《遥感技术》实验报告
遥感实训心得报告总结
一、前言随着科学技术的不断发展，遥感技术在我国得到了广泛应用。
为了更好地掌握遥感技术，提高自己的实践能力，近期我参加了遥感实训课程。
通过这段时间的学习和实践，我对遥感技术有了更深入的了解，现将实训心得总结如下。
二、实训内容1. 遥感基础知识学习在实训过程中，我们首先学习了遥感的基本概念、发展历程、应用领域等基础知识。
通过学习，我了解到遥感技术是利用电磁波探测地球表面物体性质的一种手段，具有快速、高效、大范围、全天候等特点。
2. 遥感图像处理与分析实训课程中，我们学习了遥感图像处理与分析的基本方法，包括图像增强、分类、变化检测等。
通过实践操作，我掌握了遥感图像处理软件的使用，如ENVI、ArcGIS等。
3. 遥感应用案例分析在实训过程中，我们分析了多个遥感应用案例，如土地利用变化监测、灾害评估、环境监测等。
通过这些案例，我了解了遥感技术在各个领域的应用前景。
4. 实地考察与操作为了更好地将理论知识与实践相结合，我们进行了实地考察与操作。
在老师的指导下，我们使用了无人机、卫星遥感等设备，对周边地区进行了遥感数据采集。
三、实训心得1. 理论与实践相结合通过本次实训，我深刻体会到理论与实践相结合的重要性。
在学习遥感基础知识的同时，通过实际操作，使我对遥感技术有了更加直观的认识。
2. 提高自己的实践能力在实训过程中，我学会了使用遥感图像处理软件，掌握了遥感数据采集、处理和分析的基本方法。
这些技能将对我今后的学习和工作产生积极影响。
3. 拓宽知识面通过实训，我对遥感技术及其应用领域有了更全面的认识。
这使我意识到，遥感技术在现代社会中具有广泛的应用前景，为我国经济社会发展提供了有力支持。
4. 培养团队协作精神在实训过程中，我与同学们共同完成了多个项目，这使我学会了与团队成员沟通、协作。
在遇到问题时，我们互相帮助、共同解决，培养了团队协作精神。
5. 增强创新意识在实训过程中，我们遇到了各种挑战，如数据采集、图像处理等。
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。
遥感实习报告总结
一、实习背景随着我国遥感技术的发展，遥感技术已经广泛应用于土地资源调查、环境监测、城市规划、灾害预警等领域。
为了提高学生的实践能力，我校地理信息科学专业组织了一次为期两周的遥感实习。
本次实习旨在使学生掌握遥感图像处理的基本方法，提高学生的实际操作能力，培养学生的团队协作精神。
二、实习目的1. 使学生掌握遥感图像处理的基本原理和方法；2. 培养学生运用遥感技术解决实际问题的能力；3. 增强学生的团队协作意识和沟通能力；4. 提高学生的实践操作能力和创新意识。
三、实习内容本次实习主要包括以下几个方面：1. 遥感图像预处理：包括辐射校正、几何校正、大气校正等；2. 遥感图像解译：运用目视解译、统计分析等方法对遥感图像进行解译；3. 遥感图像分类：运用监督分类、非监督分类等方法对遥感图像进行分类；4. 遥感图像分析：运用统计、空间分析等方法对遥感图像进行分析；5. 遥感应用：运用遥感技术进行土地资源调查、环境监测、城市规划等。
四、实习过程1. 第一阶段：理论学习在实习初期，我们进行了遥感图像处理的理论学习，了解了遥感图像处理的基本原理和方法。
通过学习，我们对遥感图像处理有了初步的认识，为后续实习奠定了基础。
2. 第二阶段：实践操作在理论学习的基础上，我们进行了实践操作。
首先，我们对遥感图像进行了预处理，包括辐射校正、几何校正、大气校正等。
然后，我们运用目视解译、统计分析等方法对遥感图像进行解译。
接着，我们运用监督分类、非监督分类等方法对遥感图像进行分类。
最后，我们运用统计、空间分析等方法对遥感图像进行分析。
3. 第三阶段：团队协作在实习过程中，我们进行了团队协作。
每个团队成员负责不同的任务，共同完成实习任务。
在团队协作过程中，我们学会了沟通、协调、分工与合作，提高了团队协作能力。
五、实习成果1. 掌握了遥感图像处理的基本原理和方法；2. 提高了遥感图像处理的实际操作能力；3. 培养了团队协作意识和沟通能力；4. 完成了实习任务，取得了良好的实习效果。
遥感实验报告实验成果
一、实验背景随着遥感技术的不断发展，遥感技术在环境监测、资源调查、灾害预警等领域得到了广泛应用。
本实验旨在通过遥感技术，对某地区进行地表覆盖分类，为该地区的环境监测和资源调查提供数据支持。
二、实验目的1. 熟悉遥感图像处理软件的基本操作；2. 掌握遥感图像分类方法；3. 对某地区进行地表覆盖分类，为该地区的环境监测和资源调查提供数据支持。
三、实验内容1. 数据准备本实验选用某地区Landsat 8卫星影像作为实验数据，该影像覆盖范围约为1000平方公里，分辨率为30米。
实验过程中，首先对影像进行预处理，包括辐射校正、几何校正和大气校正等。
2. 遥感图像分类（1）选择合适的分类器本实验选用支持向量机（SVM）作为分类器，因为SVM在处理小样本数据时具有较好的性能。
（2）训练样本选择为提高分类精度，需要选择具有代表性的训练样本。
本实验采用随机抽样方法，从预处理后的影像中随机选取1000个样本作为训练样本。
（3）分类结果分析将训练样本输入SVM分类器进行训练，得到分类模型。
然后，将测试样本输入分类模型进行分类，得到分类结果。
3. 分类结果验证为验证分类结果的准确性，采用混淆矩阵对分类结果进行评价。
混淆矩阵是一种用于评估分类结果的方法，它能够直观地反映分类精度、召回率和F1值等指标。
四、实验结果与分析1. 分类精度通过计算混淆矩阵，得到分类精度为90.5%。
这说明本实验采用SVM分类器对某地区进行地表覆盖分类的效果较好。
2. 分类结果分析（1）地表覆盖类型分布通过分析分类结果，可以看出该地区地表覆盖类型主要有耕地、林地、草地、水域、建筑用地和未利用地等。
（2）地表覆盖变化分析与历史影像对比，可以看出该地区耕地面积有所增加，林地和草地面积有所减少，建筑用地面积显著增加。
