《遥感图像处理与分析》复习纲要

第一篇：《遥感图像处理与分析》复习纲要

一、遥感名词解释（任选15题）

1.辐射亮度2.光谱反射率3.合成孔径雷达4.假彩色遥感图像

5.大气窗口6.图像空间分辨率7.NDVI8.像点位移

9.后向散射10.大气校正11.漫反射12.中心投影

13.瞬时视场角14.亮度温度15.热红外遥感16.光谱分辨率

17.边缘检测18.真实孔径雷达19.辐射传输方程20.光谱分辨率

21.被动式传感器22.真彩色合成23.选择性辐射体24.误差矩阵

25.米氏散射26.航空像片投影差27.瑞利散射28.黑体辐射

二、简述题（任选10题）

1.近红外遥感机理与在植被监测中的应用。

2.什么是大气窗口?常用于遥感的大气窗口有哪些?

3.什么是高分辨率遥感影像，简述高分辨率遥感影像的具体应用。

4.试述植被、水、岩石、雪的反射光谱具有哪些特点？

5.简述遥感图像增强中线性拉伸和直方图均衡化方法的区别。

6.简述K-T变换和图像结果反映了植被的那些信息。

7.图像融合有哪些关键技术?

8.分别叙述遥感数据的空间、光谱、时间和辐射分辨率所对应的物理含义。

9.简述多波段遥感图像的三类存贮方式。

10.为什么日出、日落时天空呈橙色或红色，而通常是蓝色，为什么通常农村比城市的天更“蓝”？

11.目前遥感技术常用哪些电磁波的波段？请说明各波段的波长范围及主要特性。

12、以陆地卫星TM图像的波段为例，说明怎样进行真彩色合成和假彩色合成？假彩色合成图像有什么特殊用途？

13.说明最大似然法分类的实质。

14.分析大气对辐射传输的影响及遥感器所接收辐射的构成（即有哪些辐射成分进入遥感器）。

15.在一幅遥感图像的灰度直方图中，峰值处于灰度值较低的一端，且感兴趣的信息也在低灰度值部分。请设计一种非线性增强变换以突出所感兴趣的信息，并说明理由。

三、论述题（任选10题）

1.遥感图象解译标志（判读标志）有哪些？结合实例说明它们如何在图象解译中的应用。

2.什么是计算机图象处理，它包含哪些内容，如何运用计算机图象处理方法来提高遥感图像的解译效果？

3.遥感图像分类方法有哪几类？他们各有什么特点？如何运用形状特征、纹理特征和地物空间位置来提高遥感图像分类精度？

4.遥感图像增强处理的主要目的是什么，有哪些方法？写出其中一种方法的算法。

5.简要说明ISODATA法的基本内容。

6.设计一个遥感图像处理系统的框架，说明它的功能，并举一应用实例。

7.论述辐射量校正所包括的内容。

8.要利用遥感数据监测某省的植被状况，并与往年进行对比分析，从数据收集、处理到分析的角度进行论述，并制定工作计划。

9.叙述用30M分辨率的TM4、3、2多光谱影像与同一地区10米分辨率的SPOT全色影象进行融合的原理和步骤。

10．什么是多光谱空间?什么是主成分变换？主成分变换的应用意义是什么?

11.简述遥感图像计算机分类的一般流程。

12.简单介绍一下你所知道的遥感卫星和遥感数据产品，及评价遥感数据。

13.试述遥感图像几何校正过程中的重采样方法和插值方法

14.试述利用傅立叶变换可以实现的图像增强功能及其实现步骤。

15.什么是主成分变换？主成分变换在图像处理中有何实际意义？

16.什么是樱帽变换？樱帽变换有何实际的生态意义？

17.比较欧几里德距离、曼哈顿距离和马氏距离判别函数之间的异同。

18.简述平行六面体分类器的基本原理

19.简述最小距离分类器的基本原理

20.什么是遥感图像大气校正？为什么要进行遥感图像大气校正？请以多光谱扫描仪（MSS）资料为例，说明大气校正的原理和方法。

21.当前遥感技术发展的重要趋势之一，是与地理信息系统（GIS）技术和全球定位系统（GPS）技术相结合（即所谓“3S”技术）。请从技术上说明这种结合的意义。

22.写出利用多时相图像来进行变化监测的流程图，写出相应的步骤和方法？

23.分别设计图像滤波处理中的模版（算子）:平滑、锐化、突出东西向线性构造、突出北东向线性构造根据数字图像处理的实践，指出采用GCP进行图像几何经纠正的方法要点。

