实验报告一 使用ENVI进行影像镶嵌
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。
实习二 遥感图像的校正、镶嵌
实习二熟悉软件，遥感图像的校正、镶嵌[实验目的]1. 学会利用ENVI软件对遥感图像进行校正。
掌握遥感图像几何校正的过程，了解其中控制点和方法的选择。
2 学会对图像进行镶嵌(mosaic)和切割(subsize)[实验内容]图像几何校正Image-to-Image Registration（图像-图像的配准）（1）用Available Bands List 打开基图像和纠正图像文件，并在两个窗口显示它们。
（2）一旦两幅图像都已经显示，选择Map > Registration>Select GCPS > Image to Image。
（3）出现Image to Image Registration对话框时，在“Base Image:”下面点击需要显示的名字，选择基准图像（参照图像）。
（采用njtmcorrected , 从头文件中查看其信息）（4）在“Warp Image:”下方点击需要显示的名字，选择被纠正的图像。
(采用spot5-sx)（5）点击“OK”，出现Ground Control Points Selection 对话框。
选择地面控制点：在基础和纠正图像中，选择GCP 的位置。
①为每幅图像移动缩放窗口到需要的GCP 区域。
②在缩放窗口的一个特定像元上点击鼠标左键，把光标定位在该像元或像元的一部分上。
在Ground Control Points Selection 对话框，被选择处的坐标分别显示在标签为“Base X, Y”和“Warp X,Y”文本区中。
③一旦两幅图像都选择了需要的像元，在Ground Control Points Selection 对话框中点击“Add Point”，将选择的GCPs 添加到已经选择的X、Y坐标对列表里。
他们将按基图像、纠正图像顺序被列出。
当已经选择了四个或更多个GCPs，对选择的纠正预测（Predict）的X、Y 坐标将显示在随后的列中，之后显示的是X、Y 的误差列表，RMS 误差列表显示在最后列。
遥感实习遥感图像镶嵌
实验二遥感影像镶嵌一、实验目的将把多幅影像连接合并，以生成一幅单一的合成影像，并进行色彩均衡。
二、实验数据与原理Pixel-Based Mosaicking（基于像素的影像镶嵌）Ljs-dv06_2.img A VIRIS 02 景影像Ljs-dv06_2.hdr ENVI 相应的头文件Ljs-dv06_3.img A VIRIS 03 景影像Ljs-dv06_3.hdr ENVI 相应的头文件Ljs-dv06a.mos A VIRIS 拼接影像镶嵌模板文件Ljs-dv06b.mos 羽化后的A VIRIS 影像镶嵌模板文件Ljs-dv06_fea.img 羽化后的镶嵌影像Ljs-dv06_fea.hdr ENVI 相应的头文件Georeferenced Mosaicking（基于地理坐标的影像镶嵌）Ljs-lch_01w.img 直方图匹配校正后的影像Ljs-lch_01w.hdr ENVI 相应的头文件Ljs-lch_01w.ann 切割线的注记文件Ljs-lch_02w.img 直方图匹配校正后的影像Ljs-lch_02w.hdr ENVI 相应的头文件Ljs-lch_a.mos 带地理坐标的影像镶嵌模板文件Ljs-lch_mos1.img 带地理坐标的影像镶嵌结果Ljs-lch_mos1.hdr ENVI 相应的头文件mosaic1 equal.hdr ENVI 相应的头文件几何校正是从具有几何畸变的图像中消除畸变的过程。
其任务是定量地确定图像上的像元坐标与目标物的地理坐标的对应关系。
三、实验过程和结果基于像素的影像镶嵌例子1、在ENVI 主菜单中，选择Map →Mosaicking →Pixel Based，开始进行ENVI 基于像素的镶嵌操作。
Pixel Based Mosaic 对话框出现在屏幕上。
2、从Pixel Based Mosaic 对话框中，选择Import →Import Files。
ENVI软件遥感图像镶嵌
实训三：遥感影像镶嵌一、实训步骤1.打开下载好的数据2.双击右侧工具栏【栅格数据管理】-【波段组合】工具。
3.点击【Import File】，进行组合波段选择。
4.选择所有波段，点击确定。
5.选择输出文件名，然后确定。
6.点击确定，此时默认显示的是一个波段。
