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第1篇一、实验目的1. 了解卫星遥感的基本原理和操作流程。
2. 掌握卫星遥感数据采集、处理和分析的方法。
3. 通过实验，验证卫星遥感技术在实际应用中的有效性。
二、实验背景随着科技的发展，卫星遥感技术在环境监测、资源调查、灾害预警等领域发挥着越来越重要的作用。
本实验旨在通过模拟卫星遥感数据采集、处理和分析过程，使学生了解卫星遥感技术的应用。
三、实验内容1. 卫星遥感数据采集- 选择合适的卫星遥感数据源，如Landsat、MODIS等。
- 根据实验需求，设置遥感影像的采集区域、时间范围和分辨率等参数。
- 下载并存储遥感影像数据。
2. 遥感影像预处理- 对遥感影像进行几何校正，消除几何畸变。
- 对遥感影像进行辐射校正，消除大气、传感器等因素引起的辐射失真。
- 对遥感影像进行大气校正，消除大气影响。
3. 遥感影像分析- 利用遥感影像分析软件（如ENVI、ArcGIS等），对遥感影像进行解译和分析。
- 分析遥感影像的纹理、颜色、形状等特征，提取地表信息。
- 结合野外调查数据，对遥感影像分析结果进行验证。
4. 实验案例分析- 以实际案例为背景，分析卫星遥感技术在环境监测、资源调查、灾害预警等领域的应用。
- 结合实验结果，总结卫星遥感技术的优势和局限性。
四、实验步骤1. 准备实验材料：计算机、遥感影像数据源、遥感影像分析软件等。
2. 数据采集：选择合适的卫星遥感数据源，设置采集参数，下载并存储遥感影像数据。
3. 遥感影像预处理：对遥感影像进行几何校正、辐射校正和大气校正。
4. 遥感影像分析：利用遥感影像分析软件，对遥感影像进行解译和分析。
5. 实验案例分析：结合实际案例，分析卫星遥感技术的应用。
6. 实验总结：总结实验结果，分析卫星遥感技术的优势和局限性。
五、实验结果与分析1. 遥感影像预处理结果：经过几何校正、辐射校正和大气校正，遥感影像质量得到明显提高。
2. 遥感影像分析结果：通过遥感影像分析，提取了地表信息，如植被覆盖、土地利用、水体等。
《遥感原理与应用》实验报告实验报告：遥感原理与应用一、实验目的通过实验了解遥感的基本原理，掌握遥感技术的基本应用方法。
二、实验仪器和材料1.遥感软件：ENVI、ERDAS、IDRISI等2.遥感数据：卫星遥感影像数据三、实验内容1.遥感影像地理信息提取通过遥感软件导入遥感影像数据，利用图像处理方法提取地理信息，如土地利用类型、植被覆盖度等。
2.遥感影像分类利用遥感影像数据进行分类分析，将影像中的不同对象或地物进行分类，如建筑物、农田、水域等。
3.遥感影像变化检测利用不同时间的遥感影像数据进行变化检测，观察地物变化的情况，如城市扩张、植被变化等。
四、实验步骤1.打开遥感软件，导入遥感影像数据。
2.使用图像处理方法提取地理信息，如选择适当的阈值进行植被覆盖度的提取。
3.利用分类分析方法将影像中的不同对象进行分类，可以使用最大似然分类方法或支持向量机分类方法等。
4.比较不同时间的遥感影像数据，通过图像差异分析方法进行变化检测。
五、实验结果通过实验，我们成功使用遥感软件导入遥感影像数据，并提取了植被覆盖度等地理信息。
同时，我们还使用分类分析方法将影像中的不同对象进行了分类，得到了建筑物、农田、水域等分类结果。
最后，我们通过比较不同时间的遥感影像数据，成功进行了变化检测，观察到了城市扩张和植被变化的情况。
六、实验感想通过这次实验，我们深入了解了遥感技术的基本原理和应用方法。
遥感技术具有非常广泛的应用领域，如环境监测、农业管理、城市规划等。
遥感影像数据可以提供大量的地理信息，通过图像处理和分类分析可以提取出有用的地理信息，同时通过变化检测可以观察到地物的变化情况。