四、实践题（任选其一）

1.如果要对一个城市的绿地进行遥感测图，请你叙述整个工作流程和其中的注意事项。

2.请你说明在全球或区域的生态环境监测，遥感的潜力，遥感的局限性和对这些局限性有何改进的方法或建议。

3.要对华北地区的冬小麦进行遥感作物估产，其中涉及哪些重要内容？请阐述你的具体方法，并说明理由

4.1998年7——8月长江流域遭受特大洪涝灾害，江西鄱阳湖滨一带发生大面积淹没。利用遥感技术进行洪涝灾情的实时或准实时监测及灾后损失评估显得十分重要。请说明怎样利用遥感技术: 1）进行洪涝灾情的实时或准实时监测； 2）进行灾后损失评估。（要求从技术路线、方法及所用遥感资料等方面做出说明）

5.简述植被指数的主要类型并分析其影响要素简述大面积小麦估产的工作方法和技术

第二篇：遥感图像处理实验报告

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 实验专题： 专题二：TM与SPOT数据融合

1、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。

2、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：

实验专题： 专题三：航片的配准与镶嵌

1、加载两幅图像，其中一幅作为base image，一幅作为warp image。

2、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。

3、执行图像—地图配准。

4、图像镶嵌。执行Map> Mosaicking > Pixel Based。

5、在Pixel Based Mosaic对话框，选择Import > Import Files and Edit Properties，调整羽化、背景等参数。

6、输入其他参数，加载结果图并保存。结果如图：

实验专题： 专题四：切取某研究区域的操作

1、加载一多波段彩色图像，在主图像窗口中，选择Overlay > Region of Interest。

2、ROI的类型选择polygon，在image窗口中画出研究的区域。

3、通过选择Basic Tools > Masking > Build Mask，建立掩膜。

4、选择Basic Tools > Masking > Apply Mask，应用掩膜来切取研究区域。结果如下：

实验专题： 专题五：地图制图的方法

1、打开显示要输出的图像。

2、从主图像显示窗口中，选择File>Quickmap>New Quickmap，修改输出页的大小、页的范围以及地图的比例。

3、设置图名、投影并添加map key等信息，保存图像。结果如下：

实验专题： 专题六：使用ENVI进行三维曲面的浏览与飞行

1、在显示图像的主图像窗口中，选择Tools> 3-D SurfaceView。

2、选择相应的数字高程模型（DEM）输入文件及所需要的DEM Resolution（像元数）复选框。

3、调整垂直方向的放大系数，输入的值将使得垂直方向真正放大。值越高，放大越多。

4、执行User Defined Mode对话框以调整3D图像的位置，角度等信息。

5、选取最佳视觉位置保存。

实验专题： 专题七：监督分类试验

1、首先选择感兴趣区域，即ROI。

2、选择Classification > Supervised > 需要的分类方法，以平行六面体(Parallelepiped)为例。

3、输入一般的分类参数（分类参数对话框中列出的那些），这一对话框包含了一个额外的参数—标准差数，用于ROI平均值周围。在“Max stdev from Mean”文本框里，键入一个数值。标准差的默认值3被自动输入到这一文本框里。

4、执行，并保存结果。如图所示

第三篇：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。

第四项是制作专题地图。其操作步骤为：

一、准备专题制图数据，二、生成专题制图文件，三、确定专题制图范围，四、放置图面整饬要素。而图面整饰又包括1.绘制格网线与坐标注记，2.绘制地图比例尺，3.绘制地图图例，4.绘制指北针，5.地图名称的设定，6.地图的保存。其中创建格网中可以设置格网线的多少和起始值，这一步主要是对制作专题图的一些整饰，可以使图美观易懂。

