实验三 ENVI影像的几何校正
本专题旨在介绍如何在ENVI中对影像进行地理校正，添加地理坐标，以及如何使用ENVI进行影像到影像的几何校正。遥感图像的几何纠正是指消除影像中的几何形变，产生一幅符合某种地图投影或图形表达要求的新影像。
一般常见的几何纠正有从影像到地图的纠正，以及从影像到影像的纠正，后者也称为影像的配准。遥感影像中需要改正的几何形变主要来自相机系统误差、地形起伏、地球曲率以及大气折射等。几何纠正包括两个核心环节：一是像素坐标的变换，即将影像坐标转变为地图或地面坐标；二是对坐标变换后的像素亮度值进行重采样。
本实验将针对不同的数据源和辅助数据，提供以下几种校正方法：
Image to Map几何校正：通过地面控制点对遥感图像几何进行平面化的过程，控制点可以是键盘输入、从矢量文件中获取。地形图校正就采取这种方法。Image to image几何校正：以一副已经经过几何校正的栅格影像作为基准图，通过从两幅图像上选择同名点（GCP）来配准另一幅栅格影像，使相同地物出现在校正后的图像相同位置。大多数几何校正都是利用此方法完成的。
Image to image自动图像配准：根据像元灰度值自动寻找两幅图像上的同名点，根据同名点完成两幅图像的配准过程。当同一地区的两幅图像由于各自校正误差的影像，使得图上的相同地物不重叠时，可利用此方法进行调整
1. 地形图的几何校正
（1）打开并显示地形图
从ENVI主菜单中，选择file →open image file，打开3-几何校正\地形图\G-48-34-a.JPG。
（2）定义坐标
从ENVI主菜单栏中，选择Map →Registration →Select GCPs：Image to map。
在image to Map Registration对话框中，点击并选择New,定义一个坐标系从ENVI主菜单栏中，选择Map →Registration →Select GCPs: Image to Map。
图3.1 image to map Registration对话框
（3）点击ok，启动自动配准程序。
（4） Ground Control Points Selection对话框中，
点击Add point，把该地面控制点添加到列表中。点击Show list查看地面控制点列表，见图3.2。然后依同样的方式寻找其余的同名地物点。
Ground Control Points Selection对话框
图3.2用来进行影像配准的Ground Control Points
Selection对话框和Show list列表
注意：在缩放窗口中支持亚像元（sub-pixel）级
的定位，缩放的比例越大，地面控制点的精度就越
好。地面控制点的选择除了通过移动光标之外还可
以直接在同名地物点上通过鼠标进行点击完成。在
show list对话框中，一旦已经选择了4个以上的
地面控制点后，RMS误差就会显示出来。
图3.3缩放窗口（Zoom）（5）如果选择的控制点中，某点的误差很大，删除该点，重新寻找新的点来代替。在show list对话框中用鼠标点击该点，选择delete即可删除该点。如果对所有选择的控制都不满意的话，可以通过Ground Control Points Selection对话框，选择Options →Clear All Points，可以清除掉所有的已选择的地面控制点。
（6）若选择的地面控制点比较满意，则在
Ground Control Points Selection对话框中选
择options→Warp File
选择待校正的地形图文件，点击OK
填写重采样参数(注意：输出像元大小选择5米，如果太大输出的图像模糊)，输出文件路径及文件名。
（8）打开校正后的地形图，在主窗口双击鼠标左键，查询校正结果。
重复以上步骤，校正3-几何校正\地形图\G-48-34-b.JPG文件。最后将两幅校正好的地形图在ARCGIS中打开，观察两者的位置关系。
2.影像对影像的几何配准
利用SPOT图像校正Landsat TM。
（1）打开并显示Landsat TM图像
1 从ENVI主菜单中，选择file →open image file。
2从列表中选择tmatlanta.img（待校正影像）文件。
3 在文件选择对话框中，点击open ，把TM影像波段加载到可用波段列表中。
4 在列表中选择3个波段, 选择new display彩色显示。
（2）打开并显示SPOT图像
同上方法,选择pan atlanta.img（已具有投影信息的参考影像）并打开
SPOT TM
（3）显示光标位置/值
要打开一个显示主影像窗口，滚动窗口，或者缩放窗口中光标位置信息对话框，可以按以下步骤进行操作。
1 从主影像窗口菜单栏中，选择tools →Cursor Location/value。
2 在主影像窗口、滚动窗口和缩放窗口的TM影像上，移动鼠标光标。
注意坐标是以像素为单位给出的，这是因为这个影像是基于像素坐标的，它不同于上面带有地理坐标的SPOT影像。
3 选择file →Cancel，关闭Cursor Location/value对话框。
（4）开始进行影像配准
1 从ENVI主菜单栏中，选择Map →Registration →Select GCPs：Image to Image。
2 在image to Image Registration对话框中，点击并选择display＃1（spot 影像），作为Base Image。点击display＃2（TM影像）作为Warp image。
图2.2image to Image Registration对话框
3 点击ok，启动自动配准程序。
○7
○6RMS Error (Root mean square error均方根误差)，可以显示总的RMS误差。为了最好的配准，应该试图使 RMS 误差最小化。
○7Predict 预测点坐标功能
通过将光标放置在两幅影像的相同地物点上，来添加单独的地面控制点，在Ground Control Points Selection对话框中，点击Add Point○4，把该地面控制点添加到列表中。点击Show List○5查看地面控制点列表。
(1)同名控制点的要求：分布均匀，不少于30个。
(2)一旦已经选择了至少5个地面控制点以后，RMS误差就会显示出来。（RMS误
差是基于一个适于点的一次多项式（a first order polynomial）计算的，它的大
小表明了点是否正确输入（如果误差较大，你可能需要编排基准位置）。）
(3)一旦已经选择了至少3个地面控制点以后，在标准影像选好控制点之后，就可
以用Predict预测出校正影像同名控制点的大致位置。
(4)点击Show Lis t,显示控制点列表：
图2.5影像配准中所用到的Image to Image GCP List对话框
“Order Points by Error”,按RMS误差大小的顺序排列控制点；
“Clear all points”，清除所有的控制点
“On/Off”,开启或关闭点，即是否让所选的高亮度的控制点（如上图中的#5）参与校正
“Delete”，删除所选高亮度的控制点
（5）选择纠正参数并输出结果
在Ground Control Points Selection上，选择Options→Warp File，选择需纠正图像。
重采样说明：
①
①
○2 ○
2 ○
3 ○
4
(1)①ENVI 提供三种校正方法：RST法(Rotation旋转、Scaling缩放、translation
平移)、多项式法（polynomial）和三角校正法(Delaunay triangulation)。
A.RST 纠正是最简单的方法，需要三个或更多的GCPs 运行图像的旋转、缩放
和平移。The RST warping algorithm uses an affine transformation（仿射变换）:
x = a1 + a2 X + a3 Y
y = b1 + b2 X + b3 Y
6个参数，至少要3个控制点。这种算法没有考虑图像校正时的“shearing（切变）”。为了允许切变，应该使用一阶的多项式校正法。虽然RST方法是非常快的，但是，在大多数情况下，使用一阶的多项式法校正能得到更加精确的结果。
B.多项式校正（polynomial），可以实现1 次到n 次多项式纠正。在“Degree”
○4里输入需要的次数，可以得到的次数依赖于选择的控制点数（#GCPs），要求(次数+1)2 < = #GCPs，比如说希望degree=2，#GCPs必须>=9。考虑到切变，一阶的多项式法校正算法如下：
x = a1 + a2 X + a3 Y + a4 XY
y = b1 + b2 X + b3 Y + b4 XY
C.三角法校正（Triangulation）实际上是运用了德洛内（Delaunay）三角测量法。
Delaunay三角测量法就是利用不规则空间GCPs建立Delaunay三角形（由与相邻Voronoi多边形<即泰森多边形> 共享一条边的相关点连接而成的三角形）并把值内插到所输出的格网中。
Zero Edge选择是否要在三角测量纠正数据的边缘，用单个像元的背景颜色作
边界。选择这一项，将避免一个也许出现在纠正图像的边缘“托影(smearing)”
效果。For triangulation warping, use the Zero Edge toggle button to select whether
or not you want a one-pixel border of background color at the edge of the warp
data.
