遥感地学分析与专题制图实验报告

重庆交通大学

学生实验报告

实验课程名称遥感地学分析

开课实验室土木学院机房实验室

学院河海学院年级2012级专业班资环1班学生姓名邓双福学号631203050107

开课时间2014 至2015 学年第二学期

河海学院资源与环境科学系

2015年6月

3.3、图像镶嵌

将三张图像进行镶嵌，如下图：

建立掩膜之后，裁剪

在这个表里，凡是最后的那个数值大于1.8的就说明符合要求，

但重新选后发现数值越来越小，不过城镇用地和未利用地容易混淆，不容易选对，就不再重新选样本了。

3.5.2、定性评价

按照步骤操作后，出现n-D可视化对话框，单击Start，会出现一动态变化的样本聚类情况，在此只截一张图定性的看样

、其他的分类后处理：精度印证，用混合矩阵。后处理（出去小碎点），把一些小斑点给合并了。

是只小于一公顷的像元剔除掉

中将影像转换为shp文件，再导入arcmap中作做专题地图。

arcmap 打开以上shp文件，并进行用地类型属性的一一对应添加，并根据用地类型的不同，将各个区用不同的

4.3、制作专题地图

添加各类要素，导入属性表格的各类用地的面积，整饰结果如下图：

遥感实验报告

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。

遥感图像处理实验

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

《遥感原理与应用》实验报告——影像融合

实验名称：影像融合 一、 实验内容 1. 对TM 影像和SPOT 影像进行HSV 数据融合。 2. 查阅相关资料用envi 软件实现一种数据融合的方法，如Brovey 、PCA 等。 3. 利用均值、标准差、特征值等参数对上述两种方法的融合效果进行评价。 二、 实验所用的仪器设备，包括所用到的数据 电脑一台，Window7操作系统，遥感影像处理软件（ENVI4.3)英国伦敦的TM 影像数据lon_tm 和SPOT 影像数据lon_spot 。 三、 实验原理 1. 定义：图像（影像）融合是指将多余遥感影像按照一定的算法，在规定的地理坐标系中，生成新的图像的过程。 2. 目的： (1) 提高图像空间分辨率 (2) 改善分类 (3) 多时相图像融合用于变化检测 3. 基本原理 (1) HSV 变换法： HSV （hue, saturation, and value ：色调，饱和度，亮度值）。首先将多光谱图像经HSV 变换得到H 、S 、V 三个分量。然后将高分辨率的全色图像代替V 分量，保持H 、S 分量不变。最后再进行HSV 变换得到具有高空间分辨率的多光谱图像。 (2) Brovey 变换法: 对彩色图像和高分辨率数据进行数学合成，从而使图像锐化。彩色图像中的每一个波段都乘以高分辨率数据与彩色波段总和的比值。函数自动地用最近邻、双线性或三次卷积技术将3个彩色波段重采样到高分辨率像元尺寸。输出的RGB 图像的像元将与高分辨率数据的像元大小相同。 4. 评价指标 (1) 均值与标准差 ∑==n i i x n μ1 1 （公式1） () 2 1 2∑=-=n i i μx σ （公式2） 上述两个式子中，n 表示图像总的像素的个数，xi 为第i 像素的灰度值。 (2) 特征值 设 A 是n 阶方阵，如果存在数m 和非零n 维列向量 x ，使得 Ax=mx 成立，则称 m

计算机操作系统综合设计实验报告实验一

计算机操作系统综合设计 实验一 实验名称：进程创建模拟实现 实验类型：验证型 实验环境： win7 vc++6.0 指导老师： 专业班级： 姓名： 学号： 联系电话： 实验地点：东六E507 实验日期：2017 年 10 月 10 日 实验报告日期：2017 年 10 月 10 日 实验成绩：

一、实验目的 1）理解进程创建相关理论； 2）掌握进程创建方法； 3）掌握进程相关数据结构。 二、实验内容 windows 7 Visual C++ 6.0 三、实验步骤 1、实验内容 1)输入给定代码； 2)进行功能测试并得出正确结果。 2、实验步骤 1）输入代码 A、打开 Visual C++ 6.0 ； B、新建 c++ 文件，创建basic.h 头文件，并且创建 main.cpp 2）进行功能测试并得出正确结果 A 、编译、运行main.cpp B、输入测试数据 创建10个进程；创建进程树中4层以上的数型结构 结构如图所示：。

createpc 创建进程命令。 参数： 1 pid（进程id）、 2 ppid（父进程id）、3 prio（优先级）。 示例：createpc(2,1,2) 。创建一个进程，其进程号为2，父进程号为1，优先级为2 3)输入创建进程代码及运行截图 4）显示创建的进程