为期两周的实习结束了，经过这次系统全面的实习，让我更深刻的了解了遥感图像的操作流程，也掌握了面对常出现问题的解决方法，同时也让我对课程有了更确切的理解，把理论应用于实际，同时加深了对理论部分的重点理解，还提升了动手能力。

第四篇：遥感图像处理B思考题总结

思考题-1 1.理解遥感基本过程（辐射源——大气——地面——大气——传感器接收——传输——接收与处理等基本环节）书P1-3 2.结合自己的专业简述开展一项遥感应用研究工作的基本步骤（思路）。遥感应用的基本步骤：

A.根据研究的目标选择合适的遥感数据源 考虑空间分辨率、时间分辨率、光谱波段等因素； 目标不同、尺度不同、时相要求不同、光谱特点不 同，需要全面考虑。B.进行图像的（预）处理

根据研究工作的需要，进行多时相图像配准、几何 纠正、图像镶嵌、数据融合 注意：几何配准和纠正的关系？ C.特征参数选择

波段选择、特征提取（通过一定的数学方法对原始波段进行 处理，得到能反映目标地物特性的新的参数，如植 被指数、主成分等等）。D.建立分类系统

各类及亚类分类指标（定性、定量）E.专题信息提取（分类）与综合分析

分类，并对分类结果进行分析（数量、质量、分 布、发展变化特点与趋势、产生的原因）

F.结果检验与成果输出

对结果进行验证（直接验证、间接验证），满足 需要则输出结果，反之，返回第三步、第四步，进行相关的修改、调整。3.了解航天对地观测系统。

EOS航天观测系统：EOS航天观测系统主要由大型极轨平台EOS-a, EOS-b组成，分别约于1998年，2000年用大力神IV发射到极地轨道上。另外还有欧空局有一个平台，日本的一个平台和载人太空站。由于各个平台是按5年寿命设计的，为了完成15年的连续观测计划，美国的平台由三组6座平台组成。中途采用任务舱的置换等技术来完成。这类平台都是搭载多种遥感器的组合平台。突出的遥感器为高光谱分辨率成像光谱仪、合成孔径雷达、高空间分辨率微波辐射计等等。一般一个组合平台搭载20多种遥感器。各遥感器之间尚有互为修正，不同的观测周期互补等特点。** 航天对地观测系统框架： 运载系统：火箭

平台系统：卫星、导航定位、稳定平台等，搭载有效载 荷。发射场系统：如酒泉卫星发射中心、西昌卫星发射中心、太原卫星发射中心。测控系统：对卫星轨道、姿态进行测控，“测”就是测量，“控”就是通过发送指令进行姿态控制。

地面系统：数据接收、预处理、运行管理（卫星运行管理、处理系统之间的运行管理）、产品生成、数据及产品存档、分发、共享…… 4.通道与波段一样吗？

通道就是特定的波谱范围的抽象，不同的地物在对于相同的波谱范围反射特性不同，相同的地物在不同的波段也表现出不同的特性。将遥感影像的不同波段的值（灰度值）用来控制不同的通道（RGB），就能得到不同的假彩色合成效果。5.黑白图像和全色图像一样吗？

(1)灰度图像：反应的是亮度，是每个像素只有一个采样颜色的图像，这类图像通常显示为从最暗的黑色到最亮的白色的灰度，在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度。灰度图像经常是在单个电磁波频谱如可见光内测量每个像素的亮度得到的，用于显示的灰度图像通常用每个采样像素8位的非线性尺度来保存，这样可以有256级灰度。

(2)黑白图像：在计算机图像领域中黑白图像只有黑色与白色两种颜色。(3)彩色图像：每个像素通常是由红（R）、绿（G）、蓝（B）三个分量来表示的，分量介于（0，255）。

(4)二值图像：即图像上的每一个像素只有两种可能的取值或灰度等级状态，人们经常用黑白、B&W、单色图像表示二值图像。6.地面遥感、航空遥感、航天遥感的关系是什么？

