遥感图像处理实验报告内容及格式

遥感图像处理实验报告《遥感图像处理实验报告》摘要：本实验利用遥感技术获取了一幅卫星图像，通过图像处理技术对图像进行了处理和分析。

实验结果表明，遥感图像处理技术在地理信息系统、环境监测、城市规划等领域具有重要的应用价值。

引言：遥感图像处理是利用遥感技术获取的图像进行数字化处理和分析，以获取有用的地理信息和环境数据的过程。

本实验旨在通过对遥感图像的处理和分析，探讨遥感图像处理技术在实际应用中的作用和意义。

实验方法：1. 获取卫星图像：选择一幅特定区域的卫星图像作为实验对象，确保图像质量和分辨率满足处理要求。

2. 图像预处理：对原始图像进行预处理，包括去噪、增强、几何校正等操作，以提高图像质量和准确性。

3. 图像分析：利用遥感图像处理软件对图像进行分类、特征提取、变化检测等分析，获取地理信息和环境数据。

4. 结果展示：将处理后的图像结果进行展示和分析，对图像处理技术的应用效果进行评估。

实验结果：经过处理和分析，得到了一幅清晰的遥感图像，并从中提取了有用的地理信息和环境数据。

通过图像分类和特征提取，可以准确地识别出不同地物类型，如建筑物、植被、水体等；通过变化检测，可以发现地表的变化情况，如城市扩张、土地利用变化等。

这些信息对于地理信息系统、环境监测、城市规划等领域具有重要的应用价值。

结论：遥感图像处理技术在地理信息系统、环境监测、城市规划等领域具有重要的应用价值，通过对遥感图像的处理和分析，可以获取丰富的地理信息和环境数据，为相关领域的决策和规划提供重要的支持。

在未来的研究中，可以进一步探讨遥感图像处理技术的改进和应用，以满足不同领域的需求。

一、实验背景遥感技术作为一种获取地球表面信息的重要手段，在资源调查、环境监测、灾害预警等领域发挥着重要作用。

遥感图像经过传感器采集后，往往需要进行一系列的预处理，包括辐射校正、几何校正、图像增强等。

其中，变换处理是遥感图像预处理的重要环节之一，它可以提高图像质量，便于后续分析与应用。

二、实验目的本次实验旨在：1. 熟悉遥感图像变换处理的基本原理和方法；2. 掌握遥感图像灰度变换、空间变换等处理方法；3. 利用变换处理提高遥感图像质量，为后续分析提供更好的数据基础。