7.打开矢量文件，找到CHM_adm3并打开8.先选择所需要的县级地区，再右击该数据，点击【查看/编辑属性】9.点击文件，保存为新的Shapefile文件10.输出文件名，点击确定。
11.点击【感兴趣区】-【利用ROI裁剪图像】12.选择B-11，点击确定。
13.选择潮阳区，把否改成是，输出文件名，点击确定。
13.点击【文件】-【另存为】-【另存为...（ENVI,NITF,TIFF,DTED）】15.选择B1-11影像，点击空间裁剪，在图像上裁剪出与刚刚所选择的潮阳区有重叠的一部分区域，点击确定。
16.输出文件名，点击确定。
17.点击【图像镶嵌】-【基于像素镶嵌】18.点击【Import】-【Import Files...】19.选择需要镶嵌的图像，点击确定。
20.选择其中一个图像，点击【Edit Entry】，弹出对话框，设置已下参数，点击确定。
21.选择另一个图像，点击【Edit Entry】，弹出对话框，设置已下参数，跟上图一样，须注意点如下，点击确定。
22.点击【File】-【Apply】23.输出文件名，点击确定。
23.镶嵌结果如下二、实训总结：1.作业过程中，裁剪的方式有两种，一种是另存方式，另一种是不规则裁剪。
本次作业中先是用不规则裁剪将潮阳区的图像用感兴趣区域工具中的ROI裁剪出来，再把潮阳区矢量图之外的像元掩膜掉；在裁剪跟潮阳区有部分重叠的图像时，就用到了另存方式，直接利用矩形框选的方法即可，较为方便。
2.遥感图像镶嵌的要求(1)根据专业要求挑选合适的遥感数据，尽可能选择成像时间和成像条件相近的遥感图像;(2)要求相邻影像的色调一致；(3)需要镶嵌的输入图像必须经过几何校正处理；(4)需要镶嵌的图像像元大小可以不同，但必须具有相同的波段数。
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(三)
第三部分：图像配准镶嵌融合、地质解译及制图十四、图像配准（几何校正）（一）实验目的通过实习操作，掌握使用ENVI进行图像对图像几何校正的方法与步骤。
（二）实验背景与原理遥感图像成像时，由于飞行姿态、高度、速度地球自转等因素而造成图像相对于地面目标而发生几何畸变，消除或者减弱其影响的过程即几何校正的过程。
几何校正主要是利用若干控制点,建立不同图像间（基准影像和待纠正影像）的多项式空间变换和像元插值运算,实现遥感图像与实际地理图件间的配准,达到消减甚至消除遥感图像几何畸变的目的。
由于校正过程会将坐标系统赋予图像数据，因此几何校正的过程包括了地理参考过程。
（三）实验数据基准图像bldr_sp.img（SPOT图像），待校正图像bldr_tm.img（TM图像）。
（四）实验内容及步骤1、打开基准图像和待校正图像bldr_tm.img和bldr_sp.img；2.启动几何校正模块。
选择主菜单map>registration>Select GCPSs: Image to Image, Base Image 下选择基准影像，Warp Image 下选择待校正影像。
3、采集地面控制点。
打开采集地面控制点Group Control Points Sel ection对话框，在基准影像中选点，在待校正影像中选择对应位置的点，应尽可能选择相对稳定且易于识别定位的点(如水系汇合点、山脊交叉点、其它固定线性影像交叉点，独立标志性地物等)，并使控制点均匀分布在图幅范围内。
然后点击Add Point按钮，添加控制点。
当点数达到三个及以上时，点数后的Predict按钮会变可用。
此时，在基准影像中选择一点，点Predict 按钮，ENVI会在待校正影像中预测一点，不需手动选择。
还可选中Options下的Auto Predict，此时，在基准影像中选点，ENVI会自动随时自动选择相应点。
当点数达到五个及以上时，选择Options下的Automatically Generate Tie Points…，打开下窗口，设置基准影像与待校正影像自动选择点。
ENVI课程实验报告
《ENVI软件》课程作业报告专业班级：地理信息系统112班姓名: 徐洪飚学号：114234226实验报告一、实验目的:通过实际操作，掌握遥感图像波段融合、几何校正、镶嵌、监督分类、快速出图的基本方法和步骤，深刻理解遥感图像波段融合、几何校正、镶嵌、监督分类、快速出图的意义。
了解整个过程以及过程中要注意的事项，,对这个过程中所运用的专业知识及技能有更深层次的理解，锻炼自己的动手动脑能力，从而写好本次实验报告，达到作本次大作业的目的。
