其它的声音：
1. 首先细胞的接种密度一定不能过大，一般每孔1000个左右就够了，我认为宁少勿多。
尤其是对于肿瘤细胞。10000/孔是太高了，这样即使药物有作用，MTT方法也是表现不出的，最佳点板浓度在4000-5000/孔，太少的话SD值会很大。
2. MTT本身就是比较粗的实验，增殖率10%左右的波动都不算奇怪。特别是新手，20%的波动也是常见的，所以很可能是技术原因引起的，特别是种板技术一定要过关。
3. 我做的是肿瘤细胞的MTT实验，这种细胞长的很快一开始我是用100000/ML的浓度来接种的，结果细胞长的太满结果是没有梯度也没有线性关系.后来调整浓度，用过40000~8 0000/ML的浓度都做过MTT实验，结果发现做的结果比较好点的是60000~70000/ML的浓度组的.用40000/M的浓度的组，由于细胞少，药物作用的梯度还是有，只是没有很好的线性关系.还有根据细胞生长速度以及药物的特性（有时间依赖性和浓度依赖性的药物）来确定培养时间是48小时还是72小时.
注意细胞悬液一定要混匀，已避免细胞沉淀下来，导致每孔中的细胞数量不等，可以每接几个就要再混匀一下。加样器操作要熟练，尽量避免人为误差。虽然移液器比移液管精确得多，但是如果操作不熟，CV会在8%左右。另外，吹散次数过多也会影响细胞活力。所以要熟练鞋、快些上板。
实验前应明确的问题
1. 选择适当的细胞接种浓度。一般情况下，96孔培养板的一内贴壁细胞长满时约有105个细胞。但由于不同细胞贴壁后面积差异很大，因此，在进行MTT试验前，要进行预实验检测其贴壁率、倍增时间以及不同接种细胞数条件下的生长曲线，确定试验中每孔的接种细胞数和培养时间，以保证培养终止致细胞过满。这样，才能保证MTT 结晶形成酌量与细胞数呈的线性关系。否则细胞数太多敏感性降低，太少观察不到差异。
2. 药物浓度的设定。一定要多看文献，参考别人的结果再定个比较大的范围先初筛。根据自己初筛的结果缩小浓度和时间范围再细筛。切记！否则，可能你用的时间和浓度根本不是药物的有效浓度和时间。
3. 时间点的设定。在不同时间点的测定OD值，输入excel表，最后得到不同时间点的抑制率变化情况，画出变化的曲线，曲线什么时候变得平坦了（到了平台期）那个时间点应该就是最好的时间点（因为这个时候的细胞增殖抑制表现的最明显）。
4. 培养时间。200ul的培养液对于10的4~5次方的增殖期细胞来说，很难维持68h，如果营养不够的话，细胞会由增殖期渐渐趋向G0期而趋于静止，影响结果，我们是在48h换液的。
5. MTT法只能测定细胞相对数和相对活力，不能测定细胞绝对数。做MTT时，尽量无菌操作，因为细菌也可以导致MTT比色OD值的升高。
6. 理论未必都是对的。要根据自己的实际情况调整。
7. 实验时应设置调零孔，对照孔，加药孔。调零孔加培养基、MTT、二甲基亚砜。对照孔和加药孔都要加细胞、培养液、MTT、二甲基亚砜，不同的是对照孔加溶解药物的介质，而加药组加入不同浓度的药物。
8. 避免血清干扰。用含15%胎牛血清培养液培养细胞时，高的血清物质会影响试验孔的光吸收值。由于试验本底增加，会试验敏感性。因此，一般选小于10%胎牛血清的培养液进行。在呈色后，尽量吸净培养孔内残余培养液。
实验步骤
悬浮细胞：
1. 收集对数期细胞，调节细胞悬液浓度1×106/ml，按次序将①补足的1640（无血清）培养基40ul ；②加Actinomycin D（有毒性）10ul用培养液稀释（储存液100ug/ml，需预试寻找最佳稀释度，1：10-1：20）；③需检测物10ul；④细胞悬液50ul（即5×104cell/孔），共100ul加入到96孔板（边缘孔用无菌水填充）。每板设对照（加100ul 1640）。
2. 置37℃，5%CO2孵育16-48小时，倒置显微镜下观察。
3. 每孔加入10 ul MTT溶液（5 mg/ml，即0.5%MTT），继续培养4 h。（悬浮细胞推荐使用WST-1，培养4 h后可跳过步骤4），直接酶联免疫检测仪OD570nm（630nm校准）测量各孔的吸光值）
4. 离心（1000转x10min），小心吸掉上清，每孔加入100 ul二甲基亚砜，置摇床上低速振荡10 min，使结晶物充分溶解。在酶联免疫检测仪OD570nm（630nm校准）测量各孔的吸光值。
5. 同时设置调零孔（培养基、MTT、二甲基亚砜），对照孔（细胞、相同浓度的药物溶解介质、培养液、MTT、二甲基亚砜），每组设定3复孔。
贴壁细胞：
1. 收集对数期细胞，调整细胞悬液浓度，每孔加入100ul，铺板使待测细胞调密度至1000 -10000孔，（边缘孔用无菌PBS填充）。
2. 5%CO2，37℃孵育，至细胞单层铺满孔底（96孔平底板），加入浓度梯度的药物，原则上，细胞贴壁后即可加药，或两小时，或半天时间，但我们常在前一天下午铺板，次日上午加药.一般5-7个梯度，每孔100ul，设3-5个复孔.建议设5个，否则难以反应真实情况
3. 5%CO2，37℃孵育16-48小时，倒置显微镜下观察。
4. 每孔加入20ulMTT溶液（5mg/ml，即0.5%MTT），继续培养4h。若药物与MTT能够反应，可先离心后弃去培养液，小心用PBS冲2-3遍后，再加入含MTT的培养液。
5. 终止培养，小心吸去孔内培养液。
6. 每孔加入150ul二甲基亚砜，置摇床上低速振荡10min，使结晶物充分溶解。在酶联免疫检测仪OD490nm处测量各孔的吸光值。
7. 同时设置调零孔（培养基、MTT、二甲基亚砜），对照孔（细胞、相同浓度的药物溶解介质、培养液、MTT、二甲基亚砜）
MTT的配制
MTT一般最好现用现配，过滤后4oC避光保存两周内有效，或配制成5mg/ml保存在-20
度长期保存，避免反复冻融，最好小剂量分装，用避光袋或是黑纸、锡箔纸包住避光以免分解。我一般都把MTT粉分装在EP管里，用的时候现配，直接往培养板中加，没必要一下子配那么多，尤其当MTT变为灰绿色时就绝对不能再用了。
MTT有致癌性，用的时候小心，有条件最好带那种透明的簿膜手套.配成的MTT需要无菌，MTT对菌很敏感；往96孔板加时不避光也没有关系，毕竟时间较短，或者你不放心的时候可以把操作台上的照明灯关掉.
配制MTT时用用PBS溶解，也有人用生理盐水配，60℃水浴助溶。
PBS配方：
NaCl 8g
Kcl 0.2g
Na2HPO4 1.44g
KH2PO40.24g
调ph 7.4
定容1L
关于细胞的接种（铺板）
细胞过了30代以后就不要用了，因为状态不好了；培养板要用好的（最好进口板），不好的板或重复利用的板只可做预实验。
接种时最好按照预实验摸索出的密度接种，因为细胞密度在10000/ml左右时，所测得的O D值的区间即细胞抑制率（或者增值率）的所呈现的线性关系最好，结果最可信。如果铺的太稀细胞的杀伤不会很明显，太密细胞可能都会凋亡，因为细胞长的太快营养会不够，最后导致死亡。且而细胞过密或者过少，增殖都会过快或者过慢，其增值率线性关系不佳。故而MTT细胞密度多采用10000/ml，100ul/孔。
细胞密度要根据不同细胞的特点来定.如果你做的药品对细胞具有刺激作用那么取小点的细胞浓度，如果你做的药品对细胞具有抑制作用那么取大点的细胞浓度，这样与对照的区别更明显，数据更好。悬浮细胞每孔的细胞数可达到105，贴壁细胞可为103-104.
