遥感图像解译实习
遥感图像解译实习报告
遥感图像解译课程综合实习实习报告学院：遥感信息工程学院班级：10011学号：***********姓名：***指导老师：***一、实习目的与意义1.掌握遥感影像的目视判读方法和流程，能够对快鸟影像、SPOT影像和航拍影像进行目视解译；2.学会使用图纸制作遥感影像底图并清绘遥感影像；3.掌握实地调绘、核实和补测的基本方法；4.学会使用ERDAS软件进行数字化成图，并制作专题图。
二、实习资料与设备在进行内业清绘和外业调绘阶段，实习资料有2002年的快鸟影像一张、2002年的SPOT影像一张、2007年的航空影像一张、转印纸三张。
在进行室内计算机成图阶段，实习资料有2007年的航空影像一张、2002年的快鸟影像一张以及ERDAS软件。
三、实习原理一）遥感图像解译标志1)色调（tone）：全色遥感图像中从白到黑的密度比例叫色调（也叫灰度）。
如海滩的砂砾色调标志是识别目标地物的基本依据，依据色调标志，可以区分出目标地物。
2)颜色（colour）：是彩色遥感图像中目标地物识别的基本标志。
日常生活中目标地物的颜色:遥感图像中目标地物的颜色:地物在不同波段中反射或发射电磁辐射能量差异的综合反映。
彩色遥感图像上的颜色:真\假彩色3)阴影（shadow）：遥感图像上光束被地物遮挡而产生的地物的影子根据阴影形状、大小可判读物体的性质或高度。
不同遥感影像中阴影的解译是不同的4)形状（shape）：目标地物在遥感图像上呈现的外部轮廓。
遥感图像上目标地物形状:顶视平面图解译时须考虑遥感图像的成像方式。
5)纹理（texture）：内部结构，指遥感图像中目标地物内部色调有规则变化造成的影像结构。
如航空像片上农田呈现的条带状纹理。
纹理可以作为区别地物属性的重要依据。
二）目视解译流程四、实习步骤实习过程可分室内判读和外业实地调绘以及内业数字化成图三个步骤。
室内判读是利用2002年10月获取的0.6米分辨率的快鸟卫星遥感影像和2.5米分辨率的SPOT5（实际是2.5米全色与5米多光谱数据融合的）数据制作正射影像图，根据室内判读方法，对图斑的形状、大小、色调、位置、纹理等特征进行对照分析，依照分类规则，按10种地物类别进行判读解译，勾绘图斑工作底图，然后再与2002年土地利用现状数据进行比较，发现变化要素并将其绘制到工作底图上。
中国地质大学遥感图像解译实习报告
中国地质大学遥感图像解译实习报告班:学生人数:姓名:遥感影像解译实习报告学院:信息工程学院讲师:高伟11。
练习目的1。
掌握遥感影像的目视解译方法和流程，能够目视解译zy3影像和etm+影像2。
学会在实践区建立土地利用类型解释标志3。
学习arcgis和envi5.1软件的操作，进行数字制图，制作专题地图2。
实习数据和软件1。
实习资料:校正融合后的参考影像资料、zy3影像和XXXX ETM+影像2.实习软件:Envi5.1和arcgis。
3。
实习内容(1)土地利用解译标志解译标志是一种只能反映土地利用信息的遥感影像特征。
它包括大小、形状、阴影、色调、纹理、图形、位置和各种图的相互关系等。
1。
尺寸:指在二维空间中测量各种地块的尺寸或面积2.形状:指一块土地的形状、结构和轮廓3。
色调:指图像上各种土地利用状态的颜色或相对亮度4.阴影:指阳光被某种形式的土地利用阻挡时产生的阴影 5.纹理:指以色调或颜色变化表现的各种土地利用状态的细线或重复图案。
26。
格局:指一定土地利用类型按一定规律排列的格局结构7。
位置与周边关系:指土地利用类型的空间分布及其相互关系，从中可以识别出一些土地利用形式(2)目视解译过程(3)专业解译专业解译主要是一种目视解译方法，供解译人员通过自己的专业知识、遥感系统知识和地理区域知识从遥感图像中提取遥感信息，检索地面原型，然后绘制底图1.图像解译遥感解译的实质是一个分类过程，即根据遥感图像的光谱特征、空间特征和时间特征，并根据解译者的理解程度或置信度和准确度，逐步进行目标检测、识别和识别的过程首先，确定目标或特征的客观存在，在更高的理解水3水平上理解目标或特征，并且将其粗略地定义为非常普通和大的类别中的实体。
然后，根据图像上目标的精细特征，以足够的置信度和准确度将上述识别的实体分类到特定的遥感图像中。
遥感图像的解译从遥感图像的特征开始，包括色调或颜色、阴影、大小、形状、纹理、图案、位置、组合等。
遥感图像影像解译实习报告
沙漠在影像图上为大面积成片分布，覆盖范围较大，有明显边界，且离水源较远，内部几乎没有水源分布；
因为沙砾反射率比较高，在影像上沙漠呈现大面积的明黄色，且颜色分布不均匀，内有红色绿洲镶嵌分布；
绿洲
呈小片面状镶嵌分布在沙漠中，面积较小且在水源处随机分布，边界较明显，形状不规则；
绿洲中存在植被使得其在影像上呈红色；
草地
成片分布在整幅影像图上，形状不规则，边界也不明显，分布地点多在湖泊、河流的分支周边；
草地在影像上多显示为灰色，颜色比林地浅；
道路
影像上道路多呈规则或曲线的线条状，分布在居民地和农田内，且长度较长；
在影像图中，道路呈现灰白色；
梯田
梯田成面状分布，呈层叠的条带状，形状比较规则，多分布在水源和居民地周围地区；
居民地
面状聚集在河流湖泊的两侧，形状不规则，多沿河分布，与农田相间分布在水源两侧；
在假彩色影像图上，居民地多呈现浅蓝色，部分反射率较高的部分呈现亮白色；
草地
成片分布在整幅影像图上，形状不规则，边界也不明显，分布地点多在湖泊、河流的分支周边及降水较多的区域；
草地在假彩色影像图上呈现鲜红色，与农田相比颜色更加鲜艳，但形状不规则，分布随机；
4、p5影像解译：
影像截图
解译名称
几何特征
光谱特征
河流
呈曲线状或树枝状分布在整幅影像图上，长度较长，穿过居民地和农田；
由于河流反射率较高，所以河流在单波段影像上呈亮白色；
农田
呈面状或块状分布在居民地、河流、湖泊周围，几何形状很规则，能看见明显的边界；
在影像上农田呈现灰白色，因为种植的植被不同，农田的颜色深浅也有一定差异；
在假彩色影像图上，林地呈现比草地颜色更深的暗红到红紫色；
遥感解译技术员实习报告