(1)地面遥感：传感器设置在地面平台上，如车载，船载，手提，固定或活动高架平台等。

(2)航天遥感：泛指利用各种空间飞行器为平台的遥感技术系统。它以地球人造卫星为主体，包括载人飞船、航天飞机和空间站，有时也把各种行星探测器包括在内。

(3)航空遥感：泛指从飞机、气球、飞艇等空中平台对地面感测的遥感技术系统，是由航空摄影侦察发展而来的一种多功能综合性探测技术。

** 这些具有不同技术性能、工作方式和技术经济效益的遥感平台，组成一个多层、立体化的现代化遥感信息获取系统，为完成专题的或综合的、区域的或全球的、静态的或动态的各种遥感活动提供了技术保证。

** 航天遥感和航空遥感的区别主要是：一是使用的遥感平台不同，航天遥感使用的是空间飞行器，航空遥感使用的是空中飞行器，这是最主要的区别；二是遥感的高度不同，航天遥感使用的极地轨道卫星的高度一般约1000公里，静止气象卫星轨道的高度约3600公里，而航空遥感使用的飞行器的飞行高度只有几百米、几公里、几十公里。

7.热红外遥感属于被动遥感还是主动遥感？

是应用红外遥感器（如红外摄影机、红外扫描仪）探测远距离外的植被等地物所反射或辐射红外特性差异的信息，以确定地面物体性质、状态和变化规律的遥感技术。

思考题-2 1.单波段如何变为彩色图像？ 彩色合成

2.为什么用假彩色合成？

人眼对黑白密度的分辨能力有限，大致只有10个灰度级，而对彩色图像的分辨能力则要高得多。如果以平均分辨率的 计算，人眼可察觉出数百种颜色差别。这还仅仅是色调一个要素，如果加上颜色的其他两个要素：饱和度和亮度，人眼能够辨别彩色差异的级数要远远大于黑白差异的级数。为了充分利用色彩在遥感图像判读中的优势，常常首先对多波段图像进行彩色合成得到彩色图像，然后再进行其他的处理。

彩色合成包括伪彩色合成、真彩色合成、假彩色合成和模拟真彩色合成四种方法。

3.如何提高图像分类精度？

一方面从地物本身的复杂性着手，另一方面从分类方法着手。提高分类前预处理的精度，面向对象的遥感图像分类 决策树分类，所谓的分层分类 与GIS集成

精度取决于训练区的选择、图像本身的质量、分类方法、对分类的再处理

思考题-3 1.低通滤波器、高通滤波器的概念和用途。

(1)图像滤波：即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。

(2)低通滤波器：是容许低于截止频率的信号通过，但高于截止频率的信号不能通过的电子滤波装置，主要用于平滑图像、去除噪音。

(3)高通滤波器：是一个使高频率比较容易通过而阻止低频率通过的系统。它去掉了信号中不必要的低频成分或者说去掉了低频干扰。其特性在时域及频域中可分别用冲激响应及频率响应描述。它保留高频，抑制低频，是图像锐化的一种方式，用于图像边缘增强与边缘提取。

2.掌握计算空间坐标的向前映射法和向后映射法的概念。

(1)向前映射法：只要给出图像上任意像素的坐标，都能通过对应的映射关系获得几何变换后的像素坐标位置。这种将输入映射到输出的过程称为“向前映射”。通过向前映射能够确定源图像在经过变换后各像素的坐标。

(2)向后映射法：与向前映射刚好相反，它是由输出图像像素坐标来推算该像素在源图像的坐标位置。这样，输出图像的每个像素都能通过映射找到对应的位置，而不会产生映射不完全和映射重叠的现象了。

3.掌握最近邻插值、双线性插值、空间卷积（三次卷积）三种基本重采样方法的特点。

(1)最邻近法（Nearest Neighbor）

最邻近法直接将与某像元位置最邻近的像元值作为该像元的新值。该方法的优点是方法简单，处理速度快，且不会改变原始栅格值，但该种方法最大会产生半个像元大小的位移。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。

