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遥感摄影技术的原理与应用1. 引言遥感摄影技术是一种通过远距离获取地球表面信息的方法，广泛应用于地质勘探、自然资源调查、环境保护等领域。
本文介绍了遥感摄影技术的原理和应用，并探讨了其在这些领域中的作用。
2. 遥感摄影技术的原理遥感摄影技术利用航空摄影和卫星遥感的原理进行地面信息的获取。
其原理可以概括为以下几个方面：•光学物理原理：遥感摄影技术利用光学原理，通过记录地面物体反射或发射的电磁波，获取其光谱特征，并将其转化为数字图像。
•相机与传感器：遥感摄影技术使用特殊的相机和传感器，能够捕获地球表面的电磁波，并转化为数字图像。
•遥感平台：遥感摄影技术使用飞机、卫星等平台进行数据的收集。
飞机通常携带航空相机，而卫星则携带遥感传感器，能够获取更大范围的地面信息。
3. 遥感摄影技术的应用遥感摄影技术在很多领域都有广泛的应用，其中包括但不限于以下几个方面：3.1 地质勘探•遥感摄影技术可用于地质勘探中的矿产资源调查，通过对特定波段的光谱分析，可以帮助寻找矿床的位置和储量。
•通过遥感图像的解译，可以对地质构造进行分析，帮助理解地球的地壳运动和构造特征。
3.2 自然资源调查•遥感摄影技术可以用来监测陆地上的森林、湖泊、河流等自然资源的变化情况，帮助制定环境保护政策和合理利用资源。
•通过对农田的遥感监测，可以实时监测农作物的生长情况和土壤水分状况，提高农业的生产效率。
3.3 环境保护•遥感摄影技术可用于监测海洋水质、空气质量等环境指标，及时发现环境污染问题，并采取相应的措施。
•遥感图像的解译和分析可以帮助监测和预测自然灾害，如洪水、地震、火灾等，提前制定应对措施，减少灾害风险。
3.4 城市规划与管理•遥感摄影技术可用于城市规划和更新，通过对城市的遥感图像进行分析，可以评估建筑物的分布、土地利用情况等，优化城市布局。
•遥感摄影技术还可以监测城市环境变化，如空气质量、交通拥堵情况等，有助于城市管理部门制定改善措施。
4. 结论遥感摄影技术以其独特的优势在地质勘探、自然资源调查、环境保护和城市管理等方面发挥着重要的作用。
遥感的工作原理和应用工作原理遥感是利用传感器对地球表面物体的电磁辐射进行探测和测量的技术。
它基于物体对不同波段的辐射具有不同的反射、散射、吸收特性这一原理。
遥感技术主要包括被动遥感和主动遥感两种形式。
被动遥感被动遥感是指传感器接收地球表面反射和发射的自然辐射。
传感器通过不同波段（如可见光、红外线、微波等）接收地表反射出的辐射，然后进行记录和分析。
被动遥感可用于获取地表反射率、植被覆盖度、气温变化等信息。
主动遥感主动遥感是指传感器通过发射电磁波并接收其返回信号来获取地表信息。
常见的主动遥感技术包括雷达和激光雷达。
雷达利用电磁波在地表和大气中的传播特性来探测地表目标，可用于获取地表高程、地表形状等信息。
激光雷达则利用激光束对地表进行扫描，并通过接收返回的激光信号来获取地表的距离和形状等信息。
应用领域遥感技术在地球科学、农业、环境保护、城市规划等领域有着广泛的应用。
地球科学遥感技术在地球科学领域扮演着重要的角色。
通过遥感技术，科学家可以获得大范围的地表地貌、地质构造、水文等信息，从而深入研究地球的演化历史、自然灾害等。
遥感技术还可用于监测地壳的运动、火山活动、地震预警等。
农业遥感技术在农业领域的应用主要体现在农作物管理和精准农业方面。
通过遥感图像，农民和农业专家可以获得农田植被的生长状态、病虫害的发生情况，从而及时采取措施进行管理。
遥感技术还可以用于农田的土壤质量评估、水分监测等，实现农业生产的精准化管理。
环境保护遥感技术在环境保护领域的应用广泛而深入。
通过遥感技术，可以监测大气污染、水体污染、森林砍伐等环境问题。
遥感技术还可以用于监测和预测自然灾害，如洪水、干旱和森林火灾等，从而提前做出应对措施。
