遥感图像解译实习指导

遥感图像解译实习报告武大遥感院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：信息工程学院班级：10011学号：20213025900 姓名：指导老师：一、实习目的与意义1. 把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. 把握实地调绘、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2021年的快鸟影像一张、2021年的SPOT影像一张、2021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2021年的航空影像一张、2021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放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依据阴影外形、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) 外形（shape）：目标地物在遥感图像上呈现的外部轮廓。

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章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。

纹理可以作为区分地物属性的重要依据。

二）目视解译流程武大遥感院遥感图像解译实习报告四、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2021年10月猎取的0.6米辨别率的快鸟卫星遥感影像和2.5米辨别率的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，依据室内判读方法，对图斑的外形、大小、色调、位置、纹理等特征进行对比分析，依照分类规章，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2021年土地利用现状数据进行比较，发觉变化要素并将其绘制到工作底图上。

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。

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。

实习五遥感图像的目视解译
一、实习目的
1、学习航空像片、热红外、扫描图像的判读的基本原理和方法
2、掌握各类图像解译判读标志的建立方法
3、解译判读类型影像上地物特征
4、了解和认识遥感影像上地物的表现
二、实习步骤
航空像片的判读：
彩红外像片又称彩红外航片，判读方法主要根据直接或间接解译标志判读。

判读图片：彩红外A、彩红外B
热红外像片的判读：
热红外像片记录的是地物发射热红外线的强度，判读关键是准确区分影像色调的差异，深色调代表地物热辐射能力弱，浅色调代表地物热辐射能力强。

热红外像片判读：热红外21和22是反映森林火灾的热红外图像。

编写实习报告，填写解译成果表
例：
扫描像片的判读：
图像为1985年杭州湾的TM图像7个波段的图像。

参考杭州湾彩红外航片解译。

根据TM图像各波段应用范围和相应各波段地物色调特征判读
判读填写下表：
水体色调的变化：分别用亮、较亮、暗、很暗等几个等级评价
水体中泥沙：用易分辨、可分辨、不易分辨和难难分辨评价
植被：分别用亮、较亮、暗、很暗等几个等级评价植被在7个波段中的色调
居民区：用易分辨、可分辨、不易分辨和难难分辨评价
例：。

ENVI遥感图像处理实习指导手册实习一 ENVI软件基本功能菜单的认识与掌握1．学时：42．目的和要求：认识和熟悉ENVI软件的基本功能菜单，根据菜单的功能分类学习和掌握。

第一部分 ENVI基础1 通用的图像显示概念ENVI中的图像显示由一组三个不同的图像窗口组成：主图像窗口、滚动窗口和缩放窗口。

ENVI 图像显示的一个例子如图1-1所示。

一个显示组的单个图像窗口可以被缩放和放置在屏幕的任何一处。

多个图像的显示可以通过从ENVI的window下拉菜单下的选择Start New Display window来启动，或通过点击可用波段列表内的“New Display”。