掌握遥感技术对于我们理解地球变化、环境保护和资源利用具有重要意义。
总结：通过这次实验，我们不仅学习到了遥感技术的基本原理和应用方法，还亲自进行了实验操作，掌握了使用遥感软件进行遥感影像地理信息提取、分类分析和变化检测的基本技能。
希望今后能够将所学的遥感知识应用到实际工作中，为地球环境的保护和资源的利用做出贡献。
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。
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。
一、实验目的1. 理解遥感的基本原理和概念；2. 掌握遥感数据的获取方法及遥感图像的处理技术；3. 了解遥感在环境监测、资源调查等方面的应用；4. 培养遥感图像分析和解译能力。
二、实验原理遥感技术是利用电磁波在地球表面及其大气层中的传播特性，通过遥感器获取地球表面及其大气层的信息，然后进行图像处理、分析和解译，以达到对地球表面及其大气层进行监测、研究和利用的目的。
遥感原理主要包括以下几个方面：1. 电磁波辐射与散射：地球表面及其大气层对太阳辐射的吸收、反射和散射，形成各种电磁波；2. 遥感器：利用电磁波探测地球表面及其大气层的信息；3. 电磁波传播：电磁波在空间传播过程中，会受到大气、云层等因素的影响；4. 遥感图像处理：对遥感数据进行预处理、增强、分类等处理，提高遥感图像的质量和应用效果；5. 遥感图像分析：对遥感图像进行解译、识别和提取信息，实现对地球表面及其大气层的监测和研究。
三、实验内容及步骤1. 实验内容（1）遥感图像的获取：通过遥感卫星、航空摄影等方式获取遥感图像；（2）遥感图像的预处理：包括辐射校正、几何校正、大气校正等；（3）遥感图像增强：通过对比度增强、亮度增强、滤波等手段提高遥感图像的质量；（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）遥感图像分析：对分类后的遥感图像进行解译、识别和提取信息。
2. 实验步骤（1）遥感图像的获取：通过遥感卫星、航空摄影等方式获取遥感图像；（2）遥感图像的预处理：利用ENVI软件进行辐射校正、几何校正和大气校正；（3）遥感图像增强：利用ENVI软件进行对比度增强、亮度增强和滤波处理；（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）遥感图像分析：对分类后的遥感图像进行解译、识别和提取信息。
四、实验结果与分析1. 遥感图像的预处理效果通过对遥感图像进行辐射校正、几何校正和大气校正，提高了遥感图像的质量，为后续的图像增强和分类奠定了基础。
第1篇一、实验目的本次实验旨在通过遥感技术，分析特定区域的生态环境、土地利用变化以及灾害影响等方面，提高对遥感数据解读和分析的能力，为相关领域的决策提供科学依据。
二、实验原理遥感技术是利用航空、航天等平台获取地表信息的一种手段，通过对遥感图像的处理和分析，可以获取地表的物理、化学、生物等信息。
本实验主要涉及以下原理：1. 遥感图像的获取：通过卫星、航空等平台获取特定区域的遥感图像。
2. 遥感图像预处理：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. 遥感图像分析：利用遥感图像处理软件对遥感图像进行分类、变化检测、纹理分析等分析，提取地表信息。
4. 影响分析：结合相关领域知识，对分析结果进行解释和评价，揭示地表现象的成因和影响。
三、实验数据本次实验选用某区域2010年和2020年的遥感影像数据，包括多光谱、全色等数据。