(2)○2重采样(Resampling) 的三种方法：最邻近法(Nearest Neighbor)、双线性内插
法(Bilinear interpolation)、三次卷积法(Cubic Convolution)
(3)在“Background Value”○3里，输入DN （Digital number）值，设定背景值（在
纠正图像里，DN 值用于填充没有图像数据显示的区域）
(4)输出图像大小范围（Output image Extent）⑤由纠正输入图像的包络矩形大小自
动设定。所以，输出的纠正图像大小通常与基图像(Base image)的大小不一样。
输出大小的坐标由基图像坐标决定。所以，左上角的值（upper-left corner values）
一般也不是（0，0），而是显示的从基图像左上角原点计算的X和Y值。这些
偏移值被储存在文件头里，并允许基图像和纠正图像的动态覆盖（叠置），尽管
它们的大小不同。
(5)选择输出到“File”或“Memory”，File保存为文件，Memory保存在内存中。
(6)Click OK. ENVI 会把结果直接输出可用波段列表（Available Bands List）.
(6) 检验校正结果
使用动态链接来比较校正结果：
1 在可用波段列表中，点击原始的SPOT影像选择Grey scale显示方式来显示图像。
2在可用波段列表中选择tm.wrp文件，在Display＃下拉式按钮中选择New Display，点击Load Band将该文件加载到一个新的显示框中。
3 在主影像窗口中，点击鼠标右键，选择tools →Link →link displays。
4 在link displays对话框中，点击ok，把SPOT影像和已添加了地理坐标的tm.wrp影像链接起来。
5 使用动态链接功能，与带地理坐标的SPOT影像进行比较。
6 取消动态链接功能，选择tools →Link →unlink displays。
查看地图坐标
1 从主影像窗口菜单栏中，选择Tools →cursor Location/Value。
2 浏览带地理坐标的数据集，注意不同采样方法和校正方法对数据值所产生的效果。
校正前TM 有投影信息的spot 校正后TM
3 Image to image自动图像配准：
以上这种情况对图像的融合、镶嵌等操作带来很大影响。可以利用重叠区的匹配点和相应的计算模型进行精确配准。
下面以两幅经过几何校正，重叠区的相同地物不能重叠的图像为例介绍自动配准。
（1）打开并显示两幅影像01-b.img和02-b.img
（2）选择主菜单MAP/Registration/Automatic Registration: Image to image
在两个视窗同时显示两景影像，用Link工具进行连接，查询两者关系
（3）选择01-b.img的其中一个波段为基准图像，在Select Input Warp File 对话框中选择另一个图像的相应波段作为校正图像，单击OK
注意：要选择对应波段
（4）生成匹配点
自动图像配准工具提供了基于区域灰度匹配方法产生匹配点。
（5）输出结果
从Ground Control Points Selection对话框中，选择Options →WarpFile
在Registration Parameters对话框中的Warp Method按钮菜单中如上选择参数
作业三：
1.利用
Image to Map 几
何校
正方法，按照北京54坐标校正两景地形图。
2.将完成北京54坐标校正的两景地形图进行坐标转换成西安80坐标。
3.利用Image to image 几何校正方法，以SPOT 为标准，校正TM 。
4.利用Image to image 自动图像配准方法，校正给定的数据。
西北农林科技大学 ERDAS实验报告 专业班级：地信111 姓名：杨登贤 学号：2011011506 2013/12/20 ERDAS实验报告
一．设置一张三维图。 (3) 1.底图与三维图 (3) 2.参数设置 (5) （1）三维显示参数 (5) （2）三维视窗信息参数 (6) （3）太阳光源参数 (6) （4）显示详细程度 (6) （5）观测位置参数 (7) 二．（几何纠正几何畸变图像处理）：几何纠正结果图。 (7) （2）选择合适的坐标变换函数（即几何校正数学模型） (8) （3）数据控制点采集表 (9) （4）多项式模型参数 (9) （5）图像重采样参数 (10) （6）结果图 (10) 三.(数据输入\ 输出)：镶嵌图（根据不同条件做出不同的几张）。 (11) 1.图像色彩校正设置 (12) 四.（图像增强处理）：傅里叶高通/低通滤波图或效果图空间增强效果图。 (13) 1.空间增强卷积处理 (13) （1）原图像 (13) （2）卷积增强设置参数 (13) （3）卷积增强处理图像 (14) 2.傅里叶变换 (14) （1）快速傅里叶变换设置参数 (14) （2）低通滤波 (15) (3)高通滤波 (16) 五.光谱增强。 (18) 1.主成分变换 (18) （1）参数设置 (18) （2）处理图像 (19) 2.缨帽变换 (19) （1）参数设置 (19) （2）处理图像 (20) 3.指数计算 (20) （1）参数设置 (20) （2）处理图像 (21) 4.真彩色变换 (21) （1）参数设置 (21) （2）处理图像 (22) 六.（非监督分类）：非监督分类结果图分类后处理结果图去除分析结果图。 (23) 1.参数设置 (23) 2.非监督分类结果图 (24) 3.分类后处理结果图 (25)
遥感数字图像处理教程实习报告
《数字图像处理》 课程实习报告 （ 2011 - 2012学年第 1 学期） 专业班级：地信09-1班 姓名：梁二鹏 学号：310905030114 指导老师：刘春国 ---------------------------------------------- 实习成绩： 教师评语： 教 师
签 名 ： 年月日 实习一：图像彩色合成实习 一、实验目的 在学习遥感数字图像彩色合成基础上，应用所学知识，基于遥感图像处 理软件ENVI进行遥感数字图像彩色合成。 二、实验内容 彩色合成：利用TM图像can_tmr.img，实现灰度图像的密度分割、多波 段图像的真彩色合成、假彩色合成和标准假彩色合成。 三、实验步骤 1、显示灰度图像主要步骤： 1、打开ENVI4.7,单击FILE菜单，在下拉菜单中选择open image file 选 项，然后在弹出的对话框中选择can_tmr.img文件，单击打开。 2、在可用波段列表对话框中，选中某一波段图像，选中gray scale单选按 钮，单击LOAD BAND按钮，显示一幅灰度图像。 3、在可用波段列表对话框中，选择其他某一波段图像，进行显示。