首先说说我的一点经验：
1. 吹打时悬液总量不能太多，达到吸管吸液量的3到4倍，可能比较容易混匀。10ml的离心管里面最好装3~4ml的悬液：悬液太少容易吹起很多气泡，悬液太多又不容易吹成单细胞悬液。。。
2. 吸管的吸液量最好在1ml左右：吸液量过多的话，一下吸起很多液体，管中所剩就很少，这样吹打容易起泡，吸液量过少，吹打的力度就不够，吹打就会不均匀。如果是吸液量1m l多的吸管，总液量在5ml左右为益
3. 吸的时候要在悬液底部，然后提起来一点，但是吹下去的时候不要离开液面，否则容易吹打出气泡。
4. 吹打次数100左右，就可以吹打均匀了（有人认为加细胞前吹打30-50次基本就差不多均匀了。加细胞的时候每接种2孔反复吹打3次，每吹打3次后枪头垂悬与细胞悬液中5秒钟，然后再以一定的速度吸取悬液。）
5. 向每孔中用枪头加入细胞时不要太快，否则你会发现细胞在加入的瞬间会由于枪头的冲力在孔底聚集一堆，一般都在孔的底部中央，而周边很少，这种不均匀的分散会产生接触抑制，影响细胞的生长。所以速度不能太快也不能太慢。我习惯每块板加完后平握手中，向左3下，向右3下，在往返回复3下移动，目的是使得细胞能分散的均匀些。（铺板技术是M
TT实验的关键，也是基础，一定要练好。曾经有同学用漩涡振荡器混匀细胞，最后细胞全死了，建议不要采用这种方法混匀细胞。
加入MTT
个人认为MTT最关键的是你的细胞数目和你加入真正起作用的的MTT的适当比例，具体细胞数目和真正起作用的的MTT之间的关系确实不好确定，我认为MTT多加一些比少加好一些
MTT的量各家报道不同，一般是过量的，所以10ul即够了。如果不使用96孔板，培养基超过100ul，MTT按照10%的比例加入.加入MTT以后振荡一下让MTT与培养基混匀，不过这个应该关系不大。
如加入MTT后都有个别孔立即变为蓝黑色，则污染的可能性極大，另外MTT稀釋後加入細胞前還是需要以過濾的方式滅菌為宜.且在加MTT前可以先在镜下观察，看看是否有孔染菌，染菌的孔常常是临近的
因为血清中白蛋白对大部分的药物都有结合效应，所以可以单独将药物和MTT加在一起，看会不会起反应。如果不起反应，就不用去除含药物的培液，直接加MTT即可。
如何清除上清
百家争鸣：
1. 加DMSO前要把液体吸掉，但培养液里的紫色结晶可能会吸去，可在这之前先用平板离心机离心96孔板，2000r，5分钟，然后吸掉上清（如果是悬浮细胞，则推荐此法，悬浮细胞要离心2500rpm×10min.且其做MTT最好用圆底型96孔板，清除上清时注意不要把下面的结晶颗粒吸掉，建议各孔吸弃150-160ul即可）。
2. 我每次将MTT加入后，再孵育四个小时，然后用离心机离心1000G，5min。但是用枪小心地吸上清，还是会将一小部分蓝色结晶吸出。所以还是建议翻转倒扣的方法吧！
3. 另外，可以直接将板翻转倒扣（垫几层滤纸）2-3次，比用“吸”的办法更不容易使细胞脱离出来。可以轻拍，或者倾斜一点帮助吸液，发现紫色结晶几乎没有肉眼可见的掉脱，但前提是你本身细胞贴壁要比较牢，半贴壁生长的细胞容易脱离。假如药物作用时间长的话，阴性对照组可能由于细胞过多而使加入MTT后形成的结晶漂起来，这样就不能直接倒掉上清。
4. 做MTT时，这一步骤一定要小心，不要采用倒的方式。因为贴壁不牢的细胞会被倒掉，从而影响OD值。悬浮细胞，不要翻板，离心后也不要翻板，这个方法害死人。
5. 加完MTT反应3-4h后，从培养箱取出96孔板的动作要轻柔，避免振荡结晶，使其滑落.你可以试着将96孔板倾斜30度角，然后用枪尖慢慢吸，有的细胞可以用排枪一起吸，有
的则要耐心的一个个用枪头吸，枪尖的力度和方向要保证每个孔都一致。不要让枪头接触到孔底，且一旦倾斜孔板后就不要反复倾斜放平，这样也会使结晶脱落。
6. 用医用的注射器加上针头吸取液体的，吸取时要把板子斜放，沿着壁吸取就好了！这次MTT我用1ml针头仔细吸培养液，觉得比其它方法可靠，一般不会吸走紫色结晶.
避免清除上清而改进的方法
由于一般可离心96孔板的离心机不好找。既使是贴壁细胞做MTT时，用DMSO溶解得到结果也不好，不是得不到预期结果就是可重复性差。
解决方法1：用以下文献方法：周建军等，评价抗癌物质活性的改良MTT方法，中国医药工业杂志，1993，24（10）：455-457
具体方法：
配三联溶解液：10%SDS，5%异丁醇，0.012mol/LHCL，蒸馏水溶解。
三联溶解液：SDS10g，异丁醇5ml，10M HCl 0.1ml用双蒸水溶解配成100ml溶液
操作：在培养板上加一定密度的细胞悬液，90ul/孔；如需给药，则再于同时（悬浮细胞）或4h后（贴壁细胞）加入不同浓度的药物10ul/孔，均设三复孔。另外，每块板上另没一个调零孔（只加培养液，不含细胞和药物）。培养2d后，加入MTT溶液20ul/孔，继续培养4h，然后加入上述三联液100ul/孔，于37度放置过夜后，用酶标仪测各孔A570值。
优点：简化操作，提高了可靠性。
解决方法2：日本同仁有一种新试剂CCK-8试剂，CCK-8试剂可用于简便而准确的细胞增殖和毒性分析。其基本原理为：该试剂中含有WST–8[其化学名称为：2-（2-甲氧基-4-
硝基苯基）-3-（4-硝基苯基）-5-（2，4-二磺酸苯）-2H-四唑单钠盐]，它在电子载体1-甲氧基-5-甲基吩嗪硫酸二甲酯（1-Methoxy PMS）的作用下被细胞线粒体中的脱氢酶还原为具有高度水溶性的黄色甲染料（Formazan dye）。生成的甲物的数量与活细胞的数量成正比，因此可利用这一特性直接进行细胞增殖和毒性分析。CCK-8试剂中已预先配入了进行细胞增殖和毒性分析所需的成分，无需再用缓冲液或培养基进行稀释；同时，CCK-8试剂无需任何放射性同位素和有机溶剂。因此，无需特别的技巧，就可使每一位使用者准确、快速地得到重现性好的实验结果。
★优点
1、简便只需一步即可得到结果
2、省时毋需预制，即开即用
3、安全毋需放射性同位素和有机溶剂
4、快速省去了溶解除沉操作
5、灵敏度高灵敏度高于MTT
6、重现性好步骤少；无损失；结果准确
就是比较贵，如果经费充足，用这个是不错的。
★进行细胞增殖分析的使用方法：
1、接种细胞悬液100μl于96孔板内，预先置于37℃，5% CO 2饱和湿度培养箱内培养。
2、在每个孔内加入10μl的CCK-8试剂。
3、把培养板放在培养箱内培养1-4小时*。
4、在450nm波长处测定吸光度，参比波长为600nm或600nm以上。
解决方法3：使用MTS
解决方法4：加入DMSO
在同一批实验中最好不要更换DMSO。加DMSO前把孔中液体尽量弃干净，没有去掉上清直接加DMSO，一是沉淀会很难溶解.二培养液的颜色在检测时也能被测到，会对最后结果造成影响。但前提是不能把细胞也一起吸掉，因为这样带来的误差要远远大于培养液没弃干净带来的误差，所以要在保证细胞不被吸掉的前提下，尽量把培养液吸掉。如果培养液没弃干净，空白孔也要留有等量的培养液，这样在检测时可以尽量去除培养液的影响，DMSO 的量也可为100ul或150ul.
1. 加了DMSO后用振荡器轻轻振荡5-10min，时间控制尽量严格一点，放置时间长了会影响结果，值会偏大，且结果不可信.
2. 加入DMSO后可用排枪反复抽吸助溶，溶解后尽快检测。如果实验孔不多，建议用此法，因其比振荡溶解效果好。
3. 或放入37度放孵箱15分钟溶解结晶。
振荡是为了让甲臜溶解，这样才能更好的测量吸光度，振荡96孔板有专的振荡器，目的：扎破气泡.有气泡存在时，由于其对光的反射与折射作用（酶标仪的原理是通过测定特定波长透过样品的吸光度推测样品内特定物质的浓度），会导致结果偏移.
OD值的测定
至于测定波长的选择是因显色溶液而异的，对于DMSO，溶解后呈紫（红）色，490nm有最大吸收值，而ATCC公司的MTT试剂盒用的不是DMSO，它的测定波长是570。（就如ELISA实验选用OPD作底物测定波长是492，选用TMB显色液则用450）；而对于SDS 和酸化异丙醇，则选用570nm，并且建议以655nm作为参考波长。
DMSO溶后10分钟内测，越放颜色越深，而SDS做为溶解液测吸收光值，其值可在三天内保持不变.
