遥感野外实习报告[最终定稿]

第一篇：遥感野外实习报告

野外实习报告

为提高我们的遥感解译思维和技巧、培养实际动手能力、并检验大家对课程内容的理解,老师带领我们在学校周边地区进行了一次野外实习。

在实习课上,我们得到的辅助数据是一幅学校周边地区遥感影像图,从数据来源看,这幅图属于遥感数据。GIS通常的数据源还包括文本资料、实测数据、多媒体数据、已有系统数据等，实测数据还包括野外试验、实地测量。为了解遥感影像的比例尺，我们量测出校门口至学院路与丰乐达到交口的距离，利用地图比例尺的定义测算出这幅地图的比例尺，量测结果为1:10000。

我们通过GPS接收机获得所处位置的经纬度，并记录之。GPS是Global Position System的简称，该系统是美军自上世纪70年代开始研制的新一代卫星导航和定位系统，由空间部分、地面控制部分和用户接收机三部分组成，具有高精度、高效益、全天候、低成本、高灵活性、实时性等优势。

我们来到学校北门的学院路上，路南面是校区，北面是农田和荒田，这条路是明显的一条土地利用类型分界线。遥感影像显示路北面有一块是深蓝色的，可解译为水体，可我们实地考察德结果是荒田，原因是此时水体已干涸为荒田，这告诉我们土地分类要实地考察。同时，这联系到遥感数据的误差，不管何级别的数据都会存在误差，误差指的是数据与真值的偏差，老师告诉我们遥感数据的误差主要分为两大类：

一、由于传感器内检测器性

能的差异等情况，使进入传感器的辐射值发生畸变，引起图像模糊，对比度下降等，另一方面，由于卫星飞行时姿态变化及地球形状等因素的影响，图像中地物目标的几何位置也会发生畸变，对应这些误差可采取辐射校正和几何校正。

实践课第三点在学院路的一处山丘顶部，遥感影像上显示山丘西北颜色偏深，这是由于该处有水体，且在上午拍摄时的阴影所致，色彩是地图语言的重要内容。

附近的军事训练区在影像上颜色偏深，是因为在雨后拍摄，由于是在冬季，草已枯死，所以靶区颜色较浅。一般情况下，同类地物采用同一种模版，但老师同时指出，对于不同长势的地物也应采用不同模版，在此前提下进行监督分类。

最后实践的地方位于一处山顶的基准面控制点，该控制点的经纬度均为东经118度17分北纬32度17分，基准面的分类较多，但为方便统一，要选取某些点为控制点，用于多种基准面的仿射变换。

通过野外实习，我加深了对遥感课程的认识，更重要的是通过老师的讲解，我学会了基本的遥感解译的方法和技巧。在完成此实习报告之前我查阅了相关资料，对相关的学习进行了复习。希望以后多进行这样的野外实习。

第二篇：遥感实习报告

开始作图。

3实训体会

本次实习总共四天的时间，主要内容是学会使用VirtuoZo NT系统。在这四天的实习过程中，我们学会了很多，掌握了很多以前所不了解的，但是也遇到了很多的问题。在最开始的时候，对实习的内容以及软件都不了解，不知如何下手，而在经过老师的亲自一步一步操作示范给我们看的时，虽然没有完全掌握，但是之后在老师和同学的帮助下，都一步步顺利的完成了。在本个实习中，我不仅学会了VirtuoZo NT系统的使用，在VirtuoZo NT系统中进行模型定向、影像匹配、生成DEM及正射影像的制作、数字影像测图等。

分析我自己做的成果，再与老师所做的进行比较发现，我所处理的结果误差明显偏大。究其原因，乃是对立体观测切准地物的各种方法和技巧不熟悉所至。可喜的是，经过数小时的训练，最终的准确度有明显提高。

由于经验不足使我在操作上有些盲目既不知道自己操作的对错也不知道打到什么位置最好。

在考试的时候我对打高程点还是不清晰，努力让自己沉静下来让自己找到感觉，然后慢慢的开始打点，找到感觉后就开始打点。点的高程慢慢的打对了。

实习中多亏了同学们的帮助，老师的指导，加上多次的练习我会了VirtuoZo的大概操作。知道了VirtuoZo的作用。这次实习内容丰富，使我学到了不少东西。它不仅让我认识到了Virtuozo的各种功能和工作流程及部分原理，还让我对数字摄影测量数据获取有了更深刻的了解。同时也使我对数字摄影测量课程有了一个整体的概念。