这可能与当地经济发展和城市化进程有关。
3. 分类结果应用（1）环境监测通过地表覆盖分类结果，可以监测该地区土地利用变化，为环境监测提供数据支持。
遥感实验报告反思总结(3篇)
第1篇一、实验背景随着遥感技术的飞速发展，其在环境监测、资源调查、城市规划等多个领域发挥着越来越重要的作用。
本次实验旨在通过遥感图像处理与分析，了解遥感技术在环境监测中的应用，提高我们对遥感图像的理解和解读能力。
二、实验目的1. 掌握遥感图像的基本处理方法；2. 分析遥感图像在环境监测中的应用；3. 提高遥感图像的解读与分析能力；4. 通过实验反思，总结经验与不足。
三、实验原理遥感技术是利用电磁波对地球表面进行观测的一种手段。
通过遥感图像，我们可以获取地表的各种信息，如地形、地貌、植被、水文等。
本次实验主要运用遥感图像处理与分析技术，对遥感图像进行预处理、增强、分类、提取等操作，以实现对地表信息的提取与分析。
四、实验步骤1. 数据准备：收集实验所需的遥感图像数据，包括多时相、不同分辨率的遥感图像。
2. 图像预处理：对遥感图像进行辐射校正、几何校正等预处理，提高图像质量。
3. 图像增强：对预处理后的遥感图像进行增强处理，突出感兴趣区域的特征。
4. 图像分类：运用监督或非监督分类方法，对遥感图像进行分类，提取地表信息。
5. 图像分析：对分类后的遥感图像进行分析，了解地表信息变化规律。
五、实验结果1. 通过图像预处理，提高了遥感图像的质量，为后续分析提供了更好的数据基础。
2. 图像增强处理后，明显提高了感兴趣区域的特征，便于后续分析。
3. 通过分类方法，成功提取了地表信息，如植被、水域、建设用地等。
4. 对分类后的遥感图像进行分析，发现地表信息变化规律，为环境监测提供了有力支持。
六、实验反思1. 在实验过程中，发现遥感图像预处理对后续分析至关重要。
在预处理过程中，要注意选择合适的校正方法和参数，以确保图像质量。
2. 图像增强方法的选择应根据具体实验目的和图像特点进行。
在本实验中，直方图均衡化方法取得了较好的效果。
3. 分类方法的选择对地表信息提取结果有很大影响。
在本次实验中，支持向量机（SVM）分类方法取得了较好的分类效果。
遥感实习报告
一、实习背景随着遥感技术的不断发展，遥感在各个领域的应用越来越广泛。
为了更好地了解遥感技术，提高自己的实践能力，我们开展了为期两周的遥感实习。
本次实习旨在通过实际操作，掌握遥感影像处理、解译和制图等基本技能。
二、实习目的1. 熟悉遥感影像处理软件ENVI的操作，掌握遥感影像预处理、裁剪、校正等基本操作。
2. 学习遥感野外调查方法，了解野外调查的注意事项。
3. 掌握遥感影像解译技巧，根据《土地利用现状分类-GB2007》标准，对所调查区域的遥感影像地物进行初步目视解译、划分。
4. 熟练运用ENVI软件进行室内解译，进行小斑区划和数据库建立。
5. 根据遥感影像图，针对所调查区域制作土地利用现状分类专题图。
三、实习内容（一）遥感影像处理1. 遥感影像预处理：首先，我们在ENVI软件中对原始遥感图像进行预处理，包括辐射校正和几何校正。
辐射校正主要进行传感器校正、大气校正、太阳高度及地形校正。
几何校正是指纠正由系统或非系统因素引起的图像几何变形。
2. 遥感影像裁剪：根据实习要求，我们选取了金洲新区大部分地区及望城区部分区域作为本次实习的区域范围。
使用ENVI软件中感兴趣区域选取的功能，裁剪出特定的区域范围。
（二）外业建标调查1. 建立目视解译标志表：根据《土地利用现状分类-GB2007》标准，对所调查区域的遥感影像地物进行初步目视解译、划分，从而建立外业目视解译标志表。
2. 野外调查：在实习老师的指导下，我们前往实习区域进行实地调查。
调查过程中，我们详细记录了各种地物的分布情况，以及地形、地貌等信息。
（三）室内解译1. 遥感影像室内解译：运用ENVI软件，对遥感影像进行室内解译。
通过对遥感影像的分析，识别出各种地物，并进行小斑区划。
2. 数据库建立：根据室内解译结果，建立遥感影像数据库，为后续制图提供数据支持。
（四）制图1. 利用ENVI软件，根据遥感影像数据和室内解译结果，制作土地利用现状分类专题图。
2. 对专题图进行美化，包括添加图例、标题、比例尺等信息。
遥感实训报告万能模板
遥感实训报告万能模板一、实训目的和背景1.1 实训目的本次遥感实训的目的是通过实际操作和实践，掌握遥感技术在地理信息系统中的应用方法，提高对遥感图像处理及解译的实际操作能力。
1.2 实训背景遥感技术是通过获取地球表面物体的电磁波辐射信息，并通过对这些信息的解译和处理，用于地理信息系统中的地表覆盖分类、环境监测、资源调查等方面。
本次实训主要集中在遥感图像的处理和解译方面，以提供参训人员对遥感技术最基础的操作和应用能力。
二、实训内容和过程2.1 实训内容本次实训的内容主要包括以下几个方面：1. 遥感图像的基本概念和原理；2. 遥感图像的获取方式和数据类型；3. 遥感图像的预处理和校正；4. 遥感图像的分类和解译；5. 遥感图像的应用案例分析。
2.2 实训过程第一阶段：理论学习通过教师的讲解和课堂学习，了解遥感图像的基本概念和原理，学习遥感图像的获取方式和数据类型，了解不同类型遥感图像的特点和应用。
同时，学习遥感图像的预处理和校正技术，掌握不同校正方法的操作和应用。
第二阶段：实践操作1. 学习遥感图像的分类和解译方法，通过实际操作掌握遥感图像的解译步骤和技巧；2. 运用所学知识，对提供的遥感图像进行分类和解译，理解分类结果的含义和分析影响因素；3. 根据实例案例，进行遥感图像的应用分析，了解遥感技术在实际应用中的价值和意义。
三、实训成果和收获3.1 实训成果通过本次实训，我们完成了以下实训任务：1. 掌握了遥感图像的基本概念和原理；2. 熟悉了遥感图像的获取方式和数据类型；3. 学会了遥感图像的预处理和校正技术；4. 了解了遥感图像的分类和解译方法；5. 运用所学知识对遥感图像进行了分类和解译；6. 分析了实例案例中遥感图像的应用价值和意义。