4、利用可用波段列表中的display按钮，同时有多个窗口显示多个波段图像。 5、链接显示。利用图像窗口tool菜单下的link子菜单link display实现多图 像的链接显示。如图所示：红色方框。 6、使用tool菜单下的Cursor Location/value和pixel Locator功能在确定像 素的值和位置。
重庆交通大学 学生实验报告 实验课程名称遥感原理与应用 开课实验室测量与空间信息处理实验室 学院 2013 年级测绘工程专业 1班学生姓名刘文洋 学号 631301040126 开课时间 2015 至 2016 学年第 1 学期
目录 实验一 ENVI 视窗的基本操作 (2) 实验二遥感图像的几何校正 (4) 实验三遥感图像的增强处理 (8) 实验四遥感图像的变换 (12) 实验五遥感信息的融合 (15) 实验六遥感图像分类 --- 监督分类 (17) 实验七遥感图像分类 --- 非监督分类 (19) 实验八遥感图像分类后处理 (22)
实验一ENVI 视窗的基本操作 一、实验目的 初步了解目前主流的遥感图象处理软件 ENVI 的主要功能模块，在此基础上，掌握视窗操作模块的功能和操作技能，为遥感图像的几何校正等后续实习奠定基础。 二、实验内容 视窗功能介绍；文件菜单操作；显示数据；裁剪数据；合并波段 三、实验步骤 1、首先打开ENVI4.7软件，看见的只有菜单栏，如图所示： 2、打开每个下拉菜单浏览其下拉栏中都有哪些功能，比如:我们如果需要打开遥感文件，则可以选择File下的打开功能open image file，打开遥感图像如下图：
裁剪数据打开basic tools的resize data功能，如果需要对图像进行一系列处理，可以利用Transform，Classification等功能进行操作，在后续实验中我们也会用到其中的一些功能进行图像的一系列操作，到时候在详细叙述。 3、再熟悉了ENVI4.7的一些基本知识后我们可以简单地操作下，比如对一组数据分别用Gray Scale和Load RGB导入，看看两幅图的区别以及各自的优缺点。 四、实验结果分析 在这次的实验中，我们简单的熟悉了下ENVI4.7的一些功能，发现它是可以对遥感图像进行图像几何纠正，直方图均衡，监督分类，非监督分类等一系列操作，为我们后续利用软件对遥感图像处理打下了基础。
Lab6 non-parametric classification and post classification 12021005龚鑫烨Objection：the major object of the current lab section are to implement non-parametric classification based on BP networks and support vector machines algorithms,with a full mastery of post-classification operation. Data: the subset of spot 5 imagery covering NJ. Steps: 1、identify a training dataset and an independent set of validation data for built-up, forest,cropland,grassland and water. 2、Implementing above-mentioned non-parametric algorithms to classify your image. 3、Validating your classification. 4、Refining your classification by implementing the majority filtering and modeling process if possible. 实验步骤： 1、将数据加载到envi中
第一章． 遥感概念 遥感（Remote Sensing，简称RS），就是“遥远的感知”，遥感技术是利用一定的技术设备和系统，远距离获取目标物的电磁波信息，并根据电磁波的特征进行分析和应用的技术。 遥感技术的原理 地物在不断地吸收、发射（辐射）和反射电磁波，并且不同物体的电磁波特性不同。 遥感就是根据这个原理，利用一定的技术设备和装置，来探测地表物体对电磁波的反射和地物发射的电磁波，从而提取这些物体的信息，完成远距离识别物体。 图像 人对视觉感知的物质再现。图像可以由光学设备获取，如照相机、镜子、望远镜、显微镜等；也可以人为创作，如手工绘画。图像可以记录、保存在纸质媒介、胶片等等对光信号敏感的介质上。随着数字采集技术和信号处理理论的发展，越来越多的图像以数字形式存储。因而，有些情况下“图像”一词实际上是指数字图像。 物理图像：图像是人对视觉感知的物质再现 数字图像：图像以数字形式存储。 图像处理 运用光学、电子光学、数字处理方法，对图像进行复原、校正、增强、统计分析、分类和识别等的加工技术过程。 光学图像处理 应用光学器件或暗室技术对光学图像或模拟图像(胶片或图片)进行加工的方法技术 数字图像处理 是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。图像处理能做什么？（简答） 是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理主要目的：提高图像的视感质量，提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，进行图像的重建，更好地进行图像分析，图像数据的变换、编码和压缩，更好图像的存储和传输。数字图像处理在很多领域都有应用。 遥感图像处理(processing of remote sensing image data )是对遥感图像进行辐射校正和几何纠正、图像整饰、投影变换、镶嵌、特征提取、分类以及各种专题处理的方法。常用的遥感图像处理方法有光学的和数字的两种。
哈尔滨工业大学 遥感图像处理及遥感系统仿真 实验报告 项目名称：《遥感图像处理及遥感系统仿真创新》 姓名：蒋国韬 学号：24 院系：电子与信息工程学院 专业：遥感科学与技术 指导教师：胡悦 时间：2017年7月
实验一：遥感数字图像的增强 一、实验目的： 利用一幅城市多光谱遥感图像，分析其直方图，并利用对比度增强和去相关拉伸方法对遥感图像进行增强。 二、实验过程： 1.用multibandread语句读取一幅多光谱遥感图像（7波段，512x512图像）的可 见1，2，3波段（分别对应R，G，B层）； 2.显示真彩色图像； 3.通过研究直方图（imhist），分析直接显示的真彩色图像效果差的原因；
