遥感实习报告报告

2024-07-26

遥感实习报告报告(精选6篇)

篇1:遥感实习报告报告

重庆交通大学测绘工程 《遥感原理及应用》实验报告

班 级: 学 号: 姓 名: 指 导 老 师 : 实 验 室: 地理信息中心实验室

实验一

ENVI 视窗的基本操作

一、实验的目的

初步了解目前主流的遥感图象处理软件 ENVI 的主要功能模块,在此基础上,掌握视窗操作模块的功能和操作技能,为遥感图像的几何校正等后续实习奠定基础。

二、实验软件与数据

软件:Envi遥感图像处理软件。数据:重庆地区UTM第八波段数据。

三、实验方法与步骤

Envi软件的主菜单:

这个是ENVI软件的主菜单,其中包括了文件的载入,基本工具栏,以及图像处理的一些必要的功能。

四、实验体会与建议

本次实验主要是熟悉Envi软件的菜单,以及一些常用的方法。还有就是将Envi软件菜单的界面转换成中文菜单。

1、在ENVI安装目录..RSIIDL60productsenvi40menu下建立新文件夹,命名为orgmenu

2、拷贝..RSIIDL60productsenvi40menu下原有的英文菜单文件display.men、display_shortcut.men和envi.men到新建的orgmenu目录中进行备份

3、拷贝下载的display.men、display_shortcut.men和envi.men文件到..RSIIDL60productsenvi40menu中,覆盖原文件。

4、启动ENVI4.0。

实验二

遥感图像的几何校正

一、实验的目的

通过实习操作,掌握遥感图像几何校正的基本方法和步骤,深刻理解遥感图像几何校正的意义。

二、实验软件与数据

软件:Envi遥感图像处理软件。

数据:重庆地区UTM第八波段数据以及未经校核的重庆地区jpg图片。

三、实验方法与步骤

1、打开ENVI软件将UTM图像和jpg格式的图片载入,上述图像中我们可以看出,12840-8图像下面有图像的地理信息,而重庆城区图片是没有信息说明的。

2、选择校正与镶嵌菜单下的校正图像选取控制点(图像到图像),分别选取基础图像和校正图像,分别在图像上面选择控制点,通过Add Point按钮增加选择的控制点,用这个方法选择5个控制点,单击Show List按钮查看所选控制点的信息

