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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。
ENVI中影像镶嵌的方法ENVI是一种用于处理和分析遥感数据的软件工具。
它提供了许多方法和功能，可以对影像进行镶嵌，以生成一幅无缝的图像。
影像镶嵌是将多个部分影像组合在一起，形成一幅完整的影像的过程。
在ENVI中，可以使用不同的技术来进行影像镶嵌，包括基于特征的匹配、基于掩码的镶嵌和基于影像分块的镶嵌。
其中一种常用的方法是基于特征的匹配。
该方法将多个部分影像中的特征进行匹配，以确定它们在空间上的对应关系。
特征可以是像素的灰度值、边缘、纹理等。
首先，需要选择一个参考影像，该影像通常是质量较高的影像，然后在其他影像中提取相应的特征。
在ENVI中，可以使用不同的工具和算法来提取和匹配特征。
一旦特征匹配完成，便可以使用投影变换或图像配准算法将影像对齐。
最后，使用图像融合算法将对齐的影像进行合并，生成一幅无缝的图像。
另一种常用的方法是基于掩码的镶嵌。
该方法通过使用预先创建的掩码来确定影像间的对应关系。
掩码是一个二进制图像，其中非零值表示中要保留的像素，而零值表示要丢弃的像素。
首先，需要创建一个掩码，用于指定要保留或丢弃的像素区域。
然后，在ENVI中使用掩码进行影像配准和镶嵌。
掩码可用于去除重叠区域中的不需要的像素，或将多个像素合并为一个像素，以防止重叠区域中的像素重复。
最后，使用图像融合算法将处理后的影像合并为一幅无缝的图像。
另一种常用的方法是基于影像分块的镶嵌。
该方法将影像划分为多个块，对每个块进行独立的处理和镶嵌。
首先，需要选择一个参考影像，并将其划分为块。
然后，将其他影像划分为相同的块，并将每个块与参考影像中的相应块进行配准和镶嵌。
最后，将所有块的结果合并为一幅无缝的图像。
基于影像分块的镶嵌方法适用于处理大尺寸的影像，可以提高处理效率和计算速度。
除了以上提到的方法，ENVI还提供了其他一些影像镶嵌方法，如基于正规化植被指数（NDVI）的镶嵌、基于多波段融合的镶嵌等。
这些方法使用不同的技术和算法，旨在解决不同的镶嵌问题和需求。
1、利用Utility-File-New工具新建一个空的pix文件，赋予3个8-bit通道，命名为blank.pix。
2、在安装目录下找到user文件夹，把刚才的blank.pix复制出来待用，可以多弄个复件。
3、将sub-12137.pix和blank.pix配准，将sub-12137的7、4、3波段放入空图像的左下角。
4、选择4个控制点，把sub-12137配准到空图像左下角。
5、使用File-Save GCP Text File工具将控制点保存成txt文件，命名为blank_12137_gcp.txt。
6、将sub-12137的7、4、3波段放入空图像中。
7、打开blank.pix图像，如下：8、将sub-12037.pix与blank.pix配准。
9、选择控制点，并将控制点保存为txt文件。
10、将配准好的图像保存另一个新的blank.pix中。
11、打开图像看看是否已经存入。
12、在工具条中打开“OrthoEngine”工具，进行镶嵌工作。
首先点击File-New创建一个新的项目。
13、点击Metre框选择“Pixel”为坐标单位，像元大小为1*1。
14、在Processing Step栏选择Image Input，点击“打开文件图标”，输入需要镶嵌的图像。
15、在Processing Step栏选择Mosaic，选择左边第一个图标。
16、选择Select Existing Mosaic File，选择一个新的blank图像用于存放镶嵌后的图像，这里用blank复件（2）.pix。
17、关闭对话框，接着选择第二个图标。
18、在Project Image Files下点击blank。
19、然后在上面的Mosaicking Steps栏中选择Collect Cutline。
20、点击下面的“Add”按钮，开始画线选择需要镶嵌的部分，画完第四个点，在左边再点击一下“Add”，其他按钮就会由灰色变黑色，然后点击“Finish”，系统会自动将最后一个点和第一个点连接起来。
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。
《遥感原理与应用》实验报告——数字镶嵌实验名称：数字镶嵌一、实验内容1.基于像素的镶嵌2.基于地理坐标的镶嵌二、实验所用的仪器设备，包括所用到的数据电脑一台，遥感影像处理软件（ENVI），两幅没有地理坐标的单波段的卫星遥感影像（图1和图2）、两幅带有地理坐标的单波段卫星遥感影像（图5和图6）。
三、实验原理1.遥感影像数字镶嵌的定义就是对若干幅互为邻接（时相往往可能不同）的遥感数字影像通过彼此间的集合镶嵌、色调整、去重叠等数字处理，镶合拼接成一副统一的新（数字）影像。
2.遥感影像数字镶嵌的一般流程（1）准备工作：选择合适的数据源，显示图像并分析（2）预处理工作：辐射校正、几何校正（3）确定实施方案：a.先确定标准像幅—常选择处于研究区中央的影像。
b.确定镶嵌的顺序—以标准像幅为中心，中央向四周逐步进行。
(4)重叠区的确定：即相邻影像的几何对准遥感影像数字镶嵌工作主要是基于相邻影像的重叠区的。
重叠区的确定是否准确直接影响到镶嵌的效果。
(5)色调的调整：不同时相或成像条件存在差异的影像，影像亮度差异很大；成像条件相近的影像也会由于遥感器的随机误差造成不同像幅的影像色调不一致，影响应用效果。
(6)影像镶嵌：在相邻两幅待镶嵌影像的重叠区内找到一条接缝线，对接缝线两侧的影像进行色调调整（可以采用线性插值（如接缝线上的像元亮度取平均），平均值等方法）。
四、实验步骤及其结果分析（一）基于像素的镶嵌1.启动ENVI软件，菜单栏中选择File/Open Image File，选择遥感影像dv06_2.img. 和dv06_3.img. 并打开，如图1、图2所显示结果。
2.ENVI主菜单栏中选择Map/Mosaicking/Pixel Based。
3.在弹出的Pixel Based Mosaic对话框中选择Import/Import Files,在出现的Mosaic Input Files对话框中选择dv06_2.img，点击OK。
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。
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。
