遥感技术中的数据融合方法应用实例遥感技术是现代科技极为重要的一环。
通过遥感技术，我们可以获得更全面、更精准的信息数据。
然而，遥感技术所得到的数据是多层次、多波段的，要想从中提取有用的信息，就需要采用数据融合方法来实现。
数据融合方法是指将来自不同传感器、不同波段、不同时间和空间分辨率的多源遥感数据融合在一起，以获得更全面、更准确和更可靠的信息数据。
在实际应用中，数据融合方法可以帮助我们更好地进行土地利用分析、环境监测、灾害评估等方面的工作。
下面，我们来看几个遥感技术中的数据融合方法应用实例。
一、卫星图像的高光谱与多角度数据融合高光谱遥感是指利用超级分辨率的光谱仪器，记录大量连续的波段数据，以提高遥感影像的精度和可用性。
而多角度遥感则是指分别记录同一地物在不同角度下的遥感影像，以突出其特征。
这两种遥感技术的数据融合可以得到更详细、更完整的信息。
例如，通过高光谱与多角度数据融合，我们可以更容易地分辨出不同类型的岩石、水体、植被等地物。
二、地面物体的遥感数据与GPS数据融合GPS数据可以提供更为准确的位置信息，而遥感影像则可以提供更为全面的空间信息。
如果将二者融合，就可以得到更为准确和全面的空间信息。
例如，在地理信息系统 (GIS) 中，如果将遥感影像与GPS数据融合，就可以实现更精确的地理数据分析、地图制作、定位导航等功能。
三、雷达数据与光学影像数据的融合雷达可以穿透云层和雾霾，获取地理信息，而光学影像则不能。
但是光学影像可以提供地物的更加详细和准确的特征信息。
如果将雷达数据和光学影像数据融合，就可以得到更加全面和准确的信息数据。
例如，在气象预报和灾害评估中，雷达数据和光学影像数据的混合使用，可以帮助我们更准确地分析风暴和洪灾的影响、掌握灾害的溃汛情况，协助快速响应。
综上所述，数据融合方法是遥感技术中的重要环节。
通过对不同数据源的不同波段、不同时间和不同空间分辨率的数据进行融合处理，可以得到更加全面和准确的遥感信息。
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。
遥感图像处理与分析技术在测绘中的应用案例
遥感图像处理与分析技术在测绘中的应用案例现代测绘技术中，遥感图像处理与分析技术的应用已经成为一个重要的研究方向。
随着遥感技术的发展和进步，我们可以通过遥感图像获得大量的地表信息，并对地理环境进行准确的测量和分析。
本文将通过几个实际的应用案例，详细介绍遥感图像处理与分析技术在测绘中的重要性和应用。
首先，遥感图像处理与分析技术在测绘中的一个重要应用案例是地形测量。
利用遥感图像处理软件，我们可以从航拍图像或者卫星图像中获取地表的高程数据。
通过对图像进行数字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)的提取，可以精确地获取地面的高程信息，并生成精细的地形模型。
这些模型可以被广泛应用于城市规划、土地利用等领域，为地面工程、建筑设计等提供重要的参考依据。
其次，遥感图像处理与分析技术在测绘中的另一个重要应用案例是土地覆盖分类。
土地覆盖分类是指将遥感图像中的地表物体按照类别进行分类，以了解和研究地球表面的土地利用现状。
通过地物分类，我们可以获得土地利用的分布情况，研究土地利用变化趋势，为土地管理和决策提供科学依据。
例如，在城市规划中，土地覆盖分类可以帮助我们了解城市的绿地覆盖情况，优化城市绿化布局，改善生态环境。
此外，遥感图像处理与分析技术在测绘中还有许多其他重要的应用案例。
例如，遥感图像监测技术可以用于水域资源的监测与评估。
通过对卫星图像中的水域进行提取和分析，我们可以了解水域的分布、面积和变化，帮助水资源管理和水环境保护。
另外，遥感图像处理技术也可以应用于植被覆盖监测和灾害监测。
通过对植被指数和灾害指标的计算和分析，我们可以及时监测植被的生长状况和灾害的发生情况，为植被保护和灾害管理提供支持。
综上所述，遥感图像处理与分析技术在测绘中的应用案例丰富多样，涉及到地形测量、土地覆盖分类、水域资源监测和植被覆盖监测等多个领域。