四、实验步骤1. 数据预处理：- 对遥感影像进行辐射校正，消除大气、传感器等因素的影响。
- 对遥感影像进行几何校正，消除图像畸变。
- 对遥感影像进行裁剪，提取研究区域。
2. 遥感图像分析：- 利用遥感图像处理软件对遥感影像进行分类，提取地表信息，如土地利用类型、植被覆盖度等。
- 对遥感影像进行变化检测，分析研究区域土地利用变化情况。
- 对遥感影像进行纹理分析，揭示地表现象的分布特征。
3. 影响分析：- 结合相关领域知识，对分析结果进行解释和评价。
- 分析研究区域生态环境、土地利用变化以及灾害影响等方面的成因和影响。
五、实验结果与分析1. 土地利用变化：- 通过变化检测，发现研究区域在2010年至2020年间，耕地、林地、草地等土地利用类型发生了显著变化。
- 具体表现为：耕地面积减少，林地、草地面积增加。
2. 植被覆盖度：- 通过植被指数分析，发现研究区域植被覆盖度总体呈上升趋势，表明生态环境有所改善。
3. 灾害影响：- 通过遥感影像分析，发现研究区域在2010年至2020年间，受洪涝、干旱等灾害影响较大。
遥感实习报告5则范文第一篇：遥感实习报告《遥感原理与应用》课堂实验报告（2015-2016学年第一学期）专业班级：学号：姓名：实验成绩：□ 优秀：格式完全符合规范要求，内容完整，图表规范美观；实验原理清楚，实验步骤合理，结果正确；严格遵守实验纪律，按时上交实验报告。
□ 良好：格式符合规范要求，内容完整，图表规范；实验原理较清楚，实验步骤合理，结果正确；遵守实验纪律，按时上交实验报告。
□ 中等：格式基本符合规范要求，内容较完整；实验原理较清楚，实验步骤基本合理，结果正确；能遵守实验纪律，能按时上交实验报告。
□ 及格：格式问题较多，内容基本完整；实验原理较清楚，实验步骤基本合理，结果基本正确；能遵守实验纪律，能按时上交实验报告。
□不及格：格式问题突出，内容不完整；实验原理不清楚，实验步骤欠合理，结果不正确；有抄袭现象，不遵守实验纪律，未时上交实验报告。
指导教师签名:2015年 11月 5日实验项目（一）：遥感图像几何纠正（4学时）实验目的：掌握遥感图像几何纠正的原理方法；熟悉几何纠正中控制点的选择原则和方法；熟练掌握有关遥感图像处理软件的主要功能和操作步骤；针对变形的遥感图像能进行几何纠正。
实验器材：1、计算机；2、基准遥感图像、待纠正遥感图像；3、遥感数字图像处理ENVI软件。
实验要求：掌握遥感图像几何纠正的主要步骤；自己独立完成遥感图像几何纠正；对几何校正结果进行评价。
实习时间及地点：2015年10月15日软件与数据源描述：ENVI提供以下选择方式：从栅格图像上选择如果拥有需要校正图像区域的经过校正的影像、地形图等栅格数据，可以从中选择控制点，对应的控制点选择模式为Image to Image。
从矢量数据中选择如果拥有需要校正图像区域的经过校正的矢量数据，可以从中选择控制点，对应的模式为Image to Map。
从文本文件中导入事先已经通过GPS测量、摄影测量或者其他途径获得了控制点坐标数据，保存为以[Map(x,y), Image(x,y)]格式提供的文本文件可以直接导入作为控制点，对应的控制点选择模式为Image to Image 和Image to Map。
一、实验名称遥感影像地理坐标定位和配准二、实验目的1. 熟悉遥感影像地理坐标定位和配准的基本原理。
2. 掌握使用ENVI软件进行遥感影像地理坐标定位和配准的方法。
3. 学会利用全色影像生成影像地图。
三、实验原理遥感影像地理坐标定位是指将遥感影像上的像点坐标转换为地面实际地理位置的过程。
配准则是将不同时间、不同传感器或不同区域的遥感影像进行空间配准，以便进行对比分析。