3.2 实训收获通过本次实训，我们收获了以下几方面：1. 掌握了遥感技术的基本原理和操作方法；2. 提高了对遥感图像的解译能力，能够正确理解和分析遥感图像的特征和分类结果；3. 加深了对遥感技术在地理信息系统中的应用理解，意识到其在环境监测、资源调查等方面的重要性；4. 锻炼了团队合作意识和实际操作能力，通过小组合作完成了实训任务。
最新《遥感技术》实验报告
最新《遥感技术》实验报告实验目的：本实验旨在通过实际操作，加深对遥感技术基本原理的理解，并掌握遥感数据的获取、处理与分析方法。
通过实验，学习如何利用遥感技术进行地表覆盖分类、资源评估和环境监测。
实验内容：1. 遥感数据的获取与预处理- 从国家遥感中心或其他数据平台下载适用于实验的遥感影像数据。
- 对下载的遥感影像进行必要的预处理，包括辐射校正、大气校正和几何校正。
2. 遥感影像的解译与分类- 利用遥感影像解译软件，如ENVI或ERDAS IMAGINE，对预处理后的影像进行目视解译。
- 采用非监督分类和监督分类方法，对遥感影像中的地表覆盖类型进行分类。
3. 分类结果的精度评估- 通过实地调查或其他高精度数据，收集地面真实情况作为参考。
- 利用混淆矩阵等统计工具，对遥感分类结果进行精度评估。
4. 遥感技术在资源评估和环境监测中的应用- 选取特定区域，运用遥感技术进行植被覆盖度、土壤湿度等环境因子的监测。
- 分析遥感监测数据，评估资源状况和环境变化趋势。
实验结果：通过本次实验，成功获取并预处理了所需遥感影像数据。
在解译与分类阶段，非监督分类结果显示了地表覆盖的大致分布，而监督分类则提供了更为精确的分类结果。
精度评估表明，监督分类的总体精度达到了85%。
在资源评估和环境监测应用中，遥感技术能够有效地监测到植被覆盖度的季节性变化和土壤湿度的空间分布情况。
结论：实验验证了遥感技术在地表覆盖分类、资源评估和环境监测中的有效性和实用性。
通过本次实验，不仅提高了对遥感技术操作的熟练度，也为后续相关研究提供了实验基础和技术支持。
未来的工作可以进一步探索更先进的分类算法和数据分析方法，以提高遥感应用的精度和效率。
遥感监控技术实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在通过实践操作，了解遥感监控技术的原理和应用，掌握遥感图像的获取、处理和分析方法，提高对遥感数据的理解和运用能力。
二、实验原理遥感监控技术是利用遥感平台（如卫星、飞机等）获取地表信息，通过图像处理和分析技术，实现对地表物体的监测和评估。
实验主要涉及以下原理：1. 遥感成像原理：遥感平台通过搭载的传感器，接收地表反射或辐射的电磁波，形成遥感图像。
2. 图像处理技术：对遥感图像进行增强、滤波、分割等处理，提高图像质量和信息提取能力。
3. 地理信息系统（GIS）：将遥感图像与地理信息相结合，进行空间分析和可视化。
三、实验内容1. 遥感图像获取：利用卫星遥感数据，获取实验区域的遥感图像。
2. 图像预处理：对遥感图像进行几何校正、辐射校正等预处理，提高图像质量。
3. 图像增强：通过对比度增强、亮度增强等方法，提高图像的视觉效果。
4. 图像分割：利用阈值分割、区域生长等方法，将图像分割成不同的地物类别。
5. 地物分类：根据地物特征，利用监督分类或非监督分类方法，对地物进行分类。
6. 空间分析：利用GIS软件，对遥感图像进行空间分析，如面积计算、距离测量等。
四、实验步骤1. 数据准备：下载实验区域遥感图像数据，包括原始图像和地理信息数据。
2. 图像预处理：使用遥感图像处理软件，对图像进行几何校正和辐射校正。
3. 图像增强：根据实验需求，对图像进行对比度增强或亮度增强。
4. 图像分割：选择合适的分割方法，对图像进行分割。
5. 地物分类：根据实验要求，选择监督分类或非监督分类方法，对地物进行分类。
6. 空间分析：利用GIS软件，对遥感图像进行空间分析，如面积计算、距离测量等。
五、实验结果与分析1. 遥感图像预处理：通过几何校正和辐射校正，提高了图像质量和信息提取能力。
2. 图像增强：对比度增强和亮度增强方法，提高了图像的视觉效果，有利于后续地物分类。
3. 图像分割：采用阈值分割和区域生长方法，将图像分割成不同的地物类别。
遥感实训报告
一、实训背景随着科技的不断发展，遥感技术作为一门新兴的综合性学科，已经在测绘、农业、林业、环保、城市规划等多个领域得到了广泛应用。
为了提高学生对遥感技术的认识和实际操作能力，我校地理信息系统专业组织了一次为期两周的遥感实训。
本次实训旨在让学生了解遥感的基本原理，掌握遥感图像的获取、处理、分析和应用方法，培养学生的实践能力和创新精神。
二、实训内容1. 遥感基本原理学习实训初期，我们学习了遥感的基本原理，包括遥感平台、传感器、遥感图像的获取、传输和接收等。
通过学习，我们对遥感技术有了初步的认识，了解了遥感在各个领域的应用。
2. 遥感图像处理软件操作为了让学生熟练掌握遥感图像处理软件，我们选择了ENVI软件作为实训工具。
在实训过程中，我们学习了ENVI软件的基本操作，包括图像读取、显示、图像增强、图像分类、专题图制作等。
3. 遥感图像预处理在实际应用中，遥感图像往往存在噪声、畸变等问题，需要进行预处理。
我们学习了遥感图像的几何校正、辐射校正、图像增强等方法，提高了图像质量。
4. 遥感图像分类与专题图制作遥感图像分类是遥感应用中的重要环节，我们学习了监督分类、非监督分类、决策树分类等方法。
通过实际操作，我们学会了如何制作专题图，为遥感应用提供可视化数据。
5. 遥感应用案例分析为了让学生了解遥感技术在实际应用中的价值，我们选取了几个典型案例进行分析，如土地利用变化监测、森林资源调查、环境监测等。
三、实训过程1. 理论教学实训期间，我们通过课堂讲授、讨论等形式，学习了遥感的基本原理、遥感图像处理软件操作、遥感图像预处理、遥感图像分类与专题图制作等理论知识。
2. 实践操作在掌握了相关理论知识后，我们进行了实践操作。