三、实验内容1. 灰度变换灰度变换是遥感图像处理中最基本、最常用的方法之一。

它通过改变图像中像素的灰度值，调整图像的对比度、亮度等，从而改善图像质量。

实验步骤如下：（1）打开遥感图像处理软件，选择待处理的遥感图像。

（2）选择灰度变换功能，设置变换公式。

常用的变换公式有线性变换、指数变换、对数变换等。

（3）调整变换参数，观察图像变化，直至达到预期效果。

（4）保存变换后的图像。

2. 空间变换空间变换是指将遥感图像中的像素值按照一定的规律进行重新排列，从而改变图像的空间结构。

实验步骤如下：（1）打开遥感图像处理软件，选择待处理的空间变换功能。

（2）选择变换类型，如平移、旋转、缩放等。

（3）设置变换参数，如平移距离、旋转角度、缩放比例等。

（4）执行变换操作，观察图像变化。

（5）保存变换后的图像。

四、实验结果与分析1. 灰度变换通过灰度变换，可以有效地改善遥感图像的对比度、亮度等。

例如，对低对比度图像进行指数变换，可以提高图像的清晰度；对高对比度图像进行线性变换，可以降低图像的噪声。

2. 空间变换空间变换可以改变遥感图像的空间结构，使其更适合后续分析。

例如，将遥感图像进行旋转，可以消除由于传感器倾斜引起的图像畸变；将遥感图像进行缩放，可以改变图像的分辨率，使其更适合不同尺度的分析。

五、实验总结本次实验通过对遥感图像进行灰度变换和空间变换，提高了图像质量，为后续分析提供了更好的数据基础。

第1篇一、实验目的本次实验旨在学习遥感影像处理中的裁剪与拼接技术，通过对遥感影像进行裁剪和拼接，提高遥感数据的可用性和分析效率。

二、实验背景遥感技术是获取地球表面信息的重要手段，广泛应用于资源调查、环境监测、灾害评估等领域。

遥感影像经过处理和提取后，才能为实际应用提供有价值的信息。

裁剪与拼接是遥感影像处理中的基本操作，通过对影像进行裁剪和拼接，可以去除无关信息，提高影像的可用性。

三、实验材料1. 遥感影像数据：包括多景遥感影像，如Landsat、Sentinel-2等；2. 裁剪与拼接软件：如ENVI、ArcGIS等；3. 实验环境：计算机、遥感数据处理软件等。

四、实验步骤1. 数据准备（1）选择遥感影像数据，确保影像质量良好、覆盖范围完整；（2）对遥感影像进行预处理，包括辐射校正、大气校正等，提高影像质量。

2. 裁剪操作（1）确定裁剪范围：根据实验需求，选择合适的裁剪范围，如行政区域、研究区域等；（2）使用裁剪工具对遥感影像进行裁剪，生成新的影像。

3. 拼接操作（1）选择拼接方式：根据实际情况，选择合适的拼接方式，如同名像元拼接、重叠区域拼接等；（2）使用拼接工具对遥感影像进行拼接，生成新的影像。

4. 质量评估（1）检查拼接后的影像是否完整，是否存在缝隙、错位等问题；（2）分析拼接区域的地物特征，确保拼接效果良好。

五、实验结果与分析1. 裁剪结果经过裁剪操作，生成了新的遥感影像，去除了无关信息，提高了影像的可用性。

2. 拼接结果经过拼接操作，生成了新的遥感影像，拼接区域地物特征良好，拼接效果满意。

3. 质量评估（1）拼接后的影像完整，无缝隙、错位等问题；（2）拼接区域地物特征良好，拼接效果满意。

六、实验结论通过本次实验，掌握了遥感影像的裁剪与拼接技术，提高了遥感数据的可用性和分析效率。

在实际应用中，可根据具体需求选择合适的裁剪与拼接方法，为遥感数据处理提供有力支持。

七、实验心得1. 裁剪与拼接是遥感影像处理中的基本操作，对于提高遥感数据的可用性具有重要意义；2. 在实际操作中，应根据具体需求选择合适的裁剪与拼接方法，确保拼接效果良好；3. 学习遥感影像处理技术，有助于提高遥感数据的分析和应用水平。

遥感图像处理实验报告遥感图像处理实验报告引言：遥感图像处理是一门应用广泛的技术，它通过获取、分析和解释地球表面的图像数据，为地质勘探、环境监测、农业发展等领域提供了重要的支持。