第三篇：遥感实习报告

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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.江西理工大学建测学院地信专业

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

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2、图形的校准

打开envi，通过“window”→“Available Band List”打开波段列表，并通过“File”→“Open image File”打开第三组的测区图形，并加入坐标系统打开图形校正对话框，设置基准面为“WGS-84”,“zone”设置为50，分辨率设置为1m。操作过程如下图所示。

选取“RGB Color”，然后点击“Load RGB”，在“map”下选择“Image to Map”校正

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在打开的区域中通过“image”、“Scroll”与“Zoom”三者的结合，找到与实际测量相同的点，然后输入对应的经纬度，点击“Add Point”，将测量的点根据自己的需要输入，可以不用将采集的点的坐标全部输入。然后点击“Options”→“Warp file”，然后选择要校正的影像，接着在弹出的对话框中输入相应的校正精度，另外选择3次多项式校正，选择输出文件目录

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点击确定之后就会进行相应的校正。将校正后的图形用“New display”打开，校正后的图形如下图所示：

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校正好之后可以打开shapfile文件进行相应的对比，看校正后的影像会不会偏差比较大，如果偏差比较大的话再次对标记的控制点进行相应的修改，知道符合要求为止。

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3、校正后的百度地图校正CBERS-02B全色影像

用“Available Band List”打开全色影像，并且加载到相应的窗口。因为全色影像的区域相对于测量的区域有点大，所以一般通过裁剪感兴趣区域将自己所需的裁剪下来。

在要裁剪的图形上右键“ROI tool”,然后在“ROI_Type”中选择矩形裁剪，“windows”中选择“Scroll”，然后在“Scroll”中拖出矩形感兴趣区域，然后右键。

导出感兴趣区域

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打开自己校正好的百度地图与裁剪区域。将“裁剪区域2”和“百度地图校正图”两个同时打开。选择“Map”→“Image to Image”进行校正，用“百度地图校正图”校正全色影像。

控制点添加方法是，在两个图中找到相同的区域，然后点击“Add Point”，控制点的输入根据自己的需要添加，弄好之后记得保存控制点，以便于后面可以使用。

选择好控制点之后单击“Options”→“Warpe file”进行校正。校正后的图如图所示。

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4、用CBERS-02B全色影像校正CBERS-02B多光谱影像

首先打开已有的五张多光谱影像，加载已有的一张，然后在这张图像上右键选择“ROI tool”,点击“ROI type”选择多边形（Polygon），通过多边形裁剪，将裁剪区域到处为“shapefile”格式。

利用已经ROI存储的“shapefile”格式数据分别去裁剪剩余4个多光谱影像。利用下图方法分别裁剪4个。得到区域一样的5个相同区域的ROI图像。利用五个裁剪好的区域，分别加载到窗口，以第一个为标准，利用image to image方法，分别校正其余四个。以下为第一幅影像校正第二幅影像的过错，其他的校正过程都是依次相同。

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将校正好的五个子区进行图层的堆叠。得到多条光谱相结合的影像。方法为选择envi菜单栏中的Basic Tools下拉菜单中Layer Stacking功能，然后依照步骤分别添加五幅经过校正后的影像，组成为一组多波段光谱影像。

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得到后的图像多光谱影像如下图所示。波段组合为

利用第三步得到的全色影像校正上面得到的多光谱影像。

5、邻图像镶嵌或裁剪

打开校正好的多光谱影像数据，右键打开“ROI Tool”,用矩形裁剪匹配好的多光谱影像数据

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6、图像噪声消除与图像增强

打开裁剪好的多光谱影像数据，进行平方根增强。

7、全色影像和多光谱影像的融合

选择菜单“Transform”→“HSV”进行图像的融合。

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选择输入的多光谱影像数据，点击“ok”后选择高分辨率的影像。

选好之后点击“ok”就可以得到融合的全色影像。其中有图为融合后影像。

8、利用计算机自动识别方法进行地物分类及分类后处理

(1)类别定义/特征判别：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；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。这个过程主要是一个目视查看的过程，为后面样本的选择打下基础。

