遥感实习报告报告Word格式.docx

1、实 验 室： 地理信息中心实验室 ;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： 这个是ENVI软件的主菜单,其中包括了文件的载入，基本工具栏，以及图像处理的一些必要的功能。四、实验体会与建议 本次实验主要是熟悉Envi软件的菜单，以及一些常用的方法。还有就是将Envi软件菜单的界面转换成中文菜单。1、在ENVI安

2、装目录.RSIIDL60productsenvi40menu下建立新文件夹，命名为orgmenu 2、拷贝.RSIIDL60productsenvi40menu下原有的英文菜单文件display.men、display_shortcut.men和envi.men到新建的orgmenu目录中进行备份 3、拷贝下载的display.men、display_shortcut.men和envi.men文件到.RSIIDL60productsenvi40menu中，覆盖原文件。4、启动ENVI4.0。实验二 遥感图像的几何校正 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

3、的意义。软件：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。1、打开ENVI软件将UTM图像和jpg格式的图片载入， 上述图像中我们可以看出，12840-8图像下面有图像的地理信息，而重庆城区图片是没有信息说明的。2、选择校正与镶嵌菜单下的校正图像选取控制点（图像到图像）， 分别选取基础图像和校正图像， 分别在图像上面选择控制点，通过Add Point按钮增加选择的控制点，用这个方法选择5个控制点，单击Show List按钮查看所选控制点的信息 3、在控制点选择窗口中选择options菜单，再选择warp file，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

4、工具菜单中选择geographic link，将需要连接的图像打开， 5、选择2号图上的位置，3号图就会显示相应位置。用过本章的实验，掌握了遥感图像几何校正的基本方法和步骤，理解了遥感图像几何校正的意义。在几何校正的时候，刚开始把dipaly1和dipaly2搞反了，没有注意是以哪张有坐标的为基准。选点的时候应该找比较明显的标志性物体。实验三 遥感图像的增强处理 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。重庆地区 UTM多光谱数据。1、载入UTM多光谱数据，并选择RGB Color 使用前面三个波段显示模 拟真彩色图像。菜单中选择convo

5、lutions2、在主菜单中选择滤波菜单，再选择卷积滤波，在 不同的算法进行图像的卷积滤波运算。 highpass这是通过方法运算输出的结果。这是经过low pass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 4、在图像菜单中选择显示增强，以下图像是zoom均衡化后的效果 通过本章的实验操作，了解了空间增强、辐射增强几种遥感图象增强处理的过程和方法，加深了对图象增强处理的理解。刚开始打开的图片是Gray scale的模式，转换成为RGB Color模式。然后就是菜单中选择卷积滤波进行运算，然后再对本图片进行显示增强。实验四 遥感信息的复合 通过上机操作，初步掌握遥感

6、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。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。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 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 通过本章实验，初步掌握了遥感信息复合的方法，理解了遥感信息复合在信息解译中的意义。对遥感图片的处理有了更深的认识。数据融合其实比较好做，就是将两张图片打开后选择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。最后生成文件，保

7、存后就可以了。实验五 遥感图像分类监督分类 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。重庆地区UTM 多光谱数据。 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景。通过本章实验，理解和掌握了计算机图像分类的基本原理以及监督分类的过程，并能够熟练地对遥感图像进行监督分类。首先选择图片的感兴趣区，要选择多个波段不同颜色，刚开始的时候只选择了一个，整个图片全是一个

8、颜色。后来选择了很多颜色，选择出了特征值。实验六 遥感图像分类非监督分类 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。重庆地区UTM多光谱数据。非监督分类的方法有分级集群法和动态聚类法（ISODATA） 在分类菜单中选择非监进行分类。（ISODATA）载入多光谱图像，使用动态聚类法ISODATA 督分类，在选择 动态聚类法（ISODATA）分类结果 通过本章实验，进一步理解了计算机图像分类的基本原理以及监督分类的过程，并能够熟练地对遥感图像进行监督分类的目的，同时深刻理解了监督分类与非监督分类的区别。打开图片，点击非监督分类，然后load图片就可以了。