推荐第1篇：遥感实习报告
《遥感原理与应用》
课堂实验报告
（ 2015-2016学年 第一学期）
专业班级： 学 号： 姓 名： 实验成绩：
□ 优秀：格式完全符合规范要求，内容完整，图表规范美观；实验原理清楚，实验步骤合理，结果正确；严格遵守实验纪律，按时上交实验报告。
□ 良好：格式符合规范要求，内容完整，图表规范；实验原理较清楚，实验步骤合理，结果正确；遵守实验纪律，按时上交实验报告。
□ 中等：格式基本符合规范要求，内容较完整；实验原理较清楚，实验步骤基本合理，结果正确；能遵守实验纪律，能按时上交实验报告。
□ 及格：格式问题较多，内容基本完整；实验原理较清楚，实验步骤基本合理，结果基本正确；能遵守实验纪律，能按时上交实验报告。
□
不及格：格式问题突出，内容不完整；实验原理不清楚，实验步骤欠合理，结果不正确；有抄袭现象，不遵守实验纪律，未时上交实验报告。
指导教师签名:
2015年 11月 5日
实验项目
（一）：遥感图像几何纠正（4学时）
实验目的：掌握遥感图像几何纠正的原理方法；熟悉几何纠正中控制点的选择原则和方法；熟练掌握有关遥感图像处理软件的主要功能和操作步骤；针对变形的遥感图像能进行几何纠正。
实验器材：
1、计算机；
2、基准遥感图像、待纠正遥感图像；
3、遥感数字图像处理ENVI软件。
实验要求：掌握遥感图像几何纠正的主要步骤；自己独立完成遥感图像几何纠正；对几何校正结果进行评价。
实习时间及地点：
2015年10月15日
软件与数据源描述：
ENVI提供以下选择方式： 从栅格图像上选择
如果拥有需要校正图像区域的经过校正的影像、地形图等栅格数据，可以从中选择控制点，对应的控制点选择模式为Image to Image。 从矢量数据中选择
如果拥有需要校正图像区域的经过校正的矢量数据，可以从中选择控制点，对应的模式为Image to Map。 从文本文件中导入
事先已经通过GPS测量、摄影测量或者其他途径获得了控制点坐标数据，保存为以[Map (x,y), Image (x,y)]格式提供的文本文件可以直接导入作为控制点，对应的控制点选择模式为Image to Image 和Image to Map。 键盘输入
如果只有控制点目标坐标信息或者只能从地图上获取坐标文件（如地形图等），只好通过键盘敲入坐标数据并在影像上找到对应点。
控制点的预测是通过控制点回归计算求出多项式系数，然后通过多项式计算预测下一个控制点位置，RMS值也是用同样的方法。默认多项式次数为1，因此在选择第四个点时控制点预测功能可以使用，随着控制点数量的增强，预测精度随之增加。最少控制点数量与多项式次数的关系为（n+1）2。
实验原理及步骤：
实验步骤： 运行ENVI 软件
第一步：显示图像文件
从ENVI 主菜单中，选择File —— Open Image File 当Enter Data Filename文件选择对话框出现后，选择进入当前目录下的\"几何校正\"子目录，从列表中选择bldr_tm.img和bldr_sp.img文件。在波段列表中bldr_tm.img选择RGB:543显示，同时Display中显示bldr_sp.img。
点击OK 。出现\"可用波段列表对话框\"出现。两影像分别在display#1,display#2中打开。
第二步：启动几何校正模块
在主菜单上选择map->Registration->select GCPs：image to image 出现窗口Image to Image Registration，分别在两边选中DISPLAY 1（左）,和DISPLAY 2（右）。 BASE图像指参考图（bldr_sp.img）像而warp则指待校正影像（bldr_tm.img）。 选择OK!
第三步：采集地面控制点
进行选点：将两边的影像十字线焦点对准到自己认为是同一地物的地方，就可以选择ADD POINT添加点了。剔除或调整误差较大的点。
第四步：选择校正参数输出
接下来就是进行校正了：在ground control points.对话框中选择：options->warp file(as image to map),在出现的imput warp image中选中你要校正的影像tm，点ok进入registration parameters对话框：首先点change proj按钮，选择坐标系utm,然后更改象素的大小，输入为30m。
最后选择多项式校正方法.重采样方法（resampling）,一般都是选择双线性的（bilinear），最后的最后选择保存路径。memory点OK。
第五步：检验校正结果
在显示校正后结果的Image窗口中，右键选择Geographic Link命令，选择需要连接的两个窗口，打开十字光标进行查看。
或者在INVI ZOOM中将校正后的结果跟基准影像同时显示在窗口中，并用透视或者拉幕工具进行对比浏览。
实验结果与分析：
1、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、飞机场、城郭边缘；
2、特征变化大地区应该多选控制点；图像边缘部分一定要选取控制点，以避免外推；尽可能满幅均匀选取。
3、控制点选取结束后要记得保存控制点文件
2015年10月15 日
实验项目
（二）：遥感图像的镶嵌与裁剪（0.5学时）
实验目的：熟悉遥感图像的特点；掌握遥感图像镶嵌与裁剪的概念和作用；掌握遥感图像镶嵌与裁剪影像处理软件的相关操作步骤。
实验器材：
1、计算机；
2、多光谱遥感图像；
3、遥感数字图像处理ENVI软件。
实验要求：
1、了解多光谱遥感图像的成像规律和特点；
2、掌握遥感图像镶嵌与裁剪的概念及主要操作步骤；
3、对遇到的问题能自己分析解决。
实习时间及地点：
2015年10月29日
软件与数据描述：
图像裁剪的目的是将研究之外的区域去除。常用的方法是按照行政区划边界或者自然区划边界进行头像裁剪；在基础数据生产中个，还经常要进行标准分幅裁剪。
本课程学习在ENVI下进行图像的规则裁剪、利用矢量数据进行图像的不规则裁剪。
规则裁剪，是指裁剪图像的边界范围是一个矩形，这个矩形范围获取途径包括：行列号、左上角和右下角两点坐标、图像文件、ROI/矢量文件。规则分幅裁剪功能在很多的处理处理过程中都可以启动（Spatial Subset）。下面介绍其中一种规则分幅裁剪过程。 不规则图像裁剪，是指裁剪图像的边界范围是一个任意多边形。任意多边形可以是事先生成的一个完整的闭合多边形区域，可以是一个手工绘制的多边形，也可以是ENVI支持的矢量文件。针对不同的情况采用不同的裁剪过程。下面学习这两种方法。 图像镶嵌，指在一定数学基础控制下把多景相邻遥感图像拼接成一个大范围、无缝的图像的过程。ENVI的图像镶嵌功能可提供交互式的方式，将有地理坐标或没有地理坐标的多幅图像合并，生成一幅单一的合成图像。
实验原理及步骤：
在 ENVI 主菜单中，选择 Map → Mosaicking → Pixel Based，开始进行 ENVI 基于像素的镶嵌操作。Pixel Based Mosaic 对话框出现在屏幕上。
2、从 Pixel Based Mosaic 对话框中，选择 Import → Import Files。 在 Mosaic Input Files对话框中，点击 Open File，选择文件ljs-dv06_2.img。
3.在 Mosaic Input Files对话框中，再一次点击 Open File，选择 ljs-dv06_3.img 文件。
4.在Mosaic Input Files对话框中，按下键盘上的Shift键，并同时点击ljs- dv06_2.img和ljs-dv06_3.img文件名，选中这两个文件，点击 OK。
5.在 Select Mosaic Size 对话框的X Size 中输入 614，Y Size 中输入 1024，指定镶嵌影像的大小。
6.在 Pixel Based Mosaic 对话框中，点击 dv06_3.img 文件名。 7.调整影像的位置关系。
8、在 Pixel Based Mosaic 对话框中，选择 File → Apply。当 Mosaic Parameters 对话框出现后，输入输出文件名 ljs-dv06.img，点击 OK，生成镶嵌影像文件。
在 Pixel Based Mosaic 对话框中，选择 File → Save Template。当 Output Mosaic Template 对话框出现后，输入输出的文件名 ljs-dv06a.mos。
9.点击可用波段列表中的 dv06a.mos 波段名，然后点击 Load Band，显示镶嵌后的影像。
10、在 Pixel Based Mosaic 对话框中，选择 Options→Change Mosaic Size。在 Select Mosaic Size对话框的X Size 和 Y Size 文本框中都输入值 768，点击 OK，改变输出镶嵌影像的大小。 在 Pixel Based Mosaic 对话框中，左键点击影像＃2 的绿色轮
廓框。将影像＃2 拖动到镶嵌图的右下角。
在镶嵌图中，右键点击影像＃1 的红色轮廓框，选择 Edit Entry，打开 Entry:filename
对话框。
11、在 Data Value to Ignore 文本框中，输入值 0。在 Feathering Distance 文本框中，输入值 25，点击OK。 对另一幅影像，重复上面的两步操作。 选择 File → Save Template，输入输出文件名 ljs-dv06b.mos。在可用波段列表中，点击镶嵌模板文件名，然后点击 Load Band，显示该镶嵌影像。
在 Pixel Based Mosaic对话框中，选择 File → Apply，点击OK。输入要输出的文件名ljs-dv06-output，设定 Background Value 为 255，然后点击 OK。
基于地理坐标的影像镶嵌例子
在 ENVI 主菜单中，选择 Map → Mosaicking → Georeferenced，开始进行 ENVI 基于地理坐标的镶嵌操作。
输入文件：从 Pixel Georeferenced Mosaic 对话框中，选择 Import → Import Files。打开ljs-lch_02w.img和ljs-lch_01w.img.在镶嵌图中，右键点击影像＃1 的红色轮廓框，选择 Edit Entry，打开 Entry:filename对话框，在 Data Value to Ignore 文本框中，输入值 0。在 Feathering Distance 文本框中，输入值 25，点击OK。同理，处理#2影像。
添加注记：在ENVI4.7中File—Open Image File –选择ljs-lch_01w.img。
在主窗口中从主影像窗口中，选择 Overlay → Annotation，打开 Annotation对话框。在color中选择Red，然后添加注记，操作完成后保存为ljs-lch-a.ann 导入注记：在mosica窗口，选择上影像，右键选择 Edit Entry，选择select cutline Annotation File ，选择ljs-lch-a.ann。 结果如下：
创建输出羽化后的镶嵌影像 在 Map Based Mosaic 对话框中，选择 File → Apply。在 Mosaic Parameters对话框中，输入输出文件名 ljs-lch_mos.img，点击 OK，创建羽化后的镶嵌影像。
实验结果与分析：
（1）如果待拼接的图形经过了较为准确的几何校正，图像的拼接过程只需要经过色带调整之后就可以运行就可以达到较好的效果。
（2）彩色图像如何要取得较好的效果，需要从红绿蓝三个波段进行灰度的调整，对于多个波段的图像文件，进行一一对应的多个波段调整。
（3）在使用拼接线拼接时，如果带拼接区域颜色较为一致，或者带拼接区域刚好有河流或其他分割线，可以依照此分割线进行拼接，此时采用拼接线拼接可能取得较好的效果。同时要对拼接线处进行羽化使拼接线能够更好的融入影像中去。
2015年10 月29日
实验项目
（三）：遥感图像的融合（0.5学时）
实验目的：熟悉多光谱遥感图像和高分辨率全色影像的特点；掌握遥感图像融合的基本原理及主要融合算法和步骤；掌握遥感图像融合影像处理软件的主要操作步骤。
实验器材：
1、计算机；
2、多光谱遥感图像和高分辨率的全色影像；
3、遥感数字图像处理ENVI软件。
实验要求：
1、了解多光谱遥感图像和高分辨率全色影像的特点；
2、掌握遥感图像融合各种算法的原理与主要操作步骤；
3、对遇到的问题能自己分析解决。
实习时间及地点： 2015年10月29日 软件与数据描述：
在ENVI中，遥感影像合成总共有5中方法，分别是： HSV Color Normalized (Brovey) Gram-Schmidt Spectral Sharpening