细胞密度偏大测出的吸光度也会偏大，细胞密度小吸光度也会偏小；另外跟细胞状态也有关系，细胞状态不好的话，吸光度值也会低的；细胞数目少，或者是培养的时间短，OD值也会偏低。如果各个孔的孔间差异性特别明显的话说明有可能存在污染，空白孔的OD值太高，很可能是细菌污染。
复孔直接的OD值差别一般应在0.1-0.15，差别太大考虑：1.接种细胞数不均匀，或是接种太多，应保证每孔一致，一般是每孔1000-10000个。可以细胞细胞计数后，加入细胞悬液，再补培养基到预定体积，并轻轻吹打几次，使细胞均匀分布，这样比直接加入预定体积的细胞悬液要好，接种时应加含血清培养基。2.贴壁时间：18-24h，如果不够，未悬浮的细胞会被吸掉。
一般为了实验的准确，每个浓度可以设5-6个复孔，可以最后统计时，可以除去一个最高值和一个最低值，或者除去其中数据离谱的值，这些离谱数字的出现与细胞是否污染，细胞是否在培养期间死去，是否培养液蒸发过多，加MTT液是否准确，在37℃，5%二氧化碳培养箱中孵育时间是否一定（1-4小时）等有密切的关系，当然测定OD值的仪器工作状态是否正常也非常重要！（一般开机预热20min）。
MTT方法的吸收度在0.2~0.8之间误差较小。这和分析化学中的lambert-beer定律有关，对朗伯-比尔定律的偏离在吸光光度分析中，经常出现标准曲线不呈直线的情况，特别是当吸光物质浓度较高时，明显地看到通过原点向浓度轴弯曲的现象（吸光度轴弯曲）。这种情况称为偏离朗伯-比尔定律。若在曲线弯曲部分进行定量，将会引起较大的误差。在吸光光度分析中，仪器测量不准确也是误差的主要来源。任何光度计都有一定的测量误差。这些误差可能来源于光源不稳定，实验条件偶然变动，读数不准确等。
在光度计中，透射比的标尺刻度均匀。吸光度标尺刻度不均匀。对于同一仪器，读数的波动对透射比为一定值；而对吸光度读数波动则不再为定值。吸光度越大，读数波动所引起的吸光度误差也越大透射比很小或很大时，浓度测量误差都较大，即光度测量最好选吸光度读数在刻度尺的中间而不落两端。待测溶液的透射比T在15%~65%之间，或使吸光度A在0.
2~0.8之间，才能保证测量的相对误差较小。当A=0.434（或透射比T=36.8%）时，测量的相对误差最小。
其它的声音：
1. 最好用570nm波长的滤光片，因为MTT在这个波长的吸光度是峰值，换句话说灵敏度高。用其它波长的也有，一般是490nm，但我的经验灵敏度降低一半。
2. 我们用的BIO-TEK公司的ELx800，一般值在2以下都是可靠的，如果复孔之间值相差太大就要考虑是否是实验过程中的误差. 我曾经看到园子的有些帖子报道说OD值大概在0. 2-1.2范围内与活细胞数有较好的线性关系，但OD值在0.3-0.9范围内可能更佳，若你的O D值不在这个范围内则你实验的细胞数可能不太合适，应调整你的细胞数。
边缘效应
96孔板四周一圈的孔一般只做空白，不养细胞，否则这四行的数据会偏高或偏低，96孔板在培养箱中，由于湿度不够，而培养箱由于具有一定的温度，由于温度梯度使得边缘的孔水分蒸发较快，导致培养基中各种成分浓度变化增大，导致细胞状态不同。对于这种现象，要保证培养箱中的湿度，减少开关培养箱的次数和时间。解决方法：将孔板周围的一圈孔全部不用，影响非常大，而且最外一圈一定要加水、PBS或者培养液，只要能防止蒸发就可以. 关于如何计算IC50
（1）改良寇式法：lgIC50=Xm-I（P-（3-Pm-Pn）/4）
Xm：lg 最大剂量
I：lg（最大剂量/相临剂量）
P：阳性反应率之和
Pm：最大阳性反应率
Pn：最小阳性反应率
举个例子：各组浓度0.1、0.01、0.001、0.0001、0.00001、0.000001，稀释倍数为10，最大浓度为0.1，抑制率为0.95、0.80、0.65、0.43、0.21，0.06。代入
计算公式：
Pm=0.95
Pn=0.06
P=0.95+0.80+0.65+0.43+0.21+0.06=3.1
Xm=lg0.1=-1
lgI=lg0.1/0.01=1
lgIC50=-1-1*（3.1-（3-0.95-0.06）/4）=-3.6025
IC50=0.00025
（2）Bliss法：自己查阅书籍
（3）IC50计算软件，见下面附件
（4）自己用EXCEL做趋势线来求IC50，关于LD50的方法与此相似！
（5）在线求IC50或EC50：http://chiryo.phar.nagoya-cu.ac.jp/javastat/JavaStat-j.htm
结果统计学处理
所有数值以x±s表示，应用SPSS软件进行方差分析，p<0.05时为相差显著，p<0.01时为相差非常显著。可以以时间为横轴，光吸收值为纵轴绘制细胞生线，专门公式求IC50。或计算抑制率。细胞死亡率%=OD对照组-OD实验组/OD对照组
excel表中可以做两两比较的T-test，这个你可以参考一下；你的数据应该用多个样本均数的T-test，方差分析也可。用的软件是SPSS或者SAS。
孔板的重复利用：
培养板要用好的（最好进口板），不好的板或重复利用的板只可做预实验。一般贴壁生长的细胞用重复利用的培养板效果不是很好，因为培养板表层在生产时涂有一层促进细胞贴壁的物质，在清洗后多半会失去。悬浮或是半悬浮生长的细胞还可以。建议不要用太多次，即使是进口的板子使用次数也不要超过3次，底值最好在测得值的1/3一下。
强烈建议培养板不要重复使用：1、泡酸是可以，但是泡完酸的板子很不利于细胞的生长，会出现帖壁不好，细胞生长缓慢等情况.2、这样的板子消毒灭菌很不彻底，如果有万一，则因小失大.3、重复用的板子洗不干净在培养过程中易出现杂质.