本实验旨在探索遥感图像处理的基本方法和技术，以及其在实际应用中的价值和意义。

一、图像预处理图像预处理是遥感图像处理的第一步，它主要包括图像的去噪、增强和几何校正等操作。

在本实验中，我们使用了一张卫星图像作为样本，首先对图像进行了去噪处理，采用了中值滤波算法，有效地去除了图像中的椒盐噪声。

接着，我们对图像进行了增强处理，采用了直方图均衡化算法，使得图像的对比度得到了显著提高。

最后，我们进行了几何校正，通过对图像进行旋转和缩放，使得图像的几何形状与实际地理位置相符合。

二、图像分类图像分类是遥感图像处理的关键步骤之一，它通过对图像中的像素进行分类，将其划分为不同的地物类型。

在本实验中，我们使用了监督分类方法，首先选择了一些具有代表性的样本像素，然后通过训练分类器，将这些样本像素与不同的地物类型进行关联。

接着，我们对整个图像进行分类，将图像中的每个像素都划分为相应的地物类型。

最后，我们对分类结果进行了验证，通过与实地调查结果进行对比，验证了分类的准确性和可靠性。

三、图像融合图像融合是遥感图像处理的一项重要技术，它可以将多个不同波段或分辨率的图像融合成一幅高质量的图像。

在本实验中，我们选择了两幅具有不同波段的卫星图像，通过波段归一化和加权平均的方法，将这两幅图像融合在一起。

融合后的图像不仅保留了原始图像的颜色信息，还具有更高的空间分辨率和光谱分辨率，可以提供更全面和准确的地物信息。

四、图像变化检测图像变化检测是遥感图像处理的一项关键任务，它可以通过对多幅图像进行比较，检测出地表发生的变化情况。

在本实验中，我们选择了两幅具有不同时间的卫星图像，通过差异图像法和指数变化检测法，对这两幅图像进行了变化检测。

通过对比差异图像和变化指数图，我们可以清晰地看到地表发生的变化，如城市扩张、植被变化等，为城市规划和环境监测提供了重要的参考依据。

遥感图像处理实验报告遥感图像处理实习报告姓名：学号：联系方式：日期：一、实习要求（一）掌握使用ENVI进行各种图像基本操作；（二）熟练运用ENVI中工具进行图像图像校正、裁剪拼接、融合及图像增强处理；二、实习操作过程与实现结果（一）辐射校正及大气校正1、辐射校正（1）选择File->open，选择Landset8武汉数据中的‘’文件。

（2）选择T oolbox->Radiometric Correction->Radiometric Calibration工具，选择要校正的‘LC8LGN00_MTL_MultiSpectral’多光谱数据，设置定标参数（存储格式：BIL；单位转换“Scale Factor”的设置，单击Apply FLAASH Settings得到相应的参数），得到辐射定标后的结果。

2、大气校正（1）选择Toolbox->Radiometric Correction->Atmospheric Correction Module->FLAASH Atmospheric Correction工具；打开工具后设置参数：在FLAASH Atmospheric Correction Module Input Parameters 面板中如图设置各项参数；点击apply运行大气校正。

（2）大气校正运行结果（二）图像裁剪与拼接1、15米全色波段图像裁剪拼接（1）选择File->open，选择‘县界.shp’‘LC8LGN00_MTL’及‘LC8LGN00_MTL’文件。

（2）选择Toolbox->Regions of Interest->Subset Date from ROIs 工具；双击打开后input file面板选择38区段15米分辨率文件，input ROIs面板选择‘县界’文件。

点击‘OK’，38区段文件裁剪后如图。

（3）重复（2）中工具选择步骤；双击打开后在input file 面板选择39区段15米分辨率文件，在input ROIs面板选择‘县界’文件。

envi遥感实验报告一、实验目的本次 envi 遥感实验的主要目的是通过实际操作和数据分析，熟悉envi 软件的基本功能和操作流程，掌握遥感图像的预处理、信息提取和分析方法，提高对遥感技术的应用能力和数据处理能力。

二、实验数据本次实验所使用的数据为 Landsat 8 卫星的多光谱遥感影像，包括波段 1-7 以及全色波段。

数据覆盖了_____地区，成像时间为_____。

三、实验环境实验使用的计算机配置为：处理器_____，内存_____，操作系统_____。

Envi 软件版本为_____。

四、实验步骤1、数据导入启动 envi 软件，选择“File”菜单中的“Open Image File”选项。

在弹出的文件选择对话框中，找到并选中要导入的遥感影像文件，点击“打开”按钮。

2、辐射定标在 envi 主菜单中，选择“Radiometric Correction”＞“Radiometric Calibration”。

在弹出的“Radiometric Calibration”对话框中，选择要定标的影像文件，设置输出路径和文件名。

根据影像的传感器类型和波段信息，设置相应的参数，如增益、偏移等。

点击“OK”按钮，完成辐射定标。

3、大气校正选择“Radiometric Correction”＞“Atmospheric Correction”＞“FLAASH Atmospheric Correction”。

在弹出的“FLAASH Atmospheric Correction Input Parameters”对话框中，设置输入影像文件、输出路径和文件名、传感器类型、成像时间、地理位置等参数。

点击“OK”按钮，开始进行大气校正。

4、几何校正选择“Geometric Correction”＞“Registration”＞“Image to Image”。

在弹出的“Image to Image Registration”对话框中，选择基准影像和待校正影像，设置匹配点的数量和分布。

遥感图像处理实验报告班级姓名学号实验室成绩评定教师签字专题一: DEM图像进行彩色制图（叙述制图过程并把自己处理结果加载到本文档里）实验目的:1.实验步骤:2.选择File > Open Image File>bhdemsub.img,出现由主图像窗口、滚动窗口和缩放窗口组成的ENVI 图像。

