实习9：遥感图像的变换ok

《遥感数字图像处理》上机实习指导

指导老师：胡娟

实验9：遥感图像的多光谱增强

实习目的和要求

学习和掌握主成分变换（K－L变换）、缨帽变换（K－T）变换和傅里叶变换（FFT 变换）基本原理和方法，理解三种变换方法处理的效果及意义。

实习实验内容

主成分变换（K－L变换）

缨帽变换（K－T变换）

傅里叶变换（FFT变换）

原理和方法

①主成分变换（Principal Component Analysis），又称K－L变换。它的基本原理是：对某一多光谱图像实行一个线性变换，产生一组新的多光谱图像，使变换后各分量之间具有最小的相关性。它

是一种常用的数据压缩方法，可以将具

有相关性的多波段数据压缩到完全独立

的前几个主分量上；同时由于主成分变

换后的前几个主分量包含了主要的地物

信息，噪声较少，因而可以突出主要信

息，抑制噪声，达到图像增强的目的；

另外，它也可以用于分类前的预处理，

减少分类的波段数并提高分类效果，即

作为特征选择的方法。

②缨帽变换（K－T变换）也是一种线性变换，其变换后的相互垂直的坐标轴不是指向主成分方向，而是指向与地面景物有密切关系的方向。K－T变换主要集中于MSS和TM数据的应用分析。对于MSS数据，变换后的第一分量称为亮度分量，主要反映了土壤反射率变换信

息；第二分量称为绿度分量，主要反映了地

面植物的绿度；第三分量称为黄度分量，主

要说明了植物的枯萎程度。对于TM数据，

第一分量也称为亮度分量，反映总体的亮度

变化；第二分量也称为绿度分量，与图像上

绿色植物的数量密切相关；第三分量为湿度

分量，反映了土壤的湿度。K－T变换为植

被研究，特别是分析农业特征提供了一个优

化显示的方法，同时又实现了数据压缩，具

有重要的实际应用意义。

③傅里叶变换（FFT变换）,空间增强复杂的空间域卷积运算可以用频率域中简单的乘法快速实现首先将空间域图像通过傅立叶变换为频率域图像，然后选择合适的滤波器对频谱成分进行增强，再经过傅立叶逆变换变回空间域，得到增强后的图像。根据处理效果，将所采用的滤波器分为平滑和锐化两类，平滑主要是保留图像的低频部分抑制高频部分，锐化主要是保留图像的高频部分而削弱低频部分。常用的平滑滤波器有理想低通滤波器、Butterworth低通滤波器、指数低通滤波器、梯形低通滤波器；相应的锐化滤波器有理想高通滤波器、Butterworth 高通滤波器、指数高通滤波器、梯形高通滤波器。本实验将利用ERDAS进行理想低（高）通滤波和Butterworth低（高）通滤波。

实验步骤:

①主成分变换

ERDAS图标面板菜单条：Image Interpreter→Spectral Enhancement→Principial Comp→Pincipal Components对话框（图7-1）

图7-1Principal Component对话框

注意：1.Eigen Matrix写入矩阵特征文件必须填，逆变换时要用；

2.主成份数量必须填

逆变换

在视窗中显示几个主成分，观察它们的区别。

②缨帽变换

ERDAS图标面板菜单条：Image Interpreter→Spectral Enhancement→Tasseled Cap→对话框（图7-2）

图7-2Tasseled Cap对话框

观察缨帽变换后的几个成分，分别代表哪些信息

③快速傅立叶变换ERDAS 工具面板上Interpreter 图标→Fourier Analysis→Fourier Transform→Fourier Transform 对话框（图7-3）

空间域的TM_1.img 频率域的TM_1.img

图7-3傅立叶变换对话框

亮度分量绿度分量湿度分

量

2.启动傅立叶变换编辑器进行傅立叶编辑

1ERDAS工具面板上Interpreter图标→Fourier Analysis→Fourier Transform Editor→Fourier Editor（图7-4）

2在傅立叶变换编辑器视窗菜单条上File→open→open FFT Layer对话框（图7-5）

3在傅立叶编辑器视窗菜单条上Mask→Filters→Low/High Pass Filter对话框（图7-6）

4在Low/High Pass Filter对话框中，设置以下参数分别进行低通和高通滤波处理

→选择滤波类型

→选择窗口函数：选择

将频率域中的噪声进行高通滤波

‘

图7-4傅立叶编辑器

5在傅立叶变换编辑器视窗菜单条上File→Save as保存编辑结果highpass.fft

3.傅立叶逆变换

在傅立叶编辑器视窗菜单条上File→Inverse Transform→Inverse Fourier Transform对话框（图7-7）

图7-7Inverse Fourier Transform对话框

傅立叶逆变换后的影像

将原始影像中的每个波段逐一和傅立叶逆变换后的影像对比，我们会发现变换后的影像比原始影像中的任意波段的条带噪声都减弱了。

遥感数字图像处理实习1

（1）以多波段组合方式将GeoTIFF格式的白银市TM原始数据转换为ENVI Standard 格式： 利用Basic Tools/Layer Stacking弹出对话框然后Import File，弹出对话框，导入GeoTIFF格式的TM原始数据，选择波段1、2、3、4、5和7， 点击OK，利用Choose选择输出路径及文件名，同时可以利用Reorder Files对输入的文件根据自己的需要进行调换顺序，点击OK输出ENVI Standard格式的数据。 （2）查询并记录影像文件的基本信息、投影信息，以及各个波段直方图信息，然后编辑头文件： 利用Basic Tools/Resize Data弹出对话框里面选择要查看的影像，左 边会出现其基本信息，如图所示：也有投影信息，既可以用来看单波段的也可以看合成后整个影像的信息。在对话框下，合成影像的名字上右击，选择Quick Statistics弹出对话框，在此对话框中点击Select Plo下拉菜单，选择单波段或者多波段的直方图，相应的对话框中会出现直方图（在结果与分析中记录），还可以右击选择edit修改横、纵坐标的单位。 同样的在合成影像的名字上右击，选择Edit Head，弹出对话框