通过遥感图像处理与分析技术，我们可以获得大量的地理信息，并对地理环境进行全面、准确的测量和分析。
遥感数据融合方法及应用案例
遥感数据融合方法及应用案例遥感技术是一种通过传感器获取地面信息的方法，具有广泛的应用领域。
当前，遥感数据融合是遥感领域中一个备受关注的研究方向。
本文将探讨遥感数据融合的方法和应用案例，以期为读者提供对该领域的全面了解。
一、遥感数据融合方法1. 传统遥感数据融合方法传统的遥感数据融合方法主要基于像素级别的图像处理技术，常用的算法包括乘法融合、加法融合和小波变换等。
乘法融合方法通过相乘操作将不同传感器的数据相结合，以提高图像的空间分辨率。
加法融合方法是将不同传感器的数据进行加权相加，以获得更好的光谱信息。
而小波变换则利用多尺度分析的原理，将图像分解成不同频率的子带，再通过逆变换得到融合图像。
虽然传统遥感数据融合方法具有一定的效果，但其对数据的处理精度和图像质量有一定限制。
因此，近年来，研究者们提出了一些新的数据融合方法。
2. 基于分类器的遥感数据融合方法基于分类器的遥感数据融合方法是在像素级别融合的基础上，考虑到地物分类的需求，引入了分类器对融合结果进行优化。
该方法通过构建分类器，利用地物的光谱特征和空间信息来提高分类的准确性和精度。
常用的分类器包括支持向量机、人工神经网络和随机森林等。
3. 基于卷积神经网络的遥感数据融合方法近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于卷积神经网络的遥感数据融合方法逐渐成为研究热点。
该方法利用卷积神经网络对多源数据进行特征提取和融合，以获取更准确的地物信息。
卷积神经网络具有强大的非线性拟合能力，在遥感图像分类、目标检测和场景分割等任务中取得了很好的效果。
二、遥感数据融合的应用案例1. 基于数据融合的农作物监测农作物的生长监测对于农业生产和农业管理具有重要意义。
传统的农作物生长监测方法往往依赖于人工采集和分析大量的地面数据，耗时耗力且不准确。
而利用遥感数据融合技术可以快速获取大范围的农作物信息，并利用分类器对不同类型的农作物进行自动识别和监测，为农业决策提供科学依据。
2. 基于数据融合的城市热岛效应分析城市热岛效应是指城市地区相对于周围农田和自然环境而言辐射和储热效应更强烈的现象。
遥感图像的融合
(2)融入高分辨率图像空间信息的多少
评价的方法：
(1)定性评价—目视
(2)定量评价—模型计算
（1）光谱真实性评价
一般采用原多光谱图像与融合图像相对应波段的灰度平均差异进行评价，差异越小，融合图像的光谱信息就越好。具体计算公式：
从该公式可以看出，灰度平均差异的值就是看融合前后对应波段的差值图像灰度值绝对值的平均值。
2.融合
方法一：Brovey变换法
又称彩色标准化（color normalized）变换融合，应用乘积组合算法，将RGB影像的多光谱波段颜色归一化，然后用单波段的高分辨率图像与各波段相乘完成图像融合。
方法二：IHS变换
IHS模式清楚地表达了颜色通道的特征：I表示颜色的亮度，对应于图像的地面分辨率；H和S分别表示色调和饱和度，代表图像的光谱分辨率，不参与融合。用高分辨率图像的I分量（或单波段全色图像）替换低分辨率图像的I分量。
$n1-tm8-brovey-gaopin替换（raster），点击ok；第三个图标双击—选中output—选write to file选择保存路径。点击闪电图标即可运行。
实验四\遥感图像的融合
一、实验目的：通过上机操作，初步掌握遥感图像融合的方法，深入理解遥感图像融合的含义，及其在信息解译中的重要作用。
测绘技术高分辨率遥感影像融合技术的应用与实例
测绘技术高分辨率遥感影像融合技术的应用与实例近年来，随着测绘技术的不断发展，高分辨率遥感影像融合技术逐渐成为了测绘领域的热门研究方向之一。
通过将高分辨率遥感影像与其他相关数据进行融合处理，可以提高测绘成果的精度和可信度，进而为人们提供更加准确和全面的地理信息。