PC Spectral Sharpening CN Spectral Sharpening 实验原理与步骤： 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；
与上述方法类似，选择Transform → Image Sharpening →
Color Normalized (Brovey)，使用Brovey进行融合变换。
多光谱融合：
Gram-Schmidt、主成分（PC）和color normalized (CN)变换
三种方法操作过程基本类似，下面以 Gram-Schmidt为例：
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 在ENVI的主菜单选择Transform → Image Sharpening →Schmidt Spectral Sharpening；
3） 在Select Low Spatial Resolution Multi Band Input File对话框中选择资源三号多光谱影像，在Select High Spatial Resolution Pan Input Band对话框中选择全色影像，点击OK。
4）选择Average of Low Resolution Multispectral File方法。
5）选择重采样方法，输入输出路径及文件名，单击OK输出。
与上述方法类似，选择其他两种方法进行融合，并比较融合
结果。
2.图像增强：
1）从ENVI主菜单中，选择File → Open Image File，加载融合后影像到可用波段列表Available Bands List中，并打开影像；
2）在image主窗口菜单Enhance下有不同的拉伸方法，可以尝试并比较各种方法的特点；
3）ENVI系统默认打开的影像已经过2%线性拉伸。如果希望改变系统默认的2%线性扩展，从主菜单File → Preferences → Display Default，将%Linear 中的2.0 改为0.0，选择OK 后，关闭对话框。
4）交互式拉伸：主图像菜单中选择Enhance→Interactive Stretching。Strech_Type 中可以选择各种扩展方式，主要有Linear（线性）、Gauian（高斯），Piecewise Linear（分段线性），Equalization（均衡化），Square Root（平方根），Arbitrary（任意拉伸），选中各种不同的扩展方式，点击Apply，即可在图中看到变化后的图像。 5）以上增强后结果如果需要保存时，在Image窗口下File → Save Image as → Image File
实验结果与分析：
HSV和Brovey变换两种方法在三个波段中，Brovey方法比HSV方法
的均值和标准差值都大，在四个波段的其他四种方法，在各个波段中，CN法的均值和标准差值都最大，GS方法与PAN方法均值和标准差值都差不多相等且最小，PC方法的均值比CN方法小比GS方法与PAN方法略大，在
1、
2、3波段上，CN法的标准差值最大，其余三种大小差不多相等，在4波段上，CN法、GS法、PAN法标准差值大小差不多相等，PC法两种值均最小。
定量分析，对比几种方法融合后的图像，可以看出，HSV方法的融合效果最好，图像融合后最为清晰，PC方法的融合效果最差，图像较为模糊。
由此通过分析，HSV方法融合效果最佳。
2015年10月29日
实验项目
（四）：遥感图像的计算机自动分类（3学
时）
实验目的：掌握遥感图像分类的基本原理；熟悉遥感图像的特点；掌握ENVI软件遥感图像分类的操作步骤；并输出分类结果专题图；
实验器材：
1、计算机；
2、多光谱遥感图像；
3、遥感数字图像处理专用软件。
实验要求：
1、了解多光谱遥感图像的成像规律和特点；
2、掌握遥感图像分类的基本原理及操作步骤；
3、对分类结果输出专题图；
4、对遇到的问题能自己分析解决。
实习时间及地点： 2015年10月29日 软件与数据描述：
实验原理与步骤：
实验结果与分析：
2015年 月 日
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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..\\RSI\\IDL60\\products\\envi40\\menu下建立新文件夹，命名为orgmenu
2、拷贝..\\RSI\\IDL60\\products\\envi40\\menu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..\\RSI\\IDL60\\products\\envi40\\menu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highpa方法运算输出的结果。
这是经过low pa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。
推荐第3篇：遥感实习报告
《遥感技术及其应用课程设计》实验报告
专 业：资源与环境学院
地理信息科学 年 级：2013级 学 号： 姓 名： 指导教师： 成 绩： 评 语： 日 期： 《遥感技术及其应用课程设计》实验报告
一、土地变化检测—2002年与2006年武汉市城区变化检测
1.城区目视解译
1.1 图像校正
图1-1-1原始2002年武汉市遥感影像 图1-1-2原始2006年武汉市遥感影像
操作流程：
(1)在ERDAS IMAGINE中打开2002年和2006年的两幅武汉市城区遥感影像，如图；
(2)选择 DataPrep→Image Geometic Correction，选择待校正图像Input File 为2006年的遥感影像，校正方式 Geometric Model 选择多项式 Polynomial，并设置多项式参数、变换系数、投影类型，其中 Polynomial Order为2，然后依次点击 Apply，Close，Collect Reference Points From 选择 Existing Viewer，点击2002年的遥感影像。利用GCP Tool 选择至少 12 对相应的控制点，且保证 RMS Error 均在 1 以内; （3)完成后保存 File→Save Input As，File→Save Reference As，如图；
图1-1-3 2006年图像上控制点位置 图1-1-4 2002年图像上控制点位置
图1-1-5 控制点属性及分析
(3)在Geo Correction Tools 面板中点击 display resample image dialogA，在 Resample 对话框中 Resample Method 为三次卷积 Cubic Convolution，并将输出文件命名为 resample06。在两个 Viewer 中分别打开 2002 年的影像和校正后的 2006年的影像。选择 View→Link/Unlink Viewers→Geographic，点击另一图像进行连接,目视检测匹配情况。
图1-1-6 2002年影像与校正后2006年影像匹配情况
1.2 切割子图像
选择 DataPrep→Subset Image，Input 选择 resample06，Output 命名为 subset06，选择 AOI→AOI File，然后选择wuhanchengqufanwei.aoi 文件。
图1-1-7切割后 2002 年武汉市遥感影像 图1-1-8切割后 2006 年武汉市遥感影像 1.3 建立和编辑 VECTOR 图层以及矢量数据的栅格化 操作流程：
（1）在2002年遥感影像窗口中选择 File→New→Vector Layer，命名为 whurban02，并设置为单精度 Single Preciion，OK。选择 View→Arrange Layers 设置矢量层和影像层的叠放次序及有关属性。
图1-1-9矢量层勾画2002年武汉市城区 图1-1-10 矢量层勾画2002年武汉市城区
(2)选择Vector→Clean Vector Layer，输入whurban02文件，输出文件命名为 topology02。矢量数据转换为栅格数据则用 Vector to Raster 程序。输入 topology02，输出命名为raster02，An Item as Pixel Value 栏选择 TOPOLOGY。对于 whurban06 也做相应处理。 1.5 建模进行图像分析 操作流程：
（1）选择 Model→Model Maker，建立相应的输入、算法、输出模块。输入：raster02; （2）算法选择条件语句 Conditional→EITHER IF，写为：
；输出：urban02。2006年数据也做相应处理。
2.城区计算机解译 操作流程：
（1）打开准备好的图像 subset02，选择 File→New→AOI Layer。完成后保存为AOI02。选择 Claifier→Signature Editor，将选择好的训练区逐个添加到其中。完成后保存为 signature02。2006年数据也做相应处理; （2）打开 Claifier→Supervised Claification，选择输入文件： Input Raster File: subset02; Input Signature File: signature02，输出文件命名为 claified02。
图1-2-1计算机分类2002城区范围 图1-2-2计算机分类2006城区范围
3、城区变化检测
3.1目视解译城区变化检测 选择 Model→Model Maker，建立相应的输入、算法、输出模块。输入： urban02 和 urban06；算法选择 Conditional→CONDITIONSAL，写为：
；
输出：change。从而得到从 2002 年到 2006 年城区范围变化。
图1-3-1 目视解译 2002-2006 年武汉市城区范围变化
3.2 计算机分类城区变化检测
选择 Model→Model Maker，建立相应的输入、算法、输出模块。输入：claified02 和 claified06；算法选择 Conditional→CONDITIONSAL，写为：
输出： change2；
图1-3-2计算机分类2002年至2006年武汉市城区范围变化
4、统计分析
4.1 选择 Raster→Attribute，打开属性信息表格。选择窗口中的 Edit→Add Area Column，增加各类像元面积统计的列。依据所制各图像属性信息表格，分别统计出两种解译方法各自所得的城区范围变化百分比。 4.2 分析：
(1)对于由目视解译所得的结果而言，从2002年至2006年武汉市城区变化情况为：城区范围保持不变的部分约占 2002 年城区总面积的 90.21%，城区扩张部分约占 50.13%，城区缩减部分约占 4.15%。2002 年城区原范围基本保持不变，总体呈现增长扩张趋势。
(2)对于由计算机分类所得的结果而言，从2002年至2006年武汉市城区变化情况为：城区范围保持不变的部分约占 2002 年城区总面积的 70.33%，城区扩张部分约占 99.29%，城区缩减部分约占 23.40%。2002年城区范围大部分保持不变，总体呈现极度增长扩张的趋势。
二、多光谱数据地物光谱特征提取与分析
1、原始数据
ETM+原始数据为etm20021013wh文件，属于多光谱数据。
图2-1-1 原始数据 图2-1-2 2002年原始图像
2、辐亮度计算
辐亮度指的是沿辐射方向的、单位面积、单位立体角上的辐射通量。度亮度可由DN值转换得到。亮度变换公式为：Lband=LDN(LMAXband-LMINband)/255+LMINband 操作流程：
(1)在ENVI中，File→Open Image File→ETM+文件夹→etm20021013wh；
(2)Basic Tools→Preproceing→General Purpose Utilities→Apply Gain and Offset； (3)Input选择etm20021013wh，Output定位并命名ETMfld。
图2-2-1 完成亮度转换
3、表观反射率计算
表观反射率：指大气层顶的反射率,辐射定标的结果之一，大气层顶表观反射率，简称表观反射率，又称视反射率。表观反射率计算，就是将图像的DN值转化为表观反射率,方法是先将其转化为辐亮度，再将辐亮度转化为表观反射率。
操作流程：
（1）在ERDASImagine 中，Interpreter→Spectral Enhancement→Landsat7 Reflectance Conversion，Input选择ENVI（*.hdr）格式，上步所得幅亮度计算后文件ETMfld，Output命名为img格式的envibgfsl；