3、画出createpc函数程序流程图 分析createpc函数的代码，画出如下流程图：

四、实验总结 1、实验思考 (1)进程创建的核心内容是什么？ 答： 1)申请空白PCB 2)为新进程分配资源 3)初始化进程控制块 4)将新进程插入到就绪队列 （2）该设计和实际的操作系统进程创建相比，缺少了哪些步骤？ 答:只是模拟的创建，并没有分配资源 2、个人总结 通过这次课程设计，加深了对操作系统的认识，了解了操作系统中进程创建的过程，对进程创建有了深入的了解，并能够用高 级语言进行模拟演示。一分耕耘，一分收获，这次的课程设计让 我受益匪浅。虽然自己所做的很少也不够完善，但毕竟也是努 力的结果。另外，使我体会最深的是：任何一门知识的掌握， 仅靠学习理论知识是远远不够的，要与实际动手操作相结合才能 达到功效。

ENVI遥感图像配准实验报告

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：

遥感地学分析实验报

实验一植被覆盖度反演 一、实验目的 植被覆盖度是指植被（包括叶、茎、枝）在地面的垂直投影面积占统计区总面积的百分比。通常林冠称郁闭度，灌草等植被称覆盖度。它是衡量地表植被覆盖的一个最重要的指标，被覆盖度及其变化是区域生态系统环境变化的重要指示，对水文、生态、全球变化等都具有重要意义。目前已有许多利用遥感技术测量植被覆盖度的方法，其中应用最广泛的方法是利用植被指数近似估算植被覆盖度，常用的植被指数为NDVI，本次实验完成植被覆盖度反演。 二、实验数据 实验选取两景覆盖北京市的Landsat8 OLI影像、土地覆盖类型图以及北京行政边界矢量数据为数据源。其中，土地覆盖类型图是作为掩膜文件使用，其目的是为了便于植被覆盖度的估算；北京行政边界矢量数据是裁剪出北京市行政区内的范围。Landsat8 OLI影像是从地理空间数据云网站上下载得到的，其成像时间为2013年10月份。与Landsat7的ETM+成像仪相比，OLI成像仪获取的遥感图像辐射分辨率达到12比特，图像的几何精度和数据的信噪比也更高。OLI成像仪包括9个短波谱段（波段1～波段9），幅宽185km，其中全色波段地面分辨率为15m，其他谱段地面分辨率为30m。 三、实验方法 本文反演植被覆盖度所采用的是像元二分模型方法，像元二分模型是一种简单实用的遥感估算模型，它假设一个像元的地表由有植被覆盖部分与无植被覆盖部分组成，而遥感传感器观测到的光谱信息(S)也由这2个组分因子线性加权合成，各因子的权重是各自的面积在像元中所占的比率，如其中植被覆盖度可以看作是植被的权重。因此，像元二分模型的原理如下：VFC = (S - Ssoil)/ ( Sveg - Ssoil) S为遥感信息，其中Ssoil 为纯土壤像元的信息, Sveg 为纯植被像元的信息。 改进的像元二分法——遥感信息选择为NDVI VFC = (NDVI - NDVIsoil)/ ( NDVIveg - NDVIsoil) 两个参数的求解公式 NDVIsoil=(VFCmax*NDVImin- VFCmin*NDVImax)/( VFCmax- VFCmin) NDVIveg=((1-VFCmin)*NDVImax- (1-VFCmax)*NDVImin)/( VFCmax- VFCmin) 当区域内可以近似取VFCmax=100%，VFCmin=0% VFC = (NDVI - NDVImin)/ ( NDVImax - NDVImin) 当区域内不可以近似取VFCmax=100%，VFCmin=0%，当有实测数据的情况下，取实测数据中的植被覆盖度的最大值和最小值；当没有实测数据的情况下，植被覆盖度的最大值和最小值根据经验估算。 其中, NDVIsoil 为裸土或无植被覆盖区域的NDVI值, 即无植被像元的NDVI 值；而NDVIveg 则代表完全被植被所覆盖的像元的NDVI 值, 即纯植被像元的NDVI 值。 四、实验处理步骤 1、实验处理流程如下图所示