分类后的类别数包括道路、植被、房子、水域、裸地部分。

（2）样本选择：打开分类图像，在Display->Overlay->Region of Interest，默认ROIs为多边

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形，按照默认设置在影像上定义训练样本。如图下图所示，设置好颜色和类别名称。

在ROIs面板中，选择Option->Compute ROI Separability,计算样本的可分离性。如图19所示，表示各个样本类型之间的可分离性，用Jeffries-Matusita, Transformed Divergence参数表示，这两个参数的值在0~2.0之间，大于1.9说明样本之间可分离性好，属于合格样本；小于1.8，需要重新选择样本；小于1，考虑将两类样本合成一类样本。

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（3）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。目前监督分类可分为基于传统统计分析学的，包括平行六面体、最小距离、马氏距离、最大似然，基于神经网络的，基于模式识别，包括支持向量机、模糊分类等，针对高光谱有波谱角（SAM），光谱信息散度，二进制编码。（4）影像分类：基于传统统计分析的分类方法参数设置比较简单，这里选择最小距离分类方法。主菜单下选择Classification > Supervised >Minimum Distance。按照默认设置参数输出分类结果，如下图所示。

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分类后的图

（5）分类后处理：分类后处理包括的很多的过程，都是些可选项，包括更改类别颜色、分类统计分析、小斑点处理（类后处理）、栅矢转换等操作。

可以在Interactive Class Tool面板中，选择Option->Edit class colors/names更改，也可以在Display->Color Mapping->Class Color Mapping。如下图所示，直接可以在对应的类别中修改颜色。也可以根据一个显示的RGB影像来自动分配类别颜色，打开主菜单->Classification->Post Classification->Assign Class Color。（在这里没有做修改）

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9.专题图制作

(1)融合的影像制作专题图：

1、主影像显示窗口菜单中，选择File → QuickMap → New QuickMap，打开QuickMap Default Layout对话框。设置模板的参数：输出页的大小（图幅的大小）、页的方位（图幅形式）、地图的比例。

2、点击OK完成设置。

3、选择制图范围，鼠标左键点击显示窗中红色框的左下角并拖动方框，选中整个影像。

4、点击OK，显示QuickMap Parameters对话框。

5、在Main Title文本框中键入图名：赣州市新城区专题地图。

6、在影像图中加载投影信息。在Lower Left Text文本框中输入：

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赣州市新城区专题地图

7、在Lower Right Text文本框，输入制图单位和制图员信息：2013年1月 江西理工大学地理信息系统专业3组制作

8、保存快速制图模板，选择Save Template，并输入文件名，点击OK。

9、点击Apply，在ENVI显示窗口中显示快速制图的结果。可以继续修改QuickMap Parameter对话框中的设置，点击Apply更新显示结果。

10、输出制图结果后，在主图像显示窗口中，选择File →Save Image As →Postscript File,将制图结果输出为打印格式。选择Output QuickMap to Printer或Standard Printing复选框，这里选择Output QuickMap to Printer。

（2）将分类图与融合影像的专题图叠加，并保存为打印格式。在快速制图的主显示窗口中，选择Overlay →Classification，在打开的Interactive Class Tool Input File对话框中，选择分类图向，单击OK按钮，打开Interactive Class Tool对话框，在对话框相应的On复选框中点击，在Interactive Class Tool对话框中，选择Options →Edit class colors/names，修改类的颜色和名字，最后可以把叠加的地图输出为打印格式。

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五、实习心得：

丁嘉树：

本次实习历时两周左右时间，主要对几何校正、影像融合、分类、专题图制作等方面进行了操作，整个过程是借鉴了一些参考资料以及和组员一些讨论才得以完成。实习过程中还遇到了许多困难，导致不同程度的返工，一遍遍重复的操作，不过这样一来，更加加深了对ENVI软件的理解和应用，俗话说熟能生巧，正是因为有了这些一遍遍的错误，并通过结合理论知识的讨论和研究，才能不仅仅局限于对应课件一步一步来的层次，才能对做过的实验进行反思和分析，认真考虑到底是那个地方出现了问题，这样才能有利于我们的学习进步。学习ENVI软件刚开始的时候是比较痛苦的，主要体现在对各个操作命令的不熟悉，以及对基础理论的理解程度不够造成的，并且全英文的操作菜单让各个指令无法和所学的内容结合起来，造成对软件的操作步骤的不理解，而且也无法加深对本次试验的理解，造成了一定的困难。但当自己硬着头