一、实习背景随着我国遥感技术的快速发展，遥感解译技术在资源调查、环境监测、灾害预警等领域发挥着越来越重要的作用。
为了更好地掌握遥感解译技术，提高自身专业技能，我于2021年7月至9月在XX遥感科技有限公司进行了为期两个月的实习。
二、实习内容1. 熟悉遥感解译基本原理实习期间，我首先学习了遥感解译的基本原理，包括遥感影像的获取、处理、分析、解译等环节。
通过学习，我对遥感影像的特点、成像原理、解译方法有了较为全面的了解。
2. 掌握遥感图像处理软件实习期间，我熟练掌握了ENVI、ArcGIS等遥感图像处理软件，能够独立完成遥感影像的预处理、增强、分类、制图等工作。
3. 学习遥感解译方法实习期间，我学习了多种遥感解译方法，如目视解译、半自动解译、自动解译等。
通过实际操作，我掌握了不同方法的适用场景和优缺点，提高了遥感解译的准确性和效率。
4. 参与项目实践在实习期间，我参与了多个遥感解译项目，包括土地利用变化监测、环境质量评估、灾害预警等。
在项目实践中，我负责遥感影像的预处理、解译、制图等工作，为项目提供了有力支持。
5. 学习项目管理和团队协作实习期间，我了解了项目管理的流程和方法，学会了如何与团队成员高效沟通、协作。
在项目实施过程中，我学会了如何合理安排时间、分配任务，确保项目顺利进行。
三、实习收获1. 专业技能方面通过实习，我对遥感解译技术有了更深入的了解，掌握了遥感图像处理软件的操作技能，提高了遥感解译的准确性和效率。
2. 实践能力方面在项目实践中，我积累了丰富的实践经验，学会了如何将理论知识应用于实际工作中，提高了自己的实践能力。
3. 团队协作能力方面实习期间，我学会了与团队成员高效沟通、协作，提高了自己的团队协作能力。
4. 项目管理能力方面通过参与项目，我了解了项目管理的流程和方法，提高了自己的项目管理能力。
四、实习总结本次遥感解译技术员实习让我受益匪浅，不仅提高了我的专业技能，还锻炼了我的实践能力、团队协作能力和项目管理能力。
遥感图像解译实习报告
遥感图像解译实习报告中国地质大学目录实习一 (3)一、实习任务： (3)二、实习目标以及用时： (3)三、教学方式： (3)四、使用器材： (3)五、具体实习过程 (4)1. 运用ENVI软件观察影像中不同地物的光谱曲线 (4)2 武汉市TM影像解译实习 (6)3. 运用ERDAS软件提取影像中的植被指数 (10)实习二 (12)一．实习任务： (12)二、实习目标： (12)三、教学方式： (12)四、使用器材： (12)五、具体实习过程 (12)1.ERDAS视窗的基本操作 (12)2. 多项式几何纠正 (14)实习三 (20)一、实习任务： (20)二、实习目标： (20)三、教学方式： (20)四、使用器材： (21)五、具体实习内容 (21)1.影像融合 (21)2. 遥感图像分类（监督分类或者非监督分类） (22)实习体会 (27)实习一一、实习任务：熟悉各种典型地物的光谱曲线；对遥感影像进行判读，建立典型地物的解译标志；运用Erdas软件的空间建模功能提取TM影像中的水体。
二、实习目标以及用时：1 熟悉遥感软件的光谱读取与显示功能2 熟悉人工判读的程序；3 掌握人工判读的工具；4 影像处理之工具使用；5 掌握解译标志的建立过程，并能对影像中的地物进行解译标志的建立6 运用遥感软件提取影像中的植被指数7 运用Erdas软件的空间建模功能提取TM影像中的水体三、教学方式：由老师说明方法并举例，由同学实际执行判读，并完成实习报告。
四、使用器材：1.ENVI系統2.遥感影像3 ERDAS软件系统五、具体实习过程1. 运用ENVI软件观察影像中不同地物的光谱曲线A．提取单个像素的光谱曲线(Z Profiles)1）选择FILE->OPEN打开遥感影像。
出现Available band list对话框图1-1 Available band list对话框2）依据图1中的设置，选择RGB三个通道的数据，并且点击Load RGB,在#1中显示影像。
遥感解译实习报告
一、实习背景随着遥感技术的不断发展，遥感解译在地理信息系统、资源环境监测、城市规划等领域发挥着越来越重要的作用。
为了提高自身的专业素养和实践能力，我于2021年7月至9月在XX遥感研究所进行了为期两个月的遥感解译实习。
二、实习目的1. 了解遥感解译的基本原理和方法；2. 掌握遥感图像处理和数据分析技术；3. 培养实际操作能力，提高解决实际问题的能力；4. 为今后的科研工作积累经验。
三、实习内容1. 遥感图像获取与处理实习期间，我学习了遥感图像的获取方法，包括卫星遥感、航空遥感等。
同时，掌握了遥感图像预处理、增强、配准、融合等处理技术。
通过实际操作，我对遥感图像处理软件ENVI、ArcGIS等有了更深入的了解。
2. 遥感图像解译与分析在遥感图像解译方面，我学习了地物波谱特性、遥感图像分类、特征提取等基本理论。
通过实习，我掌握了利用ENVI、ArcGIS等软件进行遥感图像解译的方法，并对不同地物进行了分类与识别。
3. 遥感应用案例研究实习期间，我参与了XX地区土地利用现状遥感调查项目。
通过对遥感图像的解译与分析，我们完成了该地区土地利用类型的划分、面积统计等工作。
此外，我还参与了城市绿地遥感监测、森林资源调查等案例研究。
4. 实践操作与问题解决在实习过程中，我遇到了许多实际问题。
例如，遥感图像质量较差、地物信息提取困难等。
通过查阅资料、请教导师和同事，我逐渐解决了这些问题，提高了自己的实际操作能力。
四、实习成果1. 掌握了遥感图像处理、解译与分析的基本原理和方法；2. 熟练运用ENVI、ArcGIS等遥感图像处理软件；3. 完成了XX地区土地利用现状遥感调查项目，取得了较好的成果；4. 提高了自身的问题解决能力，为今后的科研工作打下了基础。
五、实习体会1. 遥感解译实习使我认识到遥感技术在解决实际问题中的重要性；2. 实习过程中，我学会了与同事合作，提高了团队协作能力；3. 通过实际操作，我认识到理论知识与实践操作相结合的重要性；4. 实习使我更加坚定了从事遥感领域的决心。
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。