(2)双线性内插法（Bilinear Interpolation）

双线性内插法取采样点到周围4邻域像元的距离加权计算栅格值。先在 Y方向进行内插（或X方向），再在X方向（或Y方向）内插一次，得到该像元的栅格值。使用该方法的重采样结果会比最邻近法的结果更光滑，但会改变原来的栅格值，丢失一些微小的特征。适用于表示某种现象分布、地形表面的连续数据，如 DEM、气温、降雨量分布、坡度等，这些数据本来就是通过采样点内插得到的连续表面。(3)三次卷积法（Cubic Convolution）

三次卷积内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，方法与双线性内插相似，先在Y方向内插四次（或X方向），再在X方向（或Y方向）内插四次，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范围。适用于航片和遥感影像的重采样。

思考题-4 1.几何纠正的概念及方法。

几何纠正：一般指通过一系列的数学模型来改正和消除遥感影像成像时因摄影材料变形、物镜畸变、大气折光、地球曲率、地球自转、地形起伏等因素导致的原始图像上各地物的几何位置、形状、尺寸、方位等特征与在参照系统中的表达要求不一致时产生的变形。

2.掌握不同遥感平台（地面、航空、航天）的特点和作用。

(1)地面遥感：传感器设置在地面平台上，如车载，船载，手提，固定或活动高架平台等。

(2)航天遥感：泛指利用各种空间飞行器为平台的遥感技术系统。它以地球人造卫星为主体，包括载人飞船、航天飞机和空间站，有时也把各种行星探测器包括在内。

(3)航空遥感：泛指从飞机、气球、飞艇等空中平台对地面感测的遥感技术系统，是由航空摄影侦察发展而来的一种多功能综合性探测技术。

** 这些具有不同技术性能、工作方式和技术经济效益的遥感平台，组成一个多层、立体化的现代化遥感信息获取系统，为完成专题的或综合的、区域的或全球的、静态的或动态的各种遥感活动提供了技术保证。

** 航天遥感和航空遥感的区别主要是：一是使用的遥感平台不同，航天遥感使用的是空间飞行器，航空遥感使用的是空中飞行器，这是最主要的区别；二是遥感的高度不同，航天遥感使用的极地轨道卫星的高度一般约1000公里，静止气象卫星轨道的高度约3600公里，而航空遥感使用的飞行器的飞行高度只有几百米、几公里、几十公里。

第五篇：遥感图像处理实习报告

《数字图像处理》

集中实习报告

（2015-2016学年第2学期）

专业班级：地信1302 小组成员：曹晓东、傅文青、蔡雳鹏、黄亚阳

评语:

实习总成绩:

指导教师签名:

2016年04月01日

项目一：遥感数据下载

一、实习时间及地点

实习时间：2016年03月21日至04月22日 实习地点：测绘学院四楼微机室

二、实习内容

（一）、选定实验研究区和相关的两期或多期的数据

（二）、遥感数据下载

三、任务分工

首先小组内讨论实习研究的区域以及两期数据的大致时间段间隔 数据下载和图像增强：曹晓东 遥感图像镶嵌和裁剪：黄亚阳

遥感图像监督分类和动态监测：傅文青 遥感影像专题地图制作综合：蔡雳鹏

四、实习过程 研究区及数据准备

1.1 实验研究区筛选

从包含的地类、地物的种类尽可能的多的角度进行选择 选择研究区影像的时间段

2.1 选取的多大的时间跨度比较合适，可以使两期的影像较为明显 在http://glovis.usgs.gov/ 下载区域数据

3.1 首先确认所用电脑是否安装有Java的JRE环境或者Java开发者工具包

3.2 在USGS的官方网站上注册上自己的账户

3.3 按事先选择的区域和时间间隔进行筛选，选择适合的时间段（尽量不少于4、5年）

3.4 先去地理空间数据云网站去搜索好需要下载的时间段的地理数据，并按指定的云量进行筛选，然后记住相应的数据标识、条带号、行编号、中心经纬度等等，后到USGS的官方下载标准的数据包。如图所示：