然后点击Edit Attributes/Band Name弹出对话框，选中波段输入修改 后名字，点击OK即可进行波段名字的修改。点击Edit Attributes/Wavelengths弹出进行相应的波长的修改。 （3）在View视窗中，利用影像缩小、放大、漫游工具识别影像中的土地利用/土地覆盖类型: 可以结合当地的google earth上高分辨率的遥感影像，进行识别，利用Viewer视窗下Tools/SPEAR/Google Earth/Jump to Location可以在google earth上显示View主视窗中相应选中地物对应的位置。 （4）利用Viewer视窗打开影像，分别选取4、3、2和7、4、2波段组合进行假彩色合成，观察实习内容中所要求地物的色调变化： 利用File/Open Image File，选择第1步合成的ENVI Standard 格式的数据，弹出对话框，在其中选择RGB Color，将R、G、B分别设为4、3、2波段，点击Load Band，在Viewer#1中出现了4、3、2波段组合的假彩色图像，再在此窗口中，点击Display/New Display,弹出Viewer#2，选择RGB Color,将R、G、B分别设为7、4、2波段，点击Load Band，在Viewer#2中出现了7、4、2波段组合的假彩色图像，在Viewer窗口中右击选择Link Displays，弹出对话框，点击OK，可以把两个窗口中同一位置进行连接起来， 即其中一个窗口放大、缩小、漫游到某个位置，另外一个也跟着漫游到其相对应的位置。这样可以进行地物色调变化的对比。 （5）提取6种地物在不同波段的数值（Digital Number，DN），做光谱剖面图： 在Viewer视窗中Tools/Profile/Z Profile(Spectrum)弹出对话框,在其 Options下拉菜单中勾选Plot Key,对话框中出现了Viewer视窗中选中的目标地物的X，Y坐标，然后勾选Collect Spectra，鼠标箭头变为十字箭头，在目标地物中取九个点（本来图上就有一个，总共是十个点），然后在选择File/Save Plot As/ASCII弹出对话框 ，点击Select All Items，利用Choose选择输出路径和文件名，点击 OK，将其保存为.txt格式。选六种地物，重复以上操作，提取不同波段的数值（Digital Number，DN）。将.txt格式的文件用excel打开，然后用插入函数中的average函数求出每种地物的平均DN值，然后做出光谱剖面（光谱图如结果与分析中所示）。 （6）使用Excel制作6种地物的样本特征光谱统计表： 在Excel中分别使用插入函数中的AVERAGE、VAR、STDEV、MAX和MIN函数求出各地物样本DN值在各个波段的平均值、方差、标准差、最大值和最小值。然后，在07版Excel 的“Microsoft Office 按钮”，单击“Excel 选项”。“加载项”，然后在“管理”框中，选择“Excel 加载项”，单击“转到”弹出“加载宏”，在弹出来的对话框中选择“分析工具库”，并点击确定。然后从“工具”中找到“数据分析”，从“数据分析”对话框中选择“协方差”，并导入某种地物需求协方差的数据区域并选择“逐行”进行，最后选择数据输出区域并确定，则可得该地物的协方差矩阵。同理，在从“数据分析”对话框中选择“相关系数”，进行相应操作，可求得相关系数矩阵。（在结果与分析中附有个地物的样本特征光谱统计表）（7）制作散点图： 在Excel中，打开6种地物的样本DN数据（5步骤产生的），选择band2和band4做散

中国地质大学遥感图像处理上机实习报告

遥感图像处理课程实习报告 学生姓名：王蜀越 班学号： 学号： 指导教师：王红平、许凯 中国地质大学信息工程学院 2017年7月1日

目录 目录 ............................................................................................................................................... - 1 - 实习一：影像融合........................................................................................................................ - 2 - 1.1【实习目的】 (2) 1.2【实习步骤】 (2) 1.3【实习过程】 (2) 实习二：几何校正........................................................................................................................ - 6 - 2.1【实习内容】 (6) 2.2【实习步骤】 (6) 2.3【实习过程】 (6) 实习三：影像分类（一）.......................................................................................................... - 10 - 3.1【实习内容】 (10) 3.2【实习步骤】 (10) 3.3【实习过程】 (10) 实习四：影像分类（二）.......................................................................................................... - 14 - 4.1【实习内容】 (14) 4.2【实习步骤】 (14) 4.3【实习过程】 (14) 心得与感想 ................................................................................................................................. - 18 -

遥感实验报告

重庆交通大学 学生实验报告 实验课程名称遥感原理与应用 开课实验室测量与空间信息处理实验室 学院 2013 年级测绘工程专业 1班学生姓名刘文洋 学号 631301040126 开课时间 2015 至 2016 学年第 1 学期

目录 实验一 ENVI 视窗的基本操作 (2) 实验二遥感图像的几何校正 (4) 实验三遥感图像的增强处理 (8) 实验四遥感图像的变换 (12) 实验五遥感信息的融合 (15) 实验六遥感图像分类 --- 监督分类 (17) 实验七遥感图像分类 --- 非监督分类 (19) 实验八遥感图像分类后处理 (22)

实验一ENVI 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 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、实验内容 视窗功能介绍；文件菜单操作；显示数据；裁剪数据；合并波段 三、实验步骤 1、首先打开ENVI4.7软件，看见的只有菜单栏，如图所示： 2、打开每个下拉菜单浏览其下拉栏中都有哪些功能，比如:我们如果需要打开遥感文件，则可以选择File下的打开功能open image file，打开遥感图像如下图：