遥感图像解译eCognition软件实习报告
《遥感图像解译eCognition软件》实习报告2021年11 月eCognition软件数据处理报告目录目录 (1)1实习原理 (2)2实习目的 (2)3实习步骤 (2)3.1导入数据，进行预处理 (3)3.2影像分割 (5)3.2.1棋盘分割 (5)3.2.2四叉树分割 (6)3.2.3多尺度分割 (7)3.2.4波谱差异分割 (9)3.3建立分类体系 (10)3.4样区选择与特征空间的构建 (11)3.4.1样区选择 (11)3.4.2特征空间构建 (12)3.5执行分类 (15)3.3结果输出 (16)4实习心得 (17)正文一．实习原理随着遥感技术的不断发展，遥感信息的现势性、宏观性、成图周期短、多时性和立体覆盖能力的优势,让其在土地利用信息获取方面发挥着越来越重要的作用。
利用遥感影像对地物进行分类，并根据分类结果影像编制专题地图，也已经成为了土地利用，监测方面不可缺少手段。
而遥感影像分类的精度，直接影响着遥感数据可利用性和专题地图的精度。
因此利用相关软件或者算法提高遥感影像分类的精度，成为了提升遥感数据使用价值中刻不容缓的任务。
eCognition系列软件作为面向对象影像分析技术的专业软件，与传统的ERDAS/ENVI/PCI等有明显的不同，虽然ERDAS和ENVI里也有相应的面向对象分类模块，但其对高分辨率影像的信息提取效果，及高分辨率影像涉及的各个行业的应用范围无法与eCognition软件相比。
eCognition软件最大的特色采用面向对象的遥感影像分析。
首先将影像按照一定尺度分割成一个个对象，然后对每一个对象封装其光谱、形状、纹理等特性并且建立该对象与其相邻对象、父对象、子对象之间的关系。
其中主要包括分割与分类两个步骤。
分割——是指依据某种同质性或者异质性标准，将影像划分成很多小块对象的过程；是分类的前提。
分类——是指依据小块对象的形状、颜色、纹理、空间关系、隶属关系等属性来识别所属类别的过程。
遥感图像解译实习
遥感图像综合解译——黄河三角洲地区景观信息提取一、目的意义通过课堂学习，学生掌握遥感图像解译的方法研究，对遥感图像解译中的一些重要思维方式和研究思路，如地学分析、形象思维和空间推理、图像模拟、数据反演等有了初步的理解，对遥感图像解译的要发展方向——遥感图像人机交互解译有了很好的认识，因而，在课堂学习的基础上，对遥感图像解译进行实践，通过实际训练加深对书本的基础理论和知识的理解，且进一步熟悉遥感解译的相关软件。
二、实习要求本次实习的研究区选择黄河三角洲地区，数据为黄河三角洲地区TM影像。
黄河三角洲具有独特的生态环境，得天独厚的自然条件，使此地区的生物资源非常丰富，它是介于陆地生态系统和水生生态系统之间的过渡带，有水体向陆地逐渐变化，并兼有两种系统的某些特征。
学生通过对黄河三角洲地区的自然、经济等概况的了解，制定出符合黄河三角洲地区的分类方案。
并依据制定的分类方案，采用人工目视判读与决策树分类法、纹理分析、NDWI、NDVI相结合的分层分类法提取地物信息，并对分类结果做精度评价。
三、实习内容：具体实习过程见技术路线。
对黄河三角洲地区的TM图像使用相关软件进行解译。
解译的结果要全面准确，对软件要非常熟悉。
主要软件为erdas，NNVI 等。
四、时间安排五、提交成果个人为单位，提交分类成果及实习报告。
黄河三角洲地区1992TM分类图技术路线实习具体方案1、资料准备及了解研究区阅读相关材料，了解黄河三角洲地区的自然环境人文背景，确定研究区位置，收集相关材料，为解译做好前期工作。
图一：研究区位置2、数据预处理及确定研究区范围本次研究区的选择要比传统上黄河三角洲湿地的范围大，主要位于东营市内，边界清晰，东营市下属的县也可以通过行政区划图清晰的辨别，最终利用东营市行政区划图附上由黄河水利委员会采用的3米等深线，得到研究区范围。
图二：最终研究区范围3、湿地分类方案根据中国的湿地现状以及《湿地公约》分类系统、《全国湿地资源调查与监测技术规程》，制定出既要符合国家湿地分类要求，又能反映黄河三角洲湿地的实际情况的分类系统。
遥感图像解译与野外验证实习-实习报告模版
目录（要求写到二级目录）第一部分实习目的和内容提要 (1)第二部分实习的准备、计划及注意事项 (1)第三部分实习的内容、方法及技术要求 (2)第四部分实习的成果整理 (14)第五部分实习体会第一部分实习目的和内容提要本实习是在课堂教学完成《遥感原理与方法》之后而在集中进行的遥感图像解译实践性教学，是各项课间实验的综合应用，也是巩固和深化课堂所学知识的必要环节。
通过实习，不仅能够了解基本遥感方法的全过程，而且可为今后从事专门遥感工作或解决实际工程中的有关遥感问题打下基础，还能在业务组织能力和实际工作能力方面得到锻炼。
在实习中应该具有严格认真的科学态度、踏实求是的工作作风、吃苦耐劳的献身精神、团结协作的集体观念。
本实习中安排的主要实习内容是遥感图像土地利用现状综合解译（遥感解译标志建立、土地利用现状分类、分类结果外业验证、地图拼接与整饰等）。
实习安排2周的时间，在第六学期进行。
第二部分实习的准备、计划及注意事项一、实习动员由有关指导教师讲明实习的重要性和必要性，介绍实习总体情况，提出实习任务和计划，宣布实习组织机构、分组名单、实习纪律，说明仪器工具借领办法和损耗赔偿规定以及计算机机位分配，指出实习注意事项等，以保证实习的顺利进行。
二、实习组织以年级或班级为单位建立遥感实习队，由指导教师和学生班长任正、副队长，全队分若干小组，每组10~11 人，设正、副组长各1人，正组长负责全组的实习安排，副组长负责仪器、设备管理工作。
加上各组分工情况（室内和外业具体分工）三、每组配备的仪器和工具计算机每组成员各1台，手持GPS 2台，遥感影像、地形图一套，皮尺1副，量角器1个，三角板1副，有关记录手簿、计算纸、胶带纸等。
各组自备计算器以及铅笔等。
四、实习计划及要求（蓝色字体填到实习任务书的第四项，黑色字体填到第五项具体要求）五、实习注意事项1、实习期间的各项工作以小组为单位进行。
