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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。
1.几何校正：几何校正是利用地面控制点和几何校正数学模型来矫正非系统因素产生的误差，同时也是将图像投影到平面上，使其符合地图投影系统的过程。
2.图像镶嵌：指在一定的数学基础控制下，把多景相邻遥感影像拼接成一个大范围、无缝的图像的过程。
3.图像裁剪：图像裁剪的目的是将研究之外的区域去除。
常用方法是按照行政区划边界或自然区划边界进行图像裁剪。
在基础数据生产中，还经常要进行标准分幅裁剪。
按照ENVI 的图像裁剪过程，可分为规则裁剪和不规则裁剪。
4.图像分类：遥感图像分类也称为遥感图像计算机信息提取技术，是通过模式识别理论，分析图像中反映同类地物的光谱、空间相似性和异类地物的差异，进而将遥感图像自动分成若干地物类别。
5.正射校正：正射校正是对图像空间和几何畸变进行校正生成多中心投影平面正射图像的处理过程。
6.面向对象图像分类技术：是集合邻近像元为对象用来识别感兴趣的光谱要素，充分利用高分辨率的全色和多光谱数据的空间、纹理和光谱信息来分割和分类，以高精度的分类结果或者矢量输出。
7.DEM：数字高程模型是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型。
8.立体像对：从两个不同位置对同一地区所摄取的一对相片。
9.遥感动态监测：从不同时间或在不同条件获取同一地区的遥感图像中，识别和量化地表变化的类型、空间分布情况和变化量，这一过程就是遥感动态监测过程。
10.高光谱分辨率遥感：是用很窄而连续的波谱通道对地物持续遥感成像的技术。
在可见光到短波红外波段，其波谱分辨率高达纳米数量级，通常具有波段多的特点，波谱通道多达数十甚至数百个，而且各波谱通道间往往是连续的，因此高光谱遥感又通常被称为"成像波谱遥感"。
11.端元波谱：端元波谱作为高光谱分类、地物识别和混合像元分解等过程中的参考波谱，与监督分类中的分类样本具有类似的作用，直接影响波谱识别与混合像元分解结果的精度。
12.可视域分析：可视域分析工具利用DEM数据，可以从一个或多个观察源来确定可见的地表范围，观测源可以是一个单点,线或多边形13.三维可视化：ENVI的三维可视化功能可以将DEM数据以网格结构、规则格网或点的形式显示出来或者将一幅图像叠加到DEM数据上。
遥感影像镶嵌方法（最新版4篇）篇1 目录1.遥感影像镶嵌方法的定义和重要性2.遥感影像镶嵌方法的分类3.常用的遥感影像镶嵌方法及其特点4.遥感影像镶嵌方法的应用案例5.遥感影像镶嵌方法的发展趋势篇1正文遥感影像镶嵌方法是指将多个遥感影像拼接在一起，形成一个更大范围、更高分辨率的遥感影像。
在遥感领域，镶嵌技术具有重要意义，因为它可以提高遥感数据的空间分辨率和时间分辨率，增强遥感数据的应用价值。
遥感影像镶嵌方法主要分为两类：线性镶嵌方法和非线性镶嵌方法。
线性镶嵌方法包括线性内插法、双线性内插法等，其特点是计算简单、易于实现，但可能引入误差。
非线性镶嵌方法包括非线性内插法、三次埃尔米特插值法等，其特点是可以减小误差，但计算复杂度较高。
常用的遥感影像镶嵌方法有以下几种：1.线性内插法：通过计算影像之间的线性关系，实现遥感影像的镶嵌。
此方法简单易行，但可能引入误差。
2.双线性内插法：在线性内插法的基础上，加入水平和垂直方向的插值，实现更高精度的遥感影像镶嵌。
3.非线性内插法：通过非线性方程组求解，实现遥感影像的镶嵌。
此方法可以减小误差，但计算复杂度较高。
4.三次埃尔米特插值法：利用三次埃尔米特插值函数，实现遥感影像的高精度镶嵌。
此方法具有较高的插值精度，但计算复杂度较高。
遥感影像镶嵌方法在多个领域有广泛应用，如地质勘探、环境监测、城市规划等。