城市规划遥感技术在城市规划中有着重要的应用价值。
通过遥感技术，可以获取城市的土地利用情况、道路网络、建筑物分布等信息，为城市规划和管理部门提供决策支持。
遥感技术还可以用于监测城市的扩张和发展，预测城市的未来发展趋势，从而帮助规划师做出科学合理的城市规划方案。
《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。
高光谱遥感的原理与应用1. 高光谱遥感技术简介•高光谱遥感是一种用于获取地面物体光谱信息的遥感技术。
•与传统遥感技术相比，高光谱遥感具有更高的波段分辨率和更丰富的光谱信息。
•高光谱遥感技术的原理是通过采集地面物体在可见光和近红外波段的光谱反射信息，来获取物体的光谱特征。
2. 高光谱遥感的原理•高光谱遥感利用高光谱仪器来收集地面物体在一系列窄波段上的光谱反射数据。
•高光谱仪器通常由特定波段的传感器阵列组成，每个传感器负责收集一个波段的光谱数据。
•地面物体的光谱特征可以通过分析被收集到的光谱数据来确定。
3. 高光谱遥感的应用领域•农业：利用高光谱遥感技术可以监测作物的生长状态、优化农田管理以及检测病虫害等问题。
•矿产资源勘探：高光谱遥感可以检测矿产资源的类型和分布，有助于矿产资源勘探和开发。
•环境监测：高光谱遥感可以监测水体质量、土壤污染程度等环境参数，有助于环境保护和资源管理。
•森林火灾监测：通过高光谱遥感技术可以实时监测森林火灾的扩散情况，有助于及时采取灭火措施。
•城市规划：高光谱遥感可以提供城市土地利用信息，有助于城市规划和土地管理。
4. 高光谱遥感技术的优势•高光谱遥感技术具有较高的波段分辨率，可以获取更详细的光谱信息。
•高光谱遥感技术可以提供更准确的地物分类和识别能力。
•高光谱遥感技术可以探测隐蔽的物体特征，对物体的构成和结构提供更深入的了解。
•高光谱遥感技术具有较高的空间分辨率，可以提供更精细的地物信息。
5. 高光谱遥感技术的挑战和发展方向•数据处理：高光谱遥感技术生成的数据量巨大，对数据处理的算法和技术提出了新的挑战。
•传感器技术：高光谱遥感仪器的性能和稳定性需要不断提升，以满足复杂环境下的需求。
•数据标定和校正：高光谱遥感数据需要进行标定和校正，来消除传感器和大气等因素对数据的影响。
•数据分析和解释：高光谱遥感技术生成的数据需要进行分析和解释，以提取有用的地物信息。
6. 结论高光谱遥感技术是一种重要的遥感技术，具有广泛的应用前景。
无线电通信、遥感、光电技术的原理及应用下载温馨提示：该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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第一篇名词解释1、遥感技术：在遥感平台的支持下，不与探测目标接触，从远处吧目标的电磁波特性记录下来，通过分析，揭示出物体的特征性质及其变化的综合性探测技术。
2、遥感器：遥感器又称为传感器，是接收、记录目标电磁波特性的仪器。
常见的传感器有摄影机、扫描仪、雷达、辐射计、散射计等。
3、电磁波谱：将电磁波在真空中传播的波长或频率、递增或递减依次排列为一个序谱，将此序谱称为电磁波谱。
4、黑体：对任何波长的电磁辐射都全吸收的假想的辐射体。
5、大气散射：辐射在传播过程中遇到小微粒（气体分子或悬浮微粒等）而使传播方向改变，并向各个方向散开，从而减弱了原方向的辐射强度、增加了其他方向的辐射强度的现象。
6、大气窗口：电磁波通过大气层时较少被反射、吸收和散射的，透过率较高的波段。
7、地物波谱：地物的电磁波响应特性随电磁波长改变而变化的规律，称为地表物体波谱，简称地物波谱。
地物波谱特性是电磁辐射与地物相互作用的一种表现。
8、地物反射率：地物的反射能量与入射总能量的比，即ρ=(Pρ/P0 )×100%。
表征物体对电磁波谱的反射能力。