重复利用时
做法1：
洗净后用2%NaoH浸泡4小时，再用1%稀盐酸浸泡4小时，冲洗15遍，蒸馏水冲洗3遍，烘干，UV照射过夜（紫外2小时以上消毒即可）
做法2：
泡酸2-4小时，老师让我们别超过4小时，（普通的玻璃仪器是过夜）。捞出，冲洗干净，烘干后，UV 照射过夜。估计跟其他收集在一起，钴60照射消毒。
做法3：
1. 做完MTT后用大水流尽量将板冲净，然后用洗衣粉水泡几个小时（小心最好让洗衣粉先化开）。
2. 用自来水冲净洗衣粉水，倒扣晾干。
3. 重铬酸钾加浓硫酸配成的酸液中浸泡过夜泡洗液（六小时以上即可）后自来水洗净（20次左右）每个孔都要处理。
4.用去离子水冲洗3遍，双蒸水冲洗3遍，烤干。
5.超净台中紫外线照射2个小时左右，就可以用了，不可以高压。
做法4：
1、测完值的96孔板甩掉孔内培养液，放入超声中超10-30分钟，晾干（或烘干）备用。此步骤可最大程度的洗去污垢及细胞。
2、每孔加入50-100ul的胰酶（0.05%），我一般加60ul，加完胰酶后水平振荡96孔板以使胰酶均匀覆盖于细胞表面，室温下放置至细胞被消化脱落为止。假如你想消化快一点的话可将96孔板放到37度培养箱内（胰酶在37度时的活力最大）。
对于顽固贴附在壁上的细胞，此步骤最为有效。
3、甩掉胰酶，自来水下冲洗，晾干（或烘干）备用。
如果不烘干就泡酸，那么96孔板残留的水分将稀释酸液，长期以往泡酸的效果下降。
4、将晾干的96孔板泡酸（中强酸）过夜，捞起后自来水下冲洗10遍；双蒸水冲洗3遍。三蒸水冲洗3遍。烘干备用。泡酸时特别注意时间不要太长了，否则板子变黄，影响最后的OD值的测定。
5、做实验前，96孔板至少在紫外灯下照射30分钟，但不能长期照射。紫外线长期照射可使板变黄，我的两块板放在超静台上忘了拿出来，一直照了两个星期，等我从超静台上取出板已经变成黄色。
注：
1、在实验中若你测得某一个孔的数值偏高，虽然有很多因素会导致数值偏高，但是如果是板底的污点引起的话你可以消除。拿出96孔板擦一擦值偏大孔的板底部，再测值。你会发现孔高的值又会到正常水平。因为咱们做实验时手不可避免的接触96孔板板底留下痕迹，这些痕迹就会使吸光度升高。
2、96孔板洗的次数多了，板底自然留下划痕，这就会导致读数的不均而影响实验结果。你不妨在做实验前测一次96孔板的值（此值为初值），实验测得的为后值。后值减去初值就接近实验的真实值。
遥感影像预处理 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，大多数的商业化软件都具备这方面的功能。预处理的大致流程在各个行业中有点差异，而且注重点也各有不同。 本小节包括以下内容： ? ? ●数据预处理一般流程介绍 ? ? ●预处理常见名词解释 ? ? ●ENVI中的数据预处理 1、数据预处理一般流程 数据预处理的过程包括几何精校正、配准、图像镶嵌与裁剪、去云及阴影处理和光谱归一化几个环节，具体流程图如图所示。 图1数据预处理一般流程 各个行业应用会有所不同，比如在精细农业方面，在大气校正方面要求会高点，因为它需要反演；在测绘方面，对几何校正的精度要求会很高。 2、数据预处理的各个流程介绍
（一）几何精校正与影像配准 引起影像几何变形一般分为两大类：系统性和非系统性。系统性一般有传感器本身引起的，有规律可循和可预测性，可以用传感器模型来校正；非系统性几何变形是不规律的，它可以是传感器平台本身的高度、姿态等不稳定，也可以是地球曲率及空气折射的变化以及地形的变化等。 在做几何校正前，先要知道几个概念： 地理编码：把图像矫正到一种统一标准的坐标系。 地理参照：借助一组控制点，对一幅图像进行地理坐标的校正。 图像配准：同一区域里一幅图像（基准图像）对另一幅图像校准 影像几何精校正，一般步骤如下， （1）GCP（地面控制点）的选取 这是几何校正中最重要的一步。可以从地形图（DRG）为参考进行控制选点，也可以野外GPS测量获得，或者从校正好的影像中获取。选取得控制点有以下特征： 1、GCP在图像上有明显的、清晰的点位标志，如道路交叉点、河流交叉点等； 2、地面控制点上的地物不随时间而变化。 GCP均匀分布在整幅影像内，且要有一定的数量保证，不同纠正模型对控制点个数的需求不相同。卫星提供的辅助数据可建立严密的物理模型，该模型只需9个控制点即可；对于有理多项式模型，一般每景要求不少于30个控制点，困难地区适当增加点位；几何多项式模型将根据地形情况确定，它要求控制点个数多于上述几种模型，通常每景要求在30-50个左右，尤其对于山区应适当增加控制点。
科研常用的实验数据分析与处理方法 对于每个科研工作者而言，对实验数据进行处理是在开始论文写作之前十分常见的工作之一。但是，常见的数据分析方法有哪些呢？常用的数据分析方法有：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析。 1、聚类分析(Cluster Analysis) 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。 2、因子分析(Factor Analysis) 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。
3、相关分析(Correlation Analysis) 相关分析(correlation analysis)，相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y 分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。 4、对应分析(Correspondence Analysis) 对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q 型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。 5、回归分析 研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，…，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一
影像融合与目视解译的结果分析 张媛媛1103070526 黄朵燕1103070523 徐雪歌1103070517 布尔兰1103070531 一、三种影像融合方法的效果比较 1、Gram-Schmidt效果分析 A、定性分析 根据上面两幅图，其中左图为融合后的影像，右图为原始影像，左图显示的部分即为右图的绿框部分，从这两幅图来看：Gram-Schmidt方法融合的影像色彩变化不明显，两幅图的色彩效果很类似B、定量分析 如上图，第一个为Gram-Schmidt方法融合的影像的数据，第二个为原始的影像数据，从上面的两幅图可以看出：除了最小值变化很明显之外，影像的最大值和平均值变化都很小，两个影像的最小方差也很接近 下面两幅图分别为融合影像和原始影像的直方图：
从上面两张直方图可以看出：除了绿色部分变化稍微明显之外，其他部分的变化均不明显 2、pc效果分析 A、定性分析 上图左图为pc方法融合的影像，右图为原始影像，从色彩显示结果来看，色彩稍微有点变化，但不是特别明显。 B、定量分析
第一个为pc融合后的影像数据，第二个为原始的影像数据，从上面的图可以看出，除了最小值的变化稍微有点变化外，最大值和平均值的变化都特别小，最小的方差的差异也很小 下面再看两幅影像的直方图： 从上面的直方图来看，除了白色曲线的峰值有较大差异外，另外两条曲线的变化并不明显 3、CN效果分析 A、定性分析 从上面这两幅图可以明显看出CN影像融合方法色彩变化很明显，且亮度的变化也比较明显 B、定量分析
第一张图为CN融合后影像的数据，第二张图片是原始影像的数据，从图片上可以看出不管是最小值、最大值、平均值和最小方差，影像融合前后的差异都很小，变化都及其不明显 下面为两个影像的直方图： 从上面这两张图可以看出除了红色曲线部分变化较为明显之外，其他两条曲线的变化都不明显二、地物的目视解译及其识别依据 5种地物的名称及其识别依据如下表所示： 三、监督分类 1、平行管道分类成果
一．预处理 1．降噪处理 由于传感器的因素，一些获取的遥感图像中，会出现周期性的噪声，我们必须对其进行消除或减弱方可使用。 （1）除周期性噪声和尖锐性噪声 周期性噪声一般重叠在原图像上，成为周期性的干涉图形，具有不同的幅度、频率、和相位。它形成一系列的尖峰或者亮斑，代表在某些空间频率位置最为突出。一般可以用带通或者槽形滤波的方法来消除。 消除尖峰噪声，特别是与扫描方向不平行的，一般用傅立叶变换进行滤波处理的方法比较方便。 （2）除坏线和条带 去除遥感图像中的坏线。遥感图像中通常会出现与扫描方向平行的条带，还有一些与辐射信号无关的条带噪声，一般称为坏线。一般采用傅里叶变换和低通滤波进行消除或减弱。