组长要切实负责．合理安排，使每人都有练习的机会，组员之间应团结协作，密切配合，以确保实习任务顺利完成。
遥感综合解译实习报告-总结报告模板
遥感综合解译实习报告-总结报告模板遥感综合解译实习报告一．实习目的及任务本次实习主要任务是对云南省个旧地区TM5-3-2波段合成的伪彩色遥感图像的地质综合解译。
目的是通过本次综合实习达到训练遥感地质解译思维和技巧、培养实际动手能力、并检验大家对课程内容的理解和掌握情况等。
课程为同学们提供了云南省个旧地区TM5-3-2波段合成的伪彩色图像，图像清晰、色彩饱和、地貌地物标志明显、地质内容丰富。
二．实习方法与步骤遥感影象目视解译方法常用方法有直接判读法、对比分析法、信息综合法综合推理法和地理相关分析法。
本人在对云南省个旧地区TM5-3-2波段合成的伪彩色遥感图像的地质综合解译过程中主要应用了直接判读法，即根据遥感影象目视判读直接标志（色调、色彩、大小、形状、阴影、纹理、图案等），直接确定目标地物属性和范围的一种方法。
实习整个过程的方法步骤如下：1．明确解译任务与要求，收集与分析有关材料；2. 遥感影像整体判读；3. 地貌特征分析，提取水系（河流、湖泊）等地物标志；4. 识别不同种类岩石的影像（色调、色斑、纹理等）特征，建立判别标志，区分主要岩石类型；5. 识别并建立各类地质构造的地貌、影像特征及解译标志，进行线环构造初步解译。
6．应用Coreldraw9软件绘制目视解译成果，并对解译图进行整饰加工7. 编写简明扼要的实习报告。
三．解译标志1．水系（河流、湖泊）地物识别标志：水系主要分布于负地形即沟谷和地势低洼地区，根据水系遥感影像的色彩和形状来识别，水系遥感影象色彩为蓝色，线状分布的为河流，影象上为面状分布（椭圆、不规则多边形等）为湖泊。
2．岩石类型的识别标志：（1）沉积岩的识别：在遥感影象西北和东部区域，色彩呈条带状展布（沉积岩最大的特点是具成层性），色调居中,为黄褐色，根据资料知个旧地区发育有个旧组灰岩，故可将黄褐色区域解译为个旧组灰岩。
遥感影象图的北东角为负地形，色彩斑杂，色调低，据此可知岩石类型反射率较低，岩石疏松所以判别为第四纪的松散沉积物。
遥感图像解译实习指导三(10月16号(周三))
遥感图像解译实习指导三一、实习任务：运用遥感软件进行影像融合以及影像分类二、实习目标：1 、了解几种常见的影像融合方式，并能够用erdas软件熟练操作2 、学会遥感影像的分类方法，用erdas操作，并且能够进行精度评定三、教学方式：依据实习指导书进行实验，并完成实习报告四、使用器材：ERDAS遥感图像处理软件，遥感数据任务1，多源数据融合本次实习采用HIS融合方法IHS 融合法是比较常用的一种融合方法。
其基本原理是首先将空间分辨率较低的三个多光谱影像变换到 IHS 彩色空间，得到明度（I），色别（H）和饱和度（S）三个分量；然后将高空间分辨率影像进行对比度拉伸，达到与 I 分量具有相同的均值和方差；再将处理后的高空间分辨率影像替换 I 分量，作 IHS 逆变换后就得到融合后的影像。
步骤：1、将图像tmAtlanta.img用panAtlanta.img配准，图像为:newTm.img（重采样分辨率为108×108feet）2、将newTm.img和panAtlanta.img在一个viewer中打开，然后在菜单中点击aoi－tools，选择一个实线矩形框工具，在图像上画出两幅图像共有的区域，然后在File－save－AOI Layer as将所做的AOI 区域保存。
3、点击图174、在打开的面板上选择Subset..，然后将newTm.img和panAtlanta.img都用刚才的aoi文件裁成一个子图像。
图 185、在Viewer菜单Utility－Layer info中查看subPan.img的Pixel Size （32.80799866×32.80799866 feet）6、在Viewer中打开图像subTm.img，点击Raster－Geometric Correction。
输入重采样后的文件名为subtm_res.img，输入同样大小的Pixel Size X，Pixel Size Y。
遥感目视解译实习报告
实习报告：遥感目视解译实习一、实习目的与任务本次遥感目视解译实习的目的是让我们掌握遥感影像目视解译的基本原理和方法，提高我们对遥感影像的判读和分析能力。
实习任务是对给定的遥感影像进行目视解译，识别不同地物类别，并对其进行属性编码和符号表示。
二、实习准备在实习前，我们学习了遥感影像的基本知识，包括遥感影像的获取、处理和分析方法。
我们还学习了目视解译的原理和方法，包括解译标志的识别和应用。
此外，我们还熟悉了相关软件的使用，如ENVI和MapGIS。
三、实习过程实习过程中，我们首先接收到了一组遥感影像，影像分辨率为250米。
我们首先对影像进行了预处理，包括假彩色合成和增强处理，以提高解译的准确性。
然后，我们根据先验知识和影像特征，开始进行目视解译。
我们首先观察影像的色调、颜色、阴影、形状、纹理等特征，以识别不同的地物类别。
我们发现，影像中的地物可以分为以下几类：水体、植被、建筑物、道路、田野等。
我们根据这些地物类别，对其进行了属性编码和符号表示。
在解译过程中，我们遇到了一些困难。
例如，某些地物的边界模糊，难以准确识别。
此外，某些地物的光谱特征相似，难以区分。
为了解决这些问题，我们采取了以下措施：一是增加了解译标志的识别和应用，例如根据地物的形状、纹理和阴影等特征进行判断；二是参考了相关的地理信息数据，如地形图和土地利用图等，以提高解译的准确性。
四、实习成果与分析经过一段时间的目视解译，我们完成了对遥感影像的解译工作。
我们通过对解译结果的统计和分析，得出以下结论：1. 影像中的水体主要分布在河流和湖泊地区，其边界清晰，色调较暗。
2. 植被主要分布在山区和公园地区，其色调绿色，纹理丰富。
3. 建筑物主要分布在城市和乡村地区，其边界明显，色调和纹理独特。
4. 道路主要分布在城市和乡村地区，其边界清晰，色调较亮。
5. 田野主要分布在乡村地区，其色调较浅，纹理较少。