图1.1 ENVI的显示窗口（1）主图像窗口主图像窗口由一幅以全分辨率显示的图像的一部分组成。

该窗口在第一次载入一幅图像时自动地被启动。

窗口的起始大小由在envi.cfg配置文件中设置的参数控制。

它也能动态地被缩放。

ENVI允许装载多个主图像窗口及相应的的滚动和缩放窗口。

（2）主图像窗口内的功能菜单在主图像窗口中，功能菜单条包括5个下拉菜单：File，Overlay，Enhance，Tools，Window。

这些菜单共同排列在显示窗口的菜单栏中，使用这些菜单来访问普通的显示操作和交互功能。

（3）滚动窗口滚动窗口是一个以二次抽样的分辨率显示整幅图像的显示窗口。

滚动窗口位置和大小最初在envi.cfg文件中被设置并且可以被修改。

只有要显示的图像比主图像窗口以全分辨率能显示的图像大时，才会出现滚动窗口。

可以动态地将其缩放到任何大小直至全屏。

当练习这一选项时，重采样系数会自动改变以适用于新的图像大小。

重采样系数出现在滚动窗口标题栏的括号内。

对于滚动窗口中被再次重采样的大图像，可以缩放到区域内，并减少重采样系数。

可能出现多个滚动窗口，每个窗口对应于一个已载入的主图像窗口。

（4）缩放窗口缩放窗口是一个小的图像显示窗口，它以用户自定义的缩放系数使用像元复制来显示主图像窗口的一部分。

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。

遥感影像目视解译实习教程一、遥感目视解译原理（一）目视解译原理遥感图像解译分为目视解译和计算机解译两种。

目视解译：指专业人员通过直接观察或借助判读仪器在遥感图像上获取特定目标地物信息的过程。

计算机解译：以计算机系统为支撑环境，根据遥感图像中目标地物的各种影像特征，进行分析、推理和理解，完成对遥感图像的解译。

遥感图像目视解译主要根据目标地物的色、形、位三方面的特征，通过色调、颜色、阴影、形状、纹理、大小、图形、空间位置、相关布局等9个识别特征，建立判读标志，从而完成遥感图像的解译。

（二）目视解译前后对比图二、遥感目视解译步骤MAPGIS目视解译是指在电脑前，用人眼来判读遥感影像，遥感专业分类软件如Envi、Erdas等不参与遥感分类。

本实验数据用“江西农大遥感图.jpg”或“江西农大遥感图.tif”。

MAPGIS目视解译操作是利用MAPGIS软件的点、线、面编辑功能，首先对遥感图像中各地类之间的边界进行勾绘，并添加地类注记；然后根据绘好闭合的地类界线进行拓朴重建（拓朴造区），生成地类图斑的区文件；最后对各地类图斑赋属性，并根据地类名称和图例版“江西二调Slib_2008”，来填充各地类颜色。

要打开顺利打开MAPGIS图件，先要激活虚拟狗，然后设置好系统库目录，其路径设为“江西二调Slib_2008”的路径。

（一）遥感图像矢量化1、将TIF或JPG文件转换成MAPGIS可以直接读取的光栅文件（如*.msi格式）（1）MAPGIS主菜单——图像处理——图像分析，进入msiproc60操作界面；（2）在msiproc60操作界面中，文件——数据输入——添加文件“江西农大遥感图.jpg”或“江西农大遥感图.tif”——选择被转换的文件类型——转换（转换成*.msi 或*.tif，另存在硬盘上）：（3）打开转换后刚保存的*.msi。

2、图框制作和影像配准（这步不做，校正由生产单位统一做，用户不做）3、MAPGIS工作台添加“江西农大遥感图.msi”MAPGIS主菜单——图形处理——输入编辑——新建工程——确定，然后右击左边的工作台——添加项目——选择“江西农大遥感图.msi”。

遥感图像解译实习指导一——图像校正遥感图像解译实习指导一一、实习任务：运用遥感软件进行图像校正，包括辐射校正和几何校正二、实习目标以及用时： 1 熟悉ERDAS视窗操作过程 2 熟悉遥感数据几何校正过程 3 运用ERDAS软件进行地形校正三、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，遥感数据五具体实习过程实习任务一：ERDAS视窗的基本操作目的：初步了解目前主流的遥感图象处理软件ERDAS的主要功能模块，在此基础上，掌握视窗操作模块的功能和操作技能，为遥感图像的几何校正等后续实习奠定基础。