遥感图像实验报告

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

Photoshop平面图像处理实验报告

Photoshop平面图像处理实验报告 一、实验项目 安徽大学宣传画 二、实验目的 （1）使用Photoshop基本工具实现宣传画制作； （2）利用所学知识使得构图美观，各图层间融合度高，辨识度高； （3）尽可能多的使用不同的方法完成制作； （4）学会使用一些常用工具的快捷键，例如“Alt+滚轮”可改变图像大小，“Ctrl+T”可对对象使用“自由变换”等； （5）习惯在新建图层上进行操作，习惯对需要进行较大改动的图层进行备份； （6）在图像放大的基础上进行精确抠图； （7）对图层边界进行模糊处理，提高融合度； （8）学会对绘制图形及文字添加效果，使其立体化（更加真实），或是（多彩化）更加绚丽； （9）学会对设计的图像进行分解与重组，例如球体就是由一层底色加效果、以及白色高光层组合而成； （10）要注意整体构图中的光影效果，使整体井然有序，而不是杂乱无章； （12）学会合理利用滤镜中的各种效果，设计出最为合适的组合； （13）不要忽视重叠图层的“叠加效果”，合理利用可提升叠加图层的融合度； （14）习惯给图层取名，方便修改。 三、实验步骤

（1）新建文件，打开图片（安徽大学校门）文件，使用移动工具拖曳至新建文件中。 （2）为使得校门朝向满足构图设计，使用“编辑——变换——水平翻转”功能，将其实现左右水平翻转。

（3）利用“磁性套索工具”将大门主体部分选出，再使用“选择——反选”功能，选出该图层中不需要的部分，利用“编辑——清除”使其被清除。 （4）使用“橡皮”工具，调整合适的笔锋、不透明度及流量大小对剩余主体部分多余的边角、门内的空隙进行擦除。 使用“编辑——自由变换”调整大小，移动到设计位置。

遥感地学分析读书报告

成像光谱技术研究动态 王立平刘洪博 1 引言 地物的反射辐射光谱特征是遥感的主要物理基础，是开展地球表层物质的物性和空间结构分析，进而加以识别的主要依据。成像光谱技术具有高光谱分辨率、超多波段和图谱合一的特点，在大尺度范围内探测地表物质连续光谱特性的同时，还获取了地物的空间形态和状态信息。成像光谱仪的光谱分辨率越高，所反映地物光谱特征就越精细，甚至可获取与实验室或地面实测光谱类似的曲线，为地物或地物成份的遥感识别奠定了基础。 2 成像光谱技术的发展与现状 成像光谱遥感所用的仪器是成像光谱仪。从世界范围来看，美国的成像技术发展较早，也最具代表性。从20世纪80年代到现在，美国已经研制了三代成像光谱仪。 第一代成像光谱仪的代表是航空成像光谱仪AIS。它由美国国家航空和航天管理局NASA所属的喷气推进实验室JPL设计，已于1984-1986年装在NASA的C-130飞机上飞行。这是一台装有二维、近红外阵列探测器的实验仪器，128个通道，光谱覆盖范围从1.2~2.4μm，并在内华达Cuprite地区的应用中取得很好的效果。 第二代成像光谱仪的代表是机载可见光/近红外成像光谱仪AVIRIS，它有224个通道，使用光谱范围为0.41~2.45μm，每个通道的波段宽约为10nm。曾放在改装后的高空U2飞机上使用．为目前最常用的航空光谱仪之一。 基于NASA仪器的成功应用，也基于采矿工业及石油工业的需求，在AVIRIS之后，地球物理环境研究公司GER又研制了l台64通道的高光谱分辨率扫描仪GERIS。其中63个通道为高光谱分辨率扫描仪，第64通道是用来存储航空陀螺信息。该仪器由3个单独的线性阵列探测器的光栅分光计组成。它与其他仪器的区别是在不同的光谱范围区内，通道的光谱宽度是不同的。