通过对遥感影像的目视解译，我们不仅提高了自己的遥感影像分析能力，还对地表物体的分布和特征有了更深入的了解。
遥感解译实习报告
一、实习背景遥感技术作为一种获取地表信息的重要手段，在地理信息系统、环境监测、资源调查等领域发挥着重要作用。
为了提高我国遥感技术的应用水平，培养具有遥感解译能力的专业人才，我校地理信息科学专业组织了一次遥感解译实习活动。
本次实习旨在让学生了解遥感解译的基本原理和方法，提高学生在实际项目中应用遥感技术的能力。
二、实习目的1. 熟悉遥感影像的基本特征，掌握遥感影像解译的基本方法。
2. 培养学生运用遥感技术解决实际问题的能力。
3. 增强学生的团队合作意识，提高学生的沟通协调能力。
4. 提高学生对遥感技术的兴趣，激发学生的创新精神。
三、实习内容1. 遥感影像基本特征学习实习期间，我们学习了遥感影像的几何特征、辐射特征和光谱特征。
通过对不同遥感影像的对比分析，使学生掌握遥感影像的基本特征。
2. 遥感影像解译方法学习实习过程中，我们学习了遥感影像目视解译、统计分析解译、机器学习解译等方法。
通过实际操作，使学生掌握遥感影像解译的基本技巧。
3. 遥感影像解译实践在实习老师的指导下，我们选取了实习区域，进行了遥感影像解译实践。
实习内容包括：（1）选取遥感影像：根据实习目的和区域特点，选取合适的遥感影像。
（2）预处理：对遥感影像进行辐射校正、几何校正、增强处理等预处理操作。
（3）目视解译：通过目视观察，识别遥感影像中的地物信息。
（4）统计分析解译：运用统计分析方法，对遥感影像进行分类、提取等操作。
（5）机器学习解译：利用机器学习方法，对遥感影像进行分类、提取等操作。
4. 实习报告撰写实习结束后，学生需根据实习内容撰写实习报告，总结实习过程中的收获和体会。
四、实习成果通过本次遥感解译实习，学生取得了以下成果：1. 掌握了遥感影像的基本特征和解译方法。
2. 增强了学生的实际操作能力，提高了学生的团队协作能力。
3. 提高了学生对遥感技术的兴趣，为今后的学习和工作奠定了基础。
4. 撰写了高质量的实习报告，展现了学生的实习成果。
遥感目视解译实习报告
一、实习背景随着遥感技术的飞速发展，遥感目视解译在地理信息科学、资源环境监测、城市规划等领域发挥着越来越重要的作用。
为了提高学生对遥感技术的应用能力，我们组织了为期一周的遥感目视解译实习。
本次实习旨在让学生通过实际操作，掌握遥感目视解译的基本原理和方法，提高遥感图像的判读和解析能力。
二、实习目的1. 使学生了解遥感目视解译的基本原理和方法；2. 培养学生运用遥感图像进行地物识别和解译的能力；3. 提高学生运用遥感技术解决实际问题的能力；4. 增强学生的团队合作精神和实践能力。
三、实习内容1. 遥感目视解译基本原理实习期间，我们首先学习了遥感目视解译的基本原理。
遥感目视解译是指通过观察遥感图像，分析地物的光谱特征、形状、大小、纹理、阴影等要素，识别和解析地物的一种方法。
遥感图像的解译主要依赖于以下几个要素：（1）大小：根据图像比例尺，确定地物实际大小。
（2）形状：地物在图像上的形状特征，如矩形、圆形、椭圆形等。
（3）阴影：地物产生的阴影可以反映地物的形状、高度等信息。
（4）颜色：地物的光谱反射率决定了其在遥感图像上的颜色。
（5）纹理：地物的表面粗糙度、组织结构等特征。
（6）图案：地物在图像上的分布规律和组合形式。
（7）位置：地物在图像上的空间分布和相互关系。
2. 遥感图像处理实习过程中，我们学习了遥感图像处理的基本方法，包括图像增强、滤波、几何校正等。
通过这些方法，我们可以提高遥感图像的质量，为目视解译提供更好的数据基础。
3. 遥感目视解译实践在掌握了遥感目视解译的基本原理和图像处理方法后，我们进行了实际操作。
本次实习选取了我国某地区的高分辨率遥感影像作为解译数据，主要任务包括：（1）地物识别：根据遥感图像特征，识别出研究区域内的主要地物类型，如水体、植被、建筑、道路等。
（2）地物解译：对识别出的地物进行详细解析，分析其空间分布、形态、面积等信息。
（3）地物分类：根据解译结果，对地物进行分类，如水域、植被、建筑、道路等。
遥感图像解译实习
实习一地物特征描述
内容根据所给的遥感图像，对图像上出现的地物特征给出全面客观准确的描述。
要求：
类别要全面；
特征描述要准确；
以小组为单位，选派一人作为代表进行表述；
时间为15——20分钟；
提交处理结果
实习二：全色图像的判读
在单波段及多波段图像上分别能判读多少类地物？判读的依据是什么？需要做哪些处理以提高判读效果？
以小组为单位，选派一人作为代表进行表述；
时间为15——20分钟；
提交处理结果
实习三：热红外影像判读
目的：通过热红外图像的判断，掌握热红外图像的特点。
内容：利用热红外图像，判断出各类地物类型。
图像T M第六波段：
以小组为单位，选派一人作为代表进行表述；
时间为15——20分钟；
提交处理结果
实验四：多时相图像判读
目的：通过图像比较，发现变化信息。
内容：结合两个时间的图像，目视判断图像上地物变化的情况，标注出变化的地物类型，并详细列出变化的信息。
例、图像1993年武汉市某地T M影像，2002年武汉市某地T M影像
以小组为单位，选派一人作为代表进行表述；
时间为15——20分钟；
提交处理结果
实习五：遥感图像综合解译——黄河三角洲地区景观信息提取
目的：对具体的图像使用相关软件进行解译。
要求：解译的结果要全面准确，采用分层分类法等，及与各种相关指数相结合的分类方法。
对软件要非常熟悉。
软件：e r d a s，N N V I，e-c o g n i t i o n等
图像：T M影像
个人为单位，提交分类成果及实习报告。
遥感解译技术员实习报告
实习报告一、实习背景与目的作为一名遥感解译技术员实习生，我在大学学习了四年遥感科学与技术专业，掌握了遥感基础理论知识和遥感解译技术。
为了提高自己的实践能力，我将所学知识应用于实际工作中，完成了本次实习任务。
本次实习的主要目的是：1. 了解遥感解译技术在实际工程中的应用；2. 掌握遥感解译数据处理和分析方法；3. 提高自己的遥感解译能力和解决问题的能力。