内容：视窗功能介绍；文件菜单操作；实用菜单操作；显示菜单操作；矢量和删格菜单操作等。

视窗操作是ERDAS软件操作的基础, ERDAS所有模块都涉及到视窗操作。

要求掌握视窗的基本功能，熟练掌握图像显示操作和矢量菜单操作，从而为深入理解和学习ERDAS软件打好基础。

1、视窗功能简介二维视窗是显示删格图像、矢量图形、注记文件、AOI 等数据层的主要窗口。

通过实际操作，掌握视窗菜单的主要功能、视窗工具功能。

图1-1 二维视窗重点掌握ERDAS图表面板菜单条；ERDAS图表面板工具条；掌握视窗菜单功能和视窗工具功能等基本操作。

2、图像显示操作第一步：启动程序视窗菜单条：File→open→RasterLayer→Select Layer To Add对话框。

第二步：确定文件在Select Layer To Add对话框中有File和Raster Option两个选择项，其中File就是用于确定图像文件的，具体内容和操作实例如表。

表1-1 图像文件确定参数参数项 Look in File name File of type Recent Go to 含义确定文件目录确定文件名确定文件类型实例examples xs_truecolor_ IMAGINE 选择近期操作过的文------ 件改变文件路径 ------- 第三步：设置参数Image图1-2 参数设置第四步：打开图像 4、实用菜单操作了解光标查询功能；量测功能；数据叠加功能；文件信息操作；三维图像操作等。

遥感解译与制图实习报告学生姓名：孙国欢班学号：113131 -05指导老师：肖启芝中国地质大学信息工程学院2015年11月实习过程遥感图像解译实习指导一一、实习任务：1. 熟悉各种典型地物的光谱曲线2 •对遥感影像进行判读，建立典型地物的解译标志3•运用Erdas软件的空间建模功能提取TM影象中的水体二、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影象中的水体三、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：系统2.遥感影像3 ERDAS软件系统任务1:运用ENV软件观察影像中不同地物的光谱曲线这个实验使用的文件是，打开文件后通过Tools->Profiles->Z profile(spectrum) 获得不同地物点的光谱曲线结果。

rfcnd Number任务2:武汉市TM影象解译实习这次机像实光谱要对武汉市的ETM数据进行解译，提取出入点坐标搜集覆盖类类型。

这次试验使用的文件是，我选取的波段组合是R:4 G:3 B:2。

它的主要的步骤是数据层叠加---选择典型样区(R0I)---保存典型地物图片---获得判读标志。

原物名文件波段影像类型特征描述（判别地 物的八大要素）长江水体1 432 TM1颜色/光谱 提取典型样区结果2纹理 无明显纹理3大小 无固定大小4形状具有带状的线性特征5排列 无固定排矿6空间关系7阴影 无8位置位于影像的中间部位，具有明显的地理位置特征地物名称长江水体2 影像显示的波段 432 影像类型TM特征描述（判别地 物的八大要素） 1颜色/光谱2纹理无明显纹理 3大小无固定大小4形状 具有带状的线性特征 5排列 无固定排列6空间关系7阴影无8位置 位于影像的中间部位，具有明显的地理位置特征地物名称滩涂 影像显示的波段 432 影像类型TM特征描述（判别地 物的八大要素）1颜色/光谱2纹理 有较为细密的格网纹理 3大小 无固定大小4形状三角形条带状的线性特征 5排列 无固定排列 6空间关系 位于长江右侧 7阴影无8位置 位于影像的中间的右侧部位;地物名称 森林 影像显示的波段 432 影像类型TM特征描述（判别地 物的八大要素） 1颜色/光 谱2纹理 层状纹理 3大小 无固定大小 4形状 无明显线性特征 5排列层状排列 6空间关系 位于长江两侧 7阴影无8位置位于影像的左右两侧任务3:运用ERDA 软件提取影像中的植被指数判读结果:任务4：依据erdas 中文教程第十章空间建模工具的介绍，遵循 TM 水体模型，提 取所给的TM 影像上的水体遥感图像解译实习指导二一、 实习任务：运用遥感软件进行图像校正，包括辐射校正和几何校正 二、 实习目标：1熟悉ERDA 视窗操作过程 2熟悉遥感数据几何校正过程 3运用ERDA 软件进行地形校正三、 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：ERDAS1感图像处理软件，遥感数据 任务1： ERDA 视窗的基本操作这个实验的目的是了解目前主流的遥感图象处理软件ERDAS 勺主要功能模块：视窗功能介绍；文件菜单操作；实用菜单操作；显示菜单操作；矢量和删格菜单操作， 掌握视窗操作模块的功能和操作技能，为遥感图像的几何校正等后续实习奠定基础。