裁剪数据打开basic tools的resize data功能，如果需要对图像进行一系列处理，可以利用Transform，Classification等功能进行操作，在后续实验中我们也会用到其中的一些功能进行图像的一系列操作，到时候在详细叙述。 3、再熟悉了ENVI4.7的一些基本知识后我们可以简单地操作下，比如对一组数据分别用Gray Scale和Load RGB导入，看看两幅图的区别以及各自的优缺点。 四、实验结果分析 在这次的实验中，我们简单的熟悉了下ENVI4.7的一些功能，发现它是可以对遥感图像进行图像几何纠正，直方图均衡，监督分类，非监督分类等一系列操作，为我们后续利用软件对遥感图像处理打下了基础。

(完整word版)遥感数字图像处理习题(地信)-2018

考试时间：6月21日晚上19:00-21:00 地点：待定 题型：选择、填空、判断、简答、计算 1．考核方式：闭卷考试+ 平时成绩。 2．总成绩评定：闭卷卷面成绩（满分100分）占考核成绩的70％，平时成绩（满分100分）占30％。 3．平时成绩评定 （1）实验完成情况（80分）：。根据学生实验报告提交次数及完成质量进行评定。 （2）作业完成情况（10 分）：根据学生平时作业提交次数及完成质量进行评定。 （3）课堂考勤（10分）：旷课一次扣3分，请假一次扣1分，扣完为止。 2018遥感数字图像处理习题 第1章概论 1．理解遥感数字图像的概念 2．理解遥感数字图像处理的内容 3．了解遥感数字图像处理与分析的目标和指导思想 4．了解遥感数字图像处理的发展及与其他学科的关系 第2章遥感数字图像的获取和存储 1. 理解摄影成像和扫描成像传感器的成像方式 2. 熟练掌握摄影成像和扫描成像影像的几何投影方式和影像特性 3. 掌握遥感常用的电磁波波段 4. 熟练掌握传感器的分辨率 5. 掌握数字化过程中的采样和量化 第3章遥感数字图像的表示和度量 1. 理解遥感图像的数字表示 2. 熟练掌握灰度直方图 第4章图像显示和拉伸 1. 熟练掌握图像的彩色合成 2. 熟练掌握灰度图像的线性拉伸 3. 熟练掌握直方图均衡化，理解直方图规定化

第5章图像校正 1．理解辐射误差产生的原因及辐射校正的类型 2．理解遥感数字图像大气校正的主要方法 3．理解几何畸变的类型与影响因素 4．熟练掌握多项式几何校正的原理与方法 第6章图像变换 1．理解傅立叶变换的原理 2．理解波段运算 3．理解K-L变换 4．理解缨帽变换 5．理解彩色变换 6．了解数字图像融合 第7章图像滤波 1．理解图像噪声与卷积、滤波的原理 2．掌握图像平滑 3．掌握图像锐化 4．掌握频率域滤波 第8章图像分割 1．了解图像分割的概念、方法和流程； 2．了解灰度阈值法； 3．了解梯度和区域方法。 第9章遥感图像分类 1．了解遥感图像的计算机分类的一般原理； 2．熟练掌握非监督分类和监督分类方法； 3．熟练掌握分类精度评估方法； 4．了解计算机分类新方法。 部分习题 几何校正 一、填空题： 1、控制点数目的最小值按未知系数的多少来确定。k阶多项式控制点的最少数目为＿＿＿。 2、多项式拟合法纠正中控制点的数量要求，一次项最少需要＿＿个控制点，二次项最少项需要＿＿个控制点，三次项最少需要＿＿＿个控制点。

遥感图像处理实习总结

遥 感 实 习 总 结 专业：摄影测量与遥感技术班级： 姓名： 学号：

为期两周的遥感数字图像处理结束了，在老师的精心安排下，我们全身心的投入到这次实习中。虽然是满天的时间，但是由于教室还有其他人占用并不能在那全天使用，所以说是两周实习但是我们能用是时间依然很少，我们要力抓每一分每一秒，熟练操作遥感数字图像处理软件。整个实习是以黄河水院为基础图形。通过格式变换、几何校正、图像剪裁、图像分类，以及最后的专题地图制作。 实习的过程简单又复杂，简单的是，只要动手，计算机几乎自动化的替你操作，复杂的是，在操作过程中，又有好多选项和注意的事项，有很多参数的设置很有讲究。所以在练习中我遇到好多问题，并通过解决这些问题进一步加深了对软件和课本知识的理解。 首先我们进行的是数据预处理。我们需要进行遥感图像的几何校正。由于各种误差所以遥感图像存在着几何变形，因此需要在操作前进行几何校正。流程如下：第一步：显示图像文件（打开两个视窗窗口），第二步：启动几何校正模块，第三步：启动控制点工具，第四步：地面控制点（GCP）的采集，第五步：采集地面检查点，第六步：图象重采样，第七步：保存几何校正模式。其中最关键最难的就属地面控制点的采集，我们使用的是二次多项式，所以得选取六个控制点然后再选出六个检查点。但是图像存在着误差，而我们要把误差控制在一个像素以内，这就更加困难了。在进过长时间的摸索和练习，精度慢慢的就达到了，但是

图纠正后依旧不是很好，在询问同学后发现原来是点的分布不是很均匀，所以导致了图的变形。在图的校正后就得进行图范围的裁剪得到所需的范围。裁剪有两种方法一种是规则分幅裁剪，一种是不规则分幅裁剪。规则分幅裁剪需要知道坐标，而不规则分幅裁剪则只需要在图上手选出需要裁剪的范围。而我们没有坐标只能用不规则分幅裁剪。 第二项就是图象增强处理，主要包括：空间、辐射、光谱增强处理的主要方法。空间增强：包括卷积增强处理，辐射增强：直方图均衡化处理，光谱增强：主成份变换、缨穗变换、色彩变换。这一项比较简单，通过指导书和上课的学习，这些增强只要知道步骤就能很快完成。 第三项我认为也是最关键的一项，遥感图像的分类，所谓的遥感图像的分类就是通过人工目译或计算机自动分类处理相结合识别出地物属性。我们做的分类是非监督分类，在进行的分类评价时，应用分类叠加方法来评价分类结果、分类精度及定义时应注意分类文件在上，而且取消栅格参数中清楚选示选项，以使两图像叠加显示。非监督分类步骤如下：第一步：显示原图像与分类图像，第二步：打开分类图像属性并调整字段显示顺序，第三步：给各个类别赋相应的颜色，第四步：不透明度设置，第五步：确定类别专题意义及其准确程度，第六步：标注类别的名称和相应颜色，第七步：将相同的类进行合并，最后分为五大类：建筑物、道路（空闲地）、水系、草地和灌木林。