（2）选择Conversion，输入数据（Solar Elevation：46.6217594，Solar Distance:1） （3）在Solar Distance框中填入1,最后确定存储路径和名称，单击OK完成计算；
（4）打开步骤（3）中得到的表观反射率文件，此时该文件还没有波长信息。在Available Bands List选中该文件，右键单击，选择Edit Header，在弹出的Header Info对话框中单击Input Header Info，单击Other Files，选择有波长信息的文件如etm20021013wh文件，然后在窗口的Data Type 中选择被加入头信息的文件的类型；
（5）完成后保存文件：File→Save File As→ENVI Standard。命名为bgfslENVI。
图2-3-1文件存储以及命名
4、真实反射率计算
真实反射率：在原始数据上，经过辐射定标后，根据一定的模型，通过大气校正得到的反射率。
操作流程： （1）先把BSQ格式的辐亮度图像转换为BIL（或BIP）格式。在ENVI中，Basic Tools→Convert Data（BSQ,BIL,BIP），Input选择之前得到的辐亮度图像ETMfld，Output格式选择BIL，并命名为BILfld；
（2）使用FLAASH模块进行大气校正。Spectral→FLAASH（或Basic Tools→Preproceing→Calibration Utilities→FLAASH）；Input Radiance Image选择上一步转换好的BILfld文件，并选择Single scale factor选项，填写数值为10；Output Reflectance File定位并命名为dbfsl（即“地表辐射率”以与表观辐射率区分）；Output Directory for FLAASH Files指定存储文件夹路径；Rootname for FLAASH Files填写根名为frn_； （3）设置相应信息如图所示，Apply运行。
图2-4-1BSQ格式的辐亮度图像转换为BIL格式
图2-4-2 设置相应信息如上图
三、高光谱数据地物光谱特征及其参数提取与分析
1、EO-1高光谱真实数据
真实数据：“whyujiashangb”文件为ENVI格式图像数据。
图3-1-1 真实数据信息 图3-1-2 whyujiashangb原始图像
2、EO-1高光谱真实反射率计算及提取分析
2.1EO-1高光谱真实反射率
计算由于遥感卫星是在高空甚至是太空中，因此电磁波受到大量因素的影响，其中大气的影响最为严重，因此要对数据进行校正。
操作流程：
（1）将原始数据whujiashangb 的BSQ格式转换为BIL格式；
（2）在FAALSH中进行辐射校正（Basic Tools—Preproceing—Calibration Utilities—FLAASH），打开待校正图像文件后，弹出 radiance scale factors窗口，从 ASCII 文件中读取定标尺度转换因子; （3）设置相应信息如图所示，Apply运行。
图3-2-1 设置相应信息如上图
图3-2-2 填入相应数据
2.2地物光谱特征提取 操作流程：
(1)在ENVI中打开“表观反射率”和“真实反射率”文件，右键单击图中任意位置选择“z profile spectrum”,打开地物波谱曲线图；
(2)单击图像菜单上的tools---link---Geographic link 在下图中选择“on”，单击ok将两幅图关联；
（3）按照要求，在图像上点击适当点，将光谱曲线保存为.jpg格式。
图3-2-3 光谱曲线图
2.3地物光谱特征分析
人工用地表观反射率光谱平均反射率为0.0024，波峰在1.6μm处，曲线的走势为先上升后下降；人工用地真实反射率光谱平均反射率为2500，波峰在1.6μm处，曲线的走势为先上升后下降。表观反射率光谱与真实反射率光谱的主要差异在波长0.5μm至0.9μm处，表观反射率光谱曲线相对真实反射率光谱曲线反射率较低，产生差异的原因是由于大气的吸收、散射。
3、EO-1高光谱OSAVI指数、红边导数计算及分析 3.1高光谱OSAVI指数的计算
光谱指数(OSAVI指数)，是指某些特定波段的反射率的组合。计算处理方法。利用公式OSAVI=1.16(R800-R670)/(R800+R670+0.16)。 操作流程：
(1)打开 Basic tools-Band math 窗口，输入公式。Add to list，在窗口上部选中该公式，点击 OK，在弹出的窗口中，选中 B1，再在其下的反射率文件中选择点击与 R800 波长相近的波段，再选中 B2，同样选择相近波段。 (2)选择保存 OSAVI 的输出文件，OK。 3.2红边导数计算
红边导数，即通过计算不同阶数的光谱微分值来确定光谱拐点及最大最小反射率的波长位置。计算处理方法，利用Slopered_edge=(r2-r1)/(λ2-λ1)，其中r
2、r1为相应波长处的反射率。公式的计算过程同求光谱指数。
图3-3-1 求光谱指数操作 图3-3-2 求红边导数操作
四、实验中遇到的问题
1、图像的几何校正中，利用GCP Tool选择至少12对相应的控制点，且保证 RMS Error 均在1以内，较难调整。(见图1-1-3；1-1-4；1-1-5）。且最终切割的图像是不规则形状的。（见图1-1-8）
2、目视解译中建模进行图像分析，多次操作不成功。
3、建立和编辑 VECTOR 图层以及矢量数据的栅格化中操作不当，建立的文件无法以viewer的形式打开。（见图1-1-9；1-1-10）
4、多光谱数据原始图像输出为黑白，无法调整其颜色。（见图2-1-2）
5、计算高光谱指数与红边导数时，enter an expreion后提示invalid。（见图3-3-1；3-3-2)
推荐第4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。
推荐第5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.
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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Claification >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 Cla Tool面板中，选择Option->Edit cla colors/names更改，也可以在Display->Color Mapping->Cla 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->Claification->Post Claification->Aign Cla 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 →Claification，在打开的Interactive Cla Tool Input File对话框中，选择分类图向，单击OK按钮，打开Interactive Cla Tool对话框，在对话框相应的On复选框中点击，在Interactive Cla Tool对话框中，选择Options →Edit cla 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。
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推荐第6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：
1
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：
2
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：
3
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。
4
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：
5
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。
6
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：
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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。
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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：
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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 claification）命令，弹出监督分类对话框：
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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claification对话框,单击accuracy aement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 claes。如下图所示：
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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
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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：
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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）
14
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：
15
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：
16
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！
推荐第7篇：遥感导论实习报告
《遥感技术与应用》
实习报告
姓 名：侯会茹 学 号：04207113 系 别：07信息工程系 班 级：一班
专 业：地理信息系统
2010年 6 月17日 3S区域土地利用变化动态监测
一．实习目的及意义：
1.1了解土地利用动态监测的过程；
1.2学会获取遥感图像的方法，遥感图像的纠正，裁剪，合成，监督分类和非监督分类；
1.3掌握土地利用现状（1990年）及更新（2000年），变更后的影像内容处理；
1.4学会使用ERDAS进行图像的处理；
1.5能够运用ERDAS、ARCGIS、ARCVIEW进行综合成图，完成调查实习期间的用地类型的数量，质量，面积及分布状况。
二． 实习任务：
2.1对太原市土地利用类型进行分析，统计面积；
2.2生成太原市土地利用现状图，并完成土地利用变化分析；
三． 实习时间：
2010年5月—6月
四．实习地点：
中国地质大学长城学院图书馆 1111实验室
五．实习内容
5.1 数据的收集
打开FlashFXP文件，进行影像下载。 5.2 数据的处理（1990年太原影像） 5.2.1影像格式转换
点击Import，在对话框中进行设置，转化为.img格式
5.2.2图像融合（将六个波段的图像融合到一起）
在Interpreter中选择Utilities选项下的Layer Stack，进行六个波段的合成
5.2.3提取合适的波段进行合成 （1） 对图像进行相关分析
点击Modeler下的Model Maker,在出现的对话框中进行如图所示添加
在上图中的图形上双击，从上到下依次设置如下格式，
图一
图二
图三
设置好后运行，查看相关分析结果。 在Tools工具下的Edit Text File,添加相关分析结果。