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。

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。

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。

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。

遥感解译与制图实习报告
学生姓名：国欢
班学号：113131-05
指导老师：肖启芝
中国地质大学信息工程学院
2015年11月
实习过程
遥感图像解译实习指导一
一、实习任务：
1.熟悉各种典型地物的光谱曲线
2．对遥感影像进行判读，建立典型地物的解译标志
3．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
任务1：运用ENVI软件观察影像中不同地物的光谱曲线
这个实验使用的文件是pingjie.img，打开文件后通过Tools->Profiles->Z profile(spectrum)获得不同地物点的光谱曲线结果。

不同地物点的光谱曲线
随机点的光谱曲线输入点坐标搜集点的光谱曲线
任务2：市TM影像解译实习
这次影像实习主要对市的ETM数据进行解译，提取出主要的地物覆盖类型。

这次试
验使用的文件是pingjie.tif，我选取的波段组合是R:4 G:3 B:2。

它的主要的步骤是数据层叠加---选择典型样区（ROI）---保存典型地物图片---获得判读标志。

测绘中的遥感图像解译技术要点与实践引言：遥感技术作为一种高效、快捷的数据采集手段，在测绘领域扮演着重要的角色。

遥感图像解译技术的发展，使得人们可以通过卫星、航空器等实现对地表、地貌、植被等目标物的监测与分析。

本文将探讨测绘中遥感图像解译技术的要点与实践，以期为相关领域的专业人士提供参考与指导。

一、光学遥感图像解译技术1. 彩色遥感图像与多光谱图像彩色遥感图像是通过电视扫描、数码照相机等设备直接获取的图像，包括红、绿、蓝三个通道的信息。

而多光谱图像则包含了更多的光谱通道，能够提供更全面的地物信息。

在解译时，需要结合图像显示和专业知识，利用不同波段的信息进行目标物的判别与提取。

2. 影像几何校正和正射校正影像几何校正是指将遥感图像的像元重新映射到世界坐标系中，实现像元在地理上的精确定位。

而正射校正则是在影像几何校正的基础上，通过消除地表地形变形，使像元在地面上呈现出正射（垂直）视角。

这样的校正过程能够消除影像中的地形扭曲，提高目标物的提取精度。

3. 影像增强与特征提取影像增强是指通过图像处理技术改善遥感图像的质量，以提高目标物的辨识度。

常见的影像增强方法包括直方图均衡化、滤波和波段变换等。

在提取地物的特征时，可以利用目标物的纹理、形状和光谱等信息，通过合理的算法和模型对目标物进行分类和分割。

二、雷达遥感图像解译技术1. 雷达图像的成像原理与光学遥感不同，雷达是利用微波信号对地物进行探测和成像的技术。

雷达图像的解译比较复杂，需要通过研究目标物的散射特性和雷达影像的编码方式来实现。

常见的雷达图像解译技术包括极化解译、纹理特征分析和目标分割等。

2. 雷达图像的特点与应用雷达图像在测绘中有着广泛的应用，尤其在地形测量、地貌分析和农业监测等方面。

其特点是能够穿透云层和植被，获取地表的地形信息和底层物体的散射特性。

因此，雷达图像在山地地形测绘、土地利用评价和水文模拟等方面具有独特的优势。

三、综合遥感图像解译技术1. 融合多源数据的图像解译利用多源数据的融合技术，可以充分利用不同传感器的优势，提高图像解译的准确性和可信度。