遥感图像处理实验

哈尔滨工业大学 遥感图像处理及遥感系统仿真 实验报告 项目名称：《遥感图像处理及遥感系统仿真创新》 姓名：蒋国韬 学号：24 院系：电子与信息工程学院 专业：遥感科学与技术 指导教师：胡悦 时间：2017年7月

实验一：遥感数字图像的增强 一、实验目的： 利用一幅城市多光谱遥感图像，分析其直方图，并利用对比度增强和去相关拉伸方法对遥感图像进行增强。 二、实验过程： 1.用multibandread语句读取一幅多光谱遥感图像（7波段，512x512图像）的可 见1，2，3波段（分别对应R，G，B层）； 2.显示真彩色图像； 3.通过研究直方图（imhist），分析直接显示的真彩色图像效果差的原因；

4.利用对比度增强方法对真彩色图像进行增强（imadjust,stretchlim）； 5.画出对比度增强后的图像红色波段的直方图；

6.利用Decorrelation去相关拉伸方法（decorrstretch）对图像进行增强；

7.显示两种图像增强方法的结果图像。

三、实验分析： （1）高光谱影像由于含有近百个波段，用matlab自带的图像读写函数imread和imwrite往往不能直接操作，利用matlab函数库中的multibandred函数，可以读取多波段二进制图像。512×512为像素点，7位波段数，bil为图像数组的保存格式，uint8=>uint8为转换到matlab 的格式，[3 2 1]的波段分别对应RGB三种颜色。 （2）直接观察真彩复合图像发现，图像的对比度非常低，色彩不均匀。通过观察红绿蓝三色的波段直方图，可以观察到数据集中到很小的一段可用动态范围内，这是真彩色复合图像显得阴暗的原因之一。另外，根据三种颜色的三维散点图，如下

遥感数字图像处理

遥感数字图像处理-要点 1．概论 遥感、遥感过程 遥感图像、遥感数字图像、遥感图像的数据量 遥感图像的数字化、采样和量化 通用遥感数据格式（BSQ、BIL、BIP） 遥感图像的模型：多光谱空间 遥感图像的信息内容： 遥感数字图像处理、遥感数字图像处理的内容 遥感图像的获取方式主要有哪几种? 如何估计一幅遥感图像的存储空间大小? 遥感图像的信息内容包括哪几个方面？ 多光谱空间中，像元点的坐标值的含义是什么？ 与通用图像处理技术比较，遥感数字图像处理有何特点？ 遥感数字图像处理包括那几个环节？各环节的处理目的是什么？ 2.遥感图像的统计特征 2.1图像空间的统计量 灰度直方图：概念、类型、性质、应用 最大值、最小值、均值、方差的意义 2.2多光谱空间的统计特征 均值向量、协方差矩阵、相关系数、相关矩阵的概念及意义波段散点图概念及分析 主要遥感图像的统计特征量的意义 两个重要的图像分析工具：直方图、散点图 3.遥感数字图像增强处理 图像增强：概念、方法 空间域增强、频率域增强 3.1辐射增强：概念、实现原理 直方图修正，线性变换、分段线性变换算法原理 直方图均衡化、直方图匹配的应用 3.2空间增强 邻域、邻域运算、模板、模板运算 空间增强的概念 平滑（均值滤波、中值滤波）原理、特点、应用 锐化、边缘增强概念

方向模板、罗伯特算子、索伯尔算子、拉普拉斯算子的算法和特点? 计算图像经过下列操作后，其中心象元的值： – 3×3中值滤波 –采用3×3平滑图像的减平滑边缘增强 –域值为2的3×1平滑模板 – Sobel边缘检测 – Roberts边缘检测 –模板 3.3频率域处理 高频和低频的意义 图像的傅里叶频谱 频率域增强的一般过程 频率域低通滤波 频率域高通滤波 同态滤波的应用 3.4彩色增强 彩色影像的类型：真彩色、假彩色、伪彩色

遥感图像解译实习报告

遥感图像解译实习报告 遥感图像解译课程 综合实习 实习报告 学院：遥感信息工程学院 班级：10011 学号：20213025900 姓名：李祥指导老师：刘继琳 一、实习目的与意义 1. 掌握遥感影像的目视判读方法和流程，能够对快鸟影像、SPOT影像和航拍 影像进行目视解译； 2. 学会使用图纸制作遥感影像底图并清绘遥感影像； 3. 掌握实地调绘、核实和补测的基本方法； 4. 学会使用ERDAS软件进行数字化成图，并制作专题图。 二、实习资料与设备 在进行内业清绘和外业调绘阶段，实习资料有2002年的快鸟影像一张、2002年的SPOT影像一张、20xx年的航空影像一张、转印纸三张。 在进行室内计算机成图阶段，实习资料有20xx年的航空影像一张、2002年的快鸟影像一张以及ERDAS软件。 三、实习原理