例如，在地质勘探中，通过将多个遥感影像拼接在一起，可以形成高分辨率的地质构造图，为地质勘探提供重要依据。
随着遥感技术的发展，遥感影像镶嵌方法也在不断完善和优化。
未来的发展趋势包括提高镶嵌精度、简化计算过程、提高自动化程度等。
篇2 目录1.遥感影像镶嵌方法的定义2.遥感影像镶嵌方法的种类3.镶嵌方法的优缺点分析4.镶嵌方法在实际应用中的案例5.我国在遥感影像镶嵌方法的研究和应用现状篇2正文遥感影像镶嵌方法是指将多个遥感影像拼接在一起，形成一个大范围、高分辨率的遥感影像。
python 遥感影像镶嵌代码摘要：1.Python遥感影像镶嵌概述2.镶嵌方法及步骤3.代码实现4.结论与展望正文：一、Python遥感影像镶嵌概述遥感影像镶嵌是将不同时间、不同传感器获取的遥感影像进行几何校正、色彩校正和融合处理，从而形成一幅完整、连续的遥感影像。
在Python中，我们可以利用多种库来实现遥感影像的镶嵌。
本文将简要介绍Python遥感影像镶嵌的方法及步骤。
二、镶嵌方法及步骤1.影像预处理：对输入的遥感影像进行预处理，包括几何校正、色彩校正和影像配准。
2.镶嵌区域划分：根据镶嵌区域的特点，将区域划分为若干个子区域。
3.影像重采样：根据子区域的大小，对输入影像进行重采样，使其分辨率一致。
4.影像融合：将重采样后的子区域影像进行融合，形成完整的镶嵌影像。
5.质量评估：对镶嵌结果进行质量评估，包括镶嵌精度、色彩一致性等方面。
三、代码实现以下是一个简单的Python遥感影像镶嵌代码示例，使用了GDAL和NumPy库：```pythonimport osimport gdalimport numpy as np# 读取输入遥感影像input_paths = ["input1.tif", "input2.tif", "input3.tif"]output_path = "output.tif"# 对输入影像进行预处理preprocessed_paths = []for path in input_paths:preprocessed_path = path.replace(".tif", "_preprocessed.tif")preprocess_image(path, preprocessed_path)preprocessed_paths.append(preprocessed_path) # 镶嵌区域划分tile_size = 1000tiles = [preprocessed_paths[i:i + tile_size] for i in range(0,len(preprocessed_paths), tile_size)]# 影像重采样resampled_tiles = []for tile in tiles:resampled_tile = resample_images(tile)resampled_tiles.append(resampled_tile)# 影像融合merged_image = merge_images(resampled_tiles)# 保存镶嵌影像gdal.WriteGeoArray(merged_image, output_path)```四、结论与展望本文简要介绍了Python遥感影像镶嵌的方法及步骤，并给出一个简单的代码示例。
影像镶嵌和影像合并的步骤
1. 数据准备，首先要准备好需要进行镶嵌或合并的图像数据，
这些图像可能来自于不同的传感器、不同的时间点或者不同的角度
拍摄。
确保这些图像的分辨率和坐标系统是一致的，如果不一致，
需要进行预处理，使它们具有相同的坐标和分辨率。
2. 特征匹配，在进行影像镶嵌或合并之前，需要进行特征匹配，找到不同图像之间的共同特征点。
这些特征点可以是地物的边界、
角点、纹理等。
特征匹配的目的是为了找到不同图像之间的对应关系，为后续的配准和合并做准备。
3. 配准，配准是将不同图像对齐的过程，使它们在空间上保持
一致。