4.利用对比度增强方法对真彩色图像进行增强（imadjust,stretchlim）； 5.画出对比度增强后的图像红色波段的直方图；
6.利用Decorrelation去相关拉伸方法（decorrstretch）对图像进行增强；
7.显示两种图像增强方法的结果图像。
三、实验分析： （1）高光谱影像由于含有近百个波段，用matlab自带的图像读写函数imread和imwrite往往不能直接操作，利用matlab函数库中的multibandred函数，可以读取多波段二进制图像。512×512为像素点，7位波段数，bil为图像数组的保存格式，uint8=>uint8为转换到matlab 的格式，[3 2 1]的波段分别对应RGB三种颜色。 （2）直接观察真彩复合图像发现，图像的对比度非常低，色彩不均匀。通过观察红绿蓝三色的波段直方图，可以观察到数据集中到很小的一段可用动态范围内，这是真彩色复合图像显得阴暗的原因之一。另外，根据三种颜色的三维散点图，如下
《ENVI遥感图像处理方法》科学出版社2010年6月正式出版 上一篇/ 下一篇 2010-05-26 15:02:30 / 个人分类：ENVI 查看( 643 ) / 评论( 5 ) / 评分( 0 / 0 ) 从上个世纪六十年代E．L．Pruitt提出“遥感”这个词至今，遥感已经成为人类提供了从多维和宏观角度去认识宇宙世界的新方法与新手段。目前，遥感影像日渐成为一种非常可靠、不可替代的空间数据源。ENVI (The Environment for Visualizing Images)是由遥感领域的科学家采 用交互式数据语言IDL(Interactive Data Language)开发的一套功能强大的遥感图像处理软件。ENVI以其强大的图像处理功能，尤其是与ArcGIS 一体化集成，使得众多的影像分析师和科学家选择ENVI来处理遥感图像和获得图像中的信息，从而全面提升了影像的价值。ENVI已经广泛应用于科研、环境保护、气象、石油矿产勘探、农业、林业、医学、国防&安全、地球科学、公用设施管理、遥感工程、水利、海洋、测绘勘察和城市与区域规划等众多领域。与此形成鲜明对比的是，目前关于ENVI 的中文教程非常少，给广大用户学习软件和应用软件带来诸多不便。 针对上述情况，在ESRI中国（北京）有限公司的大力支持下，根据多年遥感应用研究和软件操作经验，历时一年半编著完成本书。全书按照遥感图像处理流程由浅到深逐步引导读者掌握ENVI软件操作。各个章节相对独立，读者可视个人情况进行选择阅读。全书分为17章，第1、2、3章介绍了ENVI软件的基础知识，可作为ENVI软件入门，也可作为参考内容；第4、5、6、7、8章介绍了遥感图像处理一般流程，包
ENVI遥感图像配准 一、实验目的： 1、掌握ENVI软件的基本操作和对图像进行基本处理，包括打开图像，保存图像。 2、初步了解图像配准的基本流程及采用不同校准及采样方法生成匹配影像的特点。 3、深刻理解和巩固基本理论知识，掌握基本技能和动手操作能力，提高综合分析问题的能力。 二、实验原理 （1）最邻近法 最邻近法是将最邻近的像元值赋予新像元。该方法优点是输出图像仍然保持原来图像的像元值，简单，处理速度快。缺点就是会产生半个像元位置偏移，可能造成输出图像中某些地物的不连贯。适用于表示分类或某种专题的离散数据，如土地利用，植被类型等。
双线性插方法是使用临近4个点的像元值，按照其距插点的距离赋予不同的权重，进行线性插。该方法具有平均化的滤波效果，边缘受到平滑作用，而产生一个比较连贯的输出图像，其缺点是破坏了原来的像元值，在后来的波谱识别分类分析中，会引起一些问题。 示意图： 由梯形计算公式： 故 同理 最终得：
三次卷积插法是一种精度较高的方法，通过增加参与计算的邻近像元的数目达到最佳的重采样结果。使用采样点到周围16邻域像元距离加权计算栅格值，方法与双线性插相似，先在Y 方向插四次（或X 方向），再在X 方向（或Y 方向）插四次，最终得到该像元的栅格值。该方法会加强栅格的细节表现，但是算法复杂，计算量大，同样会改变原来的栅格值，且有可能会超出输入栅格的值域围。适用于航片和遥感影像的重采样。 作为对双线性插法的改进，即“不仅考虑到四个直接邻点灰度值的影响，还考虑到各邻点间灰度值变化率的影响”，立方卷积法利用了待采样点周围更大邻域像素的灰度值作三次插值。其三次多项式表示为： 我们可以设需要计算点的灰度值f（x,y）为：
使用ENVI进行图像处理 主要介绍利用envi进行图像处理的基本操作，主要分为图像合成、图像裁减、图像校正、图像镶嵌、图像融合、图像增强。 分辨率：空间分辨率、波谱分辨率、时间分辨率、辐射分辨率。咱们平时所说的分辨率是指？怎么理解？ 1、图像合成 对于多光谱影像，当我们要得到彩色影像时，需要进行图像合成，产生一个与自然界颜色一致的真彩色（假彩色）图像。 对于不同类型的影像需要不同的波段进行合成，如中巴CCD影像共5个波段，一般选择2、4、3进行合成。（为什么不选择其他波段？重影/不是真彩色）。SOPT5影像共7个波段，一般选择7、4、3三个波段。 操作过程以中巴资源卫星影像为例 中巴资源卫星影像共有五个波段，选择2、4、3三个波段对R、G、B赋值进行赋值。 在ENVI中的操作如下： （1）file→open image file→打开2、3、4三个波段，选择RGB，分别将2、4、3赋予RGB。（2）在#1窗口file---〉save image as-→image file。 （3）在主菜单中将合成的文件存为tiff格式（file-→save file as-→tiff/geotiff） 即可得到我们需要的彩色图像。 2、图像裁减 有时如果处理较大的图像比较困难，需要我们进行裁减，以方便处理。如在上海出差时使用的P6、SOPT5，图幅太大不能直接校正需要裁减。 裁减图像，首先制作AOI文件再根据AOI进行裁减。一般分为两种：指定范围裁减、不指定范围裁减。 不指定范围裁减在ENVI中的操作如下： （1）首先将感兴趣区存为AOI文件 file→open image file打开原图像→选择IMAGE窗口菜单overlay→region of interesting 选择划定感兴趣区的窗口如scroll，从ROI_Type菜单选择ROI的类型如Rectangle，在窗口中选出需要选择的区域。在ROI窗口file→Save ROIs将感兴趣区存为ROI文件。
遥 感 实 习 总 结 专业：摄影测量与遥感技术班级： 姓名： 学号：