一） 遥感图像解译标志 1) 色调（tone）：全色遥感图像中从白到黑的密度比例叫色调（也叫灰度）。如 海滩的砂砾色调标志是识别目标地物的基本依据，依据色调标志，可以区分出目标地物。 2) 颜色（colour）：是彩色遥感图像中目标地物识别的基本标志。日常生活中目 标地物的颜色:遥感图像中目标地物的颜色:地物在不同波段中反射或发射电磁辐射能量差异的综合反映。彩色遥感图像上的颜色:真\\假彩色 3) 阴影（shadow）：遥感图像上光束被地物遮挡而产生的地物的影子 根据阴影形状、大小可判读物体的性质或高度。不同遥感影像中阴影的解译是不同的 4) 形状（shape）：目标地物在遥感图像上呈现的外部轮廓。 遥感图像上目标地物形状:顶视平面图解译时须考虑遥感图像的成像方式。 5) 纹理（texture）：内部结构，指遥感图像中目标地物内部色调有规则变化造成 的影像结构。如航空像片上农田呈现的条带状纹理。纹理可以作为区别地物属性的重要依据。二）

ENVI遥感图像配准实验报告

ENVI遥感图像配准 一、实验目的： 1、掌握ENVI软件的基本操作和对图像进行基本处理，包括打开图像，保存图像。 2、初步了解图像配准的基本流程及采用不同校准及采样方法生成匹配影像的特点。 3、深刻理解和巩固基本理论知识，掌握基本技能和动手操作能力，提高综合分析问题的能力。 二、实验原理 （1）最邻近法 最邻近法是将最邻近的像元值赋予新像元。该方法优点是输出图像仍然保持原来图像的像元值，简单，处理速度快。缺点就是会产生半个像元位置偏移，可能造成输出图像中某些地物的不连贯。适用于表示分类或某种专题的离散数据，如土地利用，植被类型等。

双线性插方法是使用临近4个点的像元值，按照其距插点的距离赋予不同的权重，进行线性插。该方法具有平均化的滤波效果，边缘受到平滑作用，而产生一个比较连贯的输出图像，其缺点是破坏了原来的像元值，在后来的波谱识别分类分析中，会引起一些问题。 示意图： 由梯形计算公式： 故 同理 最终得：

三次卷积插法是一种精度较高的方法，通过增加参与计算的邻近像元的数目达到最佳的重采样结果。使用采样点到周围16邻域像元距离加权计算栅格值，方法与双线性插相似，先在Y 方向插四次（或X 方向），再在X 方向（或Y 方向）插四次，最终得到该像元的栅格值。该方法会加强栅格的细节表现，但是算法复杂，计算量大，同样会改变原来的栅格值，且有可能会超出输入栅格的值域围。适用于航片和遥感影像的重采样。 作为对双线性插法的改进，即“不仅考虑到四个直接邻点灰度值的影响，还考虑到各邻点间灰度值变化率的影响”，立方卷积法利用了待采样点周围更大邻域像素的灰度值作三次插值。其三次多项式表示为： 我们可以设需要计算点的灰度值f（x,y）为：

遥感实习报告

遥感课程实习报告 （第三组） 遥感课程设计实习报告 一、主要内容 1、根据实际测量的GPS坐标点校正每组截取的百度地图或谷哥地图，校正后坐标统一转化成WGS84投影。 2、使用每组校正后的百度地图或谷哥地图校正CBERS-02B全色影像。 3、用CBERS-02B全色影像校正CBERS-02B多光谱影像。 4、根据每组指定区域，完成相邻图像镶嵌或裁剪。保证20米和2.36米影像区域完全重合。 5、图像噪声消除与图像增强（本步骤在有需要的时候执行） 6、使用适当方法完成全色影像和多光谱影像的融合。 7、通过目视判读识别和手工提取地物（可在Arcgis中完成），利用计算机自动识别方法进行地物分类及分类后处理。 8、利用手工解译的地物评价计算机自动识别方法地物的精度。 9、用原始的遥感影像作为底图，提取的地物附在底图上制作专题出图。 10、根据第17章的内容，研究区提取地物的算法模块化。（需编程较好，这一步不强行要求）。 二、时间安排 课程设计时间15-16周，课程设计严格按照日常作息时间，上午8:10~11:50，下午2:00-5:30.

二、学习内容及分工 每个小组按照《ENVI遥感图像处理方法》必须学习第1至第6章、第8章、第10章、第15章、第17章的内容，其它章节选学。学习过程中每个小组可按照分工完成，但小组每人都需掌握相关内容，每个小组必须在15周内完成所学内容。 每个小组在第15周周末之前完成赣州市区指定区域的实地数据采集测量（必须同时保证GPS机和手工两种记录）， 第三组组员:丁嘉树（组长）、廖峭、陈满姣、朱龙龙 任务分工：野外采集:丁嘉树，廖峭，朱龙龙 室内处理：几何校正部分由丁嘉树，朱龙龙共同完成；融合及分类部分由丁嘉树，廖峭共同完成；实习报告由丁嘉树，陈满姣共同完成；展示的成果虽基本由丁嘉树完成，其他组员也都自己每一步都进行了操作，对基本操作都了解。 四、具体步骤 1、百度地图截取指定区域，通过ps处理得到指定的图形

遥感图像实验报告

遥感图像实验报告 一．实验目的 1、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。 2、掌握Landsat ETM遥感影像数据，数据获取手段.掌握遥感分类的方法， 土地利用变化的分析，植被变化分析，以及利用遥感软件建模的方法。 3、加深对遥感理论知识理解，掌握遥感处理技术平台和方法。 二．实验内容 1、遥感图像的分类 2、土地利用变化分析，植被变化分析 3、遥感空间建模技术 三．实验部分 1.遥感图像的分类 （1）类别定义：根据分类目的、影像数据自身的特征和分类区收集的信息确定分类系统； （2）特征判别：对影像进行特征判断，评价图像质量，决定是否需要进行影像增强等预处理； （3）样本选择：为了建立分类函数，需要对每一类别选取一定数目的样本；（4）分类器选择：根据分类的复杂度、精度需求等确定哪一种分类器； （5）影像分类：利用选择的分类器对影像数据进行分类，有的时候还需要进行分类后处理；分类图如下：