首先，我们利用ENVI软件对遥感图像进行预处理，包括几何校正、辐射校正、图像增强等。
然后，我们对预处理后的图像进行分类，制作专题图。
最后，我们结合实际案例，分析了遥感技术在各个领域的应用。
3. 讨论与交流在实训过程中，我们积极参与讨论与交流，分享自己的学习心得和经验，共同解决问题。
遥感实验报告
一、实验背景随着科技的飞速发展，遥感技术作为一种获取地球表面信息的重要手段，在地理信息系统、资源调查、环境监测等领域发挥着越来越重要的作用。
为了更好地了解遥感技术的基本原理和应用，我们进行了本次遥感实验。
二、实验目的1. 掌握遥感图像的获取和处理方法；2. 熟悉遥感图像处理软件ENVI的基本操作；3. 学习遥感图像的分类和提取信息的方法；4. 培养团队合作精神和实际操作能力。
三、实验原理遥感技术是利用电磁波对地球表面进行探测和监测的技术。
通过遥感传感器获取的图像数据，可以反映地表物体的物理、化学和生物特性。
遥感图像处理主要包括图像校正、分类、提取信息等步骤。
四、实验内容1. 图像获取实验中，我们使用了ENVI软件，从美国地质调查局（USGS）的地球观测系统数据和信息（EOSDIS）中下载了北京市的Landsat 8卫星影像。
2. 图像校正首先，我们对下载的遥感图像进行了几何校正，以消除图像中的几何畸变。
通过选择地面控制点，将遥感图像与实际地理位置相对应。
3. 图像分类接着，我们进行了遥感图像的分类。
采用监督分类方法，利用ENVI软件中的分类器，对遥感图像进行分类。
分类过程中，我们选取了地物特征明显的区域作为训练样本，以指导分类器进行分类。
4. 信息提取最后，我们利用遥感图像提取了北京市的地物信息，包括水体、植被、建筑等。
通过对提取信息的分析，可以了解北京市的地表环境状况。
五、实验结果与分析1. 图像校正通过几何校正，我们成功地将遥感图像与实际地理位置相对应，消除了图像中的几何畸变。
校正后的图像可以更准确地反映地表物体的真实位置。
2. 图像分类在遥感图像分类过程中，我们共分为三个类别：水体、植被和建筑。
经过分类，我们得到了较为准确的分类结果。
通过分析分类结果，可以看出北京市的水体主要分布在北部地区，植被主要分布在山区和郊外，建筑主要集中在城市中心区域。
3. 信息提取通过对遥感图像提取的地物信息进行分析，我们可以了解到北京市的地表环境状况。
遥感实验报告2023
遥感实验报告20231. 引言遥感技术是一种通过无人机、卫星等遥感设备获取地球表面信息的技术。
它在地质勘探、农林业生产、环境监测等领域具有重要应用价值。
本实验旨在通过遥感技术获取、处理和分析遥感数据，以提供对地球表面特征的详细描述。
2. 实验目的本实验的主要目的是学习和掌握常见的遥感数据处理和分析方法，包括遥感图像的获取、预处理、特征提取等。
通过实践，了解遥感技术在不同领域的应用，并探索其未来的发展前景。
3. 实验步骤3.1 数据获取本实验使用MODIS卫星遥感数据作为实验数据。
通过访问NASA的遥感数据下载网站，获取所需的MODIS影像数据。
选择合适的地区和时间范围，下载相应的遥感数据。
3.2 数据预处理在进行遥感数据分析之前，需要对数据进行预处理。
预处理的主要目的是去除噪声、校正数据以及增强数据质量。
本实验使用ENVI软件进行数据预处理。
首先，导入下载的MODIS影像数据，并进行大气校正和辐射校正，以消除大气光和辐射效应对图像的影响。
接下来，进行地物分类和特征提取。
使用ENVI软件的图像分类和特征提取工具，对遥感影像进行分类，并提取出感兴趣的特征信息。
3.3 数据分析在经过数据预处理后，我们可以对遥感数据进行进一步的分析。
首先，进行遥感图像的可视化展示。
使用ENVI软件的图像显示工具，将预处理后的遥感影像进行可视化展示，以便更直观地观察地表特征。
接着，进行遥感数据的统计分析。
使用ENVI软件的图像统计工具，对影像数据进行统计分析，如计算平均值、标准差等。
最后，进行地表特征分析。
根据预处理后的遥感影像，对地表特征进行分析和解释。
比较不同地区、不同时间段的遥感影像，找出地球表面特征的变化和规律。
4. 实验结果通过对遥感数据的获取、预处理和分析，我们得到了以下实验结果：1.成功获取了所需的MODIS卫星遥感数据，并进行了数据预处理。
2.在预处理后的遥感影像中，清晰显示了地球表面的特征，包括水体、植被、建筑物等。
遥感实习报告二
一、实习背景随着科技的不断发展，遥感技术在资源调查、环境监测、城市规划等领域发挥着越来越重要的作用。
为了提高自身对遥感技术的掌握程度，我于2021年8月1日至8月31日，在XX遥感技术应用研究所进行了为期一个月的实习。
通过这次实习，我对遥感技术有了更加深入的了解，以下是我实习期间的一些心得体会。
二、实习内容1. 遥感基础知识学习实习期间，我首先学习了遥感的基本概念、发展历程、应用领域等基础知识。
通过查阅资料、听讲座和与导师交流，我对遥感技术有了初步的认识。
2. 遥感图像处理在实习过程中，我重点学习了遥感图像处理技术。
通过实际操作，我掌握了遥感图像的预处理、增强、分类、分割等方法。
同时，我还学习了不同遥感图像处理软件的使用，如ENVI、ArcGIS等。
3. 遥感应用案例分析为了更好地了解遥感技术在实际中的应用，我参与了多个遥感应用案例的分析。
这些案例涉及土地资源调查、环境监测、城市规划等多个领域。
通过分析这些案例，我深入了解了遥感技术在各个领域的应用方法和效果。
4. 实地考察在实习期间，我还参加了实地考察活动。
通过实地观察和测量，我对遥感技术在野外调查中的应用有了更直观的认识。
三、实习收获1. 理论与实践相结合通过实习，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，我将所学的遥感知识运用到实际操作中，提高了自己的实践能力。
2. 提高团队协作能力在实习过程中，我与同事们共同完成了多个项目。
这使我学会了如何与他人沟通、协作，提高了自己的团队协作能力。