遥感图像预处理实验报告

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

实验报告四综述

成都信息工程大学遥感图像处理上机报告

1. 实验项目名称 遥感图像光谱增强处理 2. 实验目的 主成分分析：为了去除波段之间多余信息、将多波段的图像信息压缩到比原波段更有效的少数几个转换波段。 主成分逆变换：将主成分变换的图像重新恢复到RGB 彩色空间。缨帽变换：根据多光谱遥感中土壤、植被等信息在多维光谱空间中信息分布结构对图像 做的经验性线性正交变换。图像融合：将多源信道所采集到的关于同一目标的图像数据经过图像处理和计算机技术 等，最大限度的提取各自信道中的有利信息，最后综合成高质量的图像，以提高图像信息的利用率、改善计算机解译精度和可靠性、提升原始图像的空间分辨率和光谱分辨率，利于监测。 3. 实验原理 主成分分析法是一种降维的统计方法，它借助于一个正交变换，将其分量相关的原随机向量转化成其分量不相关的新随机向量，这在代数上表现为将原随机向量的协方差阵变换成对角形阵，在几何上表现为将原坐标系变换成新的正交坐标系，使之指向样本点散布最开的p 个正交方向，然后对多维变量系统进行降维处理，使之能以一个较高的精度转换成低维变量系统，再通过构造适当的价值函数，进一步把低维系统转化成一维系统。 缨帽变换又称KT 变换。是一种经验性的多波段图像的线性变换,是Kauth 和Thomas(1976) 在研究MSS 图像反映农作物和植被的生长过程时提出的。在研究过程中他们发现MSS 四个波段组成的四维空间中,植被的光谱数据点呈规律性分布,像缨帽状,因此将这种变换命名为缨帽变换。 图像融合就是通过一种特定算法将两幅或多幅图像合成为一幅新图像。该技术有基本的体系，主要包括的内容有：图像预处理，图像融合算法，图像融合评价，融合结果。图像融合系统的层次划分为：像素层融合、特征层融合、决策层融合，目前绝大多数融合算法研究都集中在这一层次上。 4. 数据来源

遥感地学分析读书笔记

绪论 根据遥感信息的利用方式和效应，可以把遥感技术的发展划分为四个阶段： 1.瞬时信息的定性分析 2.空间信息的定位分析 3.时间信息的趋势分析 4.环境信息的综合分 析，即多种来源信息的复合分析 第一章遥感信息的地学评价 （一）遥感信息的属性 1.遥感信息的多源性（平台、载体的多层次，波段不同，视场不同，时间不同） 2.遥感信息的物理属性（不同的空间分辨率、波普分辨率、时间分辨率） （二）遥感研究对象的地学属性 1.空间分布 2.波谱反射和辐射特征 3.时相变化 二、遥感信息地学评价的标准 （一）空间分辨率 空间分辨率又可称为地面分辨率，指一个影像上能够详细区分的最小单元的尺寸或大小。空间分辨率有三种表示形式： （1）象元，每个象元的大小在地面上对应的范围，即在地表与一个象元大小相当的尺寸，用米表示。 （2）象解率，指胶片上1毫米间隔内包含的线对数，用线对/毫米来表示。 （3）视场角，指电子传感器的瞬时视域，用豪弧度表示。视场角小，得到的光通量小，空间分辨率低；反之，空间分辨率高。 （二）波谱分辨率 波普分辨率指传感器所用的波段数目、波段波长以及波段宽度。也就是选择的通道数、每个通道的波长、带宽，这三个因素决定波普分辨率。 对于传感器波谱分辨率的选择，有两种情况。在实验过程中，分析波谱特征时，光谱波段分得愈多愈细、频带宽度愈窄，所包含的信息量就愈大，针对性愈强，则易于鉴别细微差异，因而在实验室研究中多光谱波段往往可以发展到十几、甚至几十个波段.但是在实际应用中，便要对之进行综合归纳。因为波段分得愈细，各波段数据间的相关性就愈大，增加了信息的冗余度，未必能达到预期识别效果。同时波段愈多，数据量愈大，给数据传输、数据处理和鉴别带来困难。 （三）时间分辨率 时间分辨率指对同一地区遥感影像重复覆盖的频率。 第二节陆地卫星系列的地学评价 (三)火箭遥感的特点 1. 火箭可以选择最有利的时机 2.火箭资料有快速、大面积同步覆盖的特点 3.火箭灵活、方便，发射简单，准备时间短，发射架小，可以移动 4.成本较低，并可根据用户的需要来设计 5.摄影处理设备简单 二、航空遥感的特点 航空遥感作为遥感立体观测系统中不可缺少的一部分，有其明显的特点。 1.航空遥感空间分辨率高、信息容量大，主要服务于较大比例尺的区域资源与环 境详查，以及解决工程技术上的具体问题，其经济与社会效益明显。 2，航空遥感灵活、方便，适用于专题遥感研究。它可以根据用户的需求，灵活选择具有一定空间分辨率、波谱分辨率、时间分辨率的遥感信息，设计航空遥惑飞行的方案和路线等。获得图象较为方便，成本不高。