9、地物反射波谱：是研究可见光至近红外波段上地物反射率随波长的变化规律。
表示方法：一般采用二维几何空间内的曲线表示(地物反射波谱曲线)，横坐标表示波长，纵坐标表示反射率。
10、摄影成像：依靠光学镜头及放置在焦平面的感光记录介质（胶片or CCD）来记录物体的影像的成像方式11、扫描成像：依靠探测元件和扫描镜对目标地物以瞬时视场为单位进行逐点、逐行取样，以得到目标地物电磁波特性信息，形成一定谱段图像的成像方式。
12、微波遥感：通过微波传感器,获取目标地物在1mm—1m光谱范围内发射或反射的电磁辐射，以此为依据，通过判读处理来识别地物的技术。
13、像点位移：中心投影的影像上，地形的起伏除引起相片比例尺变化外，还会引起平面上的点位在相片位置上的移动，这种现象称为像点位移，其位移量就是中心投影与垂直投影在统一水平面上的投影误差。
遥感原理与应用红绿蓝1. 遥感：遥远感知，是在不接触的情况下，对目标或自然现象远距离探测和感知的一种技术。
空间中的电磁场。
声场、势场等由于物体的存在而发生变化，测量这些场的变化就可以获取物体的信息，因而电磁波、机械波、重力场、地磁场等都可以用作遥感。
2. 光的波动性形成了光的干涉，衍射，偏振等现象。
干涉是波的叠加原理，衍射，光线偏离直线路径的现象。
【偏振，如果光矢量E在一个固定平面内只沿一个固定方向作振动。
3. 重采样：就是根据一类象元的信息内插出另一类象元信息的过程。
4. 在遥感中，重采样是从高分辨率遥感影像中提取出低分辨率影像的过程。
5. 绝对黑体：如果一个物体对于任何波长的电磁辐射都全部吸收，6. 太阳辐射，包括了整个电磁波波谱范围。
7. 大气窗口：有些波段的电磁辐射通过大气后衰减较小，透过率较高，对遥感十分有利的电磁波波段。
8. 物体对电磁波的反射形式：镜面反射指（物体的反射满足反射定律）、漫反射（入射的电磁波波长a 不变，表面粗糙程度h 逐渐增加，知道h 与a 同数量级，整个表面均匀反射入射电磁波入射到此表面的电磁辐射按照朗伯余弦定律反射）、方向反射（实际地物表面由于地形起伏，在某个方向上反射最强烈。
分类的依据：粗糙程度。
9. 反射率是物体的反射辐射通量与入射辐射通量之比， 这个反射率是在理想漫反射体的情况下，整个电磁波长的反射率。
10. 反射波谱是某物体的反射率（或反射辐射能）随波长变化的规律，以波长为横坐标，反射率为纵坐标所得的曲线即称为该物体的反射波谱特性曲线。
11. 植被的反射波谱特性曲线，由于植被的光合作用相似的反射波谱特性，叶绿素对蓝光和红光吸收作用很强，对绿色反射作用很强。
蓝、红波段为吸收带，绿波段为弱反射带，近红外波段有强反射带,但含水量造成反射吸收12. 测量地物的反射波谱特性曲线主要作用：它是选择遥感波谱段、设计遥感仪器的依据；在外业测量中，它是选择合适的飞行时间的基础资料；它是有效地进行遥感图像数字处理的前提之一，是用户判读、识别、分析遥感影像的基础。
遥感技术的原理及其应用1. 引言遥感技术是通过采集、处理和分析地球表面的各种信息而不需直接接触目标的一种观测技术。
它广泛应用于农业、城市规划、环境保护、气象预测等各个领域。
本文将介绍遥感技术的原理和其在不同领域的应用。
2. 遥感技术的原理遥感技术基于电磁波与地物之间的相互作用原理。
当电磁波通过地物时，会因地物的不同特性而产生反射、散射、透射等现象，这些现象会被遥感设备记录下来并通过处理得到有用的信息。
2.1 电磁波的基本概念电磁波是由电场和磁场交替变化而形成的一种波动现象。
它的特性由波长、频率和振幅来描述。
电磁波的频率和波长在不同范围内对应着不同的辐射，如射频、微波、红外线、可见光、紫外线、X射线和γ射线等。
2.2 遥感设备的工作原理遥感设备通常由传感器、平台和数据处理系统组成。
传感器负责接收和记录地物反射、散射等信息，平台提供传感器的支撑和移动，数据处理系统对传感器接收到的数据进行处理和分析。