2．薄云处理 由于天气原因，对于有些遥感图形中出现的薄云可以进行减弱处理。 3．阴影处理 由于太阳高度角的原因，有些图像会出现山体阴影，可以采用比值法对其进行消除。二．几何纠正
通常我们获取的遥感影像一般都是Level2级产品，为使其定位准确，我们在使用遥感图像前，必须对其进行几何精纠正，在地形起伏较大地区，还必须对其进行正射纠正。特殊情况下还须对遥感图像进行大气纠正，此处不做阐述。 1．图像配准 为同一地区的两种数据源能在同一个地理坐标系中进行叠加显示和数学运算，必须先将其中一种数据源的地理坐标配准到另一种数据源的地理坐标上,这个过程叫做配准。 （1）影像对栅格图像的配准 将一幅遥感影像配准到相同地区另一幅影像或栅格地图中，使其在空间位置能重合叠加显示。 （2）影像对矢量图形的配准 将一幅遥感影像配准到相同地区一幅矢量图形中，使其在空间位置上能进行重合叠加显示。2．几何粗纠正
北京揽宇方圆信息技术有限公司 遥感卫星图像处理方法 随着遥感技术的快速发展，获得了大量的遥感影像数据，如何从这些影像中提取人们感兴趣的对象已成为人们越来越关注的问题。但是传统的方法不能满足人们已有获取手段的需要，另外GIS的快速发展为人们提供了强大的地理数据管理平台，GIS数据库包括了大量空间数据和属性数据，以及未被人们发现的存在于这些数据中的知识。将GIS技术引入遥感图像的分类过程，用来辅助进行遥感图像分类，可进一步提高了图像处理的精度和效率。如何从GIS数据库中挖掘这些数据并加以充分利用是人们最关心的问题。GIS支持下的遥感图像分析特别强调RS和GIS的集成，引进空间数据挖掘和知识发现（SDM&KDD）技术，支持遥感影像的分类，达到较好的结果，专家系统表明了该方法是高效的手段。 遥感图像的边缘特征提取观察一幅图像首先感受到的是图像的总体边缘特征，它是构成图像形状的基本要素，是图像性质的重要表现形式之一，是图像特征的重要组成部分。提取和检测边缘特征是图像特征提取的重要一环，也是解决图像处理中许多复杂问题的一条重要的途径。遥感图像的边缘特征提取是对遥感图像上的明显地物边缘特征进行提取与识别的处理过程。目前解决图像特征检测/定位问题的技术还不是很完善，从图像结构的观点来看，主要是要解决三个问题:①要找出重要的图像灰度特征；②要抑制不必要的细节和噪声；③要保证定位精度图。遥感图像的边缘特征提取的算子很多，最常用的算子如Sobel算子、Log算子、Canny算子等。 1）图像精校正 由于卫星成像时受采样角度、成像高度及卫星姿态等客观因素的影响，造成原始图像非线性变形，必须经过几何精校正，才能满足工作精度要求一般采用几何模型配合常规控制点法对进行几何校正。 在校正时利用地面控制点(GCP)，通过坐标转换函数，把各控制点从地理空间投影到图像空间上去。几何校正的精度直接取决于地面控制点选取的精度、分布和数量。因此，地面控制点的选择必须满足一定的条件，即：地面控制点应当均匀地分布在图像内；地面控制点应当在图像上有明显的、精确的定位识别标志，如公路、铁路交叉点、河流叉口、农田界线等，以保证空间配准的精度；地面控制点要有一定的数量保证。地面控制点选好后，再选择不同的校正算子和插值法进行计算，同时，还对地面控制点(GCPS)进行误差分析，使得其精度满足要求为止。最后将校正好的图像与地形图进行对比，考察校正效果。 2）波段组合及融合 对卫星数据的全色及多光谱波段进行融合。包括选取最佳波段，从多种分辨率融合方法中选取最佳方法进行全色波段和多光谱波段融合，使得图像既有高的空间分辨率和纹理特性，又有丰富的光谱信息，从而达到影像地图信息丰富、视觉效果好、质量高的目的。 3）图像镶嵌
科技论文中对科研实验数据的处理方法 写作科技研究成果论文，都需要真实可靠的实验数据支撑，实验数据是论文中非常重要的内容，因此处理实验数据是论文写作过程中常见的一步。就目前而言，科技论文写作中，实验数据的处理方法主要有列表法和作图法两种。 一、列表法 列表法就是将一组实验数据和计算的中间数据依据一定的形式和顺序列成表格。列表法可以简单明确地表示出物理量之间的对应关系，便于分析和发现资料的规律性，也有助于检查和发现实验中的问题，这就是列表法的优点。设计记录表格时要满足以下几点： 1.表格设计要合理，以利于记录、检查、运算和分析。 2.表格中涉及的各物理量，其符号、单位及量值的数量级均要表示清楚。但不要把单位写在数字后。 3.表中数据要正确反映测量结果的有效数字和不确定度。列入表中的除原始数据外，计算过程中的一些中间结果和最后结果也可以列入表中。 此外，表格要加上必要的说明。通常情况下，实验室所给的数据或查得的单项数据应列在表格的上部，说明写在表格的下部。 二、作图法 作图法是在坐标纸上用图线表示物理量之间的关系，揭示物理量之间的联系。作图法既有简明、形象、直观、便于比较研究实验结果等优点，它是一种最常用的数据处理方法。作图法的基本规则是：
1.根据函数关系选择适当的坐标纸(如直角坐标纸，单对数坐标纸，双对数坐标纸，极坐标纸等)和比例，画出坐标轴，标明物理量符号、单位和刻度值，并写明测试条件。 2.坐标的原点不一定是变量的零点，可根据测试范围加以选择。，坐标分格最好使最低数字的一个单位可靠数与坐标最小分度相当。纵横坐标比例要恰当，以使图线居中。 3.描点和连线。根据测量数据，用直尺和笔尖使其函数对应的实验点准确地落在相应的位置。一张图纸上画上几条实验曲线时，每条图线应用不同的标记符号标出，以免混淆。连线时，要顾及到数据点，使曲线呈光滑曲线(含直线)，并使数据点均匀分布在曲线(直线)的两侧，且尽量贴近曲线。个别偏离过大的点要重新审核，属过失误差的应剔去。 4.标明图名，即做好实验图线后，应在图纸下方或空白的明显位置处，写上图的名称、作者和作图日期，有时还要附上简单的说明，如实验条件等，使读者一目了然。作图时，一般将纵轴代表的物理量写在前面，横轴代表的物理量写在后面，中间用“～”联接。 实验数据的处理离不开绘制成表，列表法和作图法还是有一定区别的。科研工作者在处理数据时，要注意根据实验数据的特点，选择是用列表法还是作图法。
遥感讲座——遥感影像预处理 据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，大多数的商业化软件都具备这方面的功能。预处理的大致流程在各个行业中有点差异，而且注重点也各有不同。下面是预处理中比较常见的流程。 1、数据预处理一般流程 数据预处理的过程包括几何精校正、配准、图像镶嵌与裁剪、去云及阴影处理和光谱归一化几个环节，具体流程图如图所示。 各个行业应用会有所不同，比如在精细农业方面，在大气校正方面要求会高点，因为它需要反演；在测绘方面，对几何校正的精度要求会很高。 2、数据预处理的各个流程介绍 （一）几何精校正与影像配准 引起影像几何变形一般分为两大类：系统性和非系统性。系统性一般有传感器本身引起的，有规律可循和可预测性，可以用传感器模型来校正；非系统性几何变形是不规律的，它可以是传感器平台本身的高度、姿态等不稳定，也可以是地球曲率及空气折射的变化以及地形的变化等。 在做几何校正前，先要知道几个概念： 地理编码：把图像矫正到一种统一标准的坐标系。 地理参照：借助一组控制点，对一幅图像进行地理坐标的校正。 图像配准：同一区域里一幅图像（基准图像）对另一幅图像校准
影像几何精校正，一般步骤如下， （1）GCP（地面控制点）的选取 这是几何校正中最重要的一步。可以从地形图（DRG）为参考进行控制选点，也可以野外GPS测量获得，或者从校正好的影像中获取。选取得控制点有以下特征： 1、GCP在图像上有明显的、清晰的点位标志，如道路交叉点、河流交叉点等； 2、地面控制点上的地物不随时间而变化。 GCP均匀分布在整幅影像内，且要有一定的数量保证，不同纠正模型对控制点个数的需求不相同。卫星提供的辅助数据可建立严密的物理模型，该模型只需9个控制点即可；对于有理多项式模型，一般每景要求不少于30个控制点，困难地区适当增加点位；几何多项式模型将根据地形情况确定，它要求控制点个数多于上述几种模型，通常每景要求在30-50个左右，尤其对于山区应适当增加控制点。 （2）建立几何校正模型 地面点确定之后，要在图像与图像或地图上分别读出各个控制点在图像上的像元坐标（x，y）及其参考图像或地图上的坐标（X，Y），这叫需要选择一个合理的坐标变换函数式（即数据校正模型），然后用公式计算每个地面控制点的均方根误差（RMS）根据公式计算出每个控制点几何校正的精度，计算出累积的总体均方差误差，也叫残余误差，一般控制在一个像元之内，即RMS<1。 （3）图像重采样 重新定位后的像元在原图像中分布是不均匀的,即输出图像像元点在输入图像中的行列号不是或不全是正数关系。因此需要根据输出图像上的各像元在输入图像中的位置，对原始图像按一定规则重新采样，进行亮度值的插值计算，建立新的图像矩阵。常用的内插方法包括： 1、最邻近法是将最邻近的像元值赋予新像元。该方法的优点是输出图像仍然保持原来的像元值，简单，处理速度快。但这种方法最大可产生半个像元的位置偏移，可能造成输出图像中某些地物的不连贯。 2、双线性内插法是使用邻近4个点的像元值，按照其距内插点的距离赋予不同的权重，进行线性内插。该方法具有平均化的滤波效果，边缘受到平滑作用，而产生一个比较连贯的输出图像，其缺点是破坏了原来的像元值。 3、三次卷积内插法较为复杂，它使用内插点周围的16个像元值，用三次卷积函数进行内插。这种方法对边缘有所增强，并具有均衡化和清晰化的效果，当它仍然破坏了原来的像元值，且计算量大。 一般认为最邻近法有利于保持原始图像中的灰级，但对图像中的几何结构损坏较大。后两种方法虽然对像元值有所近似，但也在很大程度上保留图像原有的几何结构，如道路网、水系、地物边界等。