3. 增强了职业素养在实习期间，我严格遵守研究所的各项规章制度，努力完成实习任务。
这使我认识到职业素养的重要性，为今后从事相关工作打下了基础。
四、实习体会1. 遥感技术发展迅速遥感技术在我国得到了迅速发展，为各行各业提供了有力的技术支持。
在今后的工作中，我们要紧跟时代步伐，不断学习新知识，提高自己的技术水平。
2. 注重实践与理论相结合在今后的学习和工作中，我们要注重理论与实践相结合，将所学知识运用到实际中，提高自己的综合素质。
遥感课程实验报告
实验名称：遥感图像处理与分析实验时间：2023年4月10日实验地点：遥感实验室一、实验目的1. 掌握遥感图像的获取、处理和分析方法。
2. 学习遥感图像处理软件的使用。
3. 培养学生运用遥感技术解决实际问题的能力。
二、实验原理遥感技术是利用航空、航天等手段，获取地球表面信息的一种技术。
遥感图像处理与分析是遥感技术的重要组成部分，主要包括图像预处理、图像增强、图像分类、图像融合等。
本实验以遥感图像处理与分析为主要内容，通过实验掌握遥感图像处理的基本方法。
三、实验内容1. 遥感图像获取：获取一幅遥感图像，了解遥感图像的基本特征。
2. 遥感图像预处理：对遥感图像进行辐射校正、几何校正、大气校正等预处理操作。
3. 遥感图像增强：对遥感图像进行对比度增强、亮度增强、滤波等操作。
4. 遥感图像分类：采用监督分类和非监督分类方法对遥感图像进行分类。
5. 遥感图像融合：将多源遥感图像进行融合，提高图像质量。
四、实验步骤1. 实验准备：准备遥感图像处理软件、遥感图像数据等。
2. 遥感图像获取：从遥感图像数据库中获取一幅遥感图像。
3. 遥感图像预处理：a. 辐射校正：利用遥感图像的辐射校正公式，对遥感图像进行辐射校正。
b. 几何校正：利用遥感图像的几何校正公式，对遥感图像进行几何校正。
c. 大气校正：利用遥感图像的大气校正模型，对遥感图像进行大气校正。
4. 遥感图像增强：a. 对比度增强：采用直方图均衡化方法对遥感图像进行对比度增强。
b. 亮度增强：采用线性变换方法对遥感图像进行亮度增强。
c. 滤波：采用中值滤波、高斯滤波等方法对遥感图像进行滤波。
5. 遥感图像分类：a. 监督分类：选择训练样本，建立分类模型，对遥感图像进行分类。
b. 非监督分类：采用ISODATA、K-means等方法对遥感图像进行非监督分类。
6. 遥感图像融合：a. 选择合适的融合方法，如主成分分析（PCA）、小波变换等。
b. 对多源遥感图像进行融合，得到融合图像。
遥感实验报告
遥感实验报告遥感实验报告引言：遥感技术是一种通过获取地球表面的电磁辐射信息来获取地表特征的技术。
遥感技术的应用范围广泛，可以用于地质勘探、环境监测、城市规划等领域。
本次实验旨在通过遥感技术获取卫星图像，并对图像进行解译和分析，从而深入了解遥感技术的原理和应用。
实验步骤：1. 数据获取在实验开始前，我们首先需要获取卫星图像数据。
通过合法渠道，我们从国家遥感中心获取了一组高分辨率的遥感图像。
这些图像涵盖了不同地区的城市和农田，以及一些自然景观。
2. 图像预处理获取到的卫星图像需要进行预处理，以提高图像的质量和准确性。
预处理包括图像去噪、边缘增强和色彩校正等步骤。
通过这些预处理步骤，我们可以得到更清晰、更准确的图像数据。
3. 图像解译在预处理完成后，我们开始对图像进行解译。
解译是指根据图像的特征和上下文信息，识别出图像中的不同地物和地貌。
在解译过程中，我们需要借助地理信息系统（GIS）软件和遥感图像解译原理，对图像中的各个区域进行分类和标注。
4. 图像分析解译完成后，我们对图像进行进一步的分析。
通过分析图像中的不同地物和地貌，我们可以得出一些有关该地区的信息。
例如，通过对城市区域的分析，我们可以了解到该地区的人口密度和城市发展情况；通过对农田的分析，我们可以了解到该地区的农作物类型和农业生产状况。
实验结果：通过对卫星图像的解译和分析，我们得出了一些有关地表特征的结论。
例如，在城市区域，我们观察到高密度的建筑群和道路网络，表明该地区经济发展迅速；在农田中，我们观察到不同类型的农作物，如水稻、小麦和玉米，表明该地区的农业生产多样化。
讨论与展望：遥感技术在地球科学和环境科学领域具有广泛的应用前景。
通过遥感技术，我们可以实时监测地球表面的变化，了解自然灾害的发生和演变过程，从而采取相应的措施进行预防和救援。
此外，遥感技术还可以用于环境保护和资源管理，帮助我们更好地理解和保护地球。
结论：本次实验通过遥感技术获取卫星图像，并对图像进行解译和分析，深入了解了遥感技术的原理和应用。
武大遥感实验报告
一、实验背景遥感技术是一种通过获取和解释地球表面的信息的方法，它使用传感器从遥远的地方获取数据，以帮助我们了解地球的变化和特征。
遥感技术的应用范围广泛，可以用于地质勘探、环境监测、城市规划等领域。
为了深入了解遥感技术，提高遥感数据处理和分析能力，我们进行了本次遥感实验。
二、实验目的1. 熟悉遥感图像处理软件ENVI的基本操作；2. 掌握遥感图像的预处理方法；3. 学习遥感图像的几何校正和配准；4. 掌握遥感图像的分类和制图；5. 分析遥感图像信息，为实际应用提供依据。
三、实验内容1. 实验一：ENVI软件基本操作（1）熟悉ENVI软件的窗口操作方法，掌握影像信息、像元信息浏览方法；（2）查看影像信息和像元信息；（3）距离测量与面积测量。
2. 实验二：遥感图像预处理（1）了解遥感图像的预处理方法，包括辐射校正、几何校正、图像增强等；（2）对遥感图像进行辐射校正，消除传感器噪声和大气影响；（3）对遥感图像进行几何校正，消除图像几何畸变；（4）对遥感图像进行增强，提高图像信息量。
3. 实验三：遥感图像几何校正和配准（1）熟悉遥感图像的几何校正方法，包括基于控制点校正、基于多项式校正等；（2）对遥感图像进行几何校正，消除图像几何畸变；（3）对遥感图像进行配准，实现多景遥感图像的拼接。