二、实习内容与过程1. 实习单位与岗位本次实习单位为某地理信息科技有限公司，实习岗位为遥感解译技术员。
2. 实习任务（1）遥感数据处理：根据项目需求，对遥感数据进行预处理，包括辐射定标、大气校正、地理校正等；（2）遥感解译：根据项目需求和解译目标，采用人机结合的方法，对遥感图像进行解译，提取地物信息；（3）成果整理与报告撰写：将解译成果整理成报告，包括解译结果、解译精度评估、应用建议等。
3. 实习过程（1）实习前期：了解实习单位的基本情况和项目需求，参加公司组织的培训，学习遥感解译相关软件和技能；（2）实习中期：在导师的指导下，进行遥感数据处理和解译工作，与团队成员沟通交流，解决实际问题；（3）实习后期：整理解译成果，撰写实习报告，向导师汇报实习成果和收获。
三、实习成果与收获1. 实习成果（1）完成了项目需求的遥感解译工作，提取了地物信息；（2）学会了遥感数据处理和分析方法，提高了自己的遥感解译能力；（3）整理了一份详细的实习报告，总结了实习过程中的经验和教训。
2. 实习收获（1）掌握了遥感解译技术在实际工程中的应用，对遥感技术有了更深刻的认识；（2）学会了与团队成员沟通交流，提高了自己的团队协作能力；（3）培养了独立分析问题和解决问题的能力，为今后的职业发展奠定了基础。
四、实习总结通过本次实习，我深刻认识到遥感解译技术在地理信息产业的重要性，同时也锻炼了自己的实践能力。
在实习过程中，我学会了遥感数据处理和分析方法，提高了自己的遥感解译能力。
与团队成员的沟通交流，使我在团队协作方面取得了很大的进步。
遥感图像解译课程综合实习
一、遥感影像解译原理
1、常用解译标志 2）形状 (轮廓) 与大小
全色影像
垂直摄影时，形状按中心投影性质变化 靠近中心,俯视影像 偏离中心，斜形影像
热红外影像
侧视雷达图像
形状与大小不是目标真实形状与大小，而 是目标温度分布的形状与大小
雷达图像上没有相对明显的几何影像，小 目标在雷达影像上失真，呈现亮点。
一 、遥感影像解译原理
3、双叉式淘汰索引
建立解译索引可使遥感图像解译过程更为方便而有条理地 进行。根据图像的解译标志，如形状、大小、色调、阴影、纹 理特征等，把关键性的特征加以比较，进行一系列两者必居其 一的选择，将目标归入两种可能中的一种，从分类系统中最高 级的类型开始逐级归类，逐级淘汰。
色调1 色调2
一、遥感影像解译原理
1、常用解译标志 4）图案 地物色调、形状、大小、阴影形成的组合。如：平原 耕地为平板状图案，森林为颗粒状图案，河流条带状 图案等。 5）纹理 影像内色调变化的频率和周期性，由许多细小的地物 的色调重复出现组合而成。有些地物在色调、形状、 大小上很相近，只有纹理不同,如水稻田细粒状纹理， 棉花地粗粒纹理。在雷达影像上，旱地呈现灰黑色调、 线状纹理。高粱、玉米、豆类、果园都可能有中等纹 理。
遥感图像解译课程 综合实习
遥感图像解译课程综合实习内容与安排
第一单元 各类影像的解译、比较 （30%）
1、全色航空影像与彩红外航空影像的解译; 要求建立解译标志和双叉式淘汰索引 2、单波段影像与多波段影像的解译； 要求建立解译标志和解译检索表 3、热红外影像和侧视雷达（SAR）影像的解译 要求递交解译结果图
二、全色影像与彩红外影像的解译与比较
1基本原理
彩红外影像与全色影像 解译不同点——颜色特征
遥感影像解译实习报告
实习报告一、实习目的与任务遥感影像解译实习是遥感科学与技术专业的一门实践性课程，旨在让我们了解遥感影像解译的基本原理和方法，提高我们对遥感影像的观察、分析和解释能力。
本次实习主要任务是对不同类型的遥感影像进行解译，包括光学遥感影像和雷达遥感影像，以及利用遥感影像进行地物分类和变化监测。
二、实习内容与过程1. 实习前的准备在实习开始前，我们学习了遥感影像解译的基本原理和方法，包括影像处理、特征提取、分类算法等。
同时，我们还学习了遥感影像的获取、处理和分析软件，如ENVI、ArcGIS等。
2. 实习过程（1）光学遥感影像解译我们首先选择了两景光学遥感影像，一景为SPOT5影像，另一景为TM影像。
我们通过对比分析，发现两种影像在色彩、纹理和结构等方面存在差异。
接着，我们利用ENVI软件对影像进行预处理，包括辐射校正、大气校正和影像增强等。
在此基础上，我们采用最大似然分类法对影像进行地物分类，得到了耕地、林地、草地、水域和建设用地等土地利用类型。
最后，我们对分类结果进行准确性评价，发现SPOT5影像的分类精度高于TM影像。
（2）雷达遥感影像解译我们选择了两景雷达遥感影像，一景为TerraSAR-X影像，另一景为RadarSat-2影像。
雷达遥感影像在光照条件和天气条件下具有优势，可以获取地物的几何结构和纹理信息。
我们首先对雷达影像进行预处理，包括去噪、滤波和影像增强等。
然后，我们采用谱分析方法提取影像的纹理信息，并利用支持向量机（SVM）对影像进行地物分类。
最后，我们对分类结果进行准确性评价，发现雷达遥感影像在地物分类方面具有较高的精度。
（3）遥感影像变化监测我们选择了两景时间序列的遥感影像，一景为2015年的Landsat8影像，另一景为2020年的Landsat8影像。
我们首先对两景影像进行预处理，包括辐射校正、大气校正和影像增强等。
然后，我们采用变化检测算法对两景影像进行变化分析，得到了耕地、林地、草地、水域和建设用地等土地利用类型的变化情况。
遥感图像解译 实验报告
遥感图像解译实验报告1. 实验目的本实验旨在通过遥感图像解译技术，对不同区域的地物进行分类和识别，实现对遥感图像的解读和分析。
2. 实验原理遥感图像解译是利用遥感图像获取的信息，通过对图像进行分析和解读，对图像中的地物进行分类和识别的过程。
其主要依靠计算机图像处理技术、模式识别和人工智能等方法。
本实验采用的遥感图像为航拍图像，航拍图像分辨率高，能够提供更为详细的地物信息。
在图像预处理阶段，首先对图像进行镶边去除、几何校正和辐射校正等预处理工作，以消除图像中的各种干扰因素。
在图像解译阶段，首先进行目标选择，选取感兴趣的区域进行进一步分析。