北京揽宇方圆信息技术有限公司遥感卫星影像图像数据处理介绍 北京揽宇方圆信息技术有限公司是国内的领先遥感卫星数据机构，而且是整合全球的遥感卫星数据资源，分发不同性能、技术应用上可以互补的多种卫星影像，包括光学、雷达卫星影像、历史遥感影像等各种卫星数据服务，各种专业应用目的的图像处理、解译、顾问服务以及基于卫星影像的各种解决方案等。遥感卫星影像数据贯穿中国1960年至今的所有卫星影像数据，是中国遥感卫星数据资源最多的专业遥感卫星数据服务机构，提供多尺度、多分辨率、全覆盖的遥感卫星影像数据服务，最大限度的保证了遥感影像数据获取的及时性和完整性。 优势： 1：北京揽宇方圆国内老牌卫星数据公司，经营时间久，行业口碑相传，1800个行业用户选择的实力见证。 2：北京揽宇方圆遥感数据购买专人数据查询一对一服务，数据查询网址是卫星公司网。 3：北京揽宇方圆拥有大型正版遥感处理软件，遥感数据处理工程师有10年以上遥感处理工作经验，并有国家大型项目工作经验自主卫星数据处理软件著作权，最大限度保持遥感卫星影像处理的真实度。
4：北京揽宇方圆国家高新技术企业，通过ISO900认证的国际质量管理操作体系，无论是遥感卫星品质和遥感数据处理质量，都能得到保障。 5：影像数据官方渠道：所有的卫星数据都是卫星公司授权的原始数据，全球公众数据查询网址公开查询，影像数据质量一目了然，数据反应客观公正实事求是，数据处理技术团队国标规范操作，提供的是行业优质的专业化服务。 6：签定正规合同：影像数据服务付款前，买卖双方须签订服务合同，提供合同相应的正规发票，发票国家税网可以详细查询，有增值税普通发票和增值税专用发票两种发票类型可供选择。以最有效的法律手段来保障您的权益。 7：对公帐号转款：合同约定的对公帐号，与合同主体名发票上面的帐号名称一致，是由工商行政管理部门核准的公司银行账户，所有交易记录均能查询，保障资金安全。 8：售后服务：完善的售后服务体制，全国热线，登陆官网客服服务同步。 技术能力说明 北京揽宇方圆拥有大型正版遥感处理软件，遥感数据处理工程师有10年以上遥感处理工作经验，并有国家大型项目工作经验自主卫星数据处理软件著作权，最大限度保持遥感卫星影像处理的真实度。 一．图像预处理 1．降噪处理 由于传感器的因素，一些获取的遥感图像中，会出现周期性的噪声，我们必须对其进行消除或减弱方可使用。 （1）除周期性噪声和尖锐性噪声 周期性噪声一般重叠在原图像上，成为周期性的干涉图形，具有不同的幅度、频率、和相位。它形成一系列的尖峰或者亮斑，代表在某些空间频率位置最为突出。一般可以用带通或者槽形滤波的方法来消除。 消除尖峰噪声，特别是与扫描方向不平行的，一般用傅立叶变换进行滤波处理的方法比较方便。
遥感图像处理方法 随着遥感技术的快速发展，人们已经从遥感集市中获得了大量的遥感影像数据，如何从这些影像中提取人们感兴趣的对象已成为人们越来越关注的问题。但是传统的方法不能满足人们已有获取手段的需要，另外GIS的快速发展为人们提供了强大的地理数据管理平台，GIS数据库包括了大量空间数据和属性数据，以及未被人们发现的存在于这些数据中的知识。将GIS技术引入遥感图像的分类过程，用来辅助进行遥感图像分类，可进一步提高了图像处理的精度和效率。如何从GIS数据库中挖掘这些数据并加以充分利用是人们最关心的问题。GIS支持下的遥感图像分析特别强调RS和GIS的集成，引进空间数据挖掘和知识发现（SDM&KDD）技术，支持遥感影像的分类，达到较好的结果，专家系统表明了该方法是高效的手段。 遥感图像的边缘特征提取观察一幅图像首先感受到的是图像的总体边缘特征，它是构成图像形状的基本要素，是图像性质的重要表现形式之一，是图像特征的重要组成部分。提取和检测边缘特征是图像特征提取的重要一环，也是解决图像处理中许多复杂问题的一条重要的途径。遥感图像的边缘特征提取是对遥感图像上的明显地物边缘特征进行提取与识别的处理过程。目前解决图像特征检测/定位问题的技术还不是很完善，从图像结构的观点来看，主要是要解决三个问题:①要找出重要的图像灰度特征；②要抑制不必要的细节和噪声；③要保证定位精度图。遥感图像的边缘特征提取的算子很多，最常用的算子如Sobel算子、Log算子、Canny算子等。 1）图像精校正 由于卫星成像时受采样角度、成像高度及卫星姿态等客观因素的影响，造成原始图像非线性变形，必须经过几何精校正，才能满足工作精度要求一般采用几何模型配合常规控制点法对进行几何校正。 在校正时利用地面控制点(GCP)，通过坐标转换函数，把各控制点从地理空间投影到图像空间上去。几何校正的精度直接取决于地面控制点选取的精度、分布和数量。因此，地面控制点的选择必须满足一定的条件，即：地面控制点应当均匀地分布在图像内；地面控制点应当在图像上有明显的、精确的定位识别标志，如公路、铁路交叉点、河流叉口、农田界线等，以保证空间配准的精度；地面控制点要有一定的数量保证。地面控制点选好后，再选择不同的校正算子和插值法进行计算，同时，还对地面控制点(GCPS)进行误差分析，使得其精度满足要求为止。最后将校正好的图像与地形图进行对比，考察校正效果。 2）波段组合及融合 对卫星数据的全色及多光谱波段进行融合。包括选取最佳波段，从多种分辨率融合方法中选取最佳方法进行全色波段和多光谱波段融合，使得图像既有高的空间分辨率和纹理特性，又有丰富的光谱信息，从而达到影像地图信息丰富、视觉效果好、质量高的目的。 3）图像镶嵌 如果工作区跨多景图像，还必须在计算机上进行图像镶嵌，才能获取整体图像。镶嵌时，除了对各景图像各自进行几何校正外，还需要在接边上进行局部的高精度几何配准处理，并且使用直方图匹配的方法对重叠区内的色调进行调整。
北京揽宇方圆信息技术有限公司 遥感卫星影像图像数据处理介绍 北京揽宇方圆信息技术有限公司是国内的领先遥感卫星数据机构，而且是整合全球的遥感卫星数据资源，分发不同性能、技术应用上可以互补的多种卫星影像，包括光学、雷达卫星影像、历史遥感影像等各种卫星数据服务，各种专业应用目的的图像处理、解译、顾问服务以及基于卫星影像的各种解决方案等。遥感卫星影像数据贯穿中国1960年至今的所有卫星影像数据，是中国遥感卫星数据资源最多的专业遥感卫星数据服务机构，提供多尺度、多分辨率、全覆盖的遥感卫星影像数据服务，最大限度的保证了遥感影像数据获取的及时性和完整性。 优势： 1：北京揽宇方圆国内老牌卫星数据公司，经营时间久，行业口碑相传，1800个行业用户选择的实力见证。 2：北京揽宇方圆遥感数据购买专人数据查询一对一服务，数据查询网址是卫星公司网。 3：北京揽宇方圆拥有大型正版遥感处理软件，遥感数据处理工程师有10年以上遥感处理工作经验，并有国家大型项目工作经验自主卫星数据处理软件著作权，最大限度保持遥感卫星影像处理的真实度。
4：北京揽宇方圆国家高新技术企业，通过ISO900认证的国际质量管理操作体系，无论是遥感卫星品质和遥感数据处理质量，都能得到保障。 5：影像数据官方渠道：所有的卫星数据都是卫星公司授权的原始数据，全球公众数据查询网址公开查询，影像数据质量一目了然，数据反应客观公正实事求是，数据处理技术团队国标规范操作，提供的是行业优质的专业化服务。 6：签定正规合同：影像数据服务付款前，买卖双方须签订服务合同，提供合同相应的正规发票，发票国家税网可以详细查询，有增值税普通发票和增值税专用发票两种发票类型可供选择。以最有效的法律手段来保障您的权益。 7：对公帐号转款：合同约定的对公帐号，与合同主体名发票上面的帐号名称一致，是由工商行政管理部门核准的公司银行账户，所有交易记录均能查询，保障资金安全。 8：售后服务：完善的售后服务体制，全国热线，登陆官网客服服务同步。 技术能力说明 北京揽宇方圆拥有大型正版遥感处理软件，遥感数据处理工程师有10年以上遥感处理工作经验，并有国家大型项目工作经验自主卫星数据处理软件著作权，最大限度保持遥感卫星影像处理的真实度。 一．图像预处理 1．降噪处理 由于传感器的因素，一些获取的遥感图像中，会出现周期性的噪声，我们必须对其进行消除或减弱方可使用。 （1）除周期性噪声和尖锐性噪声 周期性噪声一般重叠在原图像上，成为周期性的干涉图形，具有不同的幅度、频率、和相位。它形成一系列的尖峰或者亮斑，代表在某些空间频率位置最为突出。一般可以用带通或者槽形滤波的方法来消除。 消除尖峰噪声，特别是与扫描方向不平行的，一般用傅立叶变换进行滤波处理的方法比较方便。