遥感图像处理 图像配准、图像裁剪 实验报告

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

物联网传输综合课程设计实验报告 人体红外数据通信实验

物联网传输综合课程设计实验报告 人体红外数据通信实验 一、实验目的 1. 了解基于Z-Stack 协议栈的SappWsn 应用程序框架的工作机制 2. 掌握在ZigBee 协议栈中添加人体红外传感器驱动的方法。 二、实验设备 1. 装有IAR 开发工具的PC 机一台 2. 下载器一个 3. 物联网多网技术开发设计平台一套 三、实验原理 在Z-Stack APP中的HAL\Target\CC2530EB\Includes组中，提供了一个hal_io.h的文件，如图所示。 其中，提供了名为HalIOSetInput 的函数，可以将燃气传感器端口（P1.0）设置为输入，然后通过调用HalIOGetLevel 函数来获取传感器状态。 四、实验步骤 1、将单片机zigbee协调器拆卸下来，取出烧写器。通过Mini USB接口将zigbee 协调器与下载器和PC机相连。

2、将实验箱控制方式切换开关拨至“手动”一侧，转动实验箱“旋钮节点选择”旋钮，使得协调器旁边的LED灯被点亮 3、打开配套代码中的ZStack-CC2530\Projects\SappWsn\SappWsn.eww工程文件，在“Tools”组中，找到“f8wConfig.cfg”文件，双击打开，并找到大概第59 行的“-DZAPP_CONFIG_PAN_ID=0xFFFF”，将其中的“0xFFFF”修改为其他值，例如0x0010

4、在工程目录结构树上方的下拉列表中，选择“CoordinatorEB”，点击工具栏中的“Make”按钮，编译工程，等待工程编译完成，如看到警告，可以忽略。在工程目录结构树中的工程名称上点击鼠标右键，选择“Options”，并在弹出的对话框中选择左侧的“Debugger”，并在右侧的“Driver”列表中选择“Texas Instruments”，点击“Download and Debug”按钮。待程序下载完毕后，点击“Go”按钮，使程序开始运行。点击工具栏中的“Stop Debugging”，退出调试模式， 5、转动实验箱“旋钮节点选择”旋钮，使得热释红外传感器节点旁边的LED灯被点亮，在工程目录结构树上方的下拉列表中，选择“EndDeviceEB”，在“SAPP_Device.h”文件中，取消“HAS_IRPERS”的注释，并保证其他的功能均被注释，如图所示

遥感反演地表温度

遥感地学分析 实验报告 成绩： 姓名： 学号： 班级： 题目：

课程实验报告要求 一、实验目的 掌握并熟悉band math的操作，对建筑用地分离用的几个建筑指数；学会面对对象分类；学会反演地表温度。 二、实验准备 软件准备： 数据准备：中等分辨率数据AA、高分辨率数据、热岛监测band6 三、实验步骤 1.中等分辨率数据中城市范围的提取： （1）加载数据AA，首先在BAND MATH里面计算图像的NDVI值其公式：(float(b1)-float(b2))/(float(b1)+float(b2))，正确输入公式后点击OK； 在接下来的界面中为公式中b1和b2赋予相应的波段，及近红外波段和红色波段，选择合适的路径即可点击OK； 结果如图：

（2）同样用上述发放计算图像的归一化建筑指数（NDBI值），公式同样使用前面所用，但是后面给b1和b2赋予第五和第四波段就行，同样选择合适的路径即可； 结果如图：

（3）利用前面所计算的NDVI和NDBI值计算改进的归一化裸露指数（MNDBI），MNDBI= NDBI+(1-NDVI)，首先在BAND MATH中输入一下公式并b1和b2赋予NDBI的波段和NDVI的波段； 结果如图：

（3）同样使用上述方法计算城镇用地指数（ULI）计算公式为ULI=NDBI and NDVI，同样在BAND MATH中输入公式并赋予相应的波段，在设置好输出路径即可； 结果如图：

