遥感图像处理实验报告

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。

第1篇一、实验背景随着遥感技术的飞速发展，其在环境监测、资源调查、城市规划等多个领域发挥着越来越重要的作用。

本次实验旨在通过遥感图像处理与分析，了解遥感技术在环境监测中的应用，提高我们对遥感图像的理解和解读能力。

二、实验目的1. 掌握遥感图像的基本处理方法；2. 分析遥感图像在环境监测中的应用；3. 提高遥感图像的解读与分析能力；4. 通过实验反思，总结经验与不足。

三、实验原理遥感技术是利用电磁波对地球表面进行观测的一种手段。

通过遥感图像，我们可以获取地表的各种信息，如地形、地貌、植被、水文等。

本次实验主要运用遥感图像处理与分析技术，对遥感图像进行预处理、增强、分类、提取等操作，以实现对地表信息的提取与分析。

四、实验步骤1. 数据准备：收集实验所需的遥感图像数据，包括多时相、不同分辨率的遥感图像。

2. 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. 图像增强：对预处理后的遥感图像进行增强处理，突出感兴趣区域的特征。

4. 图像分类：运用监督或非监督分类方法，对遥感图像进行分类，提取地表信息。

5. 图像分析：对分类后的遥感图像进行分析，了解地表信息变化规律。

五、实验结果1. 通过图像预处理，提高了遥感图像的质量，为后续分析提供了更好的数据基础。

2. 图像增强处理后，明显提高了感兴趣区域的特征，便于后续分析。

3. 通过分类方法，成功提取了地表信息，如植被、水域、建设用地等。

4. 对分类后的遥感图像进行分析，发现地表信息变化规律，为环境监测提供了有力支持。

六、实验反思1. 在实验过程中，发现遥感图像预处理对后续分析至关重要。

在预处理过程中，要注意选择合适的校正方法和参数，以确保图像质量。

2. 图像增强方法的选择应根据具体实验目的和图像特点进行。

在本实验中，直方图均衡化方法取得了较好的效果。

3. 分类方法的选择对地表信息提取结果有很大影响。

在本次实验中，支持向量机（SVM）分类方法取得了较好的分类效果。

遥感图像处理实验报告班级 11资环姓名学号实验专题实验室 F楼机房成绩评定教师签字专题一: DEM图像进行彩色制图 (2)（叙述制图过程并把自己处理结果加载到本文档里）专题二: TM与SPOT数据融合 (3)（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）专题三: 航片的配准与镶嵌 (4)（叙述该过程并处理结果加载到本文档）专题四: 切取某研究区域的操作 (5)（具体要求：卫星影象叠加, 选择其中三波段彩色合成, 采用ROI切取研究区）专题五: 地图制图的方法 (6)（主要是快速制图。

并任选一样例加载制图后结果）专题六: 使用ENVI进行三维曲面的浏览与飞行 (7)（叙述该过程并处理结果加载到本文档里）专题七: 监督分类试验（任选一种监督分类方法, 并叙述 (8)（其过程将其结果加载到本档里）。

实验专题: 专题一: DEM图像进行彩色制图1.加载一幅DEM的灰度图像, 使用系统默认的IDL颜色表来调整屏幕的颜色表。

2.给生成的彩色图像添加图名、格网、比例尺、灰度条、等高线及数值等信息。

3、调整位置, 保存图像。

结果如下图1、实验专题: 专题二: TM与SPOT数据融合2、主图象窗口选择Transform > Image Sharpening > HSV, 从一个打开的彩色图像中选择三个波段进行变换。

3、对原DEM图像进行拉伸处理。

3.将HSV图像重新转换为RGB图像。

分别对应H-R,S-G,拉伸图像-B。

4.加载最终图像, 并保存结果。

结果如图所示:1、实验专题: 专题三: 航片的配准与镶嵌2、加载两幅图像, 其中一幅作为base image, 一幅作为warp image。

3、在主菜单Registration里的Select GCP(Ground Control Points)来选择地面控制点, 并调整误差。

4、执行图像—地图配准。

5、图像镶嵌。

执行Map> Mosaicking > Pixel Based。

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。