浅谈科研工作中数据冲突的处理方法科研工作中的数据冲突是指存在异常数据，所谓异常是指偏离大部分数据的数据。在许多领域中，异常数据通常作为噪音而忽略，许多数据处理方法试图降低或消除异常数据的影响。而在有些应用领域，识别异常数据是许多工作的基础和前提，异常数据会给我们带来新的视角。如在欺诈检测中，异常数据可能意味着欺诈行为的发生；在入侵检测中，异常数据可能意味着入侵行为的发生；也可用于灾害气象预报的检测等。在科研工作中，如何处理这种数据冲突显得极为重要。 在科学领域前沿，分辨真相很难，影响数据的因素众多，在这种不确定和变化的情况下，从大量纷杂的观察中选取可靠的数据是极端困难的。作为一名研究工作者，需对自己收集和分析数据的方法有个清晰的了解，判断数据的有效性，并评价获取数据方法的有效性和精确性。 正如《On Being A Scientist Responsible conduct in research》一文中所提到的，研究生Deborah和博士后Kathleen得到了两个偏离理论预测的数据（如图1所示），如何处理这两个可疑的数据点成为他们面前的一道难题。Kathleen的看法是应放弃靠近横坐标的两个异常数据点，超出了由其余的数据点算出的期望标准方差，属于粗大误差，可能是由于电源起伏造成的。 图1 从Deborah和Kathleen目前所做的研究来说，无法判断这两个异常数据的取舍。也许Kathleen的看法是正确的，因为在实验过程中的影响因素众多，无法人为控制所有的因素，也许真的是电源的起伏造成的误差。也可能Kathleen的看法是错误的，Kathleen判断这两个数据为粗大误差并无充分的依据，Kathleen之所以会有这样的思考是因为，她在现有理论的基础上进行统计显著性测试，放弃了这两个可以的数据点，她认为现在的理论是正确的，但
遥感数据处理方法---案例四、利用MRT批量拼接MODIS数据 来源：夏江周的日志 Q:有大量MODIS 数据需要进行拼接，如何完成这个无聊的工作？ A:利用MODIS Reprojection Tool(MRT)工具批量完成 开始： 操作步骤: 1:新建一个DATA文件夹，将HDF数据拷到DATA文件夹下; 2:在DATA文件夹下再新建个Result文件夹（存放拼接后数据）; 3:将以下代码内容粘到一个txt文件中，更改txt文件扩展名为bat即可，假设你命名该bat 文件名为MODISmosaic.bat；程序导读：rem 开始的为注释；MOSAICINPUT.TXT为程序自动生成的，不用管；MRTDATADIR为你的MRT安装文件中data的路径，“c:/MRT/bin/ mrtmosaic.exe”改成你的mrtmosaic.exe的安装路径。"set /a DAY= %DAY% + 16 "则是因为输入数据是16天间隔的，根据数据改你的程序。 rem Set the MRTDATADIR environmental var to the MRT data directory. set MRTDATADIR=C:\MRT\data set /a DAY=2000161 rem **batch data start time** set /a DEADLINE=2000193 rem **batch data end time** :start if %DAY% leq %DEADLINE% (goto ORDER) else exit :ORDER rem **save the file name into a notepad** dir *%DAY%.*.hdf/a/b/s > MOSAICINPUT.TXT rem **execute mosaic ** rem Set the mrtmosaic.exe directory. c:/MRT/bin/mrtmosaic.exe -i MOSAICINPUT.TXT -s "1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0" -o M OSAIC_TMP_%DAY%.hdf rem **copy the result to a file and delete the input data** copy MOSAIC_TMP_%DAY%.hdf Result & del MOSAIC_TMP_%DAY%.hdf del *%DAY%.*.hdf set /a DAY= %DAY% + 16
北京揽宇方圆信息技术有限公司 常用的遥感卫星影像数据处理方法 1、常用遥感图像处理软件 ?ENVI:美国Exelis Visual Information Solutions公司的旗舰产品 ?PCI GEOMATICA：加拿大PCI公司旗下的四个主要产品系列之一 ?EDRAS imagine 2、白色的光可以分解为系列单色的可见光；三种原色：红、绿、蓝；三种补色：黄、 品、青 黄=红+绿品=红+蓝青=绿+蓝任何一种颜色都可以用3原色或者3补色来组 合 3、 常用的波段组合 特点 红绿蓝 321真彩色：可见光组成，符合人眼对自然物体的观察习惯。对于水体和人工 地物表现突出。 432假彩色：城市地区，植被种类。 543假彩色：增强对植被的识别 743假彩色：增强对植被的识别，以及矿物、岩石类别的区分。 4、共15个主功能模块，其中一般的遥感数字图像处理经常用到的是Viewer、Import、DataPrep、Interpreter、Classifier、Modeler等。 5、功能模块介绍： ①该模块主要实现图形图像的显示，是人机对话的关键。
②数据输入输出模块，主要实现外部数据的导入、外部数据与ERDAS支持数据的转换及ERDAS内部数据的导出。③数据预处理模块，主要实现图像拼接、校正、投影变换、分幅裁剪、重采样等功能。 ④专题制图模块，主要实现专题地图的制作。 ⑤启动图像解译模块，主要实现图像增强、傅里叶变换、地形分析及地理信息系统分析等功能。 ⑥图像库管理模块，实现入库图像的统一管理，可方便地进行图像的存档与恢复。 ⑦图像分类模块，实现监督分类、非监督分类及专家分类等功能。 ⑧空间建模模块，主要是通过一组可以自行编制的指令集来实现地理信息和图像处理的操作功能。 ⑨矢量功能模块，主要包括内置矢量模块及扩展矢量模块，该模块是基于ESRI的数据模型开发的，所以它直接支持coverage、shapfile、vector layer等格式数据。 ⑩雷达图像处理模块，主要针对雷达影像进行图像处理、图像校正等操作。 ⑾虚拟GIS模块，给用户提供一个在三维虚拟环境中操作空间影像数据的模块。 ⑿立体分析模块，提供针对三维要素进行采集、编辑及显示的模块。 ⒀自动化影像校正模块，该模块提供工作站及向导驱动的工作流程机制，可实现影像的自动校正。 ⒁启动智能变化检测模块。⒂启动面向对象信息提取模块。 6、图像显示操作：①启动Viewer视窗；②在菜单条单击File|Open|Raster Layer,打开Select Layer To Add对话框；③在File选项卡中选择要打开的图像文件；④在Raster Options选项卡中设置显示参数；⑤确定后，打开图像。 7、几何校正：纠正系统和非系统因素引起的几何畸变。 8、图像配准：同一区域里一幅图像（基准图像）对另一幅图像校准，以使两幅图像中的同名像素配准。 9、图像纠正（Rectification）：借助一组控制点，对一幅图像进行地理坐标的校正。又叫地理参照。 10、图像地理编码（Geo-coding）：特殊的图像纠正方式，把图像矫正到一种统一标准的坐标系。 11、图像正射校正：借助于地形高程模型，对图像中每个像元进行地形的校正，使图像符合正射投影的要求。 12、图像几何校正图像几何校正途径 ①数据预处理途径（Start from Data Preparation） Main→Data Preparation→Image Geometric Correction→打开Set Geo-Correction Input File 对话框 点击Data Prep图标→Image Geometric Correction→打开Set Geo-Correction Input File对话框