然后进行目标分类，将不同的地物进行分类和识别，可以根据地物的不同光谱特征和纹理信息进行分类。
本实验使用的图像解译方法主要包括：- 监督分类方法：通过对已知类别地物进行样本点选择，从而建立分类器进行分类。
- 非监督分类方法：根据像元的统计学特征，将图像中的地物进行聚类，从而实现地物分类。
- 物体识别方法：基于物体的形态、纹理等特征，通过模式识别方法进行识别。
3. 实验步骤3.1 数据准备本实验使用的航拍图像是一幅城市区域的遥感图像，分辨率为1米。
图像中包含了建筑物、道路、植被等多种地物。
3.2 图像预处理首先对图像进行镶边去除，去除图像四周的无效边缘信息。
然后进行图像的几何校正和辐射校正，以消除图像中的几何畸变和辐射差异。
3.3 目标选择选取感兴趣的区域进行进一步的分析。
根据图像中的特定区域选择建筑物、道路、植被等不同类别的地物。
3.4 目标分类对选取的目标进行分类和识别。
首先使用监督分类方法，选择已知类别地物进行样本点选择，并建立分类器。
然后使用非监督分类方法，对图像中的地物进行聚类分类。
最后使用物体识别方法，对地物进行形状和纹理等特征的识别。
3.5 结果分析分析实验得到的分类结果，评估分类的准确性和可靠性。
通过对分类结果的比较和分析，得出对地物的解释和发现。
4. 实验结果经过实验的数据处理和图像解译，得到了图像中各个地物类别的分类结果。
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遥感图像解译课程设计—“遥感专题信息提取与专题图制作”设计报告学院：班级：学号：姓名：日期：指导老师：遥感专题信息提取和专题图制作一、课程设计目的和意义：本次实习目的是加深理解和巩固《遥感原理与应用》课上的的有关理论知识，遥感的基本原理、遥感图像的处理方法、专题信息提取以及遥感综合应用技术；锻炼我们熟练运用envi，erdas等遥感软件独立分析问题、解决具体问题的实际工作能力；本次实习的意义在于通过使用遥感软件独立解决问题，培养良好的工作习惯和科学素养，为今后参加科学研究工作以及毕业设计打下良好的基础。
二、课程设计原理和方法：从卫星上获取的遥感图像一般不能直接使用，需要通过图像处理软件进行一系列的加工处理，最后进行地物分类，提取出专题信息，才能够制成各种专题地图。
使用遥感处理软件ERDAS对得到的图像进行TIFF到IMG的格式转换、波段叠加、几何纠正、影像镶嵌、基于HIS变换的图像融合、图像裁剪、图像分类、专题信息提取和最后的专题图制作等操作，具体原理如下：（1）格式转换与波段叠加ERDAS默认的文件格式是*.img格式，因此先要将获得tif格式的遥感影像转换为img格式影像。
多波段影像包含的信息量较大，为了便于后续处理，要将多个单波段影像叠加合成多波段影像。
参考影像具有地理信息，要将参考影像头文件信息添加进去。
（2）TM影像几何纠正遥感所获取的数据，均存在几何畸变。
因此需要对图像进行几何纠正。
多项式校正法是实践中经常使用的一种方法，对各种类型传感器的纠正均适用。
在实习过程中，采用了二次多项式法进行几何纠正，该法可以改正图像因平移、旋转、比例尺变化、仿射变化等线性变形与扭曲等二次非线性变形（3）图像镶嵌因研究范围的要求，需要在几何上将左右两幅图像连接在一起，并且保证拼接后的图像反差一致，色调相近，没有明显的接缝。
遥感影像在镶嵌之前，必须包含投影信息、地理坐标信息，还要有相同的波段数。
当然，在挑选遥感数据时，要尽可能选择成像时间和成像条件相近的遥感图像，要求相邻影像的色调一致。
（4）图像融合通过增强处理突出图像的有用信息，使图像中感兴趣的特征得以强调，便于提高遥感图像的可解译性。
基于IHS变换的图像融合使融合的图像既有TM图像的光谱信息，又有SPOT影像高分辨率的特点。
（5）图像分类用监督法对图像进行分类处理。
产生七个地理类别，分别是长江，居民区与坝区，山地，植被，阴影，内河、湖泊。
（6）分类后处理由于混合像元的存在以及分类算法是逐个像元进行的，在分类图像中有很多的孤立像元及小像元群，它们在分类图上表现为噪声，不能满足分类要求。
平滑处理可以消除一些噪声效应，完成类的连接。
（7）专题信息提取可以分类重编码，进行类别的合并。
制作出专题图。
三、课程设计过程和步骤：由于所得到的的数据是一个地区多幅不完整的的单波段数据，需要进行波段叠加后得到left-diejia和right-diejia，再分别将带校正影像left-diejia 和right-diejia依次和参考影像spot影像进行多项式几何校正，之后将校正好的数据做图像的拼接得到一个完整区域pingjie影像，再将其和高分辨率影像进行图像的融合，就可以进行非监督分类与监督分类并进行分类精度评估，最后输出专题图。
本次实习将按照一下流程图所示的步骤进行：图1 实习任务流程图1．数据预处理格式转换：用Import模块TIFF格式的遥感影像转换成IMG格式的遥感影像。
波段叠加：用Interpreter模块将左右各6个TM单波段影像叠加合成为多波段影像。
叠加后的影像命名为为left-diejia和right-diejia；选择Interpreter菜单—Utilities子菜单—Layer Stack菜单，在弹出的Layer Selection Stacking对话框中添加需要合成的波段。
添加头文件信息：打开参考图像，调出Image info对话框，选择Edit菜单，对影像的左上角X、Y坐标、像元值大小、单位和地图投影信息进行添加。
图1、融合后的影像2．几何纠正运用已经几何校正过的SPOT全色数据，对TM数据进行纠正。
选择GCP：打开左影像，选择Raster/Geometric Correction菜单，选择多项式纠正法，设次数为2，以已打开的SPOT影像为参考，开始分别在两个影像中对应选择同名地物点的GCP。
坐标转换：选取6个GCP，有GCP工具自动生成转换模型，通过二次多项式变换，将各个控制点从地理空间投影到图像空间上去。