配准的方法包括基于特征点的配准、基于区域的配准、基于
模型的配准等。
配准的目的是将不同图像的内容对齐，以便进行后
续的融合处理。
4. 影像融合，影像融合是将配准后的图像进行融合，使其成为
一个更全面、更丰富的图像。
融合的方法包括像素级融合、特征级
融合、模型级融合等。
融合的目的是将不同图像的信息整合在一起，提高图像的质量和信息量。
5. 质量评价，最后，对融合后的图像进行质量评价，检查融合后图像的几何精度、光谱一致性、信息丰富度等指标，确保融合后的图像符合要求。
影像镶嵌和影像合并是一项复杂的工程，需要结合地理信息系统、遥感技术、数字图像处理等多个领域的知识和技术。
通过合理的步骤和方法，可以将多个图像融合成一个更具信息量和应用价值的图像，为相关领域的研究和应用提供有力支持。
遥感envi图像镶嵌和融合心得体会遥感 envi 图像镶嵌和融合心得体会，通过对 envi 软件与遥感图像处理的有机结合使二者相互匹配完成的。
遥感图像在很大程度上取决于该地区图像资料数据质量的优劣和丰富程度。
因此对于遥感图像镶嵌是有效的处理方法。
而遥感图像的分类标准也为遥感图像融合打下基础。
本文将对如何运用遥感 envi 进行图像拼接和融合做详细介绍，最后再次总结遥感 envi 软件的特点以及其应用。
关键词：遥感;遥感 envi;图像;拼接;融合遥感 envi 图像融合简介遥感 envi图像融合，就是根据不同来源的遥感影像信息的空间分布和特征属性，利用遥感数字图像分析处理技术（即计算机视觉）和专业知识对遥感影像数据进行处理，使之成为具有一定内容的图像或视频流，可供研究人员加工利用。
同时，还要对这些图像流的某种空间变化规律和模式进行揭示和解释，并且产生新的信息内涵的技术和方法。
由于影像数据采集主体的多样性、影像格式与内容的复杂性等原因，传统遥感数据与空间数据库系统结合已不能满足实际需求。
基于遥感技术和网络技术的新型遥感数据管理与服务平台的出现，为解决这一问题带来了契机。
由此可见，借助遥感影像融合，将多源遥感数据整合到一个有序的框架中，为用户提供快速获取所需数据服务是一条切实可行的途径。
遥感图像拼接原理1.1目标检测首先选择一幅较小的空白遥感图像作为待处理的源图像。
1.2图像拼接在所述待处理的源图像上进行像素的选择和排列，并调整图像大小，从而达到所期望的效果。
然后执行所述的空白遥感图像检测算法，以确保源图像能够满足拼接的需求。
1.3像素间的空间配准在确定源图像无冗余或冗余很少情况下，通常采用直线配准法进行像素的位置和几何尺寸的预处理，以达到理想的配准精度。
在拼接中也需要进行配准操作。
通过遥感数据拼接技术将空间分辨率相近的卫星影像进行叠加合成，最终形成满足要求的影像拼接。
遥感图像融合简介遥感图像融合，就是根据不同来源的遥感影像信息的空间分布和特征属性，利用遥感数字图像分析处理技术（即计算机视觉）和专业知识对遥感影像数据进行处理，使之成为具有一定内容的图像或视频流，可供研究人员加工利用。
ENVI基本操作之影像镶嵌ENVI（Environment for Visualizing Images）是一款常用的遥感影像处理和分析软件。
影像镶嵌是ENVI的一项基本操作，通过将多个影像拼接在一起，可以获得高分辨率和更全面的信息。
影像镶嵌在地理信息系统（GIS）分析、环境监测、农业研究等领域有着广泛的应用。
下面将介绍如何使用ENVI进行影像镶嵌的基本操作。
1. 打开ENVI软件，并加载要进行影像镶嵌的文件。
在ENVI的主界面上，选择"FIle"->"Open File"，然后在打开文件对话框中选择要加载的影像文件。
2. 点击ENVI主界面上的"Tool"->"Raster Management"->"Mosaic"，打开影像镶嵌工具。
3. 在影像镶嵌工具对话框中，可以设置各种参数来控制镶嵌过程。
首先，选择要镶嵌的影像文件，可以通过点击"Browse"按钮来选择。