3.5 针对网速的波动时间段，选择合适的时间段去下载实验区的数据（网速太慢的话只能回宿舍尝试自己的校园教育网）

五、实习总结

通过这次初步下载卫星遥感数据，让我个感觉自己进入了一个崭新的领域。还了解了通用遥感数据的下载流程，以及这些编号的基本含义，并且查了landsat卫星不同波段的不同用处，band1-band5和band7的空间分辨率为30米，band6的空间分辨率为60米还了解到了2003年Landsat-7的SLC故障后，采集的数据需要采用SLC-off模型校正。通过自己手动下载这些数据，深刻的体会到论坛的一些大牛说的有什么不懂的地方就查那些官方的文档，真的是这样。那就好像是自己小时候的玩具说明书，告诉你怎么样用，怎么样玩的更流畅。总之，第一次自己找并用数据的实习，刚开始就学到了很多东西。

项目二：遥感影像增强滤波处理

一、实习时间及地点

实习时间：2016年3月23日 实习地点：测绘学院四楼微机室

二、实习内容

（一）、针对已有的遥感影像的特征选择合适的影像增强方法

（二）、分别对已有的不同时期的影像进行规范化增强处理，选择合适的波段进行RGB合成图像，使影像范围内下垫面地物容易识别与提取。

三、任务分工

如项目一的任务分工所述

四、实习过程

1.将下载的7幅图像在basic tools下拉菜单的layer stacking(堆处理)中进行图像融合，如图所示，再选择对应的坐标系，命名新文件并存入指定的文件夹。2.然后在transform选项卡中分别选择principal componentsforward PC rotationcompute new statistics and rotate和NDVI进行 主成分变换和NDVI增强。3.最后进行波段相关性分析，在basic tools选项卡中选择statistics compute statistics项，看方差、直方图等分析数据，选择相关度最相近的三个波段，按假彩色合成的的方法来进行RGB色彩和成。成果如图：

五、实习总结

每个滤波处理都有自己的优势和不足，我们要善于利用每一种滤波的优势来增强图像从而让遥感图像变得更加分明，易读。虽然软件操作就那么几步，甚至一两个按钮搞定的事情，但是我们还是学习过处理原理的。觉得这样好像在这个软件处理数据的时候我可以假想电脑是怎么处理它的。这样可以让自己的思路更加明朗清晰。通过这次的实习也让我们意识到，前辈们的高超技艺，将纷繁的算法集成于一个小小的按钮便可以完成的事情。无意间增强了我们学习编程二次开发的信心和决心。

项目三：遥感图像镶嵌

一、实习时间及地点

实习时间：2016年3月24日 实习地点：测绘学院四楼微机室

二、实习内容

在实际操作中掌握遥感影像处理知识，学会对遥感影像的相关处理工作。

三、任务分工

如项目一的任务分工所述

四、实习过程

基于地理坐标的镶嵌操作：

1.打开ENVI软件，将两幅郑州遥感影像图导入Available Bands List中。2.在ENVI主菜单Basic Tools菜单中选择Mosaicking→Georeferenced，打开Map Based Mosaic窗口。

3.在Map Based Mosaic窗口中选中Import→ Import Files，加载需要进行镶嵌的影像数据。

4.加载完图像后，选中一幅图像，点击右键，选择Edit Entry，打开Entry窗口，将Data Value to Ignore改为0，羽化距离设置为10，将参考图像选为Fixed，其它图像全为Adjust。

5.在Map Based Mosaic窗口中选择File→ Apply，打开Mosaic Parameters窗口，将重采样改为三次卷积内插法（Cubic Convolution），像元大小设置为30米，输出影像mosaic.img。