遥感数据处理方法 刚从卫星上获取的遥感数据格式为NTF格式，遥感数据要变成我们所需的数据一般需要做3步处理：1、遥感数据融合；2、遥感数据正射投影校正；3、裁剪拼接以及分幅等； 以下是处理步骤： 一、遥感数据融合： 所用软件：Erdas 所需资料：NTF原始数据资料（注意备份） 步骤： 1、打开erdas软件 2、选择Interpreter模块 3、选utilities选项 4、再选layer stack选项 5、依次添加需融合的数据 6、设置参数与输出路径 7、Ok 二、正射校正： 所需软件：erdas 所需资料：融合后IMG数据、DEM高程数据、控制点资料数据、RPC.TXT数据 步骤： 1、打开erdas软件 2、选择data preparation模块 3、打开待校正的img数据 4、选择校正模型“Iknos” 5、设置模型参数，输入RPC.TXT参数文件，设置坐标系“WGS84”或高斯克律ka…系， 修改参数中央经度102.00.0000与偏移距离17500000.0000meter。并加入dem高程数据。 6、选择添加控制点按钮设置参考信息，如有地图做参照影像时，选择image layer。只有参 考点数据时，选择keybord only。 7、使用添加控制点按钮选取对应的控制点，控制点选好后“yigema”技术校正中的误差值 大小，反复执行修正错误点，直到达到理想误差范围。 8、点“斜方格”按钮，进行正射校正，设置输出路径，选择差值方法“Resample method” 并设置输出文件分辨率大小。 三、图像拼接： 所需软件：erdas 所需资料：几幅img影像 步骤： 1、打开erdas软件 2、打来dataprep模块 3、点mosaic images选项 4、再打开mosaic toll选项
遥感卫星影像数据处理方法和步骤 北京揽宇方圆信息技术有限公司 一、遥感图像几何畸变来源 遥感图像的变形误差总的可分为内部误差和外部误差两类。内部误差主要是由于传感器自身的性能、结构等因素造成；外部误差指的传感器以外的各因素所造成的，例如地球曲率、地形起伏、地球旋转等因素所引起的变形误差等 准备工作 1. 地形图的准备 原则上要求所用地形图的比例尺应大于遥感影像制图的比例尺。对分辨率小于5m的影像制图，应采用1∶5万的地形图纠正；对于分辨率大于5m的影像制图，应采用1∶1万的地形图纠正 2.校正图像的准备 根据影像数据分析与预处理的结果，首先需确定是否为多景数据处理。多景数据处理的原则为：时间相近的图像，可先镶嵌后再进行几何处理；获取时间差别较大的图像，应分别进行几何处理再镶嵌。 其次生成供选取控制点的图像。可以对图像进行增强以改善目视效果，有利于地物点的确定。也可以选择某一时相的TM彩色合成（743、543、741等）图像，作为供选取控制点的影像。 3纠正变换函数的建立 用以建立影像坐标和地面坐标（或地图）间的数学关系，即输入图像与输出图像间的坐标变换关系。这种坐标变换关系，通常有两种互逆的表达式法 1.直接法方案从原始图像阵列出发，按行列的顺序依次对每个原始像素点位求其在地面坐标系（也是输出图像坐标系）中的正确位置： X＝Fx(x,y) Y＝Fy(x,y) 式中Fx、Fy为直接纠正变换函数。 按照原始图像的阵列，依次对每个象元(x，y)进行变换纠正，求得图像的位置（X，Y），同时把原图像(x，y)的灰度值送到新图像（X，Y）的位置上。 2.间接法方案从空白的输出图像阵列出发，亦按行列的顺序依次对每个输出象元点位反求其在原始图像坐标的位置。 x＝Gx(X,Y)
遥感图像处理流程转 (2013-08-2010:27:24) 转载▼ 一．预处理 1．降噪处理 由于传感器的因素，一些获取的遥感图像中，会出现周期性的噪声，我们必须对其进行消除或减弱方可使用。 （1）除周期性噪声和尖锐性噪声 周期性噪声一般重叠在原图像上，成为周期性的干涉图形，具有不同的幅度、频率、和相位。它形成一系列的尖峰或者亮斑，代表在某些空间频率位置最为突出。一般可以用带通或者槽形滤波的方法来消除。 消除尖峰噪声，特别是与扫描方向不平行的，一般用傅立叶变换进行滤波处理的方法比较方便。 图1消除噪声前图2消除噪声后 （2）除坏线和条带 去除遥感图像中的坏线。遥感图像中通常会出现与扫描方向平行的条带，还有一些与辐射信号无关的条带噪声，一般称为坏线。一般采用傅里叶变换和低通滤波进行消除或减弱。
图3去条纹前图4去条纹后 图5去条带前图6去条带后 2．薄云处理 由于天气原因，对于有些遥感图形中出现的薄云可以进行减弱处理。 3．阴影处理 由于太阳高度角的原因，有些图像会出现山体阴影，可以采用比值法对其进行消除。 二．几何纠正 通常我们获取的遥感影像一般都是Level2级产品，为使其定位准确，我们在使用遥感图像前，必须对其进行几何精纠正，在地形起伏较大地区，还必须对其进行正射纠正。特殊情况下还须对遥感图像进行大气纠正，此处不做阐述。 1．图像配准 为同一地区的两种数据源能在同一个地理坐标系中进行叠加显示和数学运算，必须先将其中
一种数据源的地理坐标配准到另一种数据源的地理坐标上,这个过程叫做配准。 （1）影像对栅格图像的配准 将一幅遥感影像配准到相同地区另一幅影像或栅格地图中，使其在空间位置能重合叠加显示。 图7图像配准前图8图像配准后 （2）影像对矢量图形的配准 将一幅遥感影像配准到相同地区一幅矢量图形中，使其在空间位置上能进行重合叠加显示。2．几何粗纠正 这种校正是针对引起几何畸变的原因进行的，地面接收站在提供给用户资料前，已按常规处理方案与图像同时接收到的有关运行姿态、传感器性能指标、大气状态、太阳高度角对该幅图像几何畸变进行了校正. 3．几何精纠正 为准确对遥感数据进行地理定位，需要将遥感数据准确定位到特定的地理坐标系的，这个过程称为几何精纠正。 （1）图像对图像的纠正 利用已有准确地理坐标和投影信息的遥感影像，对原始遥感影像进行纠正，使其具有准确的地理坐标和投影信息。 （2）图像对地图（栅格或矢量） 利用已有准确地理坐标和投影信息的扫描地形图或矢量地形图，对原始遥感影像进行纠正，使其具有准确的地理坐标和投影信息。
遥感图像的处理一般包括的步骤 1）图像精校正 由于卫星成像时受采样角度、成像高度及卫星姿态等客观因素的影响，造成原始图像非线性变形，必须经过几何精校正，才能满足工作精度要求一般采用几何模型配合常规控制点法对进行几何校正。 在校正时利用地面控制点(GCP)，通过坐标转换函数，把各控制点从地理空间投影到图像空间上去。几何校正的精度直接取决于地面控制点选取的精度、分布和数量。因此，地面控制点的选择必须满足一定的条件，即：地面控制点应当均匀地分布在图像内；地面控制点应当在图像上有明显的、精确的定位识别标志，如公路、铁路交叉点、河流叉口、农田界线等，以保证空间配准的精度；地面控制点要有一定的数量保证。地面控制点选好后，再选择不同的校正算子和插值法进行计算，同时，还对地面控制点(GCPS)进行误差分析，使得其精度满足要求为止。最后将校正好的图像与地形图进行对比，考察校正效果。 2）波段组合及融合 对卫星数据的全色及多光谱波段进行融合。包括选取最佳波段，从多种分辨率融合方法中选取最佳方法进行全色波段和多光谱波段融合，使得图像既有高的空间分辨率和纹理特性，又有丰富的光谱信息，从而达到影像地图信息丰富、视觉效果好、质量高的目的。 3）图像镶嵌 如果工作区跨多景图像，还必须在计算机上进行图像镶嵌，才能获取整体图像。镶嵌时，除了对各景图像各自进行几何校正外，还需要在接边上进行局部的高精度几何配准处理，并且使用直方图匹配的方法对重叠区内的色调进行调整。当接边线选择好并完成了拼接后，还对接边线两侧作进一步的局部平滑处理。
4）匀色 相邻图像，由于成像日期、系统处理条件可能有差异，不仅存在几何畸变问题，而且还存在辐射水平差异导致同名地物在相邻图像上的亮度值不一致。如不进行色调调整就把这种图像镶嵌起来，即使几何配准的精度很高，重叠区复合得很好，但镶嵌后两边的影像色调差异明显，接缝线十分突出，既不美观，也影响对地物影像与专业信息的分析与识别，降低应用效果。要求镶嵌完的数据色调基本无差异，美观。 5）反差调整 对合成好的图像根据人眼的观察特性进行图像增强处理，有效地突出有用信息、抑制其它干扰因素，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。 6）地理配准 对经过增强处理的图像进行地理投影，叠加公里网和经纬度坐标，然后按工作区范围进行裁剪。 遥感技术广泛应用于城市规划、市政管理、公共交通、环境保护、土地管理、水资源管理、资源调查、区域开发规划、灾害预测与防治、军事、公安、消防、勘界以及住宅小区综合管理等。 遥感技术的特点：1）数据源丰富多样，利于进行多尺度、多目标的综合调查研究；2）重复周期短，利于快速调查及动态监测；3）处理技术完善，能有效降低人为因素的干扰，客观反映实际情况；4）受地形、地貌、海拔高度及气候等自然因素的限制较小，从而最大限度地节省人力物力。 应用遥感技术，可为编制国土规划和地区经济规划提供动态信息和基础数据，为区域经济社会可持续发展作出贡献：