（4）三种指数的阈值的设置，通过查看三种指数的直方图可以为每种指数的分离建筑用地提取合适的阈值；通过查看NDBI的阈值设置为，并将其在band math中进行二值化； 通过查看MNDBI的阈值设置为，并将其在band math中进行二值化；

ENVI实验报告

实验报告 课程名称：系部名称：测绘工程学院专业班级：遥感科学与技术 11-1班学生姓名：学号： 指导教师：田静 实验报告1 实验报告 2 篇二：envi上机报告 《遥感软件应用与开发》 实验指导书、作业 系部名称：测绘工程学院 专业班级：遥感科学与技术11-1班 学生姓名： 学号： 指导教师：田静 测绘工程学院 目录 《遥感软件应用与开发》课程实验指导书???????????错误！未定义书签。 实验一：envi软件安装与基本功能操作?????????????3 实验二：影像的地理坐标定位和校正??????????????19 实验三：图像融合、图像镶嵌、图像裁剪 ???????????25 实验四：图像分类 ?????????????????????31 实验报告： ???????????????????????37 实验报告1： ????????????????????????38 实验报告2： ????????????????????????41 实验报告3： ????????????????????????44 实验报告4： ????????????????????????47 实验一：envi软件安装与基本功能操作 一、实验目的 熟悉遥感数据图像处理软件envi的安装过程，了解envi基本信息、基本概念及其主要 特性。对envi操作界面有一个基本的熟悉，对各菜单功能有一个初步了解，为后面的实验作 好准备。 二、实验学时 2学时 三、实验类型 实践 四、实验原理及内容 （1）遥感图像处理软件envi界面总体介绍 （2）envi软件能识别的图像类型介绍 （3）各种图像文件的打开 重点： envi能识别的文件类型 学生可自行阅读帮助文件学习。 五、实验步骤 1．envi的安装 2．遥感图像处理软件envi界面介绍

实验报告总结(精选8篇)(优秀版)

《实验报告总结》 实验报告总结（一）： 一个长学期的电路原理，让我学到了很多东西，从最开始的什么都不懂，到此刻的略懂一二。 在学习知识上面，开始的时候完全是老师讲什么就做什么，感觉速度还是比较快的，跟理论也没什么差距。但是之后就觉得越来越麻烦了。从最开始的误差分析，实验报告写了很多，但是真正掌握的确不多，到最后的回转器，负阻，感觉都是理论没有很好的跟上实践，很多状况下是在实验出现象以后在去想理论。在实验这门课中给我最大的感受就是，必须要先弄清楚原理，在做实验，这样又快又好。 在养成习惯方面，最开始的时候我做实验都是没有什么条理，想到哪里就做到哪里。比如说测量三相电，有很多种状况，有中线，无中线，三角形接线法还是Y形接线法，在这个实验中，如果选取恰当的顺序就能够减少很多接线，做实验就应要有良好的习惯，就应在做实验之前想好这个实验要求什么，有几个步骤，就应怎样安排才最合理，其实这也映射到做事情，不管做什么事情，就应都要想想目的和过程，这样才能高效的完成。电原实验开始的几周上课时间不是很固定，实验报告也累计了很多，第一次感觉有那么多实验报告要写，在交实验报告的前一天很多同学都通宵了的，这说明我们都没有合理的安排好自己的时间，我就应从这件事情中吸取教训，合理安排自己的时间，完成就应完成的学习任务。这学期做的一些实验都需要严谨的态度。在负阻的实验中，我和同组的同学连了两三次才把负阻链接好，又浪费时间，又没有效果，在这个实验中，有很多线，很容易插错，所以要个性仔细。 在最后的综合实验中，我更是受益匪浅。完整的做出了一个红外测量角度的仪器，虽然不是个性准确。我和我组员分工合作，各自完成自己的模块。我负责的是单片机，和数码显示电路。这两块都是比较简单的，但是数码显示个性需要细致，由于我自己是一个粗心的人，所以数码管我检查了很多遍，做了很多无用功。 总结：电路原理实验最后给我留下的是：严谨的学习态度。做什么事情都要认真，争取一次性做好，人生没有太多时间去浪费。 实验报告总结（二）： 在分子生物学实验室为期两个月的实习使我受益匪浅，我不仅仅学习到了专业知识，更重要的是收获了经验与体会，这些使我一生受用不尽，记下来与大家共勉：