(3) 选择出相关系数较小的三个波段，根据上图数据，选出3,4,5三个波段 (4)对选择出的波段进行合成
在Interpreter中选择Utilities选项下的Layer Stack
1990年 三波段合成
5.2.4用行政区划图裁剪图像
(1) 核对边界图的投影类型（必须与图像一致）：然后进行核对 （2）图像的叠加：在File中同时打开TM图像和矢量图
（3）裁剪：点击Interpreter中的Utilities菜单下的Vector to Raster，在对话框中进行添加，在Interper中选择Utilities下的Mask，对图像进行裁剪
1990年 裁剪后图像
5.2.5对图像进行投影变换（把UTM投影变换成等积投影，以保证准确的面积计算）
（1）打开图像，在视窗中点击
，出现ImageInfo的对话框，点击edit下面的Add/Change Projection，出现Projection Chooser对话框，按下图设置：
设置完毕点击save保存，出现对话框，设置如下
(2) 点击DataPrep下的Reproject Images，出现对话框，如下图设置：
图一
图二 1990年 投影后图像
5.2.6监督分类
（1）训练区样本的选择：点击Clifier下的Signature Editor，出现Signature Editor对话框。在View1中点击AOI下的Tools按钮，出现AOI框，点击在窗口的图像上画出一个样本，在Signature Editor对话框中点击按钮
，
，将样本添加到对话框中。每个类型的利用类型画5个样本，如下图：（之后保存）
（2）监督分类：点击Claifier下的Supervised Claification，出现对话框并进设置，生成1990年 监督分类后图像
：5.2.7分类后评价
（1） 点击Claifier下的Accuracy Aement，open打开监督分类后图像，出现对话框；原始图像和分类后图像的链接：点击在Accuracy Aement对话框中的在一起。
（2） 设置随机点的色彩：在在Accuracy Aement对话框中，点击View下
按钮，然后在原始图像上点击一下，就把两个图像连接的Change Colors，出现对话框并且设置
（3） 产生随机点：在Accuracy Aement对话框中，点击Edit下的Create/add Random Points，出现对话框，设置
（4） 显示随机点：在Accuracy Aement对话框中，点击View下的Show All，原始图像上出现随机点，如图：
（5） 显示随机点的类别：在Accuracy Aement对话框中，点击Edit下的Show Cla Values，上面的对话框改变为下图：
（ 增加了CLASS的值）
（6） 输入随机点的实际类型：在Accuracy Aement对话框中的Reference一栏写入随机点的真实类型，如下：
（7） 输出评价报告：在Accuracy Aement对话框中，在Report下的Options中的所有项打钩，之后选择Accuracy Report导出分类报告：
（8） 分析评价报告，确认监督分类是否在合理的误差范围之内
（1990年为0.800、2000年的为0.850）
5.2.8分类后碎斑处理
（1） 聚类统计：在Interpreter的GIS Analysis中，选择Clump选项，进行设置：
（2） 在Interpreter的GIS Analysis中，选择Eliminate选项，进行设置：
(3)导出影像：运用Vector下的Raster to Vactor工具： 5.3 实习结果图的生成与分析
5.3.1在ARCGIS中打开碎斑处理后的图像，进行地图处理得到土地利用结 果图
5.3.2对两年的土地利用图进行叠加,生成土地利用变化图
（1）修改2000年土地利用图属性表中土地利用类型的列名称：在Arcmap中打开2000年的土地利用图属性表，新建属性列，其名为CODE，之后将原土地利用类型添加到此列中。
(2)在Arcmap中进行图像的叠加：选择Analysis中的Overlay工具下的Intersect，之后按图进行设置
（3）在ArcView中添加叠加后的图像
（4）生成土地利用变化属性表： 在ArcView中点击
，在出现的属性表中添加新的一列，其名为“bianhuan”：在Table中点击Star Editing，之后在Edit中选择Add Field，设置。 选中新添加的一列，点击之后点击new set。 点击，给新的属性值起名为0808，点击OK
，在出现的对话框中分别是土地利用的数值相等，
对所有可能出现的组合进行如上操作后停止编辑。 （5）生成土地利用变化图
显示图像，在图像标签处双击，出现的对话框中进行设置：
在VIEW中点击Layer生成土地利用变化图并进行必要的地图设置，之后在File中的Export下出图:
5.4转移矩阵的生成
在ArcView中打开叠加后的图像，点击
打开属性表，之后点击
，分别令Grid-Code为
8、
9、
10、
12、13（以Grid-Code=8为例）
点击New Set，选出Grid-Code=8的行，点击求和符号，进行如下设置:再点击
，进行计算，先保存路径，field选择area，summarize by选择sum，然后点击add，即ok，然后把计算的结果用excel打开，进行转置的操作
用Excel打开生成的表，设计成最终的表格
6 实习感想
在这段实习时间里，学到了很多在课本学习不到的东西，将所学知识运用到实践中去的能力，感谢我的指导老师，刘琦。此次实习学会了如何应用Erdas软件将平面地图转化成软件所需要的文件格式类型，基本掌握了对一个区域进行土地利用变化监测的步骤，熟悉了相关软件的使用，复习了ARCMAP软件的操作，由此掌握了专业软件的结合使用——ARCMAP,ARCVIW,ERDAS.了解各个软件功能的结合使用。
推荐第8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。
推荐第9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
1 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
2 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
3 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 componentsforward PC rotationcompute 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Fileopen image file，打开待裁剪影像。
2.在ENVI主菜单点选Fileopen 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 aociate 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
1 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claification->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->clafication,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claification->post claification->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claification->post claification->cla 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。
推荐第10篇：遥感综合解译实习报告
一．实习目的及任务本次实习主要任务是对云南省个旧地区TM5-3-2波段合成的伪彩色遥感图像的地质综合解译。目的是通过本次综合实习达到训练遥感地质解译思维和技巧、培养实际动手能力、并检验大家对课程内容的理解和掌握情况等。课程为同学们提供了云南省个旧地区TM5-3-2波段合成的伪彩色图像，图像清晰、色彩饱和、地貌地物标志明显、地质内容丰富。二．实习方法与步骤遥感影象目视解译方法常用方法有直接判读法、对比分析法、信息综合法综合推理法和地理相关分析法。本人在对云南省个旧地区TM5-3-2波段合成的伪彩色遥感图像的地质综合解译过程中主要应用了直接判读法，即根据遥感影象目视判读直接标志（色调、色彩、大小、形状、阴影、纹理、图案等），直接确定目标地物属性和范围的一种方法。实习整个过程的方法步骤如下：1．明确解译任务与要求，收集与分析有关材料；2.遥感影像整体判读；3.地貌特征分析，提取水系（河流、湖泊）等地物标志；4.识别不同种类岩石的影像（色调、色斑、纹理等）特征，建立判别标志，区分主要岩石类型；5.识别并建立各类地质构造的地貌、影像特征及解译标志，进行线环构造初步解译。6．应用Coreldraw9软件绘制目视解译成果，并对解译图进行整饰加工7.编写简明扼要的实习报告。三．解译标志1．水系（河流、湖泊）地物识别标志：水系主要分布于负地形即沟谷和地势低洼地区，根据水系遥感影像的色彩和形状来识别，水系遥感影象色彩为蓝色，线状分布的为河流，影象上为面状分布（椭圆、不规则多边形等）为湖泊。2．岩石类型的识别标志：（1）沉积岩的识别：在遥感影象西北和东部区域，色彩呈条带状展布（沉积岩最大的特点是具成层性），色调居中,为黄褐色，根据资料知个旧地区发育有个旧组灰岩，故可将黄褐色区域解译为个旧组灰岩。遥感影象图的北东角为负地形，色彩斑杂，色调低，据此可知岩石类型反射率较低，岩石疏松所以判别为第四纪的松散沉积物。（2）岩浆岩的识别标志：色调最深，为红褐色，与周围岩石的色调截然不同，近圆形分布，为环形构造，中部地区解译为岩浆岩。（3）哀牢山变质岩的识别标志：在影象图的西南角，色调深与岩浆岩的色调相似，但是该区的岩块被分割成棱角明显的块状，地面比较破碎。沿着这些区域的裂隙发育的水系，交汇、弯处不太自然，成之字形。
3、断裂构造的解译标志：断层在遥感影象上表现为线性影象。两种表现形式：一是线性的色调异常，即线性的色调与两侧的岩层色调明显的不同；二是两种不同色调的分界面呈线状延伸。地貌标志：一连串负地形呈线状排列；水系标志：河谷异常平直。据上述标志可解译断层构造如图1分布。四．解译结果说明该地区综合解译结果见图1，解译内容主要有：①自然地理要素（如水系、山峰等）；②岩石大类（沉积岩包括碳酸盐岩、碎屑岩和第四纪松散堆积物，岩浆岩如花岗岩，变质岩如哀牢山群）；③线性构造和环形构造。自然地理：河流主要发育于本区的东北部，湖泊分布于东南地区。岩石大类：在本区的西南角分布有哀牢山群变质岩，北部和东南部为中三叠统个旧组灰岩，它们的分布如图所示。在本区的北东和北西分布有第四纪松散沉积物。岩浆岩构造：本区中部有花岗岩体，岩体围岩为中三叠统个旧组灰岩和第三纪地层断裂构造：本区发育3条大断裂：西部地区花岗岩体左侧南北走向的大断裂；花岗岩体右侧近南北走向的大断裂，可看出岩体发育于两条断层之间并受岩体控制。根据断裂两侧三叠统个旧组灰岩遥感影象中条纹的相对错动，可知北东角第四系与个旧组灰岩之间的大断裂为左行断裂。花岗岩体中部还发育次级断裂，走向大致为南北向。五．结束语遥感这门课的开设是非常有必要的，通过这门课程的学习，我们加深了对遥感这门技术的了解；更重要的是通过这几次实习，我初探了遥感解译的奥妙，感受了遥感技术的重要性，也学会了一些基本的遥感解译的方法与技巧。最后，我衷心的感谢陈建国和夏庆霖两位老师对我们的指导和帮助！
第11篇：高光谱遥感实习报告
中国地质大学（武汉）
《高光谱遥感》上机实习报告
学 号： 20141000360 班级序号： 113142 姓 名：林浩 指导老师：沈永林
实习一
1.高光谱数据的基本信息查询：
（1）打开数据
（2）鼠标放在cup95eff.Int左键点击->edit header，查看头文件信息
2.数据分析
（1）在ENVI主菜单下选择：File>OpenImageFile，在打开的文件选择窗口中选择图像文件cup95eff，点击OK打开图像。
（2）打开它的2-D散点图Tools>2-DScatterPlots,并且选择band17
2、173
（3）得到2d散点图
3.高光谱数据MNF变换以及纯净端元提取
样本的选取与分类
（1）在ENVI主菜单下选择Transform>MNFRotation>ForwardMNF>EstimateNoiseStatisticsfromData
：
（2）进行mnf变换设置
（3）得到特征值曲线
（4）查看mnf变换后band1和band2的2d散点图