2.3 地物与电磁波的相互作用不同的地物对电磁波的相互作用是基于地物的组成、形态和结构等特性。
常见的相互作用包括反射、散射和透射。
3. 遥感技术的应用3.1 农业领域遥感技术在农业领域中的应用包括农作物生长监测、土壤湿度测量、气象预测等。
通过遥感技术，可以实时监测农作物的生长状况，提供精准的灌溉和施肥建议，提高农作物产量和品质。
3.2 城市规划遥感技术对于城市规划的应用主要体现在土地利用调查、建筑物高度测量和城市扩展规划等方面。
通过遥感技术，可以高效地获取大范围的土地利用情况，为城市规划决策提供数据支持。
3.3 环境保护遥感技术在环境保护中起到了重要的作用。
通过遥感技术可以监测森林覆盖率、海洋污染、空气污染等环境指标，及时发现并采取措施解决环境问题。
3.4 气象预测遥感技术在气象预测中的应用主要体现在天气预报、气候变化分析等方面。
通过遥感技术，可以获取大范围的气象信息，提高气象预测的准确性。
4. 总结遥感技术以电磁波与地物之间的相互作用为基础，通过采集、处理和分析地球表面的信息，为农业、城市规划、环境保护、气象预测等各个领域提供了强大的数据支持。
遥感应用原理与方法遥感（Remote Sensing）是指利用航空器、卫星、遥感卫星等遥感平台所获取的地球表面和大气层信息，通过传感器对辐射能的检测和记录进行处理分析，从而得到具有一定目的和目标的地表、大气和天体等信息的科学技术。
遥感应用原理与方法涵盖遥感数据获取、处理与分析的步骤，以下将分别介绍。
一、遥感数据获取遥感数据获取是指利用航空器、卫星或其他遥感平台采集遥感数据的过程。
其主要原理是利用传感器对地球表面进行辐射能的接收，然后将接收到的辐射能转化为数字信号或图像数据。
常见的遥感数据获取方式包括航空摄影、卫星遥感和无人机遥感等。
1.航空摄影：通过航空摄影机将地面目标的影像记录在感光介质上，再经过处理和解译，获取地表信息。
航空摄影可以获得高分辨率的影像数据，但覆盖范围相对较小。
2.卫星遥感：利用具有遥感功能的卫星进行影像获取。
由于卫星高空运行，可以覆盖更大的地表面积，并且可以获取大范围的连续遥感数据，有利于对地球表面进行长时间和全面的监测。
3.无人机遥感：无人机遥感是近年来发展起来的新兴技术。
无人机具有灵活性高、成本低等特点，在小范围内能够获得高分辨率的影像数据，适用于小区域目标的监测和分析。
二、遥感数据处理与分析遥感数据处理与分析是指将采集到的遥感数据进行预处理和信息提取，得出目标地区的特征和信息。
遥感数据处理与分析主要包括遥感图像预处理、信息提取与分类、变化检测和遥感时空分析等。
1.遥感图像预处理：遥感图像预处理主要通过空间校正、辐射校正和大气校正等处理，使图像质量更好、减少噪声，以便进行后续分析。
2.信息提取与分类：信息提取与分类是指通过特定的算法和模型，将遥感图像中的目标进行自动或半自动的提取和分类。
常见的方法包括目标识别与定位、纹理分析、光谱解混和等。
3.变化检测与监测：变化检测是指通过对多个时间段的遥感图像进行比较，找出地表变化的区域和特征。
例如用于城市扩张、植被遥感、地质灾害监测等。
遥感技术原理及在资源勘探中的应用在当今科技飞速发展的时代，遥感技术作为一种强大的工具，在资源勘探领域发挥着越来越重要的作用。
那么，什么是遥感技术？它的工作原理又是怎样的？在资源勘探中又有着哪些具体的应用呢？让我们一起来深入了解一下。
遥感技术，简单来说，就是一种不直接接触目标物体，而是通过传感器接收来自目标物体反射或发射的电磁波信息，从而获取目标物体的特征和状态的技术。
就好像我们用眼睛看东西，但遥感技术的“眼睛”可以看到我们肉眼无法直接观测到的范围和信息。
遥感技术的原理基于电磁波的传播和反射特性。
不同的物体在电磁波的照射下，会产生不同的反射、吸收和发射特性。
例如，植被会对特定波长的电磁波有强烈的反射，而水体则会吸收大部分的电磁波。
遥感传感器能够捕捉到这些不同的电磁波信号，并将其转化为数字图像或数据。