图1.1 1992年土地利用图 图1.2 2001年土地利用图

（6）结果验证：对分类结果进行评价，确定分类的精度和可靠性。 图1.3 1992年精度图 图1.4 2002年精度图 2.土地利用变化 2．1 两年土地利用相重合区域 （1）在两年的遥感影像中选择相同的区域。 Subset(x:568121~684371,y:3427359~3288369)，过程如下：

图2.1 截图过程图 图2.2.2 截图过程图

（2）土地利用专题地图如下： 图2.2.3 1992年专题地图 图2.2.4 2001年土地利用图

《遥感数字图像处理》试卷

东南大学2008—2009学年考试试题 课程名称：遥感数字图像处理 学号姓名成绩 一、单项选择题（2分×20=40分） 1.遥感技术是利用地物具有完全不同的电磁波（）或（）辐射特征来判断地物目标和自然现象。 A.反射发射 B.干涉衍射 C.反射干涉 D.反射衍射 2.TM6所采用的10.4~12.6um属于（）波段。 A.红外 B.紫外 C.热红外 D.微波 3.彩红外影像上（）呈现黑色，而（）呈现红色。 A.植被 B. 水体 C.干土 D.建筑物 4.影响地物光谱反射率的变化的主要原因包括（）。 A. 太阳高度角 B.不同的地理位置 C. 卫星高度 D.成像传感器姿态角 5.红外姿态测量仪可以测定（）。 A. 航偏角 B. 俯仰角 C.太阳高度角 D. 滚动角 6.下面遥感卫星影像光谱分辨率最高的是（）。 A. Landsat-7 ETM+ B.SPOT 5 C.IKONOS-2 D. MODIS 7.下面采用近极地轨道的卫星是（）。 A. Landsat-5 B. SPOT 5 C. 神州7号 D. IKONOS-2 8.下面可获取立体影像的遥感卫星是（）。 A. Landsat-7 B.SPOT 5 C.IKONOS-2 D. MODIS 9.侧视雷达图像的几何特征有（）。 A.山体前倾 B.高差产生投影差 C.比例尺变化 D. 可构成立体像对 10.通过推扫式传感器获得的一景遥感影像，在（）属于中心投影。 A.沿轨方向 B. 横轨方向 C. 平行于地球自转轴方向 D. 任意方向 11. SPOT 1-4 卫星上装载的HRV传感器是一种线阵（）扫描仪。 A. 面阵 B. 推扫式 C. 横扫式 D. 框幅式 12.（）只能处理三波段影像与全色影像的融合。 A.IHS变换 B.KL变换 C. 比值变换 D. 乘积变换 13.（）是遥感图像处理软件系统。 A. AreInfo B.ERDAS C. AUTOCAD D. CorelDRAW 14.一阶哈达玛变换相当于将坐标轴旋转了（）。 A.30° B. 45° C. 60° D.90° 15.遥感影像景物的时间特征在图像上以（）表现出来。 A. 波谱反射特性曲线 B.空间几何形态 C. 光谱特征及空间特征的变化 D.偏振特性 16.遥感传感器的分辨率指标包括有（）。 A.几何分辨率 B.光谱分辨率 C.辐射分辨率 D.时间分辨率 17.遥感图像构像方程是指地物点在图像上的（）和其在地物对应点的大地坐标之间的数学关系。 A.投影差 B. 几何特征 C.图像坐标 D. 光谱特征

利用ENVI软件进行遥感图像的融合和增强实习报告

遥感图像处理实习报告 实验内容：影像融合与增强 班级：测绘1102班 学号：13 姓名： 指导老师：陈晓宁、黄远程、竞霞、史晓亮 西安科技大学 测绘科学与技术学院 二零一三年一月 实习三影像融合与增强

一、实习内容： 1.掌握ENVI中各种影像融合方法，并比较各方法的优缺点； 2.熟悉ENVI图像增强操作； 3.本实习的数据源为上节已经过校正的资源三号多光谱和全色影像。 二、实习目的： 1.了解和认识各种图像融合方法的原理、内容及要点； 2.熟悉、熟练操作ENVI软件中各种图像融合的方法、步骤并学会加以比较； 3.学习利用ENVI软件进行各种图像增强处理操作； 4.学会定性、定量分析比较图像融合的差异。 三、实习步骤： 1.图像融合： 三波段融合： HSV和Color Normalized (Brovey)变换： 1）从ENVI主菜单中，选择File → Open Image File，分别加载校正后的资源三号多光谱与全色影像到可用波段列表Available Bands List中； 2）选择多光谱3,2,1波段（可以根据需要选择）对应R，G，B，点击Load RGB将多光谱影像加载到显示窗口display#1； 3）在ENVI的主菜单选择Transform → Image Sharpening → HSV； 4）在Select Input RGB Input Bands对话框中，选择Display #1，然后点击OK。 5）从High Resolution Input File对话框中选择全色影像，点击OK。 6）从HSV Sharpening Parameters对话框中，选择重采样方法，并输入输出路径和文件名，点击OK。即可完成HSV变换融合；

遥感图像预处理实验报告

实验前准备：遥感图像处理软件认识 1、实验目的与任务： ①熟悉ENVI软件，主要是对主菜单包含内容的熟悉； ②练习影像的打开、显示、保存；数据的显示，矢量的叠加等。 2、实验设备与数据 设备：遥感图像处理系统ENVI4.4软件； 数据：软件自带数据和河南焦作市影响数据。 3、实验内容与步骤： ⑴ENVA软件的认识 如上图所示，该软件共有12个菜单，每个菜单都附有下拉功能，里面分别包含了一些操作功能。 ⑵打开一幅遥感数据 选择File菜单下的第一个命令，通过该软件自带的数据打开遥感图像，可知，打开一幅遥感影像有两种显示方式。一种是灰度显示，另一种是RGB显示。 Gray（灰度显示）RGB显示 ⑶保存数据 ①选择图像显示上的File菜单进行保存； ②通过主菜单上的Save file as进行保存