4. 在Projection and Resampling选项中，选择合适的投影方式和重采样方法。
通常情况下，保持默认值即可。
5. 在Output Image选项中，选择输出影像的文件名和保存路径。
可以通过点击"Save As"按钮来选择保存路径。
6. 在Images to Include选项中，可以选择要镶嵌的影像文件的子集。
如果要镶嵌所有的影像文件，可以保持默认值即可。
7. 在Spatial Subset选项中，可以选择一个空间子集来进行镶嵌。
如果要镶嵌整个影像，可以保持默认值即可。
8. 在Color Correction选项中，可以选择是否对镶嵌后的影像进行颜色校正。
根据具体需求进行选择。
9.确认所有参数设置后，点击"OK"按钮开始进行影像镶嵌。
ENVI将会自动处理镶嵌过程，并在完成后将结果显示在主界面上。
遥感数据处理中的影像拼接与镶嵌技术引言：遥感技术的快速发展为我们获取地球表面信息提供了便利。
然而，由于遥感影像的制作和获取存在着地理分布、扫描频率等差异，不同影像之间往往存在不连续的空隙，这给地壳变动观测、资源开发与环境监测带来了困难。
因此，在遥感数据处理中，影像拼接与镶嵌技术应运而生，旨在将多幅不连续的影像拼接成单一连续的影像，实现空间信息的完整获取和分析。
一、影像拼接技术的基本原理影像拼接技术是通过对多幅遥感影像进行几何变换、光度调整和融合处理，使得影像之间的边缘平滑过渡，最终形成一幅无缝连接的连续影像。
首先，通过几何特征匹配算法将多幅影像进行几何变换，对齐到同一坐标系下。
然后，通过光度均衡、色彩校正等方法进行光度调整，提高影像的一致性。
最后，采用图像融合算法进行边缘融合，消除拼接处的明显过渡。
通过这一系列处理，可以实现影像之间的无缝拼接，提供完整的空间信息。
二、影像拼接技术的应用领域1. 地理信息系统在地理信息系统中，影像拼接技术可以对不同地理坐标下的遥感影像进行拼接，形成高精度、高分辨率的地图。
这为土地利用、土地覆盖、城市规划等领域的研究提供了重要的基础数据。
2. 环境监测与资源开发影像拼接技术可以对遥感影像进行镶嵌处理，实现对大范围区域的动态监测。
在环境监测中，可以利用影像拼接技术观测地表的水文变化、植被退化等情况，为环境保护和资源管理提供重要依据。
3. 地壳变动观测地壳变动观测是地震学、地质学等学科的重要研究内容。
通过拼接与镶嵌技术，可以对具有时序的遥感影像进行处理，监测地壳的位移和地形变化，提前预警地震等自然灾害。
三、影像拼接技术的挑战和发展方向1. 影像质量要求由于遥感影像的质量存在差异，如分辨率、云雾遮挡等，这对影像拼接的准确性和精度提出了更高要求。
因此，在影像拼接技术的发展中，提高拼接的精度和稳定性是一个重要挑战。
2. 时间和空间尺度随着遥感技术的进一步发展，获取的遥感影像涉及的时间和空间尺度不断增加。
遥感图像镶嵌方法及数据拼接技巧遥感技术是一项重要的地球观测技术，通过传感器获取地球表面的图像信息。
而遥感图像镶嵌方法和数据拼接技巧则是对这些遥感图像进行处理和分析的关键步骤。
本文将介绍遥感图像镶嵌的几种方法以及数据拼接的技巧，帮助读者更好地理解和应用这些技术。
第一部分：遥感图像镶嵌方法遥感图像镶嵌是将多幅具有重叠部分的遥感图像融合成一幅完整的图像，以得到更全面和准确的地理信息。
以下是几种常见的遥感图像镶嵌方法：1.直接图像拼接法：这是最简单的方法，直接将多幅遥感图像拼接在一起。
这种方法适用于图像之间没有相对旋转和平移的情况，但对于大范围的图像拼接可能需要非常大的计算资源。
2.特征匹配法：这种方法首先提取图像中的特征点，然后利用这些特征点进行图像匹配和拼接。
常用的特征点提取算法有SIFT和SURF等。
这种方法适用于拼接图像之间有相对旋转和平移的情况，但对于图像质量较差或者存在遮挡的情况效果可能不理想。
3.数字高程模型（DEM）拼接法：这种方法先利用多幅图像生成数字高程模型，然后再将图像拼接到数字高程模型上。