这些传感器可以搭载在卫星、飞机、无人机等平台上。
卫星遥感具有覆盖范围广、周期性强的特点，可以对大面积的区域进行长期监测；飞机遥感则具有较高的空间分辨率，适用于对较小区域进行详细的调查；无人机遥感则更加灵活，可以在复杂的地形和环境中进行近距离的观测。
在资源勘探中，遥感技术的应用十分广泛。
首先，在矿产资源勘探方面，遥感技术可以帮助我们快速地圈定成矿有利区域。
通过对遥感图像的分析，可以识别出与矿产形成相关的地质构造、岩石类型和蚀变信息等。
例如，某些金属矿床的形成往往与特定的地质构造和岩石蚀变有关，遥感图像上显示的线性构造、环形构造以及岩石的颜色、纹理等特征，都可能是找矿的重要线索。
遥感技术还可以用于石油和天然气资源的勘探。
通过对地表植被、土壤湿度等信息的监测，可以间接反映地下油气藏的存在。
因为油气藏的上方可能会存在微渗漏现象，导致地表的植被生长异常或者土壤湿度发生变化。
此外，利用高分辨率的遥感图像，还可以对油气田的地表设施和管道进行监测和管理。
在水资源勘探中，遥感技术也大显身手。
可以通过对地表水体的分布、面积和水位的监测，了解水资源的状况。
实验一：ERDAS 视窗的基本操作一、实验目的：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。
二、实验原理：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。
本实验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。
二维视窗（图 1-1 ）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。
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。
三、实验步骤：图像显示操作（ Display an Image ）第一步：启动程序（ Start Program ）视窗菜单条：File→open→ RasterLayer→Select Layer To Add 对话框。
第二步：确定文件（ Determine File ）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 图像文件确定参数第三步：设置参数（Raster option ）第四步：打开图像（ Open Raster Layer ) •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。
四、实验结果及分析：通过对ERDAS 视窗的操作，掌握了文件菜单操作、实用菜单操作、显示菜单操作、矢量和删格菜单操作等。
同时也掌握了 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；并且了解光标查询功能、量测功能、数据叠加功能、文件信息操作、三维图像操作等。
学到了很多，操作能力也提高了不少，对此软件有了更进一步的了解，同时加深了对课本知识的理解和记忆，为下面的实验操作打下必要的基础。
实验二：遥感图像的几何校正一、实验目的：通过实习操作，掌握遥感图像几何校正的基本方法和步骤，深刻理解遥感图像几何校正的意义。
二、实验原理：校正前的图像看起来是由行列整齐的等间距像元点组成的，但实际上，由于某种几何畸变，图像中像元点间所对应的地面距离并不相等。
校正后的图像亦是由等间距的网格点组成的，且以地面为标准，符合某种投影的均匀分布，图像中格网的交点可以看作是像元的中心。
校正的最终目的是确定校正后的图像的行列数值，然后找到新图像中每一像元的亮度值。