（5）在散点图中用ROI制图功能将点云拐角零散的几个点圈起来
（6）在2-D散点图窗口中选择：Options >Export All 提取各样本区
（7）点击Select ALL 然后点击stats
（8）在ENVI主菜单下选择：Spectral >Spectral Analyst ，我们选择USGS（美国地质调查局）波谱库
（9）选择红色区域 得到匹配结果
得出红色区域为明矾石。
（10）同理得到绿色区域结果
判断该为锂辉石
蓝色区域
判断该为高岭石
黄色区域
判断该为赤铁矿
青色区域
判断该为黄钾铁矾
洋红区域
判断该为黄钾铁矾
褐红色区域
判断该为白云石
（11）通过分析是否有两类极其相似，于是我把这两类合并。在ROIs Tools窗口中选择Option >Merge Regions
得到分类好的样本区域
分类
（1）在ENVI主菜单下选择：Pixel Purity Index >[FAST]New Output Band
进行10000次迭代
（2）得到的PPI图像如下所示：
（3）由PPI图像生成样本区。
在ROIs Tool对话框中选择Options >Band Threshold to ROI 建立一个只包含拥有高PPI值像素的ROI
（4）在弹出的对话框中输入最小极限值100，提取训练样本。
（5）在ENVI主菜单中选择Spectral >n-Dimensional Visualizer >Visualize with New Data
（6）选择其前十个波段进行观察
（7）使用n维空间观察仪
（8）选择其中5个波段进行模拟
（9）在ENVI主菜单下选择：Claification >Supervised >Spectral Angle Mapper。 选择原始图像作为待分类图像。
（10）在此窗口中选择：Import >form ROI from Input File
（11）选择我们刚才定义好的样本区
（12）这些样本区就出现在端元收集器中了
（13）设置分类参数
（14）得到最后分类的图像
第12篇：遥感实习心得
实习心得By XYZ
使用Erdas对遥感图像进行处理的两次实习终于结束了，虽然在上机的时候由于机房过大没有听得很清楚，也没有做完实习，但是在课后花了时间完成了整个实习任务。在这短短的实习中，各方面的收获很多。
首先是接触到了书上所描述的Erdas软件，这款软件的功能十分丰富，就这几次实习的内容而言恐怕只是相当于对Erdas有初步的了解，但是实际学习使用Erdas所花的时间却不少。实习从使用Erdas对遥感图像进行IO、显示以及波段组合，到几何校正、图像增强以及图像镶嵌，实现了最基本的处理遥感影像的功能，也让我对书上较为抽象的理论知识有了形象的理解。通过观察遥感图像中不同地物在不同波段和不同RGB排列方式下的颜色变化，联系课本上水体、植物等地物的波谱特性，两者形象地结合在了一起，使课本上的概念更加深刻的印在了脑海里。通过图像增强的操作，观察图像随着输入的参数发生的改变，其本身以及灰度直方图的变化也让我更加理解了各增强方式的意义。而镶嵌、校正等操作，操作步骤也一步步对应着书上理论处理的方法。
当然，在学习使用软件中也遇到了一些问题。由于之前提前知道了实习内容是Erdas操作，所以我提前下了9.2版本的Erdas，与讲义中的8.5版本有些许出入。
刚开始接触软件时很陌生，只能慢慢照着上面来。而只是看讲义盲目地照着操作而不去思考软件的功能，结果就是遇到一点软件和描述的小差别就浪费很多时间。比如最开始用Import转换图像格式，应该在type组合框里选择正确的图像格式，但是由于组合框里图像格式过多，扫了一眼A开头的都不认识，就觉得默认的ADRG应该可以，然后因为打不开tiff图像在这一步耗费了较多时间。再就是在打开文件时对默认路径感到十分厌烦，每次都要重新选择对应磁盘，再在下面寻找想要输出图片的文件夹，后来发现旁边有个goto按钮点击就可以自动显示最近的路径（包括文件夹路径），而recent则必须为文件路径。这样节省了大量时间，改变地址只需要轻松点下按钮就行了。
进行图像增强操作的时候，发现按讲义上的操作来并不能显示直方图。打开图片后Histgram区域是空白的，尝试了很久没有成果便在Viewer窗口里探索。打开了一张影像进行直方图均衡竟然出现提示框
“图层不允许写入操作”，起初以为是彩色图像不能进行操作，但是换做其他图像都不能操作。于是探索菜单栏发现了Breakpoints，写程序写多了这词再熟悉不过了，“断点”。那这里会不会是将图分层的意思呢？点击该菜单项后，如我所料，果然直方图显示出来了，并且是三个直方图分别显示，对于单波段图像则只有一个直方图。之后按照讲义上的操作都成功了。
前两个实验相对内容较少，但也费了番功夫熟悉最基本的操作，做图像拼接和校正遇到的问题就多了。图像拼接过程中，很多地方由于版本不同操作也要有细微的改变，这就要求我得去理解每一步操作的意义。比如有一步加载Mosaic影像（如下图），在9.2版本里是Individual File和Template AOI在同一tabpage里。经过思考后个人认为与Template AOI对应的Individual和（2）里的不是一种含义。Aoi文件虽然不知道具体是什么，但通过上下文的分析应该是和图像文件配套的文件。
在之后给相交区域描边界线则遇到了本次实习中耗费时间最长的问题。每次描完线后再加载相应aoi文件都会提示一个错误。如下图，“只允许多段线的AOI文件”。
当时为了求快就去问同学，然后很多同学根本没认真做，而有的遇到这个问题直接放弃了。我也觉得奇怪我是用多段线画的还是会有错。询问了其他班同学后，得知助教说要在相交区域内多加一条线，我没有立刻照做，而是思考为什么这样做。照理说这种多加的线没有意义啊。后来猛的顿悟，多加一条线不是重点，重点是这里只允许“多段线”，也就是不闭合的线，而我全部用的多边形(Polygon)，虽然之前用多边形得到的aoi文件没错，但是相交区域得严格使用多段线。之后的步骤就按讲义上来了，拼接图也顺利完成。
最后做实习二，也是最为繁琐的几何校正。之所以说其繁琐，主要原因是找同名点过程。抱着一味求快的态度、差不多的思想只会得到多次错误的匹配结果。连续做了3次都失败了，同名像点匹配后经常差很远。我意识到了找同名像点过程中“精度”的重要，这不能像之前几次测量实习一样“差不多”就行了，这比测量实习精度要求更严格。所以即使看起来大致在一个位置也有可能差了1~2个像素甚至更多，这种误差是不允许的。因此在焦躁地迎来几次失败后我认识到找控制点不是个随便的事情，不仅要找到特征明显的角点，还要将其像素放大到足够大，并在两张相片进行细致的比对。由于像素值不是完全一样，所以判别方法要结合周围很多像素的灰度值来分析两点是否对应。在无比细致地选取同名像点后终于迎来了成功。
在解决了上述等等问题完成了整个实习任务后既感到一种成就感，又感到了不小的压力。感慨Erdas软件的强大，即使花了那么多时间学到的也只是凤毛麟角；同时感慨研发人员的强大，很多Erdas的一个小小的功能，就现在我的编程水平而言要实现得很花一些功夫，甚至更多的是无能为力。另一方面我也体会到了英语的重要性，不得不承认国内的技术水平和国外有相当的差距，很多时候不得不去使用其他国家的产品，专业英语掌握的扎实的话学习英文软件的使用会更快，节省时间创造的是更高的效率。
从感慨回到现实，这次实习通过理论与实践结合，加深了对理论部分的理解，也提高了动手能力，当然这也是所有理论课附带实习的共同作用。不过，实习总是比理论课有趣一些，不仅体现在完成任务的成就感，还体现在实习时宽松的氛围，能够大家在一起讨论是件十分愉快的事，而不是像上课那样听老师匆匆讲完，短暂的下课时间连讨论的空闲时间都没，甚至大家都不一定能跟上老师的节奏，充满求知欲地来到教室，一脸茫然地走出教室。
第13篇：遥感实习任务
一、数据输入输出
实习目的：掌握TM、SPOT数据的输入输出方法。
实习内容：主要包括单波段图像数据输入输出、多波段组合文件的生成。
实验要求：
1、将landsat7 etm+目录下的1,2,3,4,5,61,62,8波段的数据转为.img格式。
2、将转化后的各波段数据相互组合，观察不同波段数据的组合效果。
3、指出不同的波段组合情况下水体、植被、建筑物等的颜色。
3、spot数据的输出（文件类型为spot(cap/spim)）。
二、遥感图像预处理
实习目的：掌握图像预处理的主要方法。
实习内容：几何校正、图像分幅裁剪、融合等。
实习要求：
1、将xinyang.tif格式的地形图转为img格式。
2、将信阳南湾湖地区裁剪下来。
3、以spot为标准，对tm多波段组合图进行校正。
4、以xinyang.img图为标准，分别对spot和tm多波段组合图进行校正。
5、将spot和校正后的tm图进行融合。
第14篇：摄影测量与遥感实习报告
摄影测量与遥感
实习报告
作
者： 专
业： 指导教师：
林宁 07地信1
陈星彤 汪金花 张永斌
2010年12月24日
目录
目 录
1实习目的 ....................................................................................................................1 2实习内容 ....................................................................................................................1 3实习设备与资料 ........................................................................................................1 4实习时间与地点 ........................................................................................................1 5实习过程 ....................................................................................................................2
5.1遥感影像图制作..............................................................................................2 5.2 VirtuoZo NT 软件学习..................................................................................3
5.2.1 资料分析..............................................................................................3 5.2.2 操作步骤..............................................................................................4 5.3遥感图像的野外调绘......................................................................................7
5.3.1遥感图像范围、调绘内容及时间.......................................................7 5.3.2调绘准备工作.......................................................................................7 5.3.3野外调绘步骤.......................................................................................8 5.3.4调绘注意事项.......................................................................................8 5.4地图矢量化......................................................................................................9 5.5撰写报告，提交成果......................................................................................9 6实习心得 ..................................................................................................................10