4. 实验四：遥感图像分类和制图（1）了解遥感图像的分类方法，包括监督分类、非监督分类等；（2）对遥感图像进行分类，提取地物信息；（3）根据分类结果，制作遥感图像专题图。
5. 实验五：遥感图像信息分析（1）分析遥感图像信息，提取地物特征；（2）结合实际情况，为实际应用提供依据。
四、实验结果与分析1. 实验一：通过实验，我们掌握了ENVI软件的基本操作，能够查看影像信息和像元信息，进行距离测量和面积测量。
2. 实验二：通过实验，我们了解了遥感图像的预处理方法，对遥感图像进行了辐射校正、几何校正和图像增强，提高了图像信息量。
3. 实验三：通过实验，我们掌握了遥感图像的几何校正和配准方法，消除了图像几何畸变，实现了多景遥感图像的拼接。
遥感技术实习报告
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应用。
遥感技术是一种利用电磁波对地球表面进行观测、分析和研究的技术，具有获取信息速度快、覆盖范围广、实时性强等特点。
为了提高我国遥感技术水平，培养具有实际操作能力的遥感技术人才，我们进行了为期两周的遥感技术实习。
二、实习目的1. 了解遥感技术的原理、应用和发展趋势；2. 掌握遥感数据的采集、处理和分析方法；3. 提高遥感图像的判读和解释能力；4. 培养团队合作精神和实际操作能力。
三、实习内容1. 遥感技术基础知识学习在实习初期，我们学习了遥感技术的定义、分类、原理和发展历程。
通过学习，我们了解了遥感技术在地质、农业、林业、环保、城市规划等领域的应用。
2. 遥感数据采集与处理实习过程中，我们学习了遥感数据的采集方法，包括卫星遥感、航空摄影、地面观测等。
同时，我们还学习了遥感数据处理的基本流程，如数据预处理、图像增强、特征提取等。
3. 遥感图像判读与解释通过实际操作，我们掌握了遥感图像的判读和解释方法。
在实习过程中，我们分析了不同类型的遥感图像，如多光谱图像、高光谱图像、雷达图像等，了解了不同图像的特点和应用。
4. 遥感技术应用案例分析实习期间，我们选取了几个具有代表性的遥感技术应用案例进行分析。
例如，利用遥感技术监测森林火灾、评估土地资源、监测城市扩张等。
5. 遥感技术发展趋势探讨通过查阅相关文献，我们了解了遥感技术在我国的发展趋势，如高光谱遥感、无人机遥感、遥感云计算等。
四、实习成果1. 掌握了遥感技术的原理、应用和发展趋势；2. 熟练掌握了遥感数据的采集、处理和分析方法；3. 提高了遥感图像的判读和解释能力；4. 培养了团队合作精神和实际操作能力。
五、实习体会1. 遥感技术在我国具有广阔的应用前景，实习过程中，我们深刻体会到遥感技术在各个领域的实际应用价值；2. 遥感数据处理和分析需要一定的专业知识，实习过程中，我们不断学习、实践，提高了自己的专业素养；3. 遥感技术团队协作非常重要，实习过程中，我们学会了与他人沟通、协作，提高了团队协作能力；4. 遥感技术发展迅速，我们需要不断学习、跟进，才能适应新技术的发展。
遥感技术应用实习报告
一、实习背景随着科技的飞速发展，遥感技术在各个领域得到了广泛的应用。
为了更好地了解遥感技术，提高自己的实践能力，我于2021年7月至9月参加了为期两个月的遥感技术应用实习。
本次实习旨在通过实际操作，掌握遥感数据采集、处理、分析和应用等基本技能，为今后从事相关工作打下坚实基础。
二、实习内容1. 遥感数据采集实习期间，我学习了遥感数据采集的基本原理和方法。
首先，了解了遥感数据源的种类，包括卫星遥感、航空遥感、地面遥感等。
然后，学习了不同遥感数据源的特点、适用范围和采集方法。
在实习过程中，我实际操作了卫星遥感数据的下载和预处理，包括投影变换、辐射校正和几何校正等。
2. 遥感数据处理遥感数据处理是遥感技术的重要组成部分。
在实习过程中，我学习了遥感图像的预处理、增强、分类和制图等基本技能。
具体内容包括：（1）遥感图像预处理：包括大气校正、辐射校正、几何校正、图像配准等，以消除图像中的噪声和误差，提高图像质量。
（2）遥感图像增强：通过调整图像的对比度、亮度、饱和度等参数，使图像更加清晰、易于分析。
（3）遥感图像分类：根据图像特征，将地物分为不同的类别，为后续分析提供依据。
（4）遥感图像制图：将遥感图像转化为具有实际意义的地图，如土地利用现状图、植被覆盖度图等。
3. 遥感技术应用遥感技术在环境保护、灾害监测、城市规划、农业等领域具有广泛的应用。
在实习过程中，我参与了以下项目的遥感技术应用：（1）土地利用变化监测：通过对比不同时期的遥感影像，分析土地利用变化情况，为土地资源管理提供依据。
（2）灾害监测：利用遥感图像监测自然灾害，如洪水、地震、森林火灾等，为灾害预警和救援提供支持。
（3）城市规划：利用遥感图像分析城市土地利用、交通流量、环境质量等，为城市规划提供科学依据。
（4）农业应用：通过遥感图像监测农作物长势、病虫害等，为农业生产提供技术支持。
三、实习收获1. 提高了遥感数据处理和分析能力：通过实习，我掌握了遥感数据采集、处理和分析的基本技能，为今后从事相关工作打下了坚实基础。
遥感工作实习报告
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。
遥感技术作为一种非接触、远距离的探测手段，在资源调查、环境监测、灾害预警等方面发挥着重要作用。
为了更好地了解遥感技术，提高自身综合素质，我于近期参加了为期一个月的遥感工作实习。
二、实习目的1. 熟悉遥感技术的基本原理和方法；2. 掌握遥感图像的获取、处理和分析方法；3. 了解遥感技术在各个领域的应用；4. 提高自己的实践能力和团队协作能力。
三、实习内容1. 遥感基础知识学习在实习期间，我学习了遥感技术的基本原理，包括电磁波、遥感平台、遥感传感器、遥感数据等。
通过学习，我对遥感技术有了更深入的了解。
2. 遥感图像获取与处理实习过程中，我学习了遥感图像的获取方法，包括卫星遥感、航空遥感、地面遥感等。
同时，我还学习了遥感图像的处理方法，如辐射校正、几何校正、增强、滤波等。
