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： 1110020213
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##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；
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）、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
四、实习结果：
思考题：利用提供的练习数据，分别采用不同的方法进行融合（HSV、Brovey、GS、PC、Pan sharpening），分析融合结果（目视分析影像空间显示和光谱特征，基于均值、标准差分析定量分析图像质量），说明不同融合方法的优缺点。
答：电子表格分析如下：
分析结论：由以上各图可观察看出：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，对比六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。
五、实习心得：
通过这次实习，简单学会了6种利用ENVI软件进行对校正后的图像的融合技术，并学会了对融合后的图像进行增强处理，其次，会简单的对融合图像加以定性定量分析，得出6种融合技术的比较，发现了各种融合技术的优缺点。这就是本次实习的主要收获，感觉步骤简单，操作较少，就是分析比较时需要认真对待，才能比较出一个较好的结果。
第二篇：遥感图像分割和ENVI软件介绍实习报告
遥感图像处理
实训指导书
单位：
姓名：
学号：
指导教师：陈晓宁、黄远程、竞霞、席晶、史晓亮
测绘学院 测绘工程1102班 王文兵 1110020213
测绘科学与技术学院
2013 年12 月
实习一 遥感图像处理实训概述与ENVI软件介绍
一、实验内容：
随着遥感技术日新月异的发展，伴随近年来我国高分辨率传感器的发展，在地物识别方面取得了巨大的成就和进步。根据陕西省地理国情白皮书的内容，发现我省各城市城区面积呈连年扩大之势，本次实验利用ZY-3卫星获取的20xx年7月28日西安地区的高分辨影像为主要的数据源，通过对图像的光谱、空间和纹理信息的分析，采用多尺度分析和面向对象的分析方法，运用遥感影像自动分类方法，包括SVM、knn算法实现城市地物高精度的分类为主要目标。
本次试验加强深入了解ENVI软件的基本操作步骤以及各部分功能的使用方法，并对ZY-3卫星获取的西安市高分辨率影像图加以剪切，即剪切生成图名为g042016的实验图区，其覆盖范围为108°56’ 15”~109°00’ 00”； 34°15’ 00”~34°17’ 30”；之后对图区地物进行简单描述。
二、实验目的：
1.深入了解ENVI软件的各部分功能以及基本操作步骤，加深理解，增强动手能力；
2.学会对所需图区进行符合要求的剪切操作；
3.学会在高分辨影像图上识别地物并做简单描述；
三、实验步骤：
1.打开ENVI软件，打开File--Open Image File ,加载正视影像图ZY3_01a_mynnavp_017139_20120728_113641_0007_SASMAC_CHN_sec_rel_001_1208096324.tif；
2.进行所需图区的截取；打开Basic Tools--Resize data(Spatial/Spectral)，之后选中此图像进行截取；
3.单击Spatial Subset--map，之后在空格内输入所需图区的两个对角（左上和右下）经纬度坐标，即（108.9375,34.29）；（109,34.25），单击OK确定后点Choose并建立文件夹进行保存，截取图区操作完成；
4.重新加载正视影像图区g042016,肉眼对图像进行简单的地物判别描述；
四、实验结果：
1.截取的全色影像图区g042016结果：
2.简单的地物识别以及描述：
图区为密集的西安市城区，主要包含主干道、住宅区、商业楼、学校、公园以及体育场，如图所示，深黑色的即为道路，白色和灰白色为屋顶，椭圆型灰白色即为体育场，不规则深黑色物体为公园人工
湖，不规则灰白色物体为荒地或建筑用地，不规则団状或絮状物体为树木或树林，图区清晰可辨，可视性强。
附图：
1.干道：
2.屋顶：
3.体育场：
4.公园树木及人工湖：
5.建筑用地或荒地：
五、实验心得：
通过本次试验，加强了对遥感图像处理软件ENVI的应用和操作能力，理解体会了遥感图像处理的流程和基本步骤，并对所需图区进行了截取裁剪工作和高分辨率图像的简单地物识别，效果令人满意。需继续加强并深入学习。