交通与测绘学院
I 摄影测量与遥感实习报告
1实习目的
摄影测量与遥感实习是摄影测量学和遥感技术及应用两门课程的综合实习课。本课程的任务是使学生通过实习掌握摄影测量的原理、影像处理方法、成图方法，掌握遥感的信息获取、图像处理、分类判读及制图的方法和作业程序。从而更系统地掌握摄影测量与遥感技术。通过实习使学生熟练地掌握摄影测量及遥感的原理，信息获取的途径，数字处理系统和应用处理方法。进一步巩固和深化理论知识，理论与实践相结合。培养学生的应用能力和创新能力，培养学生严肃认真、实事求是、吃苦耐劳、团结协作的精神。要求学生必须参加每一个实习环节，协作完成实习任务，独立完成实习报告。
2实习内容
1) 遥感影像图制作； 2) VirtuoZo NT 软件学习； 3) 航片调绘、遥感图像属性调查；
4) 用ArcGIS 绘出个人所调绘地区的图形，并输入属性信息； 5) 撰写实习报告，提交成果。
3实习设备与资料
1) 遥感影像图制作：遥感影像（包括唐山市1:1万地形图、唐山Geoeye遥感影像）、遥感影像处理系统（ENVI 4.5）。
2) VirtuoZo NT 软件学习：红绿眼镜一个，VirtuoZo NT 软件。
3) 遥感图像的野外调绘：夹子若干、图板一个、遥感调绘图两张、透明纸
两张、工具袋一个（内装铅笔、彩色笔、橡皮、尺子等用品）、调绘手簿一本。
4) ArcGIS 绘图：野外调绘所得数据、ArcGIS软件。
4实习时间与地点
时间：2010年12月13日——2010年12月24日。
地点：路北区，大里路、友谊路和新华西道、北新道所圈住的地区以及学院路、大里路和北新道、裕华道所圈住的地区（遥感图像调绘）；交通与测绘学院机房（遥感影像图制作）。
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1 摄影测量与遥感实习报告
5实习过程
5.1遥感影像图制作
5.1.1 图像旋转 ① 打开唐山市地形图。FileOpen Image File 在选择对话框中打开桌面上的资料文件“需校正数据”，选择名为“地形图（唐山1:1万）”的文件夹中所有图片打开； ② 旋转图像。打开地形图1，在主图像窗口中ToolsColor Mapping
ENVI Color Tables 打开，在ENVI Color Tables窗口中，Stretch Bottom拖至最右端，Stretch Top 拖至最左端，使图像清晰显示。
图1 ENVI Color Tables窗口
在主菜单上单击Basic ToolsRotate/Flip Data，打开Rotation Parametres窗口，输入合适的旋转角度，分别旋转四张地形图，并保存。
图2 地形图旋转参数设置 5.1.2 图像裁剪
①
打开旋转后的图像。分别打开四张旋转后的图像，操作步骤同上。 ②
裁剪图像。分别将四张地形图多余的空白部分裁掉，以便拼图。操作如下：主菜单下，Basic Tools Resize Data(spatial/spectral) 在弹出的Resize Date Input File 对话框中选择第一张图片，再单击Spatial Subset 在Select Spatial Subset 对话框中输入左上角与右下角的坐标, 用输入坐标的形式裁剪，其余的同理。
图3 地形图1左上角坐标
图4 地形图1右下角坐标
图5 裁剪参数设置
③
拼接图像。根据图片重叠度，用Photo Shop进行图像拼接。
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2 摄影测量与遥感实习报告
图6 Photoshop拼图成果
5.1.3 图像校正
①
建立两个显示窗口，分别打开拼接好的唐山市地形图与遥感影像图。操作步骤同上。
②
选择校正控制点。按如下步骤操作：在主菜单下，MapRegistrationSelect GCPs:Image to Image Regi…在弹出对话框中选择拼接后的唐山市地形图为Base Image, 遥感影像图为Warp ImageOK弹出对话框
图7 Ground Control Points Selection对话框
然后在两幅图上找到相同的控制点，点击Add Piont添加更多的控制点（至少10个），找完控制点后通过Show List 查看控制点的精度（中误差RMS大的应删除）。
将控制点数据保存。同样的步骤，继续校正至少十个控制点数据
图8 校正控制点数据
③
控制点找完保存后进行校正。在Ground Control Points Selecti..对话框中，OptionsWarp File…在“Input Warp Image”对话框中选择遥感影像图OKChoose，选择保存路径，然后保存。
④ 建立连接查看校正后的影像图和唐山市图间的连接，查看校正情况。显示窗口下，ToolsLinkLink Displays…OK。
5.2 VirtuoZo NT 软件学习5.2.1 资料分析
·查看原始数字影像的分辨率、比例尺等。
·查看相机检校参数，及其影像方位、框标的位置等。 ·查看地面控制点数据及其点位与分布。
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3 摄影测量与遥感实习报告
5.2.2 操作步骤
（一）数据准备
⑴ 创建新测区，设置测区参数文件。
在VirtuoZo NT主菜单中，选择设置测区参数项，屏幕显示 [打开或创建一个测区] 文件对话框，输入测区名即【班级学号】，进入测区参数界面，如图所示。
图10 设置测区
(2) 相机参数文件的数据录入
相机检校数据用以做内定相计算。在VirtuoZo NT主菜单中，选择设置相机参数项，屏幕弹出相机参数界面，如图11所示（注意：若新建时，界面中无参数，请输入）。
相机检校文件名是在测区参数中生成的，即 ‘Rc10.cmr’。 本次实习的相机数据为：
由上已知资料的相机数据，在输入处双击鼠标左键，将相机数据对应填写到本界面中，如图所示。选择【确定】按钮，将参数存盘。
图11相机检校参数界面
(3) 地面控制点文件的数据录入
控制点参数用以绝对定向计算。在VirtuoZo NT主菜单中，选择设置地面控制点项，屏幕显示当前控制点文件，如图所示（注意：若新建时，界面中无参数，请输入）。
控制点文件名是在测区参数中生成的，即 ‘shixi.ctl’。
图12 控制点文件界面
(4) 原始影像的数据格式转换
本次实习所采用的原始资料是由航片经扫描而获得的数字化影像，为tif格式，必须转换为Vz 的格式。在VirtuoZo NT主菜单中，选择文件引入影像文件项，屏幕显示输入影像对话窗。
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4 摄影测量与遥感实习报告
在其窗中选择:输入路径、输入影像文件名、输入（*.tif）与输出影像文件名(*.Vz)与路径（测区目录下的images分目录）等。然后，选择处理按钮，即将*.tif文件转换为*.vz文件，并将*.vz文件存放在测区目录下的images分目录中。
（二） 模型定向与生成核线影像
(1)创建模型，设置模型参数
在系统主菜单中，选择文件→打开模型项，屏幕显示[打开或创建一个模型] 文件对话框，输入当前模型名即‘37-38’，进入模型参数界面，如图所示。
图13模型参数界面
其中模型目录、临时文件目录、产品目录均由程序自动产生，只需在左影像、右影像栏分别引入左影像名及右影像名。影像匹配窗口和间距一般相同（其参数为奇数，最小值为5）。模型参数填写好后，选择保存按钮即可。
(2)自动内定向
当模型打开后，在系统主菜单中，选择处理→定向→内定向项，程序读入左影像数据后，屏幕显示建立框标模板界面，如图所示。
图14框标模板界面
(3)自动相对定向 左影像内定向：
框标模板建立完成后，进入内定向界面，如图所示。
图15 内定向界面
可选择界面中间小方块按钮将其对应的框标放大显示于右窗口内，观察小十字丝中心是否对准框标中心，若不满意可进行调整。
注意调整中应参看界面右上方的误差显示，当达到精度要求后，选择保存退出按钮。
右影像内定向：
左影像内定向完成后，程序读入右影像数据，对右影像进行内定向。具体操作同上。
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5 摄影测量与遥感实习报告
至此一个新模型的内定向完成。程序返回系统主界面。紧接着可进行模型的相对定向。
在系统主菜单中，选择处理→定向→相对定向项，系统读入当前模型的左右影像数据，屏幕显示相对定向界面，如图所示。
图16 相对定向界面
自动相对定向：
单击鼠标右键，弹出菜单，选择自动相对定向，程序将自动寻找同名点，进行相对定向。完成后，影像上显示相对定向点（红十字丝）。
在界面的定向结果窗中显示相对定向的中误差等。拉动定向结果窗的滚动条可看到所有相对定向点的上下视差。如某点误差过大，可进行调整（删除或微调）。 注意调整中应参看定向结果窗中的误差显示，以保证精度要求。当达到精度要求后，单击鼠标左键弹出菜单，选择保存，则相对定向完成。
(4)半自动量测控制点及绝对定向 半自动量测：
①
移动鼠标将光标对准左影像上的某个控制点的点位，单击左键弹出该点位放大影像窗。
② 再将光标移至点位放大影像窗，精确对准其点位单击鼠标左键，程序自动匹配到右影像的同名点后，弹出该点位的右影像放大窗以及点位微调窗。
③ 在点位微调窗中可以鼠标左键点击左或右影像的微调按钮，精确调整点位直至满意。
④ 在点位微调窗中的点号栏中输入当前所测点的点号，然后选择确定按钮，则该点量测完毕。此时该点在影像上显示黄色十字丝。
按以上操作依次量测三个控制点后（三个控制点不能位于一条线上），可进行控制点预测：即单击鼠标右键弹出菜单，选择预测控制点。随即影像上显示出几个蓝色小圈，以表示待测控制点的近视位置。然后继续量测蓝圈所示的待测控制点。
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6 摄影测量与遥感实习报告
绝对定向计算：
控制点量测完后，单击鼠标右键弹出菜单，选择绝对定向→普通方式，随即在定向结果窗中显示绝对定向的中误差及每个控制点的定向误差。另弹出控制点微调窗（如图），窗中显示当前控制点的坐标，且设置了立体下的微调按钮。
图17 绝对定向界面
检查与调整：
根据误差显示可知绝对定向的精度如何，若某控制点误差过大，则可进行微调。
(5)自动生成核线影像 生成核线影像：
单击鼠标右键弹出菜单，选择生成核线影像→非水平核线，程序依次对左、右影像进行核线重采样，生成模型的核线影像。
单击鼠标右键弹出菜单，选择保存，然后再弹出菜单，选择退出，然后回答界面上的提示，程序退出相对定向的界面，回到系统主界面。 5.3遥感图像的野外调绘
5.3.1遥感图像范围、调绘内容及时间
我要调绘的遥感图像编号为第7号，其范围：北至裕华道，南至新华西道，西至友谊路，东至学院路。
本次实习的遥感图像调绘主要调查属性，并在透明纸上勾出边界，必要时进行清绘。
实习时间2010年12月20日——12月22日。 5.3.2调绘准备工作
在进行野外调绘之前，将调绘图平放在大图板上，然后再将比调绘图稍大一些的透明纸盖于调绘图上，用胶带粘好，连同调绘图用夹子固定于大图板。
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7 摄影测量与遥感实习报告
图像固定好后，首先在室内直接判读地物、地貌，对于清晰的可以先用铅笔与尺子按照国家标准地形图图式将其边界勾勒在透明纸上。对于在室内无法直接判读的，均应带上遥感调绘图到实地对各种地物进行对比。 5.3.3野外调绘步骤
完成准备工作后，则开始进行野外调绘。
首先，选定调绘路线。一般在实际调绘工作中，均应按行调绘或者按列调绘，即地物地貌的调绘要连续进行，避免调绘不连贯。
然后，依照选好的路线，按行或按列进行调绘。调绘时，调绘点选择在地势较高的地方，主要调查属性，比如建筑物的建筑材料、层数、名称，道路的名称，各种绿地的分类等。对于已经在室内绘好的地物地貌，则在实地检查是否有改变，有改变的按照地形图图式将它们修改绘制在对应的透明纸上。对于原先不确定的地物地貌，按照实地情况在透明纸上按图式勾勒出它们的边界并注明属性。直至将整张图所包括的内容全部调绘完毕。
调绘的同时，要将调绘的内容（特别是与实地有所出入的地物地貌及其属性）填写在调绘手簿中。
野外调绘完成后，当天进行分色清绘。根据要求，用红、蓝、绿、黑四种颜色进行清绘。 5.3.4调绘注意事项
当地理名称注记过密时，可适当取舍。