三、实验步骤：图像校正的具体过程第一步：显示图像文件（ Display Image Files ）首先，在ERDAS 图标面板中点击Viewer 图表两次，打开两个视窗（ Viewer1/Viewer2 ），并将两个视窗平铺放置，操作过程如下：ERDAS 图表面板菜单条： Session →Title Viewers然后，在 Viewer1 中打开需要校正的 Lantsat 图像： tmAtlanta,img 在Viewer2 中打开作为地理参考的校正过的SPOT 图像：panAtlanta,img第二步：启动几何校正模块（ Geometric Correction Tool ）Viewer1 菜单条： Raster → Geometric Correction→ 打开 Set Geometric Model 对话框（ 2 ）→ 选择多项式几何校正模型：Polynomial→OK→ 同时打开 Geo Correction Tools 对话框（ 3 ）和 Polynomial Model Properties 对话框（ 4 ）。
在 Polynomial Model Properties 对话框中，定义多项式模型参数以及投影参数：→ 定义多项式次方（ Polynomial Order ） :2→ 定义投影参数：（ PROJECTION ） : 略→Apply→Close → 打开 GCP Tool Referense Setup 对话框（ 5 ）图 2-2 Set Geometric Model 对话框图 2-3 Geo Correction Tools 对话框图 2-4 Polynomial Properties 对话框图 2-5 GCP Tool Referense Setup 对话框第三步：启动控制点工具（ Start GCP Tools ）图 2-6 Viewer Selection Instructions首先，在 GCP Tool Referense Setup 对话框（图 5 ）中选择采点模式：→ 选择视窗采点模式：Existing Viewer→OK→ 打开 Viewer Selection Instructions 指示器（图 2-6 ）→ 在显示作为地理参考图像 panAtlanta,img 的 Viewer2 中点击左键→ 打开 reference Map Information 提示框（图 2-7 ）；→OK→ 此时，整个屏幕将自动变化为如图 7 所示的状态，表明控制点工具被启动，进入控制点采点状态。
图 2-7 reference Map Information 提示框图 2-8 控制点采点第四步：采集地面控制点（ Ground Control Point ）GCP 的具体采集过程：在图像几何校正过程中，采集控制点是一项非常重要和繁重的工作，具体过程如下：•在 GCP 工具对话框中，点击 Select GCP 图表，进入 GCP 选择状态；•在 GCP 数据表中，将输入 GCP 的颜色设置为比较明显的黄色。
•在 Viewer1 中移动关联方框位置，寻找明显的地物特征点，作为输入GCP 。
•在 GCP 工具对话框中，点击 Create GCP 图标，并在 Viewer3 中点击左键定点， GCP 数据表将记录一个输入 GCP ，包括其编号、标识码、 X 坐标和 Y 坐标。
•在 GCP 对话框中，点击 Select GCP 图标，重新进入 GCP 选择状态。
•在 GCP 数据表中，将参考 GCP 的颜色设置为比较明显的红色，•在 Viewer2 中，移动关联方框位置，寻找对应的地物特征点，作为参考 GCP 。
•在 GCP 工具对话框中，点击 Create GCP 图标，并在 Viewer4 中点击左肩顶巅，系统将自动将参考点的坐标（ X 、 Y ）显示在 GCP 数据表中。
9 、在 GCP 对话框中，点击 SelectGCP 图标，重新进入 GCP 选择状态，并将光标移回到 Viewer1 中，准备采集另一个输入控制点。