3. 遥感图像分析与应用在实习过程中，我学习了遥感图像的分析方法，如监督分类、非监督分类、变化检测等。
此外，我还了解了遥感技术在资源调查、环境监测、灾害预警等领域的应用。
4. 实践操作在实习期间，我参与了遥感图像处理与分析的实践操作。
具体包括：（1）利用ENVI软件对遥感图像进行辐射校正、几何校正、增强、滤波等处理；（2）运用监督分类、非监督分类等方法对遥感图像进行分类；（3）利用变化检测方法分析遥感图像的时间序列变化；（4）根据遥感图像制作专题图，如土地利用现状图、植被覆盖度图等。
四、实习收获1. 知识储备：通过实习，我对遥感技术的基本原理、方法及应用有了全面的了解，为今后的学习和工作打下了坚实的基础。
2. 技能提升：在实习过程中，我熟练掌握了ENVI等遥感图像处理软件的操作，提高了自己的实践能力。
3. 团队协作：实习期间，我与团队成员共同完成了各项任务，培养了良好的团队协作精神。
4. 实践经验：通过实习，我将所学知识运用到实际工作中，积累了宝贵的实践经验。
五、实习总结本次遥感工作实习让我受益匪浅。
- 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)。
大学水利与环境学院遥感技术实验报告（适用于地理信息系统专业）专业班级： ***********学生： *******学生学号： ***********指导教师： ******实验成绩：***年***月实验一、遥感图像认知与输入/输出的基本操作一、实验要求1.了解遥感卫星数字影像的差异。
2.掌握查看遥感影像相关信息的基本方法。
3.掌握遥感图像处理软件ERDAS的基本视窗操作及各个图标面板的功能。
4.了解遥感图像的格式，学习将不同格式的遥感图像转换为ERDASimg格式，以及将ERDASimg 格式转换为多种指定的格式图像。
5.学习如何输入单波段数据以及如何将多波段遥感图像进行波段组合。
6.掌握在ERDAS系统中显示单波段和多波段遥感图像的方法。
二、实验容1.遥感图像文件的信息查询。
2.空间分辨率。
3.遥感影像纹理结构认知。
4.色调信息认知。
5.遥感影像特征空间分析。
6.矢量化。
7.遥感图像的格式。
8.数据输入/输出。
9.波段组合。
10.遥感图像显示。
三、实验结果及分析：简述矢量功能在ERDAS中的意义。
矢量功能可以将栅格数据转化为矢量数据。
矢量数据有很多优点：1.矢量数据由简单的几何图元组成，表示紧凑，所占存储空间小。
2.矢量图像易于进行编辑。
3.用矢量表示的对象易于缩放或压缩，且不会降低其在计算机中的显示质量。
四、实验结果及分析：简述不同传感器的卫星影像的特点和目视效果。
SPOT卫星最大的优势是最高空间分辨率达10m，并且SPOT卫星的传感器带有可以定向的发射镜，使仪器具有偏离天底点（倾斜）观察的能力，可获得垂直和倾斜的图像。
因而其重复观察能力由26天提高到1~5天，并在不同的轨道扫面重叠产生立体像对，可以提供立体观测地面、描绘等高线，进行立体绘图的和立体显示的可能性。
CBRES的轨道是太阳同步近极地轨道，轨道高度是778km，卫星的重访周期是26天，其携带的传感器的最高空间分辨率是19.5m。
IKONOS使用线性阵列技术获得4个波段的4m分辨率多光谱数据和一个波段的1m分辨率的全色数据。
其波段分配为：多光谱波段1（蓝色）0.45~0.53μm，波段2（绿色）0.52~0.61μm，波段3（红色）0.64~0.72μm，波段4（近红外）0.77~0.88μm。
全色波段为0.45~0.90μm。
数据的收集可达2048灰度级，记录为11bit。
实验二遥感图像的增强处理一、实验要求1.通过上机操作，了解空间增强、辐射增强几种遥感图像增强处理的过程和方法，加深对图像增强处理的理解。
二、实验原理1. 2. 3.4.三、实验结果与分析：认真对比各图像增强处理方法处理前后的图像差别，以及各种方法之间的原理和效果差异。
(附增强前后对比图，可用黑白图)图像反差调整结果：低通/高通滤波处理结果：聚集增强处理结果：直方图均衡化结果：图像反差调整：通过改变图像灰度分布状况，以增大对比度，有效地突出有效信息、抑制干扰因素，改善图像的视觉效果，提高重现图像的逼真度，增强信息提取与识别能力。
常用的反差调整方法有线性变换、分段线性变换、非线性变换等。
低通/高通滤波：将空间域图像通过傅里叶变换为频率域图像后，噪声主要集中在高频部分，为了消除噪声改变图像质量，采用滤波器削弱和抑制高频部分而保留低频部分，这种滤波器称为低通滤波器。
由于图像边缘、细节主要位于高频部分，而图像的模糊是由于高频部分比较弱产生。
因此为了突出图像的边缘和轮廓，采用高通滤波器让高频部分通过阻止削弱低频部分，以达到图像锐化的目的。
卷积增强：将整个像元分块进行平均处理，用于改变图像的空间频率特征。
直方图均衡化：对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像元值，使一定灰度围的像元数量大致相同。
四、实验思考：列举某一种增强方法都包括哪些算法，采用不同算法操作后增强效果的具体差异在哪里？（可附图并用定性语言表达）ERDAS IMAGINE所提供了多种卷积算子，分为3*3、5*5和7*7三组，每组又包括Edge Detect、 Edge Enhance、 Low Pass、 High Pass、Horizontal、 Vertical、Summary等多种不同的处理方式。
选取了3*3 Edge Detect、3*3 Edge Enhance 、3*3 Low Pass、3*3 High Pass 、3*3、Horizontal 、3*3 Vertical六种增强处理方法，边缘检测处理后图像各个方向增强效果基本相同，边缘增强处理后图像的边缘部分得到增强，水平增强处理后图像在水平方向具有明显的纹理，垂直增强处理后图像在垂直方向具有明显的纹理。