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皮把这部分内容做完之后，再返回去进行一下总结，总能得到一些原来本不知道的知识，我觉得这种收获远远大于按照实习步骤一步步来的效果要好一些。所以，我还是建议大家首先把理论部分搞的明白一些，算不上透彻吧也应该知道本次实验的目的是什么，从目的出发进行理解，这样才能具有针对性，否则等你做过这次实验之后你还不知道做的是什么的话，那样只会耽误自己的时间，很快就会忘记，达不到学习的效果。正如老师介绍的那样，随着经济的发展，对遥感方面的学习越来越重要。长期以来，地理学主要是以地图作为地理信息存贮及成果展示的工具，以地图和实地观测作为地理研究的主要手段。随着当前科学技术和社会的迅速发展，单纯传统的工作手段已不能适应地理学的发展，遥感技术的引进和应用，成为当前地理学发展中具有重要意义的变化和动向之一.遥感已成为地理研究和工作的重要信息源，另外，遥感已成为地理研究的重要手段和方法。因此，伴随着遥感在地信专业所占成分越来越高的现实，我们有必要对遥感这门课程引起足够的重视，努力学习好这门课程。

廖峭：

通过为期两周的遥感实习，我对ENVI软件有了一个全面深入的认识和了解，短短的几天时间我掌握了ENVI常用的基本操作，图像的几何纠正、影像校正，图像融合，影像的分类处理，专题地图的输出制作等，对于一些不常用的功能也都做了了解和尝试，为将来对ENVI整个软件的掌握运用打下了一定的基础。这次实习的收获很多，刚开始接触ENVI软件时，对它全英文的界面很不熟悉，稍微没注意老师的讲解就不知所措，慢慢的用下来，一点一点的琢磨，再加上在技术手册和老师精心的指导，现在我基本掌握了这个软件的主要用途，当一幅幅影像在电脑上显示出来，那种成就感让人满足。在为期2周的实习内，我们很好地完成了老师对我们的要求，通过我们对软件的具体操作，使我们对遥感这们学科有了更深入的认识。同时，在实习中我再次认识到认真严谨的态度是必不可少的，有不太清楚的地方要及时向老师请教，才会保证学习过程中的质量，同时也体会到了遥感研究的辛苦和乐趣。总之通过这几个实习让我对遥感有了更直观的了解，通过做实验让我对遥感和其他学科的联系有了初步了解，同时增强了我对遥感的学习兴趣。总之，本次实验还是比较顺利的，在实习期间感谢老师的辛勤指导，让我们少走了一些弯路，老师的讲解也给我们留下了很深的印象，使我们对一些知识点理解更透彻

陈满姣：

通过两周的室内实习任务，最大的感触就是从新认识了遥感这门比较抽象的学课，以前在课堂上总觉得这是一门非常难懂也非常难学的课程，可是就在这两周的室内实习的过程中我的想法突然改变了，其实遥感这门学科并没有所想的那么难懂和难学，只要我们愿意去学、去发现这门学科的奥秘我们还是非常容易掌握和理解的。开始接触是觉得它是我们所有学科中最抽象的，可是当我们把我们所学的理论知识和这

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次室内实习结合起来对比和深入研究后，才真正的发现这是一门多么有内涵和适应新时代的必要科目，同时对于动手操作的重要性有了新的理解，即使掌握了理论知识如果自己不去动手做的话，还是无法完全掌握这门学科，因为很多问题只有在操作中产生了然后自己慢慢摸索解决后才能印象深刻，由于不够耐心不够仔细导致每一步之后的图都有很大的变形，无法继续下一步，都是用其他组员的图继续下一步，但是在这个过程中我还是以自己的最大热情完全的投入到此次实习中，把每一步的大致的操作流程都有所了解，虽然没能得出一个真正属于自己的成果，但是通过这次实习我的收获很大，我理解耐心是很重要的，也理解了团队的重要性，如果总是指望别人永远做不成大事。并且在很多情况下我们都得到了很多意外的收获，获益匪浅！不仅对书本上的理论知识有了大致的理解，更重要的是从实践中检验了它的真理，了解了它的适应范围之广和作用之大，为我们以后从事工作而需要它打下了坚实的基础