五、实习总结

通过此次镶嵌实验练习，在实验的过程中不断的遇到问题并且解决问题，学习了邻近影像之间的匹配镶嵌，认识了一些关于镶嵌处理的方法，为今后的影像处理奠定了一定的基础。

项目四：遥感图像裁剪

一、实习时间及地点

实习时间：2016年3月25日 实习地点：测绘学院四楼微机室

二、实习内容

1.掌握用矢量裁剪遥感图像的原理方法； 2.熟练掌握有关遥感图像软件的性能和操作。

三、任务分工

如项目一的任务分工所述

四、实习过程

1.在ENVI主菜单点选Fileopen image file，打开待裁剪影像。

2.在ENVI主菜单点选Fileopen vector file，打开用arcgis软件中做好的郑州面要素文件来裁剪遥感影像图。

3.在弹出的Available Vectors List 对话框中，点击File Export Layers to ROI，弹出select data file to associate with new ROIS 对话框，在此对话框中选择待裁剪影像，点OK，将导出的EVF矢量文件转换为ROI。

4.在弹出的export evf layers to ROI对话框，点选：convert all records of an EVF layer to one ROI„，点OK。

5.在ENVI软件主菜单Basic Tools下拉菜单选择Subset Data via ROIs，用ROI对融合后的影像mosaic2.img进行裁剪，最后得到裁剪的图像。

五、实习总结

通过对ENVI软件的不断熟悉和操作，让我学到很多，ENVI作为对遥感学习的初步入门软件，熟练地掌握是必须具备的技能，在实验中，我遇到了很多困难，看到很多未知的，不解的知识，还有自己原先掌握的知识的困惑，通过与同学的交流学习解决其中的困难。知道了如何对一副遥感影像图进行裁剪，更加熟悉掌握了ENVI软件。项目五：遥感图像的计算机自动分类及精度评价

一、实习时间及地点

实习时间：2016年3月25日和03月28日 实习地点：测绘学院四楼微机室

二、实习内容

（一）掌握遥感图像监督与非监督分类的基本原理；

（二）得到给定区域内每一地类（农用地、建设用地、水体、不透水表面等）的面积；

（三）掌握对分类结果进行精度评价的方法；

（四）掌握相关软件的操作。

三、任务分工

如项目一的任务分工所述

四、实习过程 研究区及数据准备

1.1 open image file打开增强后的两幅影像“200601”和“201001”，选择5、4、3波段合成彩色图像。

图4-1 波段列表

1.2 根据图像的分辨率和实际情况将两幅图像都分为8类。

图4-2 5、4、3波段彩色图

2选择样本

2.1 在image窗口中选择overlay菜单选择下面的ROI，打开ROI窗口。2.2在ROI Name中输入“河流湖泊”按回车键，在三个窗口间进行切换，选择“ZOOM”窗口为选择窗口，在image窗口中进行切换找到对应颜色区域（蓝色），然后在zoom窗口中进行放大然后选取部分区域。（注意均匀选取）

2.3 选择“New Region”新建一个ROI，重复步骤2.2，分别选择林地、草地、居民地、工业用地、沙地、水田、耕地的样本，如图4-3所示：

图4-3 分类样本图

3可分离性分析

3.1在ROI Tool窗口中选择Options菜单下的compute ROI Separability，在打开的窗口中选择“郑州200601”图层，选择所有ROI，点击OK，生成图4-4的分离矩阵，从图中可看出各样本可分离性不错，符合要求，如果值不符合需要进行合并或者重新分配。

图4-4 分离矩阵图

4监督分类

4.1在ENVI主菜单中选择classification->supervised->maximun likelihood,用监督分类中的最大似然对图像进行自动分类，打开图像选择窗口。

4.2在打开的窗口中选择图像“200601”，点击确定，跳出ROI选择窗口，将所有的ROI都选择上将其输出到”监督分类”文件夹，命名为“2006”。得到下图列表：

图4-5

4.3重复上面步骤得到2010年的监督分类图。

5编辑分类结果

5.3打开新生成的影像“2006”，在image窗口中选择overlay->classfication,选择2006，在打开的窗口中课对每一类地物进行颜色和名字的设置与更改。

图4-6

6精度验证

6.1用混淆矩阵进行精度验证，打开classification->post classification->confusion matrix选择ROI进行精度验证。（由于没有验证数据，所以验证进度很高）

7统计分析

7.1打开classification->post classification->class statistics，选择生成的2006影像，点击确定，再选择原图像200601点击OK，选择所有的ROI，将直方图等勾选上，得到下面的统计图：