调绘工作应按照国家标准的地形图图式进行，说明性质的注记应采用“简注表”，不得任意命名。
实际调绘工作中，均应按行调绘或者按列调绘，不得随意调绘。 调绘要按照实地情况严格进行，不得伪造，篡改。
在调绘好的透明纸上，图名注于调绘片正上方，像片号注于调绘片右上角，调绘者姓名及调绘日期等信息在调绘航片的右下角。
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8 摄影测量与遥感实习报告
5.4地图矢量化
用ArcGIS对所调绘地区进行地图矢量化，填入属性信息（调绘之后要把属性表格中信息填入Excel表格中，方便存档），使图形与属性信息建立关联。
图18 ArcGIS 矢量化成果图
5.5撰写报告，提交成果
提交材料
1.GeoEye-1几何校正后的影像；2.遥感图像及其调绘成果；
3.运用ArcGIS矢量化校正后的GeoEye-1影像，每个人的区域为自己的block，并输入属性；把各自的电子资料拷贝过来，不能缺失文件，如果在老师的电脑打不开，视为不合格。
4.每个人交其调绘的属性表（打印和电子）。
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9 摄影测量与遥感实习报告
5.实习报告，要求有详细的步骤叙述及图片辅助，要有心得体会，格式按模板执行。
6实习心得
实习结束了，最大的感触就是对于新事物，我们不能因为害怕而逃避，而是冷静下来，去考虑怎么才能更好的认识和解决新事物所带给我们的种种问题。
这次实习给了我机会，使我能够综合运用课堂所学的琐碎知识独立完成一个项目，也使我重新认识和把握了GIS这个专业，构建GIS知识体系。
通过此次实习，我发现了许多自身缺陷，也遇到了许多问题，但通过老师和同学的帮助，逐一解决，提高了自己的能力。
这次实习让我收获颇丰，不仅增长了见识，也提高了自己发现问题，解决问题的能力，和团队合作的能力。这次实习也是练兵场，是学校安排给我们的一个很好的机会。特别是老师们提供的宽松的自由的实习氛围，完全让我们自己去想，自己去做。然后自己发现问题，自己解决问题。所以，我很感谢这次机会。
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第15篇：遥感图像解译实习报告（推荐）
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：20103025900
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、2007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2007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） 目视解译流程
四、实习步骤
实习过程可分室内判读和外业实地调绘以及内业数字化成图三个步骤。室内判读是利用2002年10月获取的0.6米分辨率的快鸟卫星遥感影像和2.5米分辨率的SPOT5（实际是2.5米全色与5米多光谱数据融合的）数据制作正射影像图，根据室内判读方法，对图斑的形状、大小、色调、位置、纹理等特征进行对照分析，依照分类规则，按10种地物类别进行判读解译，勾绘图斑工作底图，然后再与2002年土地利用现状数据进行比较，发现变化要素并将其绘制到工作底图上。对于无法从室内确定是否发生变化的图斑，或变化不明确的，要进行外业实地调查，以确保更新的准确性。外业调绘则对变化要素进行实地调绘、核实和补测。通过以上的工作步骤，完成对华农幅2002版土地利用现状图进行复核更新。内业数字化成图则利用遥感图像处理软件ERDAS进行。具体步骤如下：
一）内业判读
内业判读主要是解译人员根据自己的专业知识、地理区域知识、遥感系统知识从遥感影像中提取遥感信息、反演地面原型的目视判读方法，然后绘制底图。
1) 图像解译
遥感解译的实质是个分类过程，即根据遥感图像的光谱特征、空间特征、时间特征，按照解译者的认识程度，或是自信程度和准确度，逐步进行目标的探测、识别和鉴定的过程。首先确定一个目标或特征的客观存在，在更高一层的认识水平上去理解目标或特征，并把它粗略地定为某个十分普通的、大类别中的一个实体，再进一步根据图像上目标的细微特征，已足够的自信度和准确度，将上述识别的这个实体，划归在某一种特定的类别中。
遥感图像的解译是从遥感影像特征入手的，包括色调或颜色、阴影、大小、形状、纹理、图案、位置、组合等。 2) 绘制底图
根据提供的遥感图像，将转印纸覆盖在07年的航片和02年的SPOT影像上，进行草图勾绘。
在进行勾绘时，需要注意勾绘出主要地物，包括主要道路、建筑物、河流等，这样一些地物在实地勘察是具有重要的指向作用，保证了外业调绘的有效地进行。对于航片的初步勾绘，详略应该得当，如果绘制的过于细致，则会导致勾绘图上分不清具体的地物；如果勾绘的过于粗略，则会导致不能充分的反映影像内容而造成外业勘察的困难。
我们组测区是华中农业大学西北角，占较大面积的地物有农田、苗圃、水系、裸地、道路和建筑。
根据解译标志。分别在快鸟影像和SPOT上解译出以下地物：
农田：在影像上一般呈现绿色调，而且形状大多较规则，呈方块状紧密连在一起，纹理较均匀；
苗圃：色调呈浅黄色，形状较规则，纹理也较均匀，但没有农田均匀； 水系（包括鱼塘等）：在图像上占最大面积，呈深蓝色，几乎无纹理； 道路：呈条带状，色调为白色；
建筑（房子）：片状分布，呈矩形紧致连在一起，并且有阴影。
快鸟影像比SPOT影像的分辨率更高，所以影像更清晰，颜色层次更鲜明，区域边界更明显，纹理和阴影更易识别。
二）外业实地勘察
根据所绘制的草图，结合Google路线图，开展外业调绘、核实和补绘。对于内页介意没有变化的图斑，采用图例在底图上标注。对于内业解译中的变化图斑，需要在实地进一步的进行调查核实，在确定其变化后的地类后，在草图上标出其图斑的地类；对于内业解译错误的图斑，在工作图上用红笔标明；对于遥感图像上与实地不一致的地方，尤其需要实地的进行调查和勾绘，在勾绘时，需要结合变化地物的地理位置、尺寸以及与其他地物的相互关系等来进行绘制，也需要用红笔标明出来。
我们组测区主要是地物类别是建筑，农田和苗圃。主要图斑变化情况是由裸地变成建筑、道路，水系变成裸地等。
三）整理、清绘外业调绘成果图
在完成了外业调绘图后，需要对其进行整理和清绘。首先，需要依据变化的地物，合理的勾绘出实时的地物分布图，可以结合谷歌地图以及外业的调查结果，合理的完成地物的绘制，需要达到清晰、准确的反映地面地物分布的要求。完成了实时地物的勾绘后，再根据地物的实际类型，结合具体的制图标志，将地物的具体类别用符号准确的标记在清绘图上。
清绘图的准确进行，需要我们认真、细致的外业调绘，不仅要求具体的标绘出变化的地物，而且需要详细的表示出各类地物的具体类别，为计算机成图打下良好的基础。
四）数字化成图
野外调查完成后的遥感图像目视解译成果，一般以专题图或遥感影像图的形式表现出来。利用ERDAS软件进行屏幕数字化转绘图形，编辑成图。
首先，根据利用ERDAS软件将02年快鸟影像和07年的航拍影像进行几何配准，裁剪出出07年所需区域的航拍影像，作为数字化成图的原始数据。
然后利用ERDAS软件新建一个和上述快鸟影像相同大小的图层，作为专题图绘制图层。进行专题图的绘制时，可以结合02年的快鸟数据、07年的航空影像以及清绘图，综合进行地物的绘制。主要包括两个过程：
1）用ERDAS软件的AOI工具，将转印纸标绘的地物输入到计算机中； 2）用专题制图模块，制作土地利用分类图。
在进行专题图的绘制时，应该将同一类地物一起勾绘。我们小组测区内，地物可以分为裸地（未分类部分视作裸地）、水系、农田和苗圃、建筑和道路五大类，每一类均应该分别勾绘出来，并用不同的颜色表示。
完成了土地利用图的勾绘后，就可以利用ERDAS中的专题图生成模块，进行专题图的生成。加入专题图名称、比例尺、指北针、公里格网、图例等专题图要素后，即完成了土地利用专题图的绘制。
注：成图过程中，我们利用ERDAS中的new map composition板块进行相应的操作。点击Composer图标→New Map Composer，在New Map Composer对话框中定义一系列参数产生专题制图文件；在Map Frame对话框中，定义一系列参数，确定制图范围；运用Create Grid/Ticks图标，绘制格网线与坐标注记；运用Create Scale Bar绘制地图比例尺；在Create Legend中绘制地图图例；在Styles中确定指北针的类型；在Text Styles Chooser中绘制地图名。
五、实习成果
图1是我们第二小组绘制的本测区的土地利用图，图中将地物一共分为五类，分别用不同的颜色表示出来。由于本测区位于华中农业大学周边，因此建筑物十分复杂，在绘图时部分零散建筑采用一个地块表示。
图1 土地利用图
图2 是在完成土地利用图的基础上的，绘制的专题地图，加入了图名、格网、指北针、图例、比例尺等要素，使得图像的专题意义更为清晰明了。
图2 土地利用专题地图
六、实习体会
遥感图像解译综合实习是对目视解译整体流程的一次综合实践。在实习准备阶段，了解待解译区域地物分布特征。在室内解译阶段，充分利用之前机房实习的解译经验，从02年QuickBidr和07年航空摄影影像解译出地物块，并进行对比分析，找出变化要素。室外解译阶段，以小组为单位，进行实地调绘，结合影像进一步判读地物类型的变化。最后，根据野外调绘结果清绘图，导入计算机，利用ERDAS软件进行数字化成图。
整个实习过程如行云流水般，在老师的悉心指导下一步一步完成。这次实习，即使对课堂所学知识的一次全面的回顾与实践，也提高了我们的动手能力和团队协作精神。在外业调绘阶段，团队成员分别负责路线选择，实地考察，变化要素识别，变化要素绘制，协作过程井然有序。在数字化成图阶段，团队成员分别负责裸地、水系、道路、农田和苗圃、建筑的数字化生成对应地物类AOI，然后小组成员共同对AOI进行合并，生成地物类别专题图。
同时，实习过程中得到了老师的悉心指导，解决了一些关键问题，在此表示忠诚的感谢。
第16篇：遥感概论实习一
《遥感概论》实习
实习一 遥感图像的下载
实习目的
掌握下载遥感图像的流程，了解相关网站。
实习内容
通过网络，免费下载一景遥感图像。
实习要求
1.下载一景遥感图像（不限地点、平台、传感器、时间等）；2.说明下载的过程（截图和文字结合说明），包括网站信息，数据查询条件设置、数据下载的方式等。
附：
相关网站（仅供参考，不限于此）：
http://www.daodoc.com/index.jsp——国际科学数据服务平台
http://www.daodoc.com —— 北京视宝卫星图像有限公司
第17篇：遥感地质学读书报告
环形影像的油气勘探应用
摘要：遥感技术是对卫星遥感图像进行处理、解译, 从而获得所需信息的一种技术, 因此被广泛用于地质研究、矿产普查及环境检测等领域。利用遥感技术进行油气勘探, 不仅形象, 具有宏观性, 而且能在较大区域内进行研究, 比较适用于早期的油气资源调查。在对油气盆地应用遥感技术进行油气资源调查过程中, 利用TM 图片的线性影像、环形影像所反映出来的地质特征并通过与已知油气区对比, 建立了影像地质特征与含油气区分布之间的关系, 预测了该地区有利含油气区。通过对其线性影像与环形影像的解译, 为预测油气藏的分布提供了依据。 关键词：遥感环形影像油气勘探
1.概 要
通过遥感图像解译得到了环形影像, 对于环形影像的地面采样和室内化探测定分析确认了环形影像是对油气地表异常的反映。进一步验证了环形影像在遥感油气勘探中的作用。
2.环形影像的解译和分析
自卫星遥感问世以来，人们发现在图像上普遍存在着色调、水系、地貌、影纹、植被等，显示出圆形、准圆形、环形、准环形或未封闭的弧形影像，我们称为环形影像或环形形迹。构成地表的环形影像因素很多，有的是人类工程，如圆形或环状水库、人造林、某些军事工程等；有的是自然地理地貌构成的环状山脊、环状水系、环形湖泊等；有些是地质体、地质构造构成的；还有的是宇宙成因的，如陨石坑等，根据航天考察拍摄的月球、火星、木星等星体照片表明，环形影像不仅发育于地球表面，而且广泛发育于太阳系的其它星体，当前有关科学家认为其它星体的环形影像是天体碰撞的遗迹 。
环形影像是遥感勘探油气最重要的怀疑标志。遥感勘探油气是建立在烃类微渗漏存在的理论基础上的。微渗漏理论认为, 深埋于地下的油气藏中的烃类物质及其伴随物通过渗透运移、水动力运移、扩散运移, 以上覆盖层的断裂、节理、孔隙、微细裂隙等为通道运移至地表, 引起岩石、矿物、土壤等发生蚀变, 于是在油气藏的上方形成一个还原环境柱状体, 产生遥感影像上的色调异常或影纹异常等蚀变晕。因此在平原地带遥感图像上的色调环形影像除个别的为人类活动造成外, 大多是土壤地球化学异常晕的反映。在生油盆地范围内, 遥感图像上的环形影像, 特别是许多环叠置的环群大多为油、气或非烃气微渗漏, 在地表扩散形成的晕圈, 它包括红层的褪色、粘土矿化、碳酸盐化、低价铁富集以及由蚀变引起土壤的质地、其它化学组分及含水量的变化和植物生态的变化。