五、实验思考：植被指数都有哪些计算方式？如何理解植被指数图？1、归一化植被指数（NDVI）2、增强型植被指数（EVI）3、高光谱归一化植被指数（Hyp_NDVI）4、比值植被指数（Ratio Vegetation Index——RVI）该植被指数能够充分表现植被在红光和近红外波段反射率的差异，能增强植被与土壤背景之间的辐射差异。
但是对大气状况很敏感，而且当植被覆盖小于50%时，它的分辨能力显著下降。
差值植被指数（Difference Vegetation Index——DVI）该植被指数对土壤背景的变化极为敏感，有利于对植被生态环境的监测，因此又被称为环境植被指数（EVI）。
5、土壤调整植被指数（Soil-Adjusted Vegetation Index——SAVI）6、修正土壤调整植被指数（Modified Soil-Adjusted Vegetation Index——MSAVI）7、差值环境植被指数（DVIEVI）目的是解释背景的光学特征变化并修正NDVI对土壤背景的敏感。
8、绿度植被指数（GVI）9、垂直植被指数（PVI）植被指数图可以检测波段的斜率信息并加以扩展，以突出不同波段间地物光谱的差异，提高对比度。
植被指数运算常用于突出遥感影像中的植被特征、提取植被类别或估算植被生物量，另外该运算对于去除地形影响也非常有效。
实验三遥感数字图像融合一、实验要求（1）了解多源遥感图像融合的概念和意义。
（2）掌握遥感图像融合的原理和方法。
（3）了解遥感图像质量的评价方法。
（4）熟练应用ERDAS对遥感图像进行融合处理。
二、实验原理遥感图像融合技术采用一定的算法对同一地区的多源遥感图像进行处理，生成一副新的图像，从而获取单一传感器所不能提供的某些特征信息。
例如，全色图像一般具有较高的空间分辨率，但光谱分辨率较低，而多光谱图像则具有光谱信息丰富、空间分辨率低的特点，为了有效的利用两者的信息，可以对他们进行融合处理，在提高多光谱图像分辨率的同时，又保留了其多光谱特性。
常用的遥感图像融合算法很多，包括IHS融合、小波变化融合、PCA变化融合、乘积变化融合、Brovery变换融合等。
三、实验结果及分析：附融合前后对比图，分析融合各种方式的不同作用。
IHS融合：小波变换融合：主成分变换融合：乘积变换融合：比值融合：IHS变换通过将图像由常用的RGB彩色空间变换至HIS空间，从而可以将图像的亮度、色调和饱和度分离开来。
通过小波变换，可以将图像分解成一系列具有不同空间分辨率和频率特征的子空间，从而使原始图像的特征能够得以充分的体现。
主成分变换融合是建立在图像统计特征基础上的多维线性变换，具有方差信息浓缩、数据量压缩的作用，可以更准确的提示多波段数据结构部的遥感信息，常常是以高分辨率数据替代多波段数据变换以后的第一主成分来达到融合的目的。
乘积变换融合应用最基本的乘积组合算法直接对两种空间分辨率的遥感数据进行合成，Crippen 研究表明：将一定亮度的图像进行变换处理时，只有乘法变换可以使其色彩保持不变。
比值变换融合是将输入遥感数据的3个波段按照公式 Bi_new=[Bi_m/(Br_m+Bg_m+Bb_m)]*B_h 进行计算，获得融合以后各波段的数据。
四、试验思考：如何根据不同的目的，选择融合方式？如何改进融合方法？由于IHS融合具有只能用三个波段的多光谱图像与全色图像进行融合的缺陷，且多光谱图像的I分量与全色图像之间存在较大的差异时，会导致融合图像光谱失真严重。
因此，在大量研究的基础上，提出了一种改进HIS图像融合方法，他通过采用一定的算法对全色图像进行亮度纠正，并以纠正后的全色图像替代多光谱的I分量，执行IHS逆变换，能够有效地减少图像的光谱失真。
基于小波变换的图像融合的基本思想是：对待融合图像分别进行二维小波分解；然后在小波变换域通过比较各图像分解后的信息，运用不同的融合规则，在不同尺度上实现图像融合，提取出重要的小波系数；最后通过小波逆变换，将提取出的小波系数进行重构，便可以得到融合之后的图像。
主成分变换融合具体过程是首选对输入的多波段遥感数据进行主成分变换，然后以高空间分辨遥感数据替代变换后的第一主成分，然后再进行主成分变换，生成具有高空间分辨率的多波段融合图像。
该方法的最大优点是可以应用任意数目的波段，它对N个波段的低分辨率图像进行主成份分析( PCA: Principal Component Analysis) ，将单波段的高分辨率图像经过灰度拉伸，使其灰度的均值和方差和PCA变换第1分量图像一致；然后以拉伸过的高分辨图像代替第1分量图像，经过PCA逆变换还原到原始空间，融合后的图像包括两幅原始图像的高空间分辨率和多光谱信息特征。
融合图像上目标的细部特征更加清晰，光谱信息更加丰富，其理论基础是图像统计特征。
乘积化融合是采用Bi_new=Bi_m*B_h直接对两种空间分辨率的遥感数据进行合成，将一定的图像进行变换处理时，只有乘法变换可以使其色彩保持不变。
该融合算法是在原始图像上进行操作，结果将增强某些信息的表现，在很多城市和郊区环境研究城市规划，基础设施建设中，用户经常希望道路、农场等特征能够被识别出来，应用该方法将使上述特征得到增强，该方法简单，占用的机器资源少，但结果图像不保留输入的多光谱图像的辐射(反射) 信息。
比值变换融合是将输入的遥感数据按照公式计算，获得融合以后各波段的数据。
这种方法融合结果色调非常良好，几乎完整地保持了原始影像的色调信息。
而且它可以增加图像直方图高低部分的比率，提供城市中阴影、水体和高反射地物的对比，因此它可以产生一幅更高程度反映图像直方图高低部分对比的RGB 图像。
但是这种方法对多光谱图像的辐射信息有一定程度的改变。
经融合后，明显感觉分辨率得到大大的提高，地物更为突出。
实验四遥感数字图像预处理一、实验要求（1）了解遥感影像几何畸变的原因并掌握几何校正的原理和方法。
（2）掌握遥感影像镶嵌的方法。
（3）能够根据不同要求完成遥感影像不同形式的裁剪。
二、实验原理影像的预处理是遥感应用的第一步，也是非常重要的一步，目前的技术也非常成熟，预处理的流程和重点在不同的应用领域也有差异。