这种方法适用于需要考虑地形信息的图像拼接，如山地地区的图像拼接。
第二部分：数据拼接技巧在进行遥感图像拼接时，除了选择合适的镶嵌方法外，还需要考虑一些数据拼接的技巧，以保证拼接结果的准确性和一致性。
1.预处理：在进行图像拼接之前，可以对图像进行预处理，如去除边缘噪声、色彩校正、直方图匹配等。
这些预处理能够提高图像质量和匹配的准确性。
2.地面控制点：地面控制点是用来对图像进行定位和校正的关键点。
通过在图像中标记地面控制点的位置，可以精确地进行图像匹配和定位。
3.图像融合：在图像拼接之后，可能会出现不同图像之间的色彩差异和边界不连续的问题。
可以通过色彩平衡、图像融合等技术来解决这些问题，使得拼接后的图像具有一致的色彩和边界。
4.镶嵌质量评估：镶嵌后的图像质量评估是判断拼接结果好坏的重要指标。
可以通过视觉检查、测量点检查、相对校正误差等方法来评估图像的准确性和一致性。
实验：遥感图像的拼接、裁剪一、实习目的与要求·掌握图像拼接的原理，以及两幅图像拼接的时候需要的条件，掌握拼接技术；·学习通过ERDAS进行遥感图像规则分幅裁剪，不规则分幅裁剪的实验过程，能够对一幅大的遥感图像按照要求裁剪图像；二、实验原理·图像拼接(mosaic image)是具有地理参考的若干相邻的图像合并成一幅图像或一组图像，需要拼接的图像必须含有地图投影，必须有相同的波段数。
在进行图像拼接时需要确定一幅参考影像，参考图像作为图像拼接的基准，决定输出图像的地图投影和象元大小和数据类型。
·在实际工作中，经常需要根据研究区域的工作范围对图像进行分幅裁剪，erdas中可以对图像进行规则分幅裁剪(rectangle subset)和不规则分幅裁剪(pdygon subset)，根据实际的应用对图像选择不同的裁剪方式。
三、实验内容和实验过程1.图像拼接实验步骤：（1）启动图像拼接工具,在ERDAS图标面板工具条中，点击Data preparation→Mosaicc lmages→Mosic Tool，打开Mosaic Tool 视窗。
（2）加载需要拼接的图像，在Mosaic Tool视窗菜单条中，点击Edit→Add images或则单击按钮，打开Add Images for Mosaic 对话框。
依次加载窗拼接的图像wasia1_mss.img 和wasica3_tm.img（如下图）。
（3）设置输入图像的颜色纠正模式：Edit→Color Corrections，并在Use HistogramMatching选项前打勾，并点开Seting按钮，出现界面（如下图）。
（或者在按钮被选中，然后再下栏中选中按钮。
也会出现如下图界面）。
只有颜色纠正模式处理好了，才不会出现明显的差异（4）设置交叉区域匹配参数，点击Edit→Set Overlap Function，或者单击工具条中图标设置图像关系，并在下一栏中单击Overlap Function图标，打开Set Overlap Function对话框如下图，设置交叉区域是否有边界线重叠和区域的函数类型，确定。
如何进行遥感影像的拼接和镶嵌遥感技术是通过对地面反射的电磁波进行感知和解译，获取地表信息的一种方法。
遥感影像拼接和镶嵌是一种常见的遥感处理技术，可以将多幅遥感影像或者图像块拼接在一起，形成连续的大范围覆盖的影像，以便进行后续的分析和应用。
本文将介绍如何进行遥感影像的拼接和镶嵌的方法和技巧。
首先，进行遥感影像拼接和镶嵌，需要准备多幅待拼接的影像。
这些影像最好具有重叠区域，以便能够进行有效的匹配和拼接。
一般来说，要选取具有相似拍摄角度、光照条件和地物类型的影像进行拼接，以保证拼接后的影像视觉上的一致性。
然后，进行遥感影像的拼接。
拼接的过程主要包括影像预处理、特征匹配和图像融合三个步骤。
在影像预处理阶段，需要进行几何校正、边缘平滑和色彩平衡处理，以便消除影像之间的几何畸变和色彩差异。