3.选择主图像窗口内的功能菜单Tools>Color Maping>Density Slice, 出现Density Slice对话框。

4.选择Clear Ranges, 清除Defined Density Slice Ranges下的内容。

5.选择Options>Add New Ranges, 其中RangeStart: 1219 ；Range End;1701；#of Ranges:10。

在Density Slice对话框中Defined Density Slice Ranges下出现十组内容。

6.逐个组将Red条依次改为25, 50, 75, 100, 125, 150, 175, 200, 225, 250。

Greeen与Blue不变。

选择Apply按钮, 主图像窗口、滚动窗口和缩放窗口组成的ENVI图像的颜色改变。

选择主图像窗口内的功能菜单File>Save Image As> Image File 出现Output Dispiay to Image File对话框, Output File Type选择JPEG, Enter Output Filename选择保存位置, Compression Facter（0-1）选择0.750.实验结果:专题二: TM与SPOT数据融合（叙述该过程并处理结果加载到本文档里。

注意用两种方法融合的过程）实验目的:1. 进行快速对比度拉伸、直方图执行交互式对比度拉伸和直方图匹配的操作2. 快速滤波、滤波的操作3. ENVI中变换（Transform）菜单功能的了解实验步骤:1. 选择File > Open Image File>Lon.spot文件,点击No Display>new display>load band2. 选择File > Open Image File>Lon.tm文件,点击No Display>new display>load band3. 选择Basic Tools>Resize Data>选择Lon.tm文件>点击OK(弹出对话框, 分别填写内容)4. 选择Basic Tools>Stretch实验结果:专题三: 航片的配准与镶嵌（叙述该过程并处理结果加载到本文档）1配准●图像-图像地面控制点 (Select GCPs: Image-to-Image)●图像-图像配准需要两幅图像均打开。

遥感图像处理实验报告班级：学号：姓名：指导教师：目录一、实验目的 (3)二、实验时间 (3)三、实验地点 (3)四、实验内容 (3)1.图像j50e023013和j50e024013的校正 (3)2.校正后图像的裁剪 (3)3.图像裁剪后的拼接 (5)4.图像pinjie校正spot图像 (7)5.校正后的spot图像校正图像etm+ (10)6.校正后图像的融合 (12)7.融合图像的分类 (13)五、实验体会 (14)一、实验目的：（1）了解遥感软件的基本结构，并能熟练地运用该软件处理遥感数据。

（2）掌握图像校正、拼接、投影变换、分幅裁剪、融合等预处理操作，图像增强，图像分类等遥感数字图像处理基本内容。

（3）加深对所学课程原理的理解，为以后从事相关工作打下基础。

二、实验时间：2012年9月三、实验地点：四教五楼机房四、实验内容：（一）对j50e023013.img和j50e024013.img进行几何校正遥感图像的几何校正包括光学校正和数学校正，遥感影像的数学校正是通过计算机对图像每个像元诸葛的解析纠正处理完成的，所以能够较精准的改正线性和非线性变形误差，包括像元坐标变换和像元灰度值重采样。

1.1加载图像文件：①在ERDAS图标面板菜单条选择Main—Start Image Viewer 命令，打开Viewer窗口Viewer#1。

②在Viewer#1菜单条选择File—Open—Raster Layer命令，打开Select layer to Add 窗口，选择需要校正的图像j50e023013.img。

选择Raster Options 标签，选择Display as下拉条，选择Gray Scale；选中Fit to Frame复选框，以使添加的图像全幅显示。

单击OK，加载需要校正的j50e023013.img图像。

1.2启动几何校正模块：在Viewer#1菜单条选择Raster Geometric Correction命令，打开选择几何校正模型（Set Geometric Model）对话框，选择多项式变换模型Polynomial，单击OK，单击Apply按钮应用设置。