3、在控制点选择窗口中选择options菜单,再选择warp file,选择输出校正后的图像文件。

4、载入校正后的图像

在图像显示窗口工具菜单中选择geographic link,将需要连接的图像打开,5、选择2号图上的位置,3号图就会显示相应位置。

四、实验体会与建议

用过本章的实验,掌握了遥感图像几何校正的基本方法和步骤,理解了遥感图像几何校正的意义。

在几何校正的时候,刚开始把dipaly1和dipaly2搞反了,没有注意是以哪张有坐标的为基准。选点的时候应该找比较明显的标志性物体。

实验三

遥感图像的增强处理

一、实验的目的

通过上机操作,了解空间增强、辐射增强几种遥感图象增强处理的过程和方法,加深对图象增强处理的理解。

二、实验软件与数据

软件:Envi遥感图像处理软件。数据:重庆地区UTM多光谱数据。

三、实验方法与步骤

1、载入UTM多光谱数据,并选择RGB Color 使用前面三个波段显示模拟真彩色图像。

2、在主菜单中选择滤波菜单,再选择卷积滤波,在convolutions菜单中选择不同的算法进行图像的卷积滤波运算。这是通过highpass方法运算输出的结果。

这是经过low pass运算出来的结果。

3、在图像菜单中选择显示增强,以下图像是平方根后的效果

4、在图像菜单中选择显示增强,以下图像是[zoom]均衡化后的效果

四、实验体会与建议

通过本章的实验操作,了解了空间增强、辐射增强几种遥感图象增强处理的过程和方法,加深了对图象增强处理的理解。

刚开始打开的图片是Gray scale的模式,转换成为RGB Color模式。然后就是菜单中选择卷积滤波进行运算,然后再对本图片进行显示增强。

实验四

遥感信息的复合

一、实验的目的

通过上机操作,初步掌握遥感信息复合的方法,深入理解遥感信息复合在信息解译中的意义。

二、实验软件与数据

软件:Envi遥感图像处理软件。

数据:重庆地区UTM多光谱数据和重庆地区UTM第八波段高分辨率数据。

三、实验方法与步骤

1、载入UTM多光谱图像和UTM第八波段高分辨率图像。

2、主菜单中的空间变换菜单,再到影像融合,再到HSV,选择输入多波段的数据

选择输入高分辨数据

输出多光谱数据和高分辨率数据融合之后的图像数据

多光谱和高分辨率数据融合之后的图像

四、实验体会与建议

通过本章实验,初步掌握了遥感信息复合的方法,理解了遥感信息复合在信息解译中的意义。对遥感图片的处理有了更深的认识。

数据融合其实比较好做,就是将两张图片打开后选择菜单中的空间变换菜单,再到影像融合,再到HSV,选择输入多波段的数据。最后生成文件,保存后就可以了。

实验五

遥感图像分类——监督分类

一、实验的目的

理解计算机图像分类的基本原理以及监督分类的过程,达到能熟练地对遥感图像进行监督分类的目的。

二、实验软件与数据

软件:Envi遥感图像处理软件。数据:重庆地区UTM多光谱数据。

三、实验方法与步骤

1、载入UTM多光谱图像,使用主菜单中的基本工具菜单,选取感兴趣区,在image图像中选择序列区。

2、在主菜单中选择分类,选择监督分类,再选择最小距离法进行分类。结果如下,其中红色部分为河流,蓝色部分为居民区和山脉,绿色部分为植被和背景。

四、实验体会与建议

通过本章实验,理解和掌握了计算机图像分类的基本原理以及监督分类的过程,并能够熟练地对遥感图像进行监督分类。

首先选择图片的感兴趣区,要选择多个波段不同颜色,刚开始的时候只选择了一个,整个图片全是一个颜色。后来选择了很多颜色,选择出了特征值。

实验六

遥感图像分类——非监督分类

一、实验的目的

进一步理解计算机图像分类的基本原理以及监督分类的过程,达到能熟练地对遥感图像进行监督分类的目的,同时深刻理解监督分类与非监督分类的区别。

二、实验软件与数据

软件:Envi遥感图像处理软件。数据:重庆地区UTM多光谱数据。

三、实验方法与步骤

非监督分类的方法有分级集群法和动态聚类法(ISODATA)载入多光谱图像,使用动态聚类法(ISODATA)进行分类。在分类菜单中选择非监督分类,在选择ISODATA

动态聚类法(ISODATA)分类结果

四、实验体会与建议

通过本章实验,进一步理解了计算机图像分类的基本原理以及监督分类的过程,并能够熟练地对遥感图像进行监督分类的目的,同时深刻理解了监督分类与非监督分类的区别。打开图片,点击非监督分类,然后load图片就可以了。

篇2:遥感实习报告报告

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;

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)、Gaussian(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:

篇3:遥感实习报告报告

摘要:“定量遥感综合服务平台关键技术研究”是国家863项目“星机地综合定量遥感系统与应用示范 (一期) ”中的第十一课题, 课题的目标是研发遥感网遥感应用资源 (遥感数据、信息产品、模型算法及波谱库) 的集成和平台服务技术, 以支持专题信息产品生产 (全球林业定量遥感专题产品、全球多尺度农情定量遥感专题产品、全球矿产资源与能源定量遥感专题产品、区域河流水资源定量遥感专题产品、全球生态环境遥感监测与诊断专题产品) 所需的共性产品, 并对共性产品和专题产品进行汇集发布。面向部委、专业用户、大众用户, 提供分散遥感应用资源的虚拟化集成、流程化运行服务及按需交互式产品生产服务。该报告中的接口方案与测试程序研究对于实现接口与关键技术模块的集成及建立定量遥感服务平台框架系统具有重要的作用, 也为项目二期综合定量遥感产品服务及运营系统的研建奠定坚实的基础。

关键词:星机地综合定量遥感,服务平台,共性产品,专题产品

阅读全文链接 (需实名注册) :http://www.nstrs.cn/xiangxi BG.aspx?id=87636&flag=1

篇4:遥感实习报告报告

【摘 要】将项目教学法引入到《资源遥感与信息技术》教学实习中,结果表明:在完成教学实习任务的前提下,该教学方法大大激发了学生的学习兴趣,提高了学生的学习热情,加深了学生对理论知识的掌握和理解,同时还培养了学生的创新能力和实践能力,培养了学生的吃苦耐劳和团结协作精神,有利于学生养成良好的职业习惯,提高了学生的就业竞争力。