为期两周的遥感数字图像处理结束了，在老师的精心安排下，我们全身心的投入到这次实习中。虽然是满天的时间，但是由于教室还有其他人占用并不能在那全天使用，所以说是两周实习但是我们能用是时间依然很少，我们要力抓每一分每一秒，熟练操作遥感数字图像处理软件。整个实习是以黄河水院为基础图形。通过格式变换、几何校正、图像剪裁、图像分类，以及最后的专题地图制作。 实习的过程简单又复杂，简单的是，只要动手，计算机几乎自动化的替你操作，复杂的是，在操作过程中，又有好多选项和注意的事项，有很多参数的设置很有讲究。所以在练习中我遇到好多问题，并通过解决这些问题进一步加深了对软件和课本知识的理解。 首先我们进行的是数据预处理。我们需要进行遥感图像的几何校正。由于各种误差所以遥感图像存在着几何变形，因此需要在操作前进行几何校正。流程如下：第一步：显示图像文件（打开两个视窗窗口），第二步：启动几何校正模块，第三步：启动控制点工具，第四步：地面控制点（GCP）的采集，第五步：采集地面检查点，第六步：图象重采样，第七步：保存几何校正模式。其中最关键最难的就属地面控制点的采集，我们使用的是二次多项式，所以得选取六个控制点然后再选出六个检查点。但是图像存在着误差，而我们要把误差控制在一个像素以内，这就更加困难了。在进过长时间的摸索和练习，精度慢慢的就达到了，但是
图纠正后依旧不是很好，在询问同学后发现原来是点的分布不是很均匀，所以导致了图的变形。在图的校正后就得进行图范围的裁剪得到所需的范围。裁剪有两种方法一种是规则分幅裁剪，一种是不规则分幅裁剪。规则分幅裁剪需要知道坐标，而不规则分幅裁剪则只需要在图上手选出需要裁剪的范围。而我们没有坐标只能用不规则分幅裁剪。 第二项就是图象增强处理，主要包括：空间、辐射、光谱增强处理的主要方法。空间增强：包括卷积增强处理，辐射增强：直方图均衡化处理，光谱增强：主成份变换、缨穗变换、色彩变换。这一项比较简单，通过指导书和上课的学习，这些增强只要知道步骤就能很快完成。 第三项我认为也是最关键的一项，遥感图像的分类，所谓的遥感图像的分类就是通过人工目译或计算机自动分类处理相结合识别出地物属性。我们做的分类是非监督分类，在进行的分类评价时，应用分类叠加方法来评价分类结果、分类精度及定义时应注意分类文件在上，而且取消栅格参数中清楚选示选项，以使两图像叠加显示。非监督分类步骤如下：第一步：显示原图像与分类图像，第二步：打开分类图像属性并调整字段显示顺序，第三步：给各个类别赋相应的颜色，第四步：不透明度设置，第五步：确定类别专题意义及其准确程度，第六步：标注类别的名称和相应颜色，第七步：将相同的类进行合并，最后分为五大类：建筑物、道路（空闲地）、水系、草地和灌木林。
遥感图像实验报告 一．实验目的 1、初步了解目前主流的遥感图象处理软件ERDAS的主要功能模块。 2、掌握Landsat ETM遥感影像数据，数据获取手段.掌握遥感分类的方法， 土地利用变化的分析，植被变化分析，以及利用遥感软件建模的方法。 3、加深对遥感理论知识理解，掌握遥感处理技术平台和方法。 二．实验内容 1、遥感图像的分类 2、土地利用变化分析，植被变化分析 3、遥感空间建模技术 三．实验部分 1.遥感图像的分类 （1）类别定义：根据分类目的、影像数据自身的特征和分类区收集的信息确定分类系统； （2）特征判别：对影像进行特征判断，评价图像质量，决定是否需要进行影像增强等预处理； （3）样本选择：为了建立分类函数，需要对每一类别选取一定数目的样本；（4）分类器选择：根据分类的复杂度、精度需求等确定哪一种分类器； （5）影像分类：利用选择的分类器对影像数据进行分类，有的时候还需要进行分类后处理；分类图如下：
图1.1 1992年土地利用图 图1.2 2001年土地利用图
（6）结果验证：对分类结果进行评价，确定分类的精度和可靠性。 图1.3 1992年精度图 图1.4 2002年精度图 2.土地利用变化 2．1 两年土地利用相重合区域 （1）在两年的遥感影像中选择相同的区域。 Subset(x:568121~684371,y:3427359~3288369)，过程如下：
图2.1 截图过程图 图2.2.2 截图过程图
（2）土地利用专题地图如下： 图2.2.3 1992年专题地图 图2.2.4 2001年土地利用图
实验前准备：遥感图像处理软件认识 1、实验目的与任务： ①熟悉ENVI软件，主要是对主菜单包含内容的熟悉； ②练习影像的打开、显示、保存；数据的显示，矢量的叠加等。 2、实验设备与数据 设备：遥感图像处理系统ENVI4.4软件； 数据：软件自带数据和河南焦作市影响数据。 3、实验内容与步骤： ⑴ENVA软件的认识 如上图所示，该软件共有12个菜单，每个菜单都附有下拉功能，里面分别包含了一些操作功能。 ⑵打开一幅遥感数据 选择File菜单下的第一个命令，通过该软件自带的数据打开遥感图像，可知，打开一幅遥感影像有两种显示方式。一种是灰度显示，另一种是RGB显示。 Gray（灰度显示）RGB显示 ⑶保存数据 ①选择图像显示上的File菜单进行保存； ②通过主菜单上的Save file as进行保存
⑷光谱库数据显示 选择Spectral > Spectral Libraries > Spectral Library Viewer。将出现Spectral Library Input File 对话框，允许选择一个波谱库进行浏览。点 击“Open Spectral Library”，选择某一所需的 波谱库。该波谱库将被导入到Spectral Library Input File 对话框中。点击一个波谱库的名称， 然后点击“OK”。将出现Spectral Library Viewer 对话框，供选择并绘制波谱库中的波谱曲线。 ⑸矢量化数据 点选显示菜单下的Tools工具栏，接着选择下面的第四个命令，之后选择第一个命令，对遥感图像进行矢量化。点击鼠标左键进行区域选择，选好之后双击鼠标右键，选中矢量化区域。 ⑹矢量数据与遥感影像的叠加与切割 选择显示菜单下的Tools工具，之后点选第一个 Link命令，再选择其下面的第一个命令，之后 OK，结束程序。 选择主菜单下的Basic Tools 菜单，之后选择 其中的第二个命令，在文件选择对话框中，选择 输入的文件（可以根据需要构建任意子集），将 出现Spatial Subset via ROI Parameters 对 话框通过点击矢量数据名，选择输入的矢量数 据。使用箭头切换按钮来选择是否遮蔽不包含在 矢量数据中的像元。 遥感图像的辐射定标 1、实验目的与任务： ①了解辐射定标的原理； ②使用ENVI软件自带的定标工具定标； ③学习使用波段运算进行辐射定标。 2、实验内容与步骤： ⑴辐射定标的原理 辐射定标就是将图像的数字量化值（DN）转化为辐射亮度值或者反射率或者表面温度等