遥感地学分析复习题2012

题型： 1、简答题：地表温度反演20分；简答10分。 2、判断题：2 x 10 = 20分； 3、填空题：2 x 10 = 20分； 4、选择题：2 x 5 = 10分； 5、名词解释：4 x 5 = 20分。 名词解释： 1、植被指数：多光谱遥感数据经分析运算（加、减、乘、除等线性或非线性组合方式），产生某些对植被长势、生物量等有一定指示意义的数值——即所谓的“植被指数”。 2、红边：反射光谱的一阶微分最大值所对应的光谱位置，对应红光区外叶绿素吸收减少部位到近红外高反射肩之间，健康植物的光谱响应陡然增加的（量度增加约10倍）的这一窄条区。通常位于0.68~0.75μm之间。 3、遥感地学分析：建立在地学规律基础上的遥感信息处理和分析模型，其结合物理手段、数学方法和地学分析等综合型应用技术和理论，通过对遥感信息的处理和分析，获得能反映地球区域分异规律和地学发展过程的有效信息的理论方法。 4、叶面积指数LAI：单位土地面积上的柱体内全部植物叶子面积（仅叶片向上半面）之和。 5、叶倾角：叶子向上半面某一点上的法线方向与Z轴（垂直于水平面指向天空）的交角，称为叶子在该点的倾角。 6、光合有效辐射：植物光合作用是植物叶片的叶绿素吸收光能和转化光能的过程。植物光合作用所能利用的仅仅是太阳光的可见光部分（0.4~0.7um），这个波长范围的太阳辐射也称为光合有效辐射 7、劈窗算法：是利用相邻两个热红外通道来进行地表温度反演的方法，是目前为止发展最为成熟的地表温度反演算法。 8、水体富营养化：当大量的营养盐进入水体后，在一定条件下引起藻类的大量繁殖，而后在藻类死亡分解过程中消耗大量溶解氧，从而导致鱼类和贝类的死亡。这一过程称为水体的富营养化。 填空题： 1、水体的反射光谱特性三方面的贡献：包含水表面反射、水体底部物质反射及水中悬浮物质的反射3方面的贡献。 2、1.3um以外植物含水量的三个吸收波段：1.4、1.9和2.7um。 3、Landsat TM缨帽变换为6维空间，前三维分量有意义，包括： 亮度，反映总体亮度变换 绿度GVI，反映地面植物的绿度 湿度 4、对水体的反射波谱影响最大的4个组分：纯水、浮游植物、悬浮物、黄色物质。 5、维恩位移定律：地面物体的温度在300k 时，辐射峰值波长在9.7um 附近。

遥感数字图像处理实验报告

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

遥感图像光谱增强处理实验报告

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。

遥感植被指数NDVI计算

本科学生综合性、设计性 实验报告 姓名宋国俊学号114130168 专业地理信息系统班级 实验课程名称遥感地学分析 实验名称NDVI计算 开课学期2011 至2012 学年下学期 云南师范大学旅游与地理科学学院编印 一、实验准备

1、实验目的和要求： 利用TM卫星数据，应用ENVI软件进行归一化植被指数的计算，及在此基础对研究 区进行植被覆盖率的提取，根据植被覆盖率进行一些应用分析。 2、实验材料及相关设备： 昆明影像数据(path/row:129/43（2002.02.09）)ENVI及ArcGIS软件。 3、实验方法步骤及注意事项： 实验方法：利用ENVI及ArcGIS图像处理软件，参考软件的处理操作步骤，对图像进行处理。 注意事项：下载数据时应该严格遵照行列号来下载，下载的数据要包括完整的影像数据信息以便数据的预处理。 二、实验内容、步骤和结果（详细写清楚本次实验的完成的主要内容、具体 实施步骤和实验结果。） 1、实验内容 利用下载的昆明影像数据用ENVI进行NDVI计算，计算公式如下： NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)(NIR为近红外波段，R为红光波段) 2、实验步骤 (1)对昆明影像数据进行辐射定标： Ⅰ、启动ENVI External →Geo TIFF with metadata→Enter Landsat MetaData （输入元数据） Ⅱ、Spectral→Preprocessing→Calibration utilities→Landsatcalibration→Landsat calibration input file→输 入第一步的元数据 Ⅲ、将辐射定标后的数据转化为BIL格式：