二、数据来源：1.下载源：本次实验所用数据来自于美国地质勘探局（United States Geological Survey，简称U SGS ），下载30米的高分辨率多光谱landsat7影像，投影为WGS-84;2.波段数：83.大部分所覆盖地区：吉尔吉斯斯坦—比什凯克4.中心经纬度：中心纬度：4 2.874818°中心经度：74.595853°5.备注：第一景影像行列号：151030第二景影像行列号：151031年份：1999-2001三、基础路线：四、实验步骤：(详见114234226徐洪飚大作业文件夹下-详细操作截图过程的ppt)五、心得体会：通过本次实验，基本掌握对遥感图像的相关操作，虽然在学习过程中，遇到了不少困难，但是通过多次地观看学习ENVI视频和与他人讨论交流，最终掌握了这个实验项目。
我觉得老师的这种方法很好，并没有手把手教我们，而是让我们自己想办法，同学之间相互交流学习，这不仅锻炼了我们的自学能力，学到的知识也更加牢固。
我非常享受这个一步一步自学的过程，并且最终取得了成功。
遥感软件对人类的生产活动和社会活动产生了极其重要的影响，并以强大的生命力飞速发展。
它的应用领域从最初的军事科研应用扩展到目前社会的各个领域，已形成规模巨大的计算机产业，带动了全球范围的技术进步，由此引发了深刻的社会变革。
遥感软件已遍及学校、企事业单位，进入寻常百姓家，成为信息社会中必不可少的工具。
ENVI软件实验报告-西科大
实 验 记 录
1
水体：NDVI 小于等于 0.25，波段 4 的 DN 值大于 0 且小于 20 裸地：NDVI 小于等于 0.25，波段 4 的 DN 值大等于 20 背景区：NDVI 小于等于 0.25，波段 4 的 DN 值等于 0 2-5 已知某区域的遥感影像，请采用最大似然算法对其进行分类（要求计算训练样本的可分离性） ， 并对分类结果进行专题图制作，要求有图名、图例、指北针、比例尺，坐标格网采用大地经纬度坐 标（不需要标注平面坐标） ，专题图的左下方有投影信息（投影名称用中文表示） 2-6 首先利用 Gram-Schmidt 方法完成 QK 影像的全色和多光谱的融合，然后对融合后的影像计算 植被覆盖图 （计算公式为： （NDVI-NDVImin） （ / NDVImax-NDVImin） ,假定 NDVImin=0.2， NDVImax=0.7） ， 对计算得到的植被覆盖度图像通过密度分割（主图像窗口点击 overlay，然后 density slice）的方式 生成伪彩色图像（要求有图例） 。 2-7 请利用 mask 的方式将 20110822 的云去掉， 然后计算 2000 年到 2011 年间研究区域内水体面积 的变化情况 详细步骤见附表 通过第二部分的学习，使自己对 ENVI 软件有了更进一步的了解，这一部分老师给出了一些综 合性的题目，提高学生的实践能力，来进一步强化同学们对这一软件的应用，加大和深入对这一软 件的了解、使用。 这一部分的学习使得自己对使用 ENVI 软件进行裁剪、剪切、配准、校正、融合、镶嵌、专题 图的制作等一些操作的结合使用、处理，并且让同学们对这些操作应用于哪些方面、如何应用有一 定的了解和掌握，加大了对软件的操作熟练度。这一部分实习持续了 2 到 3 天，由于第一部分的使 实 验 总 结 用，此时对这一软件的应用以及稍微熟练了些，并不那么陌生，现在能够稍微熟练的运用这一软件， 使得自己在遥感这一方面的知识更加的广泛，对遥感的了解也更加深入，不仅对遥感的原理和应用 有了一点深入的了解，对遥感的图像处理也有了理论和实践方面的了解。 本次实习时间短，要求高，可以说是极大的训练的学生们的自我学习能力还有理解应用 能力，这一部分基本都是实习指导书上的内容，是为了让学生对 ENVI 有更进一步的了解，但也锻 炼了学生的自主学习和探讨能力，本次实习对自己有重大的收获，自己不仅在遥感方面有了一定的 了解，而且自己的动手能力、理解能力也得到了一定的增强。可以说让自己收获颇丰。 也感谢学院和老师给予的这次实习的机会，锻炼了我，此次实习让我学到了很多东西，但是对 于目前而言，自己只是入了个门，如果还要更加的了解，那么还得更深入的学习相关的知识，需要 付出更多的努力。
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：晓亮指导老师：陈晓宁、黄远程、竞霞、史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1、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。
2、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。