高分辨率遥感影像融合技术的应用范围十分广泛，涵盖了土地利用规划、城市规划、生态环境监测等众多领域。
其中，城市规划是高分辨率遥感影像融合技术的重要应用领域之一。
在城市规划中，高分辨率遥感影像融合技术不仅可以提供城市建筑物、道路网络等基础地理信息，还可以获取到丰富的人口分布、交通状况等社会经济信息。
通过将这些数据进行融合处理，可以帮助城市规划者更好地了解城市空间的利用情况，优化城市设计和布局，提高城市的生态环境和居民生活质量。
以某城市的城市规划为例，通过高分辨率遥感影像融合技术，可以获得城市建筑物的详细信息。
通过对融合后的影像进行分析，可以量化统计不同类型建筑物的分布情况，进而为城市规划者提供有关建筑密度、楼房高度等重要数据。
在此基础上，结合交通流量、人口密度等其他数据，可以为城市规划者提供全面的城市评估和设计参考。
此外，高分辨率遥感影像融合技术还可以应用于土地利用规划。
通过将高分辨率遥感影像与地理信息系统(GIS)等其他技术相结合，可以对土地利用的类型和变化情况进行精确解读和分析。
例如，在某城市规划中，通过对不同时间段的融合影像进行比对，可以准确测算出土地利用的变化情况，为土地规划和土地资源管理提供科学依据。
同样，高分辨率遥感影像融合技术也可以应用于生态环境监测。
通过对影像数据的融合处理，可以获取到不同空间尺度下的生态环境信息，如植被覆盖率、水体分布情况等。
在某生态保护区的监测中，利用高分辨率遥感影像融合技术，可以实现对生态系统进行全面的监测和评估，为生态环境保护和可持续发展提供科学依据。
虽然高分辨率遥感影像融合技术在测绘领域的应用前景广阔，但在实际应用过程中还面临着一些挑战。
举例说明遥感图像融合的工作流程
举例说明遥感图像融合的工作流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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遥感影像融合课件
影像融合的发展历程
第一阶段
第二阶段
早期的遥感影像融合主要是基于光学 和摄影的方法，如多底片投影仪和光 学组合器等。这些方法主要是通过几 何校正和亮度调整等简单处理来融合 不同来源的遥感影像。
随着计算机技术和数字图像处理技术 的发展，出现了基于数字图像处理的 遥感影像融合方法。这些方法主要是 利用图像处理算法对不同来源的遥感 影像进行处理，以获得更准确、更可 靠的遥感影像信息。
战场环境监测
通过融合不同时间段的遥感影像 ，可以监测战场环境的变化情况 ，为军事侦察提供依据。
目标识别与定位
遥感影像融合可以帮助识别和定 位目标，为军事打击提供数据支 持。
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遥感影像融合实例
LANDSAT-8与SPOT-5影像融合实例
遥感影像融合目的
将不同来源的遥感影像进行融合，以获得 具有更多信息量和更高分辨率的图像。
影像融合的目的与意义
目的
遥感影像融合的主要目的是提高遥感影像的质量和可靠性，以满足实际应用的需求。具体来说，通过融合不同来 源、不同分辨率的遥感影像，可以获得更准确、更全面、更可靠的遥感影像信息，从而提高目标检测的准确性和 可靠性。
意义
遥感影像融合具有重要的意义和应用价值。首先，它可以提高遥感影像的质量和可靠性，为遥感监测和决策提供 更准确、更可靠的数据支持。其次，它可以扩展遥感技术的应用范围，提高遥感技术的实用性和竞争力。最后， 它可以促进遥感技术的发展和创新，为未来的遥感技术发展提供新的思路和方法。
性，再进行融合。
基于提升小波变换的融合
03
通过提升小波变换，将多源遥感影像分解为不同尺度和方向的
细节和逼近系数，再进行融合。
基于深度学习的融合方法
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遥感图像在测绘技术中的实际应用案例
