遥感图片的处理实验报告.docx
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遥感图片的处理实验报告
遥感图片的处理实验报告
******大学测绘工程***专业《遥感原理及应用》实验报告
班级:
学号:
姓名:
指导老师:
实验室:
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实验一ENVI视窗的基本操作
一、实验的目的
初步了解目前主流的遥感图象处理软件ENVI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、实验软件与数据
软件:
Envi遥感图像处理软件。
数据:
重庆地区UTM第八波段数据。
三、实验方法与步骤
Envi软件的主菜单:
此菜单包含基本工具。
四、实验体会与建议
体会:
初步了解了ENVI的主要功能和各个模块，ENVI用户界面由小部件（widgets）或控件（controls）构成。
小部件是GUI的组装部件––––它们允许你通过点击、输入文本、或选择，以与程序交互。
选项由菜单组成，这些菜单由小部件构成。
选择某个菜单项可以弹出一个对话框，它要求用户输入和交互。
建议:
好多基本操作还是不太会，也不知道该怎么下手去做，要是有具体操作手册、操作步骤就会好多了。
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实验二遥感图像的几何校正
一、实验的目的
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、实验软件与数据
软件:
Envi遥感图像处理软件。
数据:
重庆地区UTM第八波段数据以及未经校核的重庆地区jpg图片。
三、实验方法与步骤
1、显示图像文件。
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，如下:
ERDAS图表面板菜单条:
session—titleviewers
然后，在viewer1中打开需要校正的lantsat图像:
重庆城区.jpg
2、选择校正与镶嵌菜单下的校正图像选取控制点
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单击ShowList按钮查看所选控制点的信息
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3、在控制点选择窗口中选择options菜单，再选择warpfile，选择输出校正
后的图像文件。
4、载入校正后的图像
在图像显示窗口工具菜单中选择geographiclink，将需要连接的图像打开，
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5、选择2号图上的位置，3号图就会显示相应位置
四、实验体会与建议
几何校正就是将图像数据投影到平面上，使其符合地图投影系统的过程。
而将地图投影系统赋予图像数据的过程。
完全没有找到头绪，不知道怎么开始。
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实验三遥感图像的增强处理
一、实验的目的
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、实验软件与数据
软件:
Envi遥感图像处理软件。
数据:
重庆地区UTM多光谱数据。
三、实验方法与步骤
1、载入UTM多光谱数据，并选择RGBColor使用前面三个波段显示模拟真彩色图像。
2、在主菜单中选择滤波菜单，再选择卷积滤波，在convolutions菜单中选择
不同的算法进行图像的卷积滤波运算。
这是通过Laplacian方法运算输出的结果
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这是经过Highpassgaussian运算出来的结果。
3、在图像菜单中选择显示增强，以下图像是平方根后的效果
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四、实验体会与建议
通过上机操作，了解了空间增强、辐射增强增强处理过程，K-L变换后的前几个分量，性藻比大，噪声相对小，因此突出了了主要信息，达到了增强图像的目的。
增强图象中的有用信息，它可以是一个失真的过程，其目的是要改善图像的视觉效果，针对给定图像的应用场合，有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果，满足某些特殊分析的需要。
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实验四遥感信息的复合
一、实验的目的
通过上机操作，初步掌握遥感信息复合的方法，深入理解遥感信息复合在信息解译中的意义。
二、实验软件与数据
软件:
Envi遥感图像处理软件。
数据:
重庆地区UTM多光谱数据和重庆地区UTM第八波段高分辨率数据。
三、实验方法与步骤
1、载入UTM多光谱图像和UTM第八波段高分辨率图像。
2、主菜单中的空间变换菜单,再到影像融合，再到HSV，选择输入多波段的数据
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选择输入高分辨数据
输出多光谱数据和高分辨率数据融合之后的图像数据
多光谱和高分辨率数据融合之后的图像
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四、实验体会与建议
通过本实验，我初步了解了遥感信息复合的方。
遥感信息的复合主要指不同传感器的遥感数据的复合，以及不同时相的遥感数据的复合。
不管是那种信息源复合方案，首先要积极的问题就是不配问题。
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实验五遥感图像分类---监督分类一、实验的目的
理解计算机图像分类的基本原理以及监督分类的过程，达到能熟练地对遥感图像进行监督分类的目的。
二、实验软件与数据
软件:
Envi遥感图像处理软件。
数据:
重庆地区UTM多光谱数据。
三、实验方法与步骤
1、载入UTM多光谱图像，使用主菜单中的基本工具菜单，选取感兴趣区，
在image图像中选择序列区。
2、在主菜单中选择分类，选择监督分类，再选择最小距离法进行分类。
结果如下，其中红色部分为河流，蓝色部分为居民区和山脉，绿色部分为植被和背
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景。
四、实验体会与建议
最小距离法，这种方法要求对遥感图像中每一个类别选一个具有代表意义的统计特征量，首先计算待分像元与已知类别之间的距离，然后将其归属于最小的一类。
得到的最后处理图像。
遥感图像的分类主要依据是地物的光谱特征，即地物电磁波辐射的多波段测量值，这些测量值可以用作遥感图像分类的原始特征变量。
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实验六遥感图像分类---非监督分类一、实验的目的
进一步理解计算机图像分类的基本原理以及监督分类的过程，达到能熟练地对遥感图像进行监督分类的目的，同时深刻理解监督分类与非监督分类的区别。
二、实验软件与数据
软件:
Envi遥感图像处理软件。
数据:
重庆地区UTM多光谱数据。
三、实验方法与步骤
非监督分类的方法有分级集群法和动态聚类法（ISODATA）
载入多光谱图像，使用动态聚类法（ISODATA）进行分类。
在分类菜单中选择非监督分类，在选择ISODATA
四、实验体会与建议
只有当了解了各个波段的性质、监督分类和非监督分类的具体方法和具体的原理，才可以知道它的真正含义。
分监督分类的前提是假定遥感影像上同类物体在同样条件下具有相同的光谱信息特征。
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