图4-6

8裁剪

8.1 从图4-6可以看出，工业用地不符合实际情况，原因是没有对背景进行处理，所以须用矢量图重新裁剪，过程同遥感影像裁剪步骤。

五、实习总结

本次实习内容为遥感影像的自动分类和精度评定，从实验课时的安排就能看出为这次课程设计的核心，也是这次课程设计的重点，我被分派到这一部分任务既感到高兴也感到责任重大，所高兴的是组员对我的信任，感到有压力的是怕自己做的不好影响到全组的成绩。就操作过程来说并不困难，难点在于ROI的选取，因为这次我们选择的是郑州市2006年和2010年的landsat5TM的影像，分辨率只有30米，虽然经过增强地物相对较清晰，但是要把每一类都区分出来还是比较困难的。主要原因在于我们是第一次做这种遥感影像图，对地物的辨别大多是通过轮廓，所以很多都不知道是什么地物，只有通过百度地图谷歌地图一类的高分辨率影像找到对应位置进行判别。尽管如此，我在2010年第一次分类中。草地跟居民地还有林地的区分度还是达不到要求，不得已只能对三类重新分类。好在第二次选样本点更小心，课分离度都超过了1.8，可是进行统计的时候又发现在两个时相的影像中有一类地物严重偏多，后来发现是背景没有处理的原因，只能将分类图进行二次裁剪去除背景。

总之这次实习内容并不复杂，监督分类与非监督分类的原理也较简单，关键在于细心和有耐心，虽然简单，但是却会遇到很多问题和需要注意的地方，这也是我们实习的目的，遇到问题，解决问题才有进步。

项目六：遥感影像专题地图制作

一、实习时间及地点

实习时间：2016年3月29日至4月1号 实习地点：测绘学院四楼微机室

二、实习内容

遥感影像的专题地图制作

三、任务分工

如项目一的任务分工所述

四、实习过程

1、打开2006监督后裁剪.bli，此时图层种有9种符号映射。

2、在图层上点击鼠标右键，选择属性。在属性对话框中，选择符号系统，切换到符号系统面板。

3、在色彩映射表中，修改标注。按照图形中的颜色，分别将对应的颜色修改为背景、河流湖泊、林地、草地、居民地、工业用地、沙地、水田、耕地，点击确定。

4、将视图切换到布局试图，在布局视图上点击右键，选择属性。在格网选项卡上，点击新建格网，创建参考格网。在框架选项卡中，将背景改为浅蓝色，点击确定。

5、点击插入-->标题，在文本框中输入“2006年3月土地利用分布图”，字体为宋体36号。

6、点击插入-->图例，设置为三列，将背景改为蓝色。

7、点击插入-->比例尺，选择单位为千米，点击确定，将比例尺放入图中合适位置。

8、点击插入-->指北针，选择合适的指北针，点击确定，放于图中合适位置。

9、点击文件-->地图文档属性，勾选存储数据源的相对路径名。

10、点击文件-->导出地图，分辨率设为300，将地图导出。

11、采用相同的方法将另一幅影像“2010监督后裁剪”制图后输出。

实习成果如图:

五、实习总结

制图综合在前一周刚做过实习，在制图方面并没有太大问题。但是在进行影像的监督分类时，由于考虑不充分，未能考虑影像的背景，导致分类后影像的背景和河流的颜色一样，在制图时无法将河流和背景分离开来。后来又给背景也分了一类才解决这个问题。

通过此次实习，让我学到了很多课堂上更本学不到的东西，掌握了只有通过实际操作、自己动手才能学到的技术和能力。这让我清楚地感到了自己学习能力的不足，看清了自身的缺点，也让我认识到了无论做什么都应秉持仔细认真的态度，要有一种平和的心态和勤学好问的精神，不管遇到什么事都要主动地去思考，多和同学讨论，多向老师请教，不要太过急躁，要对自己所做事情负责，要做到“言必行，行必果” 不可抱有推脱或者完全依赖别人的想法。我认为只要付出了努力，认真地实践，不管结果如何我们都将有所收获。