环形影像是指图像上具有环形、圆形或块状几何形态的影像异常。由不同色调的影纹或纹理构成, 也可以通过水系的异常分布反映出来。事实表明, 环形影像是地表、地壳或更深部的块状地质结构( 如隆起、坳陷或各种火山机制等) 的反映。由于它们的形状、结构和成分与周围介质相比存在多种差别, 因此成为地质解译时的判别标志。在研究区内, 共解译出 47 个环形影像( 面积大于1 000 km2 的有31 个) 。其中, 面积大于10 000 km2 的有4 个, 面积为5 000~ 10000 km2 的有5 个。地质解译的判别标志具有明显的相对性, 特别是
色调的含义变化常取决于不同的地质、地理背景。如环形影像R6 内为浅绿色, 周围被红色和深蓝色的湖泊、河流包围, 经与实际资料对比确定为松辽盆地三肇凹陷。在该凹陷内, 前已发现大) 中型油气田12 个; 环形影像R45 内为浅红色, 其东部为浅绿色,其余部分被红色和深蓝色的湖泊、河流包围, 经与实际资料对比确定为松辽盆地齐家-古龙凹陷, 目前已发现大) 中型油气田8 个。
漠河盆地在遥感图像上表现为5 个环形标志, 其内部主要为绿色, 从周围的红色中突出出来, 不但反映了坳陷区的宏观特征, 也反映了坳陷区内部结构特征, 为找油奠定了较好的物质基础。重力、磁力及区调资料显示, 该区具有一定的生、储、盖条件, 但不同构造单元的生、储条件不同, 分析认为额木尔河凹陷最为有利, 主要表现在3 个方面: 1 凹陷面积大, 基底埋藏深; o 额木尔河和二十二站组地层发育, 主要分布在中央坳陷区, 且存在半深湖相泥岩沉积; 该区暗色泥岩已达到成熟或高成熟。因此, 推测该区为较有利的油气勘探区。
通过对环形影像的地质调查对证, 发现环形影像与各种地质作用的关系, 按其形成的不同地质因素, 大致可分为显示各种侵入岩体及其边界条件( 烘烤边、岩相分带、蚀变带等) 的环形影像; 显示中心式喷发岩残留, 隐伏火山机构的环形影像; 显示前寒武纪变质岩区某种构造(弯窿、隐伏侵入体等) 的环形影像; 显示构造岩块活动的环状断裂影像; 显示隐伏区凸起、凹陷构造的环形影像; 以及与地貌有关或显示岩性差异界线的环形影像等。其中前三种情况较为普遍和明显, 与油气资源的关系亦更为密切。
3.结 论
( 1) 利用遥感技术的线性影像, 可以研究区域性深大断裂的展布及其分布规律, 从宏观上研究深大断裂与有利含油气区的关系, 从而预测有利的含油气范围和聚集带。
( 2) 利用遥感技术的环形影像, 可以从区域上划分盆地边界及盆地内部断陷带的展布规律, 从而确定沉积盆地边界和有利的生油断陷带。
( 3) 通过已知油气区影像特征的识别, 可以进行类比、分析, 从而预测新的油气田区。建议在今后的影像处理过程中充分考虑油气地球化学场对于地表所产生的波谱影响, 以使影像图能够反映更多的物理、化学信息, 同时应加强遥感图像信息与石油地质构造关系研究, 使遥感技术研究再上一个新台阶。
参考文献:
[ 1] 赵振远, 徐树宝, 刘洪学等航天遥感信息在地质中的应用 北京: 石油工业出版社, 1997
[ 2] 叶和飞1 叶和飞油气地质遥感论文集北京: 地质出版社,200
1[ 3] 李永颐, 李斌山, 陆 成1 遥感地质学 重庆: 重庆大学出版社, 1990
[ 4] 管海晏, 王学佑1 塔里木盆地遥感地质 北京: 地质出版社, 1997
[ 5]刘崇禧、徐世荣编著, 油气化探方法与应用。中国科学技术出版社,1992
[ 6]郭德方、叶和飞著, 油气资源遥感。浙江大学出版社,1995
第18篇：遥感地质解译报告
遥感解译及地学分析
西藏干果山地区地质解译报告
遥感地质解译报告
——西藏干果山地区为例
该区位于西藏自治区西部冈底斯山脉冈仁波齐主峰北坡，狮泉河上游；行政区划上隶属于西藏自治区阿里地区革吉县、日土县，属羌塘高原湖盆区。区内最高海拔6674m（昂龙岗日）、最低海拔4326m，平均海拔大于5000m；地貌类型为高山、极高山区，属丘状高原高山宽谷地带，湖漫滩、湖成阶地发育。气候恶劣、人烟稀少，被人们称为“生命禁区”。
一、地质概况：
1、地层： 第四系（Qh,Qp）：以冲洪积、湖积物为主； 古近系（E）：以牛堡组E1-2n、邦巴组E2-3b火山岩及火山碎屑岩为主。
白垩系（K）:以多尼组K1d、郎山组K1l变质砂岩、砾岩、灰岩及变质火山岩（玄 武岩、安山岩、流纹岩、熔凝灰岩）及火山碎屑岩的一套地层体为主，占该区的绝大部分，局部出露去申拉组（K 1q）、竟柱山组（K2j）长石石英砂岩或岩屑石英砂岩。 侏罗系（J）：以木嘎岗日岩群（JM）灰—深灰色或灰绿色薄—中层状变质砂岩、粉砂岩、板岩为主，局部出露沙木罗组（J3s）绿灰色粉砂岩、粉砂质板岩。 三叠系（T）：局部出露东巧蛇绿岩群（T3JD）变质橄榄岩、堆晶杂岩（异剥橄榄岩、异剥辉石岩、橄榄岩、辉橄岩、层状辉石岩及均质辉长岩）、席状岩墙（床）群（辉绿岩、辉长岩）、枕状玄武岩及硅质岩。
2、岩浆岩：该区岩浆岩分布较广，主要有蛇绿岩，中酸性侵入岩，中新生代火山岩，主要位于该图西北及东南角。
3、构造：晚三叠世以来，该区经历了裂解拉张、挤压会聚、碰撞造山、青藏高原整体隆升等地质发展演化阶段，形成了北西西向为主体的多期次断裂构造和一系列北西西向的褶皱构造。
二、使用的遥感图像：
以美国陆地资源卫星TM数据为主要信息源（2004年9月），经图像校正、图像镶嵌、单波段分析、波段相关性分析，选择最佳波段组合（TM
7、
4、1），得到该区最佳遥感影像图。
该影像清晰，纹理清楚，无云覆盖，包含的信息量大，适合遥感地质分析。
三、遥感地质解译标志
1
表2-1 研究区地质解译标志
冲洪积物
TM741解译标志 呈棕黄色，斑块、扇状纹形
第四系 坡积物
呈棕色，斑块纹形
湖积物
呈亮白色，斑块结构
地层竟柱山组
以长石石英砂岩或岩屑石英砂岩为主，呈暗绿色、淡紫色，粗糙斑块结构
以变质砂岩、砾岩、灰岩为主，呈亮黄
色，粗糙条带状
以变质火山岩及火山碎屑岩为主，呈暗绿、深蓝、深紫色，粗糙斑块结构
岩浆岩
构造 白垩系 郎山组
去申拉组
三叠系-以变质砂岩、粉砂岩、板岩为主，呈棕聂尔错岩群
侏罗系 色、黑色，粗糙斑块纹形
花岗斑岩 呈浅黄色，圆形斑块
花岗岩 呈谈紫色，表面粗糙斑块
中粒花岗闪长岩 呈浅红黄、浅灰色，表面粗糙斑块
细粒花岗闪长岩 呈亮白色、浅红色，表面粗糙斑块
超基性堆晶岩 呈暗紫色，表面粗糙斑纹状
线性构造
色调线，色调带，色调界
2
四、地质解译成果图
3
4
第19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20篇：遥感实习日志和总结
实习日志
实验一
今天是实习的第一天，我先看了实习安排：主要对高光谱分析、镶嵌、配准、非监督分类和监督分类五个方面进行了操作，整个过程是借鉴了一些参考资料以及和同学的一些讨论才得以完成。主要学会了如何查看影响信息，和图像彩色合成，水体，植被的dn值等。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。
实验二
一周的遥感实习就这么开始了，虽然之前已有做ArcGIS和地图制图学的实习，但这次当拿到遥感实习的任务时还是一头的污水，不懂得从何入手，不懂得具体的该做些什么，甚至对ENVI软件也是一窍不通。只得按照试验书的步骤一步步的做，所以此次的遥感实习的开始是一个艰难的开始。船到桥头自然直，车到山前自有路，问题总是得在实习的过程中一步步的解决得，一切也都是从不懂到懂的，总得经历这个过程的。实习的整个过程是在遇到问题和解决问题的过程总完成的。
此外为了做好遥感实习我还从各个方面学习了遥感的相关知识。这些在书本上获得的感性认识，在课程设计中获得了真正的实践，得到了真正的掌握。这次课程设计实习也让我认识到了自己的不足，告诫自己，不管做什么，切忌眼高手低，要善于钻研。细心负责是做好每一件事情所必备的基本条件，基本的专业素养是做好工作的前提。
实验三
遥感实习是一门应用型课程，在实习过程中，我们将一学期所学的知识运用于实际操作中，深入了解了遥感与地理信息系统的作用并初步学会了运用相关软件对图像进行处理制作。
课程中，了解了ENVI的基本功能和基本作用，完成了图像的处理与制作。同时，我也遇到了许多问题，比如空间分析时一不小心修改了原数据，导致后面的操作无法进行，不过通过重新导入原数据避免了重头再来。基本上所有问题在老师及同学的指导下都顺利地得到了解决，并因为做错过而加深了印象，从问题中学到了许多没错过就不会知道的知识。可见，问题本身也可以不是问题。
今天的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。我从头至尾地操作了ENVI，使我对ENVI软件有了初步的了解。实习刚刚，我会对ENVI和对与ENVI有关软件的比如ArcGIS、ERDAS、MapInfo进行学习，早日实现对这几个软件灵活运用。成为一名遥感的应用性人才！
实验四
今天是实习的第三天，通过本次遥感实习，使我们对遥感和ENVI的功能的理解有了进一步的加深。在影像判读过程中，我们复习了上学期学到的地理信息系统的知识和本学期遥感的知识，同时练习操作 ENVI软件， 巩固课堂所学知识， 理论与实践相结合， 使我们基本掌握了利用 ENVI 软件进行遥感影像处理。 同时，通过本次实习，使我们充分认识到了自己的不足。为了弥补我们自身的不足之 处，我们应在今后的学习过程中，认真学习理论知识，并着重掌握一些重要内容，平时多 了解一些与自己专业相关的其他内容，补充自己课堂所学的不足，同时加深对课堂所学知 识的理解。现代社会的竞争是残酷的，但只要努力地付出，就一定会有回报的。我会在有机会的时候多多动手，勤于用脑，将理论知识用于社会实践过程中，提高 自己的专业技能。将自己培养成一名合格的土地资源管理专业人才。
实验五
通过前几天的遥感实习，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，包括数据的转换、图像的几何纠正、影像的裁剪镶嵌，卫星影像的增强处理，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1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。
实验总结
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。此次课程设计也培养了我的实际动手能力，增加了实际的操作经验，更好地为我今后的工作积累了经验。
另外，对于此次遥感实习我还有所感悟：
第一是勤思好问：由于上课时间很短时间有限，我们在课堂上学到的关于空间数据库的知识和技能十分有限，还不能对遥感有一个深入的了解。在实习的过程中难免会遇到很多问题，这就要求我们要勤思好问。不仅自己要主动地思考，而且要积极地和同学讨论并主动询问老师。只有保持这种勤学好问的学习态度我们才能真正的学到知识和技能。勤于思考才能让我们深化我们所学的知识，而不是只是对遥感只有表面的、肤浅的认识。不懂就要问，通过讨论交流不同的见解思想我们才能对问题有一个全面的了解，而不是仅仅局限在自己片面的狭隘的思想中。
第二是细心与耐心：无论做什么工作细心和耐心是必不可少的。在遥感实习是，如果不细心就很容易出错，只有细心认真地做好每一个环节才能保证接下来的流程的顺利完成。需要有耐心去实事求是，不断探索，不读那汲取新的知识，提高自己的专业水平和技能。遥感是一门与地理信息系统紧密结合的学科，也是一门与多个学科关联的学科，这就要求我们要与其他学科联系在一起来学习遥感，来思考遥感问题，在实习的过程中我们必须不断地思考遥感与我们所学专业有哪些方面的联系，有哪些方面的功能，有哪些方面的实际应用，现今已在那些方面得到应用以及未来的发展方向和前景。在实习的过程中我遇到了很多困难，出现了很多难以解决的问题，但是我并没有放弃而是用我的细心和耐心将这些困难一一解决。
第三是沟通：要想在短暂的实习时间内，尽可能多的学一些东西，这就需要跟同学老师有很好的沟通，加深对问题的了解。通过这次实习我了解到沟通交流能力的重要性，而且这种能力在学校是学不到的，只能通过进入社会多余人打交道才能逐渐培养起来的能力。同时我觉得这也是我们将来走上社会的一把不可或缺的钥匙。这次的实习很好的锻炼了我们的沟通能力。通过沟通了解，我们解决了问题。在这次的工作中，我真正学到了教科书上所没有的知识，拥有了实践经验，这才真正体现了知识的真正价值，学以致用。
此外为了做好遥感实习我还从各个方面学习了遥感的相关知识。这些在书本上获得的感性认识，在课程设计中获得了真正的实践，得到了真正的掌握。这次课程设计实习也让我认识到了自己的不足，告诫自己，不管做什么，切忌眼高手低，要善于钻研。细心负责是做好每一件事情所必备的基本条件，基本的专业素养是做好工作的前提。