3、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。
实习一 遥感图像的校正、镶嵌
实习一熟悉软件，遥感图像的校正、镶嵌[实验目的]1. 学会利用ENVI软件对遥感图像进行校正。
掌握遥感图像几何校正的过程，了解其中控制点和方法的选择。
熟悉ENVIENVI（The Environment for Visualizing Images）Version 4.6.1由美国系统研究公司（Research System INC.）开发。
一界面系统介绍1.主菜单：菜单项，File、Basic Tool、Classification、Tranform、Spectral实习所涉及的（粗略介绍）2.Help 工具的使用二文件的存取与显示可用波段列表这个专用的工具列出ENVI 已打开文件的所有波段，以便让你可以访问它们。
它也允许你访问一个文件内的单个波段。
一旦ENVI 打开一个文件，可用波段列表（ABL）自动地包含一个该文件中所有图像波段的列表。
若打开了多个文件，所有文件的所有波段按顺序显示，最近打开的文件的波段在列表顶部。
ABL 允许你显示灰阶和彩色图像、启动新显示窗口、打开新文件、关闭文件，以及设置显示边框。
当你打开任何文件，ABL 自动地出现。
要访问可用波段列表：1. 选择File > Open Image File.（采用自带数据can_tmr.img）产生Available Bands List对话框列表右边出现一个滚动条。
若有必要，允许你滚动波段列表。
1. 从Available Bands List内，选择“G ray Scale”切换按钮。
2. 点击需要的波段名，它将显示在一个标签为“S elected Band:” 的小文本框中。
·在所需要的波段名上双击鼠标左键，来把该波段自动导入到活动显示。
3. 若有必要，改变活动显示。
若没有打开的显示窗口，那么将出现一个新的显示组。
4. 在窗口底部点击“L oad Band”，来导入波段到显示，并出现一个图像窗口和相应的缩放/滚动窗口。
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。
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。
影像镶嵌的实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的1. 熟悉遥感影像镶嵌的基本原理和操作流程。
2. 掌握使用遥感图像处理软件进行影像镶嵌的方法。
3. 通过实验，提高对遥感影像进行镶嵌处理的能力。
二、实验原理影像镶嵌是指将两幅或多幅遥感影像在空间上拼接成一幅整体影像的过程。
在遥感影像处理中，由于遥感器、传感器等因素的影响，不同影像之间可能存在几何畸变、灰度差异等问题，因此在进行影像镶嵌时，需要对影像进行预处理，包括几何校正、灰度均衡化等，以确保镶嵌后的影像质量。
三、实验内容1. 实验数据：选取两幅不同时间、不同传感器的遥感影像作为实验数据。
2. 实验步骤：（1）数据预处理：对实验数据分别进行几何校正、灰度均衡化等预处理操作，消除影像之间的几何畸变和灰度差异。
（2）坐标系统转换：将两幅影像的坐标系统进行统一，以便进行后续的影像镶嵌。
（3）影像镶嵌：使用遥感图像处理软件（如ENVI、ArcGIS等）进行影像镶嵌操作。
（4）镶嵌效果评价：对镶嵌后的影像进行质量评价，包括几何精度、灰度一致性等指标。
四、实验结果与分析1. 数据预处理通过几何校正和灰度均衡化处理，两幅影像的几何畸变和灰度差异得到了有效消除，为后续的影像镶嵌提供了基础。
2. 坐标系统转换将两幅影像的坐标系统进行统一，确保了影像镶嵌的准确性。
3. 影像镶嵌使用遥感图像处理软件进行影像镶嵌操作，成功将两幅影像拼接成一幅整体影像。
4. 镶嵌效果评价（1）几何精度：通过对比镶嵌后的影像与原始影像的几何特征，发现镶嵌后的影像在几何精度方面得到了有效保证。
（2）灰度一致性：通过对比镶嵌前后影像的灰度分布，发现镶嵌后的影像在灰度一致性方面得到了显著改善。
五、实验结论1. 通过本实验，掌握了遥感影像镶嵌的基本原理和操作流程。
2. 使用遥感图像处理软件进行影像镶嵌，能够有效提高影像质量。
3. 影像镶嵌在遥感影像处理中具有重要的应用价值，为遥感数据的应用提供了有力支持。
六、实验心得1. 影像镶嵌是遥感影像处理的重要环节，对于提高遥感影像质量具有重要意义。
ENVI形态学滤波图像融合实验报告.