朱龙龙：

这次实习给我的最深体会是只有动手操作才会真正学会运用软件，再多地文字资料也比不上一次认真地操作，在野外采集的时候我了解了ＧＰＳ的基本操作，也了解了团队合作的重要性，但是在室内处理这一部分每次都遇到很多问题，然后就气馁了，不想做了，导致没有充分利用这个机会学习，我明白了遇到问题就要虚心请教，多操作几次就会的，关键还是自己态度不够端正，什么事情只要认真对待就一定会有收获，我想在以后的学习中我不会再犯这样的错误，多动手操作，多虚心请教，多点耐心，结果肯定会不一样。工科学生要的就是动手能力，只有在学习完理论并结合一次实习才能够加深对这门课程的理解。当然不仅仅是对本门课程理论知识的理解，更多的是对遥感这门学科的应用有一定的理解才是。当然，想要学习好一门技术不仅仅是一个学期的学习和两周的实习可以搞定的，这可以说只是一个入门，如果想要进一步理解，那就需要付出更多的努力。

第四篇：遥感实习报告(报告)

重庆交通大学测绘工程 《遥感原理及应用》实验报告

班 级： 学 号： 姓 名： 指 导 老 师 ： 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

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、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。

四、实验体会与建议

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

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RGB Color 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highpass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

四、实验体会与建议

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

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

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

四、实验体会与建议

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，保存后就可以了。

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景。

四、实验体会与建议

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

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

动态聚类法(ISODATA)分类结果

四、实验体会与建议

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。

第五篇：ERDAS遥感实习报告

遥感影像处理实习报告

学 院： 测绘工程学院

班 级：

实习地点： 核工楼410 学生姓名：

学生学号： 指导教师：

日期：2015 年 09月 25日

目 录一、二、三、四、五、实验目的..........................................................................................................1 实验准备..........................................................................................................1 实验任务..........................................................................................................1 实验要求..........................................................................................................1 实验内容..........................................................................................................1 5.1图像裁剪..................................................................................................1 5.2图像配准..................................................................................................3 5.3监督分类..................................................................................................7 5.4图像检验................................................................................................11

六、实习体会........................................................................................................17

一、实验目的

初步掌握ERDAS图像处理软件的基本操作；进一步掌握对遥感图像的裁剪、融合、校正、拼接以及非监督分类和监督分类的基本操作步骤，着重理解监督分类和非监督分类的区别。

二、实验准备

1、ERDAS IMAGINE 9.2 软件；

2、1:10万临川区土地利用图；

3、临川区2000年9月23日的TM图象。

4、临川区行政边界AOI文件

三、实验任务

完成临川区TM图象的处理工作，并提交下列成果：

1、临川区TM土地分类图；

2、技术报告书（包括各主要步骤文字叙述以及截图，土地分类统计结果）。

四、实验要求

1、图象裁剪

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。

2、图象配准

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)。

3、图象监督分类

使用多边形选择工具；保留每个类型训练文件及AOI文件。分类结果与1:10万土地利用图比较，反复修正训练样区。进行监督分类，计算各地类的面积。

4、图象检验

分层随机抽样，每类30个样点，目视判读分类准确与否，统计分类精度。

5、提交图象技术报告，图件，结果存盘，收回图像。

五、实验内容

5.1图像裁剪

点击data prep图标，选择data preparation下的Subset Image 命令弹出如下对话框：

选择输入输出路径，选择AOI裁剪文件，点击ok，即进行裁剪：

打开裁剪好的图：

5.2图像配准

图像配准是利用几何校正的方法将“临川区土地利用规划图”配准到我们裁剪好的遥感影像图。

分别在Viewer 1和Viewer 2中打开临川区土地利用规划图和遥感图：

点击Data Prep图标，再点击数据与处理模块下的Image Geometric Correction按钮，得Set Geo Coorection Input File 对话框，选择From Viewer单选按钮，然后单击Select Viewer按钮选择显示影像窗口。

选择几何校正计算模型（Select Geometric Model）中的多项式变换（Polynomial），然后将校正模型参数设置为2和投影参数，单击应用。

打开GCP Gemometric Model 对话框，选择在已打开的的窗口，随即弹出以下窗口：

显示采点影像的坐标信息，点击确定后模型建立完成，如下窗口所示：

一般来说。控制点应选取图像上易分辨且较精细的特征点，如道路交叉点、河流弯曲或分叉处、海岸线弯曲处、湖泊边缘等。特征变化大的地区应多选些，图像边缘部分一定要选取控制点，以避免外推。此外，尽可能满幅均匀选取。