遥感图像处理实习报告 实验内容：影像融合与增强 班级：测绘1102班 学号：13 姓名： 指导老师：陈晓宁、黄远程、竞霞、史晓亮 西安科技大学 测绘科学与技术学院 二零一三年一月 实习三影像融合与增强
一、实习内容： 1.掌握ENVI中各种影像融合方法，并比较各方法的优缺点； 2.熟悉ENVI图像增强操作； 3.本实习的数据源为上节已经过校正的资源三号多光谱和全色影像。 二、实习目的： 1.了解和认识各种图像融合方法的原理、内容及要点； 2.熟悉、熟练操作ENVI软件中各种图像融合的方法、步骤并学会加以比较； 3.学习利用ENVI软件进行各种图像增强处理操作； 4.学会定性、定量分析比较图像融合的差异。 三、实习步骤： 1.图像融合： 三波段融合： HSV和Color Normalized (Brovey)变换： 1）从ENVI主菜单中，选择File → Open Image File，分别加载校正后的资源三号多光谱与全色影像到可用波段列表Available Bands List中； 2）选择多光谱3,2,1波段（可以根据需要选择）对应R，G，B，点击Load RGB将多光谱影像加载到显示窗口display#1； 3）在ENVI的主菜单选择Transform → Image Sharpening → HSV； 4）在Select Input RGB Input Bands对话框中，选择Display #1，然后点击OK。 5）从High Resolution Input File对话框中选择全色影像，点击OK。 6）从HSV Sharpening Parameters对话框中，选择重采样方法，并输入输出路径和文件名，点击OK。即可完成HSV变换融合；
《ERDAS IMAGINE遥感图像处理教程》根据作者多年遥感应用研究和ERDAS IMAGINE软件应用经验编著而成，系统地介绍了ERDAS IMAGINE 9.3的软件功能及遥感图像处理方法。全书分基础篇和扩展篇两部分，共25章。基础篇涵盖了视窗操作、数据转换、几何校正、图像拼接、图像增强、图像解译、图像分类、子像元分类、矢量功能、雷达图像、虚拟GIS、空间建模、命令工具、批处理工具、图像库管理、专题制图等ERDAS IMAGINE Professional级的所有功能，以及扩展模块Subpixel、Vector、OrthoRadar、VirtualGIS等；扩展篇则主要针对ERDAS IMAGINE 9.3的新增扩展模块进行介绍，包括图像大气校正（ATCOR）、图像自动配准（AutoSync）、高级图像镶嵌（MosaicPro）、数字摄影测量（LPS）、三维立体分析（Stereo Analyst）、自动地形提取（Automatic Terrain Extraction）、面向对象信息提取（Objective）、智能变化检测（DeltaCue）、智能矢量化（Easytrace）、二次开发（EML）等十个扩展模块的功能。 《ERDAS IMAGINE遥感图像处理教程》将遥感图像处理的理论和方法与ERDAS IMAGINE软件功能融为一体，可以作为ERDAS IMAGINE软件用户的使用教程，对其他从事遥感技术应用研究的科技人员和高校师生也有参考价值。 目录 基础篇 第1章概述2 1.1 遥感技术基础2
1.1.1 遥感的基本概念2 1.1.2 遥感的主要特点2 1.1.3 遥感的常用分类3 1.1.4 遥感的物理基础3 1.2 ERDAS IMAGINE软件系统6 1. 2.1 ERDAS IMAGINE概述6 1.2.2 ERDAS IMAGINE安装7 1.3 ERDAS IMAGINE图标面板11 1. 3.1 菜单命令及其功能11 1.3.2 工具图标及其功能14 1.4 ERDAS IMAGINE功能体系14 第2章视窗操作16 2.1 视窗功能概述16 2.1.1 视窗菜单功能17 2.1.2 视窗工具功能17 2.1.3 快捷菜单功能18 2.1.4 常用热键功能18 2.2 文件菜单操作19 2.2.1 图像显示操作20 2.2.2 图形显示操作22 2.3 实用菜单操作23
Lab3 geometric correction and projection transformation of remotely sensed data Objective : The purpose of the current lab section is to adequately understand the mathematic principles and methods of geometric correction (co-registration) and projection transformation . In addition,you guys need to gain hands-on experience or skill to perform them in ENVI and ERDAS environments. 实验过程： 一、envi中图像配准 1、根据控制点的坐标对图像进行配准 1）加载中山陵地形图 2) 选择map 菜单下的registration菜单，选择select gcps:image to map 设置投影信息：基于经纬度的投影(geographic lat/lon)，选择基准面为WGS—84
3）开始配准 依次移动一级窗口中的光标到四个图廓点的位置，在三级放大窗口中把十字司放在经纬线的交点的中间位置，输入该点的经纬度于编辑对话框中：
点击add point，完成对控制点的编辑 4）选择option菜单下的wrap file将配准好的地图生成一幅新的影像
修改生成图像信息，改为50带的UTM投影，基准面为WGS-84，保存 2、图像到图像的配准 1）加载全色波段影像作为待配准的影像
实验一遥感图像的基本处理 一、实验要求 1.学会使用Erdas软件打开不同格式的图像
2.认识遥感图 以沈阳农业大学2011年高分辨率Quickbird遥感影像为底图， 识别操场位置形状大小颜色阴影 所住宿舍、位置形状大小颜色阴影 教学楼位置形状大小颜色阴影
雷达站位置大小颜色 水塔、位置形状大小颜色阴影 煤堆位置形状大小颜色 植物园广场间接
农田形状大小颜色 东陵陵园，位置形状大小颜色阴影在Erdas中调整遥感图像波段。 在工具栏上点击raster选择band combinations,在弹出来的对话框中对波段进行编辑，然后点击OK 3.学会使用Erdas软件的import/export文件导入功能 导出 在总的工具栏上点击第二个按钮import,在对话框中选择Export，选择