四、实验内容1. 选取实验数据：选取一幅哈尔滨市TM影像，成像时间为2013年7月19日，分辨率为30m，各波段的波长为0.45～0.52μm、0.52～0.60μm、0.63～0.69μm、0.76～0.90μm、1.55～1.75μm。
2. 影像地理坐标定位：（1）打开ENVI软件，导入实验数据。
（2）在“地理信息”菜单中选择“地理坐标定位”。
（3）设置影像的投影类型为UTM，投影分带为北51区。
（4）输入图像左上角的公里网坐标（9819 8092）和地理坐标（经度125.4941，纬度47.0930）。
（5）点击“确定”进行地理坐标定位。
3. 影像配准：（1）打开ENVI软件，导入实验数据。
（2）在“图像处理”菜单中选择“配准”。
（3）选择“影像到影像配准”。
（4）选择参与配准的影像，设置配准精度。
（5）点击“确定”进行配准。
4. 影像到地图校正：（1）打开ENVI软件，导入实验数据。
（2）在“地理信息”菜单中选择“影像到地图校正”。
（3）选择参与校正的影像，设置校正精度。
（4）点击“确定”进行校正。
5. 生成影像地图：（1）打开ENVI软件，导入实验数据。
（2）在“图像处理”菜单中选择“生成影像地图”。
（3）选择参与生成影像地图的影像，设置地图投影、分辨率等参数。
（4）点击“确定”生成影像地图。
五、实验数据处理及成果1. 成功将哈尔滨市TM影像进行地理坐标定位和配准。
2. 利用ENVI软件生成哈尔滨市TM影像的影像地图。
六、体会及建议1. 通过本次实验，熟悉了遥感影像地理坐标定位和配准的基本原理，掌握了使用ENVI软件进行操作的方法。
遥感实验报告引言：遥感技术是利用卫星、飞机等遥感平台获取地球表面信息的一种技术手段。
通过对不同波段的电磁辐射进行探测和分析，遥感技术可以获取地表的空间分布、物质组成以及变化情况等信息。
本次实验旨在通过遥感图像的获取和解译，了解和掌握遥感技术的基本原理和应用。
一、遥感数据获取：1. 数据来源：本次实验使用的遥感数据来源于卫星遥感图像，通过开源的遥感数据平台获得。
2. 数据类型：本次实验使用的遥感数据为多光谱遥感图像，包含多个波段的信息。
通过不同波段的数据分析，可以获取地表的不同特征和信息。
二、遥感图像解译：1. 图像预处理：图像预处理是遥感图像解译的基础工作，包括图像几何校正、辐射校正和大气校正等过程。
这些预处理步骤可以提高图像质量，减少噪声和失真。
2. 地物分类：地物分类是遥感图像解译的关键环节。
通过对遥感图像中的像元进行分类，可以将地表物体分为不同的类别，如水体、植被、建筑等。
常用的分类方法包括监督分类和非监督分类。
3. 特征提取：特征提取是对地物进行进一步分析和描述的过程。
通过提取地物的形状、颜色、纹理等特征，可以对地物进行进一步分类和识别。
三、遥感技术应用：1. 土地利用与覆盖变化研究：通过遥感图像的获取和解译，可以对土地利用与覆盖变化进行研究。
通过对多时相的遥感数据进行对比分析，可以了解土地利用变化的趋势和驱动因素。
2. 自然资源调查与监测：遥感技术在自然资源调查与监测中有着广泛的应用。
通过遥感图像的获取和解译，可以对森林、湿地和土地等自然资源进行调查和监测，为资源管理和保护提供科学依据。
3. 灾害监测与评估：遥感技术在灾害监测与评估中具有重要作用。
通过遥感图像的获取和解译，可以实时监测和评估自然灾害的影响范围和程度，为灾害应对和救援提供决策支持。
结论：本次实验通过遥感图像的获取和解译，了解了遥感技术的基本原理和应用。
遥感技术在土地利用与覆盖变化研究、自然资源调查与监测和灾害监测与评估等方面具有广泛的应用前景。
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。