特征匹配是关键步骤，它通过提取影像中的特征点，并利用特征点间的相似性进行匹配，以确定影像之间的几何关系。
最后，通过图像融合方法将匹配后的影像进行拼接，形成一幅连续的影像。
在进行遥感影像拼接时，需要注意一些技巧和方法。
第一，选择合适的图像融合算法。
常用的图像融合算法有简单平均法、加权平均法、小波变换法等，根据不同的应用需求选择适合的融合算法。
第二，进行边缘平滑处理。
由于影像拼接后可能存在明显的边缘不连续问题，可以通过边缘平滑处理来减弱边缘不连续现象。
第三，进行尺度转换。
不同影像的尺度可能存在差异，需要进行尺度转换以保持一致。
第四，进行色彩校正。
不同影像的光照条件、传感器响应等可能导致色彩差异，可以通过色彩校正来对影像进行一致性调整。
在进行遥感影像镶嵌时，需要将多幅影像拼接成一个大范围的连续影像。
与影像拼接相比，影像镶嵌需要考虑更多的因素，如地形变化、地物遮挡等。
常用的影像镶嵌方法有坡度调整法、图像融合法等。
坡度调整法通过调整影像的坡度，使得影像间的高程平滑过渡，在保持地物形态的同时实现影像的连续性。
图像融合法则通过融合相邻影像间的像素信息，使得镶嵌后的影像具有较好的视觉一致性和地物连续性。
北京揽宇方圆信息技术有限公司
遥感卫星影像拼接镶嵌的基本原则
镶嵌时应对多景影像数据的重叠带进行严格配准，镶嵌误差不低于配准误差，镶嵌区应保证有10-15个像素的重叠带。
影像镶嵌时除了要满足在镶嵌线上相邻影像几何特征一致性，还要求相邻影像的色调保持一致。
镶嵌影像应保证色调均匀、反差适中，如果两幅或多幅相邻影像时相不同使得影像光谱特征反差较大时，应在保证影像上地物不失真的前提下进行匀色，尽量保证镶嵌区域相关影像色彩过渡自然平滑。
1、原则上，镶嵌只针对采样间隔相同影像。
需在相邻数据重叠区域进行如下处理：首先，在相邻数据重叠区勾绘镶嵌线，镶嵌线勾绘尽量靠近采样间隔较小影像的外边缘，以保证其数据使用率最大化。
然后对镶嵌线两侧影像进行裁切，裁掉重叠区域影像，为避免因坐标系转换导致接边处出现漏缝，对于采样间隔小的影像严格沿镶嵌线裁切，采样间隔大的影像应适当外扩一定范围，原则上不超过10个像素进行裁切。
2、镶嵌前进行重叠检查。
景与景间重叠限差应符合要求。
重叠误差超限时应立即查明原因，并进行必要的返工，使其符合规定的接边要求。
采用“拉窗帘”方式目视检查相邻影像间重叠区域的精度，若同名地物出现“抖动”或“错位”现象，则量测该处同名点误差，两者接边精度不超过1个像素。
3、镶嵌时应尽可能保留分辨率高、时相新、云雾量少、质量好的影像。
4、选取镶嵌线对DOM进行镶嵌，镶嵌处无地物错位、模糊、重影和晕边现象。
5、时相相同或相近的镶嵌影像纹理、色彩自然过渡；时相差距较大、地物特征差异明显的镶嵌影像，允许存在光谱差异，但同一地块内光谱特征尽量一致。
北京揽宇方圆信息技术有限公司。
影像镶嵌和影像合并的步骤
1. 影像预处理。
在进行影像镶嵌和影像合并之前，首先需要对待处理的影像进行预处理。
这包括去除噪声、校正图像的几何形变和辐射形变，以确保待处理的影像具有相似的几何和辐射特性。
2. 影像配准。
影像配准是影像镶嵌和影像合并的关键步骤之一。
在影像配准过程中，将不同影像中的相同地物对齐，以确保它们在同一坐标系下。
这可以通过特征点匹配、相位相关等方法来实现。
3. 影像镶嵌。
影像镶嵌是将多个重叠的影像拼接在一起，以形成一个更大范围的影像。
在影像镶嵌过程中，需要进行重叠区域的融合，以消除拼接处的不连续性，并保持图像的一致性。
4. 影像合并。
影像合并是将多个具有不同光谱波段的影像合成为一个多光谱影像或高光谱影像。
这可以通过像元级融合、波段级融合等方法来实现，以获得更丰富的信息。
5. 影像后处理。
在影像镶嵌和影像合并之后，通常需要进行影像的后处理，包括色彩校正、锐化、去模糊等操作，以进一步提高影像的质量和可视化效果。