⑷光谱库数据显示 选择Spectral > Spectral Libraries > Spectral Library Viewer。将出现Spectral Library Input File 对话框，允许选择一个波谱库进行浏览。点 击“Open Spectral Library”，选择某一所需的 波谱库。该波谱库将被导入到Spectral Library Input File 对话框中。点击一个波谱库的名称， 然后点击“OK”。将出现Spectral Library Viewer 对话框，供选择并绘制波谱库中的波谱曲线。 ⑸矢量化数据 点选显示菜单下的Tools工具栏，接着选择下面的第四个命令，之后选择第一个命令，对遥感图像进行矢量化。点击鼠标左键进行区域选择，选好之后双击鼠标右键，选中矢量化区域。 ⑹矢量数据与遥感影像的叠加与切割 选择显示菜单下的Tools工具，之后点选第一个 Link命令，再选择其下面的第一个命令，之后 OK，结束程序。 选择主菜单下的Basic Tools 菜单，之后选择 其中的第二个命令，在文件选择对话框中，选择 输入的文件（可以根据需要构建任意子集），将 出现Spatial Subset via ROI Parameters 对 话框通过点击矢量数据名，选择输入的矢量数 据。使用箭头切换按钮来选择是否遮蔽不包含在 矢量数据中的像元。 遥感图像的辐射定标 1、实验目的与任务： ①了解辐射定标的原理； ②使用ENVI软件自带的定标工具定标； ③学习使用波段运算进行辐射定标。 2、实验内容与步骤： ⑴辐射定标的原理 辐射定标就是将图像的数字量化值（DN）转化为辐射亮度值或者反射率或者表面温度等

遥感数字图像处理实习报告含Matlab处理代码

辽宁工程技术大学 《数字图像处理》上机实习报告 教学单位辽宁工程技术大学 专业摄影测量与遥感 实习名称遥感数字图像处理 班级测绘研11-3班 学生姓名路聚峰 学号471120212 指导教师孙华生

实习1 读取BIP 、BIL、BSQ文件 一、实验目的 用Matlab读取BIP 、BIL、BSQ文件，并将结果显示出来。 遥感图像包括多个波段，有多种存储格式，但基本的通用格式有3种，即BSQ、BIL和BIP格式。通过这三种格式，遥感图像处理系统可以对不同传感器获取的图像数据进行转换。BSQ是像素按波段顺序依次排列的数据格式。BIL 格式中，像素先以行为单位块，在每个块内，按照波段顺序排列像素。BIP格式中，以像素为核心，像素的各个波段数据保存在一起，打破了像素空间位置的连续性。 用Matlab读取各个格式的遥感数据，是图像处理的前提条件，只有将图像读入Matlab工作空间，才能进行后续的图像处理工作。 二、算法描述 1.调用fopen函数用指定的方式打开文件。 2.在for循环中调用fread函数，用指定的格式读取各个像素。 3.用reshape函数，重置图像的行数列数。 4.用imadjust函数调整像素的范围，使其有一定对比度。 5.用imshow显示读取的图像。 三、Matlab源代码 1.读取BSQ的源代码： clear all clc lines=400; samples=640; N=6; img=fopen('D:\sample_BSQ','rb'); for i=1:N bi=fread(img,lines*samples,'uint8'); band_cov=reshape(bi,samples,lines); band_cov2=band_cov'; band_uint8=uint8(band_cov2); tif=imadjust(band_uint8); mkdir('D:\MATLAB','tifbands1') name=['D:\MATLAB\tifbands1\tif',int2str(i),'.tif']; imwrite(tif,name,'tif'); tilt=['波段',int2str(i)]; subplot(3,2,i),imshow(tif);title(tilt); end fclose(img); 2.读取BIP源代码 clear all

遥感实习三图像分幅裁剪

本科生实验（实习）报告 学院：资源与环境学院 学年学期： 2013 学年一学期 课程名称：遥感数字图像处理 学时数： 32 班级： 11城规 姓名：郭晨花 学号： 2011081011 指导教师：吴静 教务处印制

资源与环境学院实验（实习）报告专业班级：11城规专业11级城规班组别： 2 学号：2011081011 课程名称：遥感数字图像处理指导教师：吴静 实验时间：2013、10 成绩： ．实习三图像分幅裁剪 实习目的 熟练掌握对图像进行规则或不规则分幅裁剪的各种方法。 实习内容 1、规则分幅裁剪（p66-67） 1）指定矩形左上角（UL）和右下角（LR）两点的坐标裁剪； 2）应用查询框（Inquire Box）裁剪； 3）应用感兴趣区域（AOI）裁剪。 、不规则分幅裁剪（p68-69） 1）应用感兴趣区域（AOI）进行多边形裁剪； 2）Arcinfo多边形裁剪。 a)生成并绘制、保存多边形矢量文件（p45）； b)建立拓扑关系（p272）； c)多边形文件转换为栅格图像文件（p68）； d)掩膜运算（mask）实现图像裁剪（p69）. 实习作业 利用行政区域界线裁剪遥感图像(两组资料二选一即可)。 1、资料： 批 阅 意 见：

1）用定西县（安定区）行政界线图（dingxixian.jpg） 裁剪遥感影像（dingxi_tm.img）； 2）用安宁区行政界线图(安宁区界线图.jpg)裁剪实习一组合的多波段影像(lanzhou99.img)。 2、步骤(具体步骤参见教材p69-80，及p66-69)： 1）图像几何配准（以遥感影像为基准）； 2）不规则分幅裁剪。 3、动手动脑： 可否利用MAPGIS或ARCGIS进行完成作业？如果可以，是如何进行的？ 实验步骤 1、将安宁区行政图与遥感图像配准 ． ． ．2、用AOI方式将安宁区界限裁剪，并将配准后的遥感图像裁剪