遥感图像在测绘技术中的实际应用案例引言:测绘技术作为一门重要的地理信息科学，一直在不断进步和发展。
其中，遥感技术的应用已经深入到了测绘领域的各个方面。
遥感图像作为遥感技术应用的重要产物，在测绘技术中发挥着重要的作用。
本文将通过分析遥感图像在测绘技术中的实际应用案例，探讨其在地理测绘、土地利用规划、地表变化监测等方面的实际价值。
第一部分: 地理测绘与遥感图像地理测绘是通过对地球表面进行测量和记录，以获取各种地理要素信息的科学技术。
遥感图像在地理测绘中的应用主要体现在以下几个方面。
1.数字地图制作遥感图像可以提供高分辨率的地表图像，通过数字化和地理信息系统（GIS）的处理，可以制作出各种精度高、信息丰富的数字地图。
例如，在城市规划中，通过遥感图像可以获取城市的道路网、建筑布局等信息，从而实现精确而快速的数字地图制作。
2.地形测量通过遥感图像可以获取地面高程信息，从而实现地形测量。
地形测量在城市建设、区域规划等方面都具有重要的意义。
例如，在城市排水系统建设中，可以利用遥感图像获取地面高程信息，通过数字高程模型的构建，为排水设施的设计和布局提供支持。
3.地理信息系统更新地理信息系统（GIS）是一种用于存储、管理、分析和展示地理数据的工具。
遥感图像可以为GIS数据的更新提供及时而准确的数据源。
例如，在土地管理方面，通过对遥感图像的分析，可以及时掌握土地利用、土地变化等信息，从而为土地资源的管理和规划提供科学依据。
第二部分: 土地利用规划与遥感图像土地利用规划是对土地资源进行适宜开发利用的规划工作。
遥感图像在土地利用规划中的实际应用案例主要集中在以下几个方面。
1.土地分类通过遥感图像的分析和处理，可以实现土地分类的自动化和快速化。
例如，在农业产业化规划中，通过遥感图像可以准确地划分出农田、林地、草地等不同的土地类型，为农业生产和土地管理提供数据支持。
2.土地利用评估遥感图像可以提供大范围、高分辨率的土地利用信息，通过对遥感图像的分析和处理，可以实现土地利用评估的定量化和精确化。
遥感影像应用的案例
遥感影像应用的案例那我给你讲个超酷的遥感影像应用案例吧。
一、农业领域拯救“迷糊”农场主。
有个农场主，我们就叫他老约翰吧。
老约翰有一大片农场，但是他总是搞不清楚哪块地该浇水、哪块地该施肥了。
他就像个在迷宫里乱转的小老鼠，完全没头绪。
这时候遥感影像就像超级英雄登场啦。
通过卫星遥感影像，农业专家可以清楚地看到老约翰农场里每一块土地的情况。
比如说，那些在影像上看起来颜色发黄、植被指数比较低的地方，就可能是缺水或者土壤肥力不足的区域。
然后呢，专家根据遥感影像分析出来的数据，告诉老约翰：“你看你农场东边那块地，就像一个渴坏了的孩子，赶紧给它浇水吧；还有西南角那块，营养不良，得上点肥料啦。
”老约翰按照这个建议去做，结果他的庄稼长得那叫一个茁壮，收成比以前好了一大截呢。
就好像遥感影像给老约翰的农场施了魔法一样，让他这个“迷糊”农场主一下子变成了农业小能手。
二、城市规划给城市“整容”的秘密武器。
想象一下，有个城市叫欢乐城。
这个城市以前规划得有点乱，就像一个小孩子随便搭的积木。
高楼大厦、公园、居民区都挤在一起，交通也是一团糟。
城市规划师们就请来了遥感影像这个厉害的助手。
他们通过遥感影像看到了整个城市的全貌，就像站在上帝视角一样。
哪里的居民区太密集了，哪里还能再建个公园让大家休闲，哪里的道路需要拓宽来缓解交通拥堵，全都一目了然。
比如说，遥感影像显示城市中心有一大块闲置的土地，周围都是高楼大厦。
规划师们就想：“这地方可以建个大型的城市广场，就像城市的客厅一样。
”然后他们根据这个规划开始动工。
经过一段时间的建设，欢乐城变得焕然一新，交通顺畅了，居民们有了更多休闲的好去处，整个城市就像做了一次成功的“整容手术”，而这背后遥感影像可是功不可没啊。
三、灾害监测火灾中的“千里眼”在一个叫阳光森林的地方，这里有茂密的森林。
有一天，一场火灾突然爆发了。
那火势就像一条凶猛的火龙，在森林里横冲直撞。