精度检查：在GCP Tool中，通过Edit/Set Point Type/Check来实现设置点的类型为检查点，作用是检查转换精度，若误差大于一个像元，则需要重新选择控制点。
重采样：点击Geo Correction Tools中的重采样按钮对图像进行重采样，保证校正空间中点均匀分布输出。
几何校正后的影像为left-jiaozheng和right-jiaozheng，如图：图2、几何校正后的影像3．影像镶嵌此功能在数据预处理Data Prep模块中实现。
选择菜单DataPrep-Mosaic Images-Mosaic Tool，打开Mosaic Tool窗口。
加入影像：选择Mosaic Images/Edit/Add Images，加入左右两张影像。
确定镶嵌边：利用AOI Tools工具栏，绘制出两幅影像的分界线。
定义镶嵌函数：选择Edit/Set Overlap Function打开Set Overlap Function 对话框，选择函数。
镶嵌后的影像为left-right，如图：图3、镶嵌后的影像4．图像融合将多光谱影像变换到IHS空间：此功能在Interpreter模块Spacial Enhancement菜单中实现。
用SPOT影像的I分量代替多光谱影像的亮度分量：在Interpreter模块，Utilities/Layer Stack中实现，得到新的IHS影像。
将新的IHS图像逆变换到RGB空间中去，即得到融合的图像。
在Interpreter 模块，Spacial Enhancement菜单中可实现HIS to RGB变换。
将TM影像pingjie和SPOT影像sp_yc进行融合，得到融合后的影像ihstorgb，如图：图4、左图为融合前的影像pingjie，右图为融合后的影像ihstorgb 6．图像分类（1）非监督分类运用ISODATA算法，完全按照像元的光谱特性进行统计分类，常常用于对分类区没有什么了解的情况。
使用该方法时，原始图像的所有波段都参于分类运算，分类结果往往是各类像元数大体等比例。
得到的初始分类为10类，进过分类评价后最终分为4类：植被（棕色），水体（蓝色），居民地（红色），土地道路（白色）非监督分类后影像：（2）监督分类比非监督分类更多地要用户来控制，常用于对研究区域比较了解的情况。
在监督分类过程中，首先选择可以识别或者借助其它信息可以断定其类型的像元建立模板，然后基于该模板使计算机系统自动识别具有相同特性的像元。
对分类结果进行评价后再对模板进行修改，多次反复后建立一个比较准确的模板，并在此基础上最终进行分类。
1）、定义分类模板并分类2）、分类精度评价3）、分类后处理监督分类后的影像：7．专题信息提取此功能在Interprete模块中实现，选择GIS Analysis／recode，在对话框中进行类别的合并即可。
8．专题图制作在ERDAS IMAGING的Composer模块，点击New Map Composition，设置地图版面的大小，单位，背景等。
然后在弹出的Map Composer窗口中点击Annotation ／Tools调出常用的工具板。
绘制地图图框，插入公里网，符号图形，比例尺，文本框等。
监督分类后制作的专题图：四、课程设计的结果分析与评价：几何校正的过程我进行了多次重复和修改，主要原因是选点不够精确以及选点不均匀。
由于两幅图像的颜色、分辨率等不一样，所以选点比较艰难，有些地方如长江附近颜色变换比较明显，所以选点比较准确，而林地茂盛区选点就很艰难了。
另外，有些地方实在不好选点就没有选，这样就导致了选点的不均匀，进而导致了这些地区偏差较大。
因此，为了提高图像纠正的精度，应该尽量选择一些比较明显的同名点，另外，也要尽量让选的点均匀分布。
影像镶嵌的精度直接受影像几何校正的影像。
因为在镶嵌的过程中的镶嵌边是由左右图像上亮度值最接近的连线，而此时如果左右两片的精度相差太远的话就会使镶嵌边不够精确。
另外，在消除镶嵌边时要进行平滑处理，左右两片的精度相差太远的话会导致镶嵌边周围出现较大模糊。
所以要想图像镶嵌精度提高，就要尽量提高图像几何纠正的精度。
非监督分类的精度比较低，原始分类为10类，分完后需要进行目视判别按图像统计值产生的自由聚类类别多对应的地物类型，更改其颜色。
监督分类主要依赖所选的分类模板，同时对于分类后处理要求很高。
分类完后进行聚类统计clump，过滤分析sieve和去除分析eliminate等后处理对分类效果进一步优化。
在制作专题图时，比例尺显示不出来。
五、课程设计的总结与体会：在老师的耐心的讲解和自主学习下，遥感图像解译实习顺利完成了，每一个步骤都未出现大的问题，一些小问题也都能够通过分析原因自己解决。
在本次实习中我收获颇多。
首先，在本次实习中，我复习了上学期《遥感图像解译》课程中学过的理论知识，并且将本来分散的知识点融会贯通并付诸于实践，加深了对知识的理解，锻炼了理论联系实际的能力；其次，我进一步了解了TM影像的特点，并且我学会了图像处理软件ERDAS IMAGING的基本使用，了解了一些基本功能，对未来的工作和进一步深造打下了基础。
完整进行了遥感专题信息提取的工作流程，掌握了遥感使用遥感软件进行地物分类和专题图制作的具体操作方法的系统学习和掌握。
这次的实习进行了对具体工作的模拟，我们第一次完成了图像预处理、几何纠正、影像镶嵌、基于HIS变换的图像融合、图像裁剪、图像非监督分类和监督分类、专题信息提取和最后的专题图制作等操作。
该过程让我们了解了用遥感影像制作专题图的作业流程及各步骤的方法与可能出现的问题，是一次不错的实习经历。
总之，虽然遥感的实习即将结束，但是对于《遥感图像解译》这门学科的学习和了解仍然是我们的任务。
未来学习工作中我还会继续锻炼自己的动手能力，从实践中学到知识，对专业软件进行熟悉和掌握。
由于是第一次大规模使用ERDAS软件，实习过程中难免遇到问题，但都通过各种办法解决了，这使我分析问题和解决问题的能力得以提高，也促进了同学之间的交流与合作。
最后，感谢老师在实习过程中细致的讲解和给予我们的指导与帮助。
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