好输出文件类型，找到要输入的文件，并且新建要输出的文件名和确定存储位置，即可点击OK键输出文件 导入 勾选INport，选择输入文件类型，找到输入文件，新建输出文件名称及储存位置，即可点击OK 实验材料：2002年Landsat ETM+ 30m辽宁省沈阳市图像。 4.为图像添加aoi图层，并对遥感影像进行裁切 分别对Quickbird和Landsat ETM+影像进行处理，高分辨率影像要求裁切出沈阳农业大学校区，低分辨率影像要求裁切出沈阳市及周边郊区，aoi比要求实验区稍大，以方便进行后期处理。高分辨率影像适于纵向输出，低分辨率影像适于横向输出。 添加AOI图层
在工具栏点击AOI选项下的tools，选择一个工具对图片中想要创建图层的位置进行框选。 对框选的区域进行保存，存为AOI文件 裁剪
《遥感原理与应用》 课程上机 班级：地理信息系统2008-1班 学号：07082951 姓名：许冬
ENVI初步学习和影像增强处理 一、实习目的 通过对ENVI软件的初步学习和实习操作，了解遥感图像处理的基本原理、流程以及软件系统的基本构成和功能，加深多所学课程原理的理解，为从事相关项目的研究和开发奠定基础。对于影像增强需要掌握直方图的概念、生成方法，通过对不同图像直方图的比较，理解直方图所反映的图像性质；了解图像增强和滤波的多种方法，掌握直方图均衡、分段线性拉伸、密度分割、平滑、锐化、边缘增强的方法；通过图像增强和滤波多种方法的实习，掌握改善遥感图像视觉效果的有效方法。 二、实验数据介绍 本次实习的数据为ENVI4.7自带的数据:xudong.img 三、实验过程 (一)初步学习：遥感图像的输入/输出、波段组合及图像显示。 加载实验数据：xudong.img并显示遥感影像 1．图像的头文件资料的获取和编辑 ENVI：File>>Edit ENVI Header，选择相应的文件。 从Header Info对话框里，可以点击Edit Attributes下拉菜单中的选项，调用编辑特定文件头参数的独立对话框。这些参数包括波段名、波长、地图信息等。 2.图像的存取 File>Open Image File.打开任何文件，可用波段列表自动地出现。ABL列出该图像文件的所有波段，并允许你显示灰阶和彩色图像、启动新的显示窗口、打开新文件、关闭文件，以及设置显示边框。 3.要选择当前活动显示:从"Available Bands List"内，点击“Display#1”按钮菜单，再从列表中选择所需要的显示。要开始一个新的显示，从按钮菜单选择“New Display”。点击“Load Band”或“Load RGB”,以把选定的波段导入选定的显示。灰度图像和彩色图像的显示ENVI:File>>Open Image>>Available Bands List中选择Gray Scale或RGB Color模式。 （二）图像增强处理 （1）空间域增强： 1、对比度拉伸（辐射增强）： 在主图像窗口，选择Enhancements> Interactive stretching.在Stretch_Type下选 择要进行的拉伸方式 要把任何拉伸或直方图变化自动地应用于图像，选 择Options>Auto Apply
实验一 遥感图像统计特性 一、实验目的 掌握遥感图像常用的统计特性的意义和作用，能运用高级程序设计语言实现遥感图像统 计参数的计算。 二、实验内容 编程实现对遥感图像进行统计特性分析，均值、方差（均方差）、直方图、相关系数等。 三、实验原理 1.均值 像素值的算术平均值，反映图像中地物的平均反射强度。 11 00 (,) N M j i f i j f MN --=== ∑∑ 2.方差（或标准差） 像素值与平均值差异的平方和，反映了像素值的离散程度。也是衡量图像信息量大小的 重要参数。 11 2 00 2[(,)] N M j i f i j f MN σ--==-= ∑∑ 3. 相关系数 反映了两个波段图像所包含信息的重叠程度。f , g 分别为两个波段的图像，它们之间的 相关系数计算公式为： 11 [((,))((,))] (,)M N f g f i j e g i j e C f g ---?-= ∑∑ 其中， e f , e g 分别为两个波段图像的均值。 四、实验步骤和内容 1.实验代码 clc clear all I =imread ('m1.jpg'); whos I %显示图像信息 figure (1),imshow (I ); R =double (I (:,:,1)); G =double (I (:,:,2)); B =double (I (:,:,3)); %求图像的R,G,B 的均值,avg=mean(mean(I))
%求图像的R,G,B的均值 mean(R(:)) mean(G(:)) mean(B(:)) %求R,G,B的方差 varR=var(R(:)); varG=var(G(:)) varB=var(B(:)) %求RG,RB,GB的相关系数 corrcoef(R(:),G(:)) corrcoef(R(:),B(:)) corrcoef(B(:),G(:)) 2.原始图像 Figure 1原始图像3.实验结果 R,G,B的均值
实验二图像增强处理实习报告 1.实验目的和内容 1.1.实验目的 掌握图像合成和显示增强的基本方法，理解存储的图像数据与显示的图像数据乊间的1.2.实验要求 熟练根据图像中的地物特征进行图像合成显示、拉伸、图像均衡化等显示增强操作。 理解直方图的含义，能熟练的利用直方图进行多波段的图像显示拉伸增强处理。 1.3.软件和数据 ENVI 软件。 TM 图像数据。上次实验合成后的图像数据文件AA。 1.4.实验内容 图像的彩色合成显示 图像的基本拉伸方法 图像均衡化方法 图像规定化 2.实验过程 通过合成和拉伸增强显示图像中的信息。 2.1.图像合成 图像合成方法：伪彩色合成、彩色合成两种方式。其中彩色合成包括：真彩色合成、假彩色合成、模拟真彩色合成。 操作： 使用（4，3，2）进行RGB 合成显示图像。图像窗口为#1。
移动图像窗口的红色选框到玄武湖，将光标十字放在红框内，双击，显示光标位置窗口。该窗口中出现了Scrn 和Data，二者后面的RGB 的值是不同的。
2.1.1伪彩色合成 在新的窗口显示第4 波段图像，窗口为#2。
操作： 菜单：窗口菜单Tools-Color Mapping-Density slice…，选择Band 4，确定。在“Density Slice”窗口中，点击“应用”按钮，窗口#2 的图像变成了彩色。