遥感数字图像处理实习报告一、引言遥感数字图像处理是一项重要的技术，通过对遥感图像的处理和分析，可以获取地表信息、监测环境变化、进行资源调查等。

本报告旨在总结我在遥感数字图像处理实习中所学到的知识和经验，并对实习过程中的工作进行详细的描述和分析。

二、实习背景在本次实习中，我加入了某遥感数字图像处理公司的团队，负责处理和分析卫星遥感图像。

公司的主要业务包括地表覆盖分类、环境监测、农业调查等。

在实习期间，我主要参与了地表覆盖分类和环境监测方面的工作。

三、实习内容1. 数据获取在实习开始前，我首先了解了卫星遥感图像的获取方式和数据源。

公司与多个卫星数据提供商合作，可以获取高分辨率的多光谱和全色遥感图像。

我通过公司内部的数据平台，获取了一些地区的遥感图像数据，用于后续的处理和分析。

2. 图像预处理在进行地表覆盖分类和环境监测之前，我对获取的遥感图像进行了预处理。

预处理包括图像校正、辐射定标、大气校正等步骤，旨在消除图像中的噪声和偏差，提高图像的质量和准确性。

3. 地表覆盖分类地表覆盖分类是遥感数字图像处理的重要应用之一。

我使用了监督分类和非监督分类两种方法进行地表覆盖分类。

在监督分类中，我利用已知类别的样本数据训练分类器，并对整个图像进行分类。

在非监督分类中，我使用聚类算法对图像进行分割，并根据像素的相似性进行分类。

通过比较两种方法的结果，我发现监督分类在准确性方面表现更好，但非监督分类在处理大规模数据时更高效。

4. 环境监测除了地表覆盖分类，我还参与了环境监测方面的工作。

通过对多时相的遥感图像进行比较和分析，我可以监测地表的变化情况，如城市扩张、植被覆盖变化等。

我使用了变化检测算法和时间序列分析方法，对图像进行处理和分析，得到了地表变化的信息。

5. 结果分析在实习期间，我对处理和分析的结果进行了详细的分析和评估。

我比较了不同分类算法的准确性和效率，评估了地表变化的程度和趋势。

通过对结果的分析，我可以得出一些有关地表覆盖和环境变化的结论，为后续的研究和决策提供参考。

实习报告：遥感影像处理实习一、实习目的本次遥感影像处理实习的主要目的是通过实际操作，掌握遥感影像处理的基本方法和技能，提高对遥感影像的处理和分析能力。

通过实习，我们希望能够学会使用遥感相关软件对遥感影像进行校正、裁剪等处理工作，掌握遥感野外调查的方法和注意事项，根据《土地利用现状分类-GB2007》标准，对所调查区域的遥感影像地物进行初步目视解译、划分，从而建立外业目视解译标志表，掌握对遥感影像的室内解译，同时进行小斑区划和数据库建立，根据遥感影像图，针对所调查区域制作土地利用现状分类专题图。

二、实习内容（一）遥感影像处理1、遥感影像预处理：首先我们将下载到的原始遥感图像在envis软件中进行预处理，包括辐射校正和几何校正。

辐射校正主要进行传感器校正、大气校正、太阳高度及地形校正。

几何校正是指纠正由系统或非系统因素引起的图像几何变形。

这里主要是对遥感影像坐标系进行选取，我们将实习所用到的遥感图像坐标系确定为UTMWGS84坐标系。

2、遥感影像裁剪：对预处理过的遥感影像进行裁剪，选取出本次实习的区域范围，我们选取了金洲新区大部分地区及望城区部分区域作为本次实习的区域范围。

使用envis软件中感兴趣区域选取的功能，裁剪出特定的区域范围。

（二）外业建标调查：1、建立目视解译标志：建立目视解译标志即对遥感影像上的地物进行识别和分类，根据《土地利用现状分类-GB2007》标准，对遥感影像上的地物进行初步目视解译、划分，从而建立外业目视解译标志表。

2、野外调查：根据所建立的目视解译标志，对实习区域进行野外调查，验证解译结果的准确性，并对解译过程中出现的问题进行修正。

（三）室内解译和数据库建立：1、室内解译：利用envis软件对裁剪后的遥感影像进行室内解译，根据野外调查结果和目视解译标志，对遥感影像上的地物进行详细分类和解译。

2、小斑区划和数据库建立：根据室内解译结果，对遥感影像上的地物进行小斑区划，并将小斑区数据导入数据库，建立遥感影像地物数据库。