目录ENVI形态学滤波实验报告 (2)一.技术流程图 (2)二.目的及内容 (3)2.1目的 (3)2.2 内容 (3)三.降噪处理 (3)四.图像二值化 (5)五.形态学滤波处理图像 (6)遥感图像融合实验报告 (9)一．技术流程图 (9)二．目的及内容 (10)2.1 目的 (10)2.2 内容 (10)三．图像几何校正 (10)3.1打开图像 (10)3.2采集地面控制点 (11)3.3选择校正参数并输出结果 (12)四．图像自动配准 (14)五．图像融合 (15)六．疑问及解决方案 (17)七．总结 (17)ENVI形态学滤波实验报告一.技术流程图图1技术流程图二.目的及内容2.1目的学会图像增强中的滤波功能，掌握腐蚀、膨胀、开启和关闭等滤波操作，并高通滤波、低通滤波，robert等滤波的处理。
2.2 内容1)用卷积滤波对图像进行降噪处理。
2)图像二值化。
3)用形态学滤波处理图像。
三.降噪处理打开图像，原始图像如图二所示：图2 原始图像使用卷积滤波中的中值滤波进行处理，参数配置如图3所示：图3 中值滤波参数设置降噪后的影像,如图4所示:图4 降噪后的影像四.图像二值化利用ENVI中的band math输入表达式：(b1 lt 110)*0 + (b1 gt 110)*1 来对图像进行二值化。
得到二值化之后的图像如图5所示:图5 二值化后的图像对图像的灰度值进行统，如图6所示：五.形态学滤波处理图像首先对二值化图像进行开启（opening ）处理，参数配置如图7所示：图6 二值化统计结果图7 opening参数配置进行opening操作的图像如图8所示：图8 opening操作后的图像在对Opening后的图像进行腐蚀(Erode)操作，参数配置如图9所示：图9 Erode参数配置腐蚀操作后的图像如图10所示：图10 Erode后得到的图像遥感图像融合实验报告一．技术流程图QuickBird高分辨率影像TM低分辨率影像以QuickBird影像为基准进行几何校正图像自动配准图像融合总结图1 技术流程图二．目的及内容2.1 目的对低分辨率TM影像和高分辨率Quickbirds影像进行融合。
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。
- 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)。
《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 ）
File
Description
mosaic1_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 image
mosaic_2.dat Another subset from the same Landsat 7 ETM image, without any stretching applied mosaic_2.hdr
ENVI 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.img
dv06 _2.hdr lch_01w.hdr dv06 _3.img lch_01w.ann dv06 _3.hdr
lch_02w.img dv06a_mos lch_02w.hdr dv06b _mos lch_a.mos
dv06 _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。
（2）在对话框上选择Import—Import Files。
在Mosaic Inputt Files对话框中，点击Open，在数据中选择dv06_2.img，打开；继续打开dv06_3.img。
（3）在Mosaic Inputt Files对话框中，按shift键，同时选中dv06_2.img和dv06_3.img两幅影像，点击OK。
（4）在弹出的对话框中，X Size和Y Size分别设为614和1024，指定镶嵌影像的大小。
（5）在Pixel Mosaic614×1024窗口中，点击dv06_3.img，在底部的Y0文本框中输入513，按键盘上的Enter键，便得下图，其中dv06_3.img在dv06_2.img 的下部，选择影像—右键点击—Edit Entry：在color balanceing一行中选择ajust，使色彩均衡（如图1）
（6）选择File→Apply→Memorry→OK，单击Load band，查看镶嵌后图像（如图2）。