【关键词】项目教学法 《资源遥感与信息技术》 教学实习

一、前言

项目教学法是师生通过共同实施一个完整的项目而进行的教学活动,其实质就是在高度仿真的职业环境下为完成某个具体工作任务所进行的职业活动。项目教学法有利于激发学生的学习兴趣,提高学生的知识水平和技能水平,有利于培养学生的创新能力和实践能力,还可以培养学生的团队合作精神、良好的职业习惯,提高学生的就业竞争力等。

《资源遥感与信息技术》是农业资源与环境专业本科教学的必修课程,在整个专业培养中占有非常重要的地位。该课程与实践联系较为紧密,要求培养学生具有一定的实践能力和应用能力,而该课程理论知识较为抽象,学生普遍反映难以理解。项目教学法恰好适合于这种情况的课程教学,有利于培养目标的实现。鉴于此,本研究尝试将项目教学法引入到该课程的教学实习中去。

二、项目教学法在《资源遥感与信息技术》教学实习中的实施过程

(一)确定项目任务

所确定的项目任务既要涵盖全部或绝大部分课程内容,又要有利于项目教学法的应用。在全面把握项目教学法的基础上,结合课程培养目标和教学内容,确定本教学实习项目任务是:分发给每组两幅TM影像,要求每组完成给定年份昌黎县土地利用/土地覆盖类型遥感计算机自动分类调查,要求分类精度不低于50%,且最终分类结果转换成矢量结构,用ArcView进行专题图的制作和输出、结果的统计。

(二)制定工作计划

将授课班级按每组5~6人事先分成若干小组,以小组为单位组织学生讨论,学生结合已学过课程内容,针对项目任务的要求,通过讨论制定出每组详细的工作计划,确定具体工作步骤和程序,要求工作计划中还应包括各组所需的物质准备和小组内成员的分工等。

(三)组织实施

在项目实施的过程中,始终坚持以学生为主体、教师为主导的原则,激发学生主动学习的积极性,兼顾各方面能力的培养。

在组织项目实施的过程中,又将项目进行了细化,根据项目任务最终确定了9个子项目,分别是(1)几何精校正;(2)遥感图像的增强处理;(3)图像的镶嵌与裁剪;(4)遥感图像计算机自动分类;(5)掩膜处理;(6)分类结果精度检验;(7)数据结构类型的转换;(8)專题图的制作与输出;(9)结果统计分析。所设置的9个子项目,涵盖了该课程的绝大部分的教学内容,且这9个子项目表面看似独立,其实内部相互联系,构成了一个完整的有机体。

在个别环节增加了学生讨论总结的过程,有利于培养学生分析问题能力和总结能力的培养。比如在完成遥感图像几何精校正工作后,让同学们讨论总结在操作过程中哪些原因会引起误差。

(四)成果展示

项目任务完成后,每组选派一名代表将完成成果进行全班展示,这个环节有利于培养学生的成就感,增强学生的自信心。

(五) 项目评价

项目评价是项目教学过程中不可或缺的环节,本教学从三个方面进行项目实施效果评价,分别是学生自评、小组互评、老师点评。在进行评价时,引导学生就自身在项目实施过程中的收获和不足进行全面的评价。同时鼓励小组之间进行评价,通过相互评价,促进学生反思。之后教师对学生实习中的表现进行点评,肯定学生的成绩,指出存在的不足和今后努力的方向。

三、项目教学法在实施过程中存在的问题和对策

(一)人数过多的问题

每届学生实习人数都在40~60人之间,这么多学生挤在一个机房,指导老师不容易控制,从而会影响教学效果。应该控制班级人数,一个班的人数控制在30人以内,超过30人时应该分班在不同的机房进行教学,指导老师分工指导。

(二)场地和设备的影响

实习场地是以固定电脑、桌椅的教室为主,这种环境不便于讨论交流的进行。学校应加大资金投入,改造实习场地,使得在满足完成教学任务的同时,又有利于开展讨论总结和成果展示。

(三)学生对项目教学法不适应

学生已经习惯了传统的教学模式,让他们由被动学习转为主动学习需要一个过程,或者有的学生从心理上就抵触这种教学模式,就等着老师讲每一步应该怎么做。在平时的教学中,应该加强引导,让学生转变观念,由被动学习转为主动学习。

(四)所用数据太陈旧

实习所用的地形图参考数据时间太久,与遥感数据年份相差太多,学生寻找地面控制点需用花费很多精力,这在一定程度上打击了学生的学习积极性,应更新地形图数据。

四、结束语

总之,项目教学法在《资源遥感与信息技术》教学实习中得到了成功的应用,不但完成了教学实习任务,还大大激发了学生的学习兴趣,提高了学生的学习热情,加深了学生对理论知识的掌握和理解,培养了学生的创新能力和实践能力,培养了学生的吃苦耐劳和团结协作精神,有利于学生养成良好的职业习惯,提高了学生的就业竞争力。

【参考文献】

[1]刘忠艳,乔付,周波,等.项目教学法在数字图像处理教学中的应用[J].高师理科学刊,2015(02):75-77.

