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1、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 NVI 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 EVI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UM第八波段数据。三、实验方法与步骤Ei软件的主菜单：这个是VI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En软件的菜单,以及一些常用的方
2、法。还有就是将Ei软件菜单的界面转换成中文菜单。1、在NVI安装目录.RSIID60productsnvi40meu下建立新文件夹，命名为orgenu、拷贝.RSIDL60prosenv40mu下原有的英文菜单文件laymen、display_shortutn和evimen到新建的orgmnu目录中进行备份3、拷贝下载的iplame、display_soru.和evimen文件到.IIDL0prductenvi4en中，覆盖原文件。4、启动ENVI4.。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
3、软件：En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jg图片。三、实验方法与步骤1、打开ENI软件将UM图像和jpg格式的图片载入,上述图像中我们可以看出，1840-8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Ad 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Sow ist按钮查看所选控制点的信息、在控制点选择窗口中选择options菜单,再选择warp il，选择输出校正后的图像文件。 、载入校正后的图像在图
4、像显示窗口工具菜单中选择goraphic 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diply1和pal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:Ev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
5、谱数据，并选择RGB olr使用前面三个波段显示模拟真彩色图像。、在主菜单中选择滤波菜单，再选择卷积滤波,在conolutins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hghas方法运算输出的结果。这是经过ow 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、在图像菜单中选择显示增强,以下图像是zoo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ray scal的模式,转换成为RGClr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
6、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:nvi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、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
7、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U多光谱数据。三、实验方法与步骤、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
8、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：nv遥感图像处理软件。数据:重庆地区TM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(ISODAA)载入多光谱图像，使用动态聚类法(ISATA)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(IOATA)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la图片就可以了。