图 1 镶嵌影像输入显示窗口图 2 虚拟镶嵌影像图
2.基于地理坐标的影像镶嵌
2.1切割线和虚拟未羽化镶嵌影像：
（1）在ENVI主菜单工具中选择Map—Mosaicking—Georeferenced。
在弹出的Map Based Mosaic对话框中选择File—Restore Template—lch_a.mos文件，在Mosaic Input Files中选中lch_a.mos，点击OK，得到图3。
（2）在Available Bands List中选择lch_01w.img，点击波段名，Load Band，显示该影像。
（3）在主影像中，点击右键弹出快捷菜单，选择Toggle—DisPlay Scroll Bars。
（4）从主影像窗口中，选择Overlay →Annotation，打开Annotation对话框。
（5）在Annotation 对话框中，选择File →Restore Annotation，然后选择lch_01w.ann 文件。
这将显示出一条红色的切割线（cutline），该切割线用来在镶嵌影像中混合两影像。
2.2创建输出羽化后的镶嵌影像：
（1）在M AP B ASED M OSAIC 对话框中，选择F ILE →A PPLY。
在M OSAIC P ARAMETERS对话框中，输入要输出的文件名，点击OK，创建羽化后的镶嵌影像。
并将镶嵌影像加载到一个新的显示窗口中，如图4。
2.3镶嵌时的色彩均衡:
(1) 在ENVI 主菜单中，选择Map →Mosaicking →Georeferenced，在Map Based Mosaic 对话框中，选择Import →Import Files。
在文件选择对话框中，点击Open File按钮，进入avmosaic 目录，选择lmosaic1_equal.dat文件，点击Open。
在Mosaic Input Files对话框中，继续打开mosaic_2.dat 文件，点击Open。
（2）在Mosaic Input Files对话框中，选中mosaic_2.dat 文件，然后按住Shift 键，选择mosaic1_equal.dat 文件，点击OK。
（3）在Map Based Mosaic 显示窗口底部，右键点击mosaic1_equal.dat 文件名，选择Edit Entry。
在随后出现的对话框中，将Mosaic Display 的箭头切换按钮改为RGB。
（4）对于Red选择1，Green选择2，Blue 选择3，点击OK。
此时，mosaic1_equal.dat 影像将会以彩色显示出来。
对要镶嵌的另一幅影像，重复以上步骤,结果如图5。
（5）从Map Based Mosaic 显示窗口中，选择File →Apply。
在随后出现的Mosaic Parameters 对话框的Output Filename 中，输入保存路径。
点击OK。
在RGB 彩色显示窗口中，显示新镶嵌的影像。
将波段 1 作为红色，波段 2 作为绿色，波段3作为蓝色。
即得影像图6。
（6）在Map Based Mosaic 对话框中，右键点击mosaic1_equal.dat 文件名，选择Edit Entry。
在随后出现的对话框的底部，将Color Balancing改为Adjust。
这表明将调节这幅影像的对比度，使其与另一幅影像相匹配。
点击OK。
（7）右键点击mosaic_2.dat 文件，选择Edit Entry。
在随后出现的对话框中，把Color Balancing 改为Fixed。
仅调节另一幅影像的对比度，使其与这幅影像匹配。
点击OK。
（8）从Map Based Mosaic 显示窗口中，选择File →Apply。
（9）在出现的Mosaic Parameters 对话框底部，有个Color Balance using 选项。
保留stats from overlapping regions 这个选择项。
另一个选择项，stats from complete files，用在镶嵌影像只有一点或者没有重叠区域的情况下。
选择保存路径，点击OK。
（10）镶嵌完成时，在RGB 彩色显示窗口中，将波段 1 作为红色，波段2 作为绿色，波段3作为蓝色,显示新镶嵌的影像7。
四、实验体会
镶嵌的用途在测绘领域广泛，只有当相邻测图很好吻合匹配才能获取效果好且信息真度失很低的地图。
通过此次镶嵌实验练习，学习了邻近影像之间的匹配镶嵌，认识了一些关于镶嵌处理的方法，为今后影像处理奠定了一定基础。
图 3 影像文件输入图图4羽化后的镶嵌影像
图 5 图 6彩色镶嵌影图
图 9色匀处理后镶嵌影像。