总之，影像镶嵌和影像合并是数字图像处理中重要的技术，它们可以帮助我们获取更全面、更准确的地学信息，对于遥感、地理信息系统等领域具有重要的应用意义。
通过以上步骤的实施，可以实现影像的有效镶嵌和合并，为后续的地学信息提取和分析提供可靠的数据基础。
ENVI基本操作之影像镶嵌ENVI软件是一款由美国Exelis Visual Information Solutions公司开发的遥感图像处理软件，主要用于遥感数据的处理、分析和可视化。
在ENVI中，影像镶嵌（image mosaic）是一项基本操作，它可以将多幅遥感影像拼接在一起，形成连续、无缝的大范围影像。
本文将介绍ENVI中的影像镶嵌操作的基本步骤和注意事项。
首先，我们需要将要拼接的多幅影像导入到ENVI中。
打开ENVI软件后，点击主界面上的"File"菜单，选择"Open Image File(s)"选项。
在弹出的文件浏览窗口中，选择要拼接的影像文件，点击"Open"按钮导入。
导入影像之后，打开ENVI中的"Mosaic"工具。
点击主界面上的"Raster"菜单，选择"Mosaic"选项。
这将打开ENVI的影像镶嵌工具窗口。
在影像镶嵌工具窗口中，首先需要选择要拼接的影像文件。
点击"Input Rasters"按钮，在弹出的文件浏览窗口中选择要拼接的影像文件，并点击"Add"按钮将其添加到影像列表中。
可以重复此步骤，将所有要拼接的影像文件都添加到列表中。
在列表中，可以对影像文件进行排序、删除或者查看属性。
接下来，需要设置输出文件的参数。
点击"Output Raster"按钮，在弹出的文件浏览窗口中选择输出文件的保存位置和名称，并点击"Save"按钮保存。
在"Format"下拉菜单中选择输出文件的格式，如"ENVI"或者"TIFF"等。
还可以设置输出文件的数据类型、空间参考、投影坐标等参数，以满足特定的需求。
在影像镶嵌工具窗口的下方，可以调整拼接影像的像素大小和位置。
遥感图像的拼接和镶嵌1 ⾃定义镶嵌函数遥感图像的镶嵌，主要分为5⼤步骤：step1： 1）对于每⼀幅图像，计算其⾏与列；2）获取左上⾓X,Y3）获取像素宽和像素⾼4）计算max X 和 min Y，切记像素⾼是负值maxX1 = minX1 + (cols1 * pixelWidth)minY1 = maxY1 + (rows1 * pixelHeight）step2 ：计算输出图像的min X ,max X,min Y,max YminX = min(minX1, minX2, …)maxX = max(maxX1, maxX2, …)y坐标同理step3：计算输出图像的⾏与列cols = int((maxX – minX) / pixelWidth)rows = int((maxY – minY) / abs(pixelHeight)step 4：创建⼀个输出图像driver.create()step 5：1）计算每幅图像左上⾓坐标在新图像的偏移值2）依次读⼊每幅图像的数据并利⽤1)计算的偏移值将其写⼊新图像中import osimport globimport mathimport gdaldef get_extent(fn):ds = gdal.Open(fn)gt = ds.GetGeoTransform()r = ds.RasterYSizec = ds.RasterXSizereturn (gt[0], gt[3], gt[0] + gt[1] * c, gt[3] + gt[5] * r)def mosiac(in_files):min_X, max_Y, max_X, min_Y = get_extent(in_files[0])for fn in in_files[1:]:minx, maxy, maxx, miny = get_extent(fn)min_X = min(min_X, minx)max_Y = max(max_Y, maxy)max_X = max(max_X, maxx)min_Y = min(min_Y, miny)ds1 = gdal.Open(in_files[0])band1 = ds1.GetRasterBand(1)transform1 = ds1.GetGeoTransform()pixelWidth1 = transform1[1]pixelHeight1 = transform1[5]bands = ds1.RasterCount# 获取输出图像的⾏与列cols = int((max_X - min_X) / pixelWidth1)rows = int((max_Y - min_Y) / abs(pixelHeight1))driver = ds1.GetDriver()dsOut = driver.Create(r'F:\algorithm\算法练习\拼接与镶嵌\mosiac1.tif', cols, rows, bands, band1.DataType)#1是bands，默认for file in in_files:ds2 = gdal.Open(file)rows2 = ds2.RasterYSizecols2 = ds2.RasterXSizedata2 = ds2.ReadAsArray(0, 0, cols2, rows2)transform2 = ds2.GetGeoTransform()minX2 = transform2[0]maxY2 = transform2[3]# 计算每张图左上⾓的偏移值（在输出图像中）xOffset2 = int((minX2 - min_X) / pixelWidth1)yOffset2 = int((maxY2 - max_Y) / pixelHeight1)for i in range( bands):dsOut.GetRasterBand(i+1).WriteArray(data2[i],xOffset2, yOffset2)geotransform = [min_X, pixelWidth1, 0, max_Y, 0, pixelHeight1]dsOut.SetGeoTransform(geotransform)dsOut.SetProjection(ds1.GetProjection())if__name__ == '__main__':os.chdir(r'F:\algorithm\算法练习\拼接与镶嵌\test2_next')in_files = glob.glob('*.tif')print(in_files)mosiac(in_files )2 采⽤gdal.Warp()提供的接⼝进⾏镶嵌def RasterMosaic():print("图像拼接")inputrasfile1 = gdal.Open(inputfilePath, gdal.GA_ReadOnly) # 第⼀幅影像inputProj1 = inputrasfile1.GetProjection()inputrasfile2 = gdal.Open(referencefilefilePath, gdal.GA_ReadOnly) # 第⼆幅影像inputProj2 = inputrasfile2.GetProjection()outputfilePath = 'G:/studyprojects/gdal/GdalStudy/Files/images/RasterMosaic2.tif'options=gdal.WarpOptions(srcSRS=inputProj1, dstSRS=inputProj1,format='GTiff',resampleAlg=gdalconst.GRA_Bilinear) gdal.Warp(outputfilePath,[inputrasfile1,inputrasfile2],options=options)。