遥感图像处理 图像配准、图像裁剪 实验报告

Lab3 geometric correction and projection transformation of remotely sensed data Objective : The purpose of the current lab section is to adequately understand the mathematic principles and methods of geometric correction (co-registration) and projection transformation . In addition,you guys need to gain hands-on experience or skill to perform them in ENVI and ERDAS environments. 实验过程： 一、envi中图像配准 1、根据控制点的坐标对图像进行配准 1）加载中山陵地形图 2) 选择map 菜单下的registration菜单，选择select gcps:image to map 设置投影信息：基于经纬度的投影(geographic lat/lon)，选择基准面为WGS—84

3）开始配准 依次移动一级窗口中的光标到四个图廓点的位置，在三级放大窗口中把十字司放在经纬线的交点的中间位置，输入该点的经纬度于编辑对话框中：

点击add point，完成对控制点的编辑 4）选择option菜单下的wrap file将配准好的地图生成一幅新的影像

修改生成图像信息，改为50带的UTM投影，基准面为WGS-84，保存 2、图像到图像的配准 1）加载全色波段影像作为待配准的影像

遥感数字图像处理考试知识点整理

遥感 第一章 1遥感数字图像；遥感数字图像的分类方式和对应类别。 （1）定义：遥感数字图像是数字形式的遥感图像。不同的地物能够反射或辐射不同波长的电磁波，利用这种特性，遥感系统可以产生不同的遥感数字图像。 （2）可见图像和不可见图像 单波段和多波段，超波段 数字图像和模拟图像 2遥感图像的成像方式（三大种：摄影、扫描、雷达）。 （1）摄影，扫描属于被动遥感 雷达属于主动遥感 （2）摄影：根据芦化银物质在关照条件下回发生分解这一机制，将卤化银物质均匀涂在片基上，制成感光胶片 扫描：扫描类遥感传感器逐点逐行地以时序方式获取的二维图像 雷达：由发射机向侧面发射一束窄波段，地物反射的脉冲，由无线接收后被接收机接收 3遥感图像的数字化（模数转换）过程——两大过程：采样、量化，名词解释。 采样：将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样，即：图像空间位置的数字化。采样是空间离散。 量化：遥感模拟图像经离散采样后，可得到由Ｍ×Ｎ个像素点组合表示的图像，但其灰度（或彩色）仍是连续的，还不能用计算机处理。它们还要进一步离散并归并到各个区间，分别用有限个整数来表示，这称之为量化，即：图像灰度的数字化。量化属于亮度属性离散。遥感图像数字化过程两个特点：亮度和空 4遥感数字图像的存储空间大小的计算。 图像的灰度级有：2,64,128,256 存储一幅大小为M*N，灰度量化位数G的图像，所需要的存储空间（图像数据量）为M*N*G(bit) 1B=8bit 1KB=1024B 1MB=1024KB 1GB=1024MB TM空间分辨：1,2,3,4,5,7为30米，6为120米 5遥感数字图像的分辨率（时间、空间、光谱、辐射分辨率）； （1）时间分辨率：指对同一地点进行遥感采样的时间间隔即采样的时间频率，也称重访周期 空间分辨率：指图像像素所代表的相应地面范围的大小，空间分辨率愈高，像素所代表的范围愈小 光谱分辨率：光谱分辨率是指成像的波段范围，分得愈细，波段愈多，光谱分辨率愈高 辐射分辨率：是传感器区分反射或发射的电磁波辐射强度差异的能力。高辐射分辨率可以区分信号强度的微小差异。 （2）常见传感器和空间分辨率书17-18页 6遥感数字图像的数据（数据级别、数据存储格式、元数据定义） （1）数据级别： 0级产品：未经过任何校正的原始图像数据 1级产品：经过了初步辐射校正的图像校正 2级产品：经过了系统级的几何校正，即根据卫星的轨道和姿态等参数以及地面系统中

遥感数字图像处理实习报告

目录 一、实习目的 (1) 二、实习要求 (1) 三、实习内容 (1) 3.1 图像裁剪 (1) 3.2 图像配准 (3) 3.3 监督分类 (6) 四、实习总结 (16)

一、实习目的 （1）熟悉使用erdas软件 （2）了解图像处理的原理与步骤，提高动手能力 二、实习要求 （1）对图像进行裁剪 （2）将TM图像与与临川区图像进行配准（校正） （3）对图像进行监督分类 三、实习内容 3.1 图像裁剪 利用临川区行政边界AOI文件对TM图象进行裁剪，裁剪出临川区TM图象。 基本步骤如下： （1）打开erdas imagine 9.2，单击“data proparation”，如图1 图1 data proparation 界面 （2）单击“subset imagine”，进入以下界面： 图2 subset界面

（3）图像裁剪的方法有三种 ①在TM影像上，通过AOI工具进行裁剪，裁剪出所需要的范围 ②通过使用文件裁剪 ③ AOI裁剪，在subset界面，单击AOI， 图3 AOI文件的输入 （4）输入AOI文件后，确认并进行裁剪，得到以下结果 图4 裁剪后的结果

3.2 图像配准 map-to-image: 1:10万临川区土地利用图与TM图象配准； 要求最初选GCP点6-10个，及检测点5个，各点均匀分布，RMS检验误差小于30米(1个像元)。 （1）进入“data proparation”界面，单击以下图中所示： 图5 data proparation 界面 （2）选择视窗，应该注意影像图的选择，选择tiff格式的临川区规划图（需校正的影像） 图6 视窗的选择 （3）模型的选择（多项式） 图7 模型选择界面