10 、不断重复 1-9 ，采集若干控制点 GCP ，直到满足所选定的几何模型为止，尔后，没采集一个 InputGCP ，系统就自动产生一个 Ref. GCP ，通过移动 Ref. GCP 可以优化校正模型。
第五步：采集地面检查点（ Ground Check Point ）以上采集的 GCP 的类型均为控制点，用于控制计算，建立转换模型及多项式方程，。
下面所要采集的 GCP 类型是检查点。
（略）第六步：计算转换模型（ Compute Transformation ）在控制点采集过程中，一般是设置为自动转换计算模型。
所以随着控制点采集过程的完成，转换模型就自动计算生成。
在 Geo-Correction Tools 对话框中，点击 Display Model Properties 图表，可以查阅模型。
第七步：图像重采样（ Resample the Image ）重采样过程就是依据未校正图像的像元值，计算生成一幅校正图像的过程。
原图像中所有删格数据层都要进行重采样。
ERDAS IMAGE 提供了三种最常用的重采样方法。
略图像重采样的过程：首先，在 Geo-Correction Tools 对话框中选择 Image Resample 图标。
然后，在 Image Resample 对话框中，定义重采样参数；→ 输出图像文件明（ OutputFile ） :rectify.img→ 选择重采样方法（ Resample Method ） :Nearest Neighbor→ 定义输出图像范围：→ 定义输出像元的大小：→ 设置输出统计中忽略零值 :→ 定义重新计算输出缺省值：第八步：保存几何校正模式（ Save rectification Model ）在 Geo-Correction Tools 对话框中点击 Exit 按钮，推出几何校正过程，按照系统提示，选择保存图像几何校正模式，并定义模式文件，以便下一次直接利用。
第九步：检验校正结果（ Verify rectification Result ）基本方法：同时在两个视窗中打开两幅图像，一幅是矫正以后的图像，一幅是当时的参考图像，通过视窗地理连接功能，及查询光标功能进行目视定性检验。
三、实验结果及分析：通过此次实验的操作，我学会了如何对遥感图像进行几何校正，然后对比了校正后的图像与原图像的效果，更加深刻地知道了ERDAS校正功能对现实工作的重要性，同时让我们把课堂上李老师给我们讲的理论知识与实践相结合。
实验三：遥感图像的增强处理一、实验目的：通过上机操作，了解空间增强、辐射增强几种遥感图象增强处理的过程和方法，加深对图象增强处理的理解。
二、实验内容：图像对比度不够，或希望突出的某些边缘看不清，就可以用计算机图像处理技术来改善图像质量。
三、实验步骤：1 、卷积增强（ Convolution ）卷积增强（ Convolution ）时将整个像元分块进行平均处理，用于改变图像的空间频率特征。
卷积增强（ Convolution ）处理的关键是卷计算子---- 系数矩阵的选择。
该系数矩阵又称卷积核（ Kernal ）。
ERDAS IMAGINE 将常用的卷计算子放在一个名为 default.klb 的文件中，分为 3*3 ，5*5 、 7*7 三组，每组又包括“ EdgeDetect/LowPass/Horizontal/Vertical/Summary ”等七种不同的处理方式。
具体执行过程如下： ERDAS 图标面板菜单条：Main→Image Interpreter→Spatial enhancement→convolution→convolution 对话框。
图 3-1 Convolution 对话框2 、直方图均衡化（ Histogram Equalization ）直方图均衡化实质上是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像元值，是一定灰度范围内的像元数量大致相同。