设置默认的分级数为3 个：在“Density Slice”窗口，点击Options-Set number of default range,输入3，确定。点击Options-Apply default range，点击Apply 按钮。查看窗口#2 内的变化。
《遥感图像处理》实验指导书 实验一、ERDAS视窗的基本操作 实验目的：初步了解目前主流的遥感图象处理软件ERDAS的主要功能模块，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。 实验内容：视窗功能介绍；文件菜单操作；实用菜单操作；显示菜单操作；矢量和删格菜单操作等。 视窗操作是ERDAS软件操作的基础, ERDAS所有模块都涉及到视窗操作。本实验要求掌握视窗的基本功能，熟练掌握图像显示操作和矢量菜单操作，从而为深入理解和学习ERDAS软件打好基础。 1、视窗功能简介 二维视窗（图1-1）是显示删格图像、矢量图形、注记文件、AOI等数据层的主要窗口。通过实际操作，掌握视窗菜单的主要功能、视窗工具功能。 图1-1 二维视窗 重点掌握ERDAS图表面板菜单条；ERDAS图表面板工具条；掌握视窗菜单功能和视窗工具功能等基本操作。
2、图像显示操作（Display an Image） 第一步：启动程序（Start Program） 视窗菜单条：File→open→ RasterLayer→Select Layer To Add对话框。 第二步：确定文件（Determine File） 在Select Layer To Add对话框中有File和Raster Option两个选择项，其中File就是用于确定图像文件的，具体内容和操作实例如表。 参数项含义实例 Look in确定文件目录examples File name确定文件名xs_truecolor File of type确定文件类型IMAGINE Image（*.img） Recent选择近期操作过的文件------ Go to改变文件路径------- 图1-2 参数设置 第四步：打开图像（Open Raster Layer） 3、实用菜单操作 了解光标查询功能；量测功能；数据叠加功能；文件信息操作；三维图像操作等。 4、显示菜单操作 掌握文件显示顺序（图1-3）；显示比例；显示变换操作等。
一、实验名称 遥感图像光谱增强处理 二、实验目的 对图像进行主成分分析、主成分变换以及主成分百分比计算；观察图像在不同色彩空间之间相互转换的结果异同，对图像进行融合，用MODEL MAKER 建模方式进行图像处理。 通过以上操作初步掌握图像光谱增强处理过程，进一步理解影像光谱增强中不同增强方法的原理及其增强效果的差异。 三、实验原理 光谱增强是基于多光谱数据对波段进行变换达到图像增强处理，采用一系列技术去改善图象的视觉效果，或将图象转换成一种更适合于人或机器进行分析处理的形式。有选择地突出某些对人或机器分析有意义的信息，抑制无用信息，提高图象的使用价值。 主成分分析（PCA）用多波段数据的一个线性变换，变换数据到一个新的坐标系统，以使数据的差异达到最大。对于增强信息含量、隔离噪声、减少数据维数非常有用。 使用Color Transforms 工具可以将3-波段红、绿、蓝图像变换到一个特定的彩色空间，并且能从所选彩色空间变换回RGB。两次变换之间，通过对比度拉伸，可以生成一个色彩增强的彩色合成图像。 图像融合是将多幅影像组合到单一合成影像的处理过程。它一般使用高空间分辨率的全色影像或单一波段的雷达影像来增强多光谱影像的空间分辨率。 四、数据来源 本次实验所用数据来自于国际数据服务平台；landsat4-5波段30米分辨率TM第三波段影像，投影为WGS-84，影像主要为山西省大同市恒山地区，中心纬度：38.90407 中心经度：113.11840。
五、实验过程 1.主成分分析 1）打开并显示TM影像文件，从ENVI 主菜单中，选择File →Open Image File选择影像，点击Load Band 在主窗口加载影像。 2）主菜单选择Transforms—>Principal Components—>Forward PC Rotation —>Compute New Statistics and Rotate。在弹出的Principal Components Input File 对话框中，选择图像。 3)在Forward PC Rotation Parameters对话框中在输入统计系数，选择计算矩阵（选择协方差矩阵），输出统计文件及路线，统计波段数等相关参数的设置，单击Ok。
遥感数字图象处理实验指导书》 实习须知 实验室资源： 1 硬件设备： 局域网系统； 高级PC 计算机（每人一台，在规定时间使用）； 2 软件系统 Windows 2000 或Windows XP ERDAS IMAGINE 8.6 ArcToolbox ArcMap Microsoft Word Microsoft Excel Zip program 3 数据资源 数据源： ERDAS IMAGINE 8.6 软件附带的examples； XX 地区TM、ETM、Spot 遥感数据 XX 区部分矿山企业基础数据
实习目的与内容 1 实习目的 本实习为已具有RS的基本概念和理论基础的学生设计，目的是帮助学生在了解RS基本组成与数据结构模型的基础上，重点学习使用ERDAS IMAGINE8.6软件进行视窗操作、数据数据 预处理、图像解译、图像分类和矢量功能；了解地图投影系统的使用；学习多种数据输入的方法，不同数据格式转换，数据库模式的定义等多种前后期处理工作；掌握遥感图像前后处理和解译、分类地理的技术流程和方法，数据库建设以及地理数据的编辑和管理；配合具体实例运用GIS空间分析工具。通过系列实习过程，重点培养学习者掌握RS提取信息的基本过程和技巧，并可初 步用来解决运用遥感提取信息的问题。 2 实习内容 实习1 : ERDAS IMAGINE 8.6系统简介与入门；包括：软件概述，视窗操作中的菜单工具条的 介绍，数据的输入输出。 实习2:数据预处理；包括：图像分幅剪裁，图像几何校正，图像拼接处理，图像投影变换； 实习3:图像解译；包括功能简介，辐射增强处理（去霾处理）、常用的光谱增强处理（假彩色 合成与指数计算）、空间增强处理（分辨率融合）。 实习4:图像分类；包括；非监督分类和监督分类，专家分类器（在高级练习中学习） 实习5:地理信息系统分析和矢量功能介绍，综合运用GIS工具解决实例提出的问题。 实习6:专题制图输出全过程学习。 3 本书有关约定 实习所用原始数据存放在％sampledata目录下； 为保证整个实习过程安全、完整地进行，要求开始实习前，先在合适的硬盘位置创建自己的工作目录，实习过程所有新产生的数据文件均应保存在自己的工作目录下，切记！！！