消防员们赶紧出动，可是森林这么大，他们就像在大海里捞针一样，不知道火到底烧到哪里了，哪里的火势最凶猛。
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图像融合-实践应用案例
14人文1第四组
1.湿地生态系统状态分析
基于蒸散发量信息的湿地生态系统监测：
像素级的图像融合操特征级遥感图像融合的应用实例,就 是将基于遥感图像特征融合的蒸散 发特征信息量化分析方法用于对湿地生态系统 的研究之中,以地表水分蒸发和植被蒸腾为切入 点,对湿地生态系统状态的发展变化情况进行分 析和监测。
图4.13（a）是火灾破坏造成的蒸散发量降低的差值变化图像。图 中的红色区域表示蒸散发量下降最多的区域,即受灾程度最严重的 区域。由图可以清楚看出,扎龙湿地核心区域的芦苇地是最主要的 受灾区,周边农作物生长区域受到火灾的影响则不太明显。 图4.13(b)表示了湿地生态系统恢复过程伴随的蒸散发量的上升。 表示为深绿色的芦苇生长区蒸散发量的增长最为剧烈,与4.13（a） 图所示火灾的重灾区有很大程度的重合。这再次说明火灾主要破坏 了芦苇湿地,同时也表明到2002年年底时,遭到破坏的芦苇湿地生态 系统己经得到了很好的恢复。
对于扎龙湿地长时序图像的量化分析,则是作为 特征级遥感图像融合在水文生态学研究中的一 个典型应用实例进行介绍。
将该特征级融合方法应用于对扎龙湿地生态系 统的研究：
扎龙湿地位于黑龙江省齐齐哈尔市东南,面积2100km^2“, 是丹顶鹤等多种濒危鸟类的栖息地。2001年8月至10月湿 地内发生火灾,植被大面积被烧毁,湿地生态系统受到严重 破坏。为评价火灾对湿地生态系统的破坏及湿地生态系统 在灾后的恢复情况,本文利用2001年前后的遥感图像对扎 龙湿地蒸散发特征信息进行量化分析。
特征级的图像融合,是由图像提取特征信息,然后对特 征信息进行综合以得到新的特征信息的过程。与像 素级图像融合的方法相比,特征级图像融合的方法针 对性更强。蒸散发信息的量化过程涉及到众多中间 特征参数,通过多步复合的特征融合来实现,而融合过 程中的融合规则,则以地表各特征参数间的物理关系 和地表结构模型为基础来构造。
受到火灾最直接影响的是湿地植被的规模,火灾对植被整体 生长速度的影响则是间接的。不同种类植被的生长速度存 在自然的区别,而火灾则会对湿地内不同植被生长区造成不 均匀的破坏,从而改变整个湿地生态系统的植被组成,因此 能间接影响到区域植被的整体生长速度。另一方面,火灾之 后湿地进行了补水等补救措施,湿地植被在水量充足的条件 下恢复良好,长势也好于灾前干旱缺水的年份,这一情况也 可以由比值变化图像得到印证。
谢谢！
不足之处恳请谅解！
扎龙湿地的构成以芦苇生长区为主,周边区域主 要为农田和草地。图4.9是根据2002年7月4日 的卫星遥感图像绘制的全区域的地物类型分布 图。与遥感图像日期对应的地面气象数据如表 4.3所示。
对扎龙湿地的地表蒸散发特征信息进行量化分析,得到如表 4.4所示的结果。 其中,ET表示遥感图像对应日期的日间蒸散发总量的区域 单位面积平均值,T则表示蒸腾量的单位面积平均值。植被 指数NDVI对应着绿色植被的总体规模,因此,比值T/NDVI表 示了单位植被指数产生蒸腾量的大小,可以作为分析植被生 命活动强度的依据。表中比值T/NDVI主要是根据为NDVI 正值的区域进行计算得到结果的平均值。
为对湿地生态系统遭受火灾破坏在区域内不同位置上的程度差别进 行具体评价,将图像变化检测的方法引入对地表蒸散发量的计算结 果的分析过程。利用最基本的图像变化检测算法一差值法,对1999 年10月8日、2001年10月5日以及2002年10月8日的蒸散发量特征 图像进行处理,提取火灾前后湿地蒸散发量的两张变化图像,如图 4.13所示。1999年10月8日的图像代表火灾之前的情况,2001年10 月5日的图像代表火灾刚结束时的情况,2002年10月8日的图像则是 灾后一年的情况。因此,两张变化图像分别描述火灾的破坏作用,以 及灾后的恢复过程。