开始采集采集控制点坐标，如下图所示：

控制点和检测点采集完毕之后，进行模型计算

检查RMS检验误差是否小于30米(1个像元)以及Total值的大小，因为这直接影响到校正的精度。

经检查，各项计算的数值均符合要求。然后进行重采样，并进行校正后的影像输出。打开校正后的图像：

经观察，图像的四周变形还是比较大。

5.3监督分类

5.3.1定义分类模板

在视窗中打开需要进行监督分类的数据1.img；利用三种方法来定义分类模板，具体操作步骤如下：

a)应用AOI绘图工具在原始图像上获取。通过点击绘制多边形AOI按钮，在Viewer中选择一块区域，绘制一个多边形AOI；

b)应用AOI扩展工具在原始图像上获取。点击“打开区域增长多边形AOI”按钮，打开Region Growing Properties对话框：

设置相邻像元扩展方式（Neighborhood）为4领域搜索的方式；同时设置扩展区域的约束条件（Geographic Constraints），即最大搜索相应距离；最后设置光谱距离（Spectral Euclidean Distance），此处设为10；

所有参数都设置好了以后，单击“区域增长多边形AOI按钮”进入生成扩展AOI生成状态，在Viewer窗口中选择一个颜色区域单击，系统将依据定义的区域扩展条件自动扩展生成一个AOI。如下图所示：

5.3.2建立分类模板

每次选定样区后，在Signature Editor对话框中单击加载按钮，将选中的多边形AOI区域加载到Signature分类模板中，直到选好了所有的类型为止。

对于同一个用地类型(如水体)采集了多个AOI并分别生成了模板，可选中单击“合并类别”按钮将这些模板合并，以使该分类模板具多区域的综合特性。从而得到了合并相同类型后的模板如下：

初步建立好模板后，可查看评估结果：

训练区样本需要不断调整，使预警结果够理想后，保存sig文件。5.3.3监督分类

点击分类的图标，选择监督分类（supervised classification）命令，弹出监督分类对话框：

设置非参数规则为：feature space，设置参数规则为最大似然法等，点击OK 得出分类结果图：

5.4图像检验

在classification对话框,单击accuracy assessment选项，在弹出对话框中加入分类得到的影像文件，再单击选择可视图层，点击主菜单Edit，选择下拉菜单中creat/add ranom points,在弹出add random points对话框设置样本点的个数，再单击select classes。如下图所示：

显示所有的随机点和显示所有的类型值，如下图所示：

对每一个随机点进行颜色对比，而进行分类校正。对随机点从颜色上进行一

一核对，并进行正确归类，如下图所示：

30个检查点全部核对完毕，如下图所示：

对分类精度进行评定，而且进行文本显示，检查分类的百分比是否符合要求，按照规定需大于85%

1、聚类统计（clump）

对生成的监督分类结果进行聚类统计，消除部分的图斑，具体方法如非监督分类。最终可以得到聚类统计后的结果如为：

2、去除分析（Eliminate）

对者Clump聚类图像中的小clump类组，或者原图中的小图标，要用去除分析的方法将小图斑合并到最大的分类当中，具体的操作步骤如非监督分类。然后便可以得到去除分析的的结果图：

3、分类重编码（recode）

分类重编码主要是针对之前非监督分类结果不理想的一种修正，可以将同种用地类型但属于不同类别的类合并在一起，具体操作如非监督分类。重编码后的结果图如下：

打开Viewer菜单中Raster中的Tool工具，查看他的属性列表，再点击Edit菜单下的子菜单Add Area Column，选择hectares（公顷）即可添加面积字段，如下图所示：

经过计算统计面积，与老师给的参考数值相差比较大，需要去修改或者重新建立训练区样本。

六、实习体会

经过为期一个星期的遥感综合实习，基本掌握了ERDAS软件处理遥感影像的基本方法和步骤。如今遥感事业的飞速发展，我们作为测绘工程专业学生，学习一款遥感影像处理软件，相信对今后的工作会很有帮助。在这里特别感谢***老师的辛勤指导，专门为我们录制了ERDAS操作视频，为大家详细地讲述了软件处理的整过流程、方法和注意事项。简短的实习是远远不够的，我们今后还需要更努力的学习！