篇5:遥感实习报告

遥感课程实习报告

(第三组)

遥感课程设计实习报告

一、主要内容

1、根据实际测量的GPS坐标点校正每组截取的百度地图或谷哥地图,校正后坐标统一转化成WGS84投影。

2、使用每组校正后的百度地图或谷哥地图校正CBERS-02B全色影像。

3、用CBERS-02B全色影像校正CBERS-02B多光谱影像。

4、根据每组指定区域,完成相邻图像镶嵌或裁剪。保证20米和2.36米影像区域完全重合。

5、图像噪声消除与图像增强(本步骤在有需要的时候执行)

6、使用适当方法完成全色影像和多光谱影像的融合。

7、通过目视判读识别和手工提取地物(可在Arcgis中完成),利用计算机自动识别方法进行地物分类及分类后处理。

8、利用手工解译的地物评价计算机自动识别方法地物的精度。

9、用原始的遥感影像作为底图,提取的地物附在底图上制作专题出图。

10、根据第17章的内容,研究区提取地物的算法模块化。(需编程较好,这一步不强行要求)。

二、时间安排

课程设计时间15-16周,课程设计严格按照日常作息时间,上午8:10~11:50,下午2:00-5:30.江西理工大学建测学院地信专业

二、学习内容及分工

每个小组按照《ENVI遥感图像处理方法》必须学习第1至第6章、第8章、第10章、第15章、第17章的内容,其它章节选学。学习过程中每个小组可按照分工完成,但小组每人都需掌握相关内容,每个小组必须在15周内完成所学内容。

每个小组在第15周周末之前完成赣州市区指定区域的实地数据采集测量(必须同时保证GPS机和手工两种记录),第三组组员:丁嘉树(组长)、廖峭、陈满姣、朱龙龙 任务分工:野外采集:丁嘉树,廖峭,朱龙龙

室内处理:几何校正部分由丁嘉树,朱龙龙共同完成;融合及分类部分由丁嘉树,廖峭共同完成;实习报告由丁嘉树,陈满姣共同完成;展示的成果虽基本由丁嘉树完成,其他组员也都自己每一步都进行了操作,对基本操作都了解。

四、具体步骤

1、百度地图截取指定区域,通过ps处理得到指定的图形

江西理工大学建测学院地信专业

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

江西理工大学建测学院地信专业

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

江西理工大学建测学院地信专业

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:

江西理工大学建测学院地信专业

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。

江西理工大学建测学院地信专业

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

江西理工大学建测学院地信专业

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。

江西理工大学建测学院地信专业

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。

江西理工大学建测学院地信专业

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。

江西理工大学建测学院地信专业

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

江西理工大学建测学院地信专业

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。

江西理工大学建测学院地信专业

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

江西理工大学建测学院地信专业

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。

江西理工大学建测学院地信专业

(3)分类器选择: 根据分类的复杂度、精度需求等确定哪一种分类器。目前监督分类可分为基于传统统计分析学的,包括平行六面体、最小距离、马氏距离、最大似然,基于神经网络的,基于模式识别,包括支持向量机、模糊分类等,针对高光谱有波谱角(SAM),光谱信息散度,二进制编码。(4)影像分类:基于传统统计分析的分类方法参数设置比较简单,这里选择最小距离分类方法。主菜单下选择Classification > Supervised >Minimum Distance。按照默认设置参数输出分类结果,如下图所示。

江西理工大学建测学院地信专业

分类后的图

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

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

江西理工大学建测学院地信专业

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:

江西理工大学建测学院地信专业

赣州市新城区专题地图

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

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

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

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

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

江西理工大学建测学院地信专业

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

江西理工大学建测学院地信专业

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

江西理工大学建测学院地信专业

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:

篇6:高光谱遥感实习报告

《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band172、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:Classification > 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

上一篇:五语下知识点下一篇:竞聘血液科医生演讲稿