实验目的：

通过遥感数字影像处理的具体操作实现，帮助理解理论学习中相关算法公式的物理意义。

实验问题解决方案：

从理论课的案例入手，分析问题及问题的解决原理、方法，提出自己的解决方案，并利用ENVI/IDL或者其他遥感影像处理软件来实现。

实验一：遥感影像下载、波段叠加、显示

(1) 以Seninel-2影像为例，学会如何从网站上下载指定区域内、指定时间、指定传感器的Seninel-2卫星影像；

(2) 利用ENVI软件或者其他遥感影像处理软件进行波段叠加；

(3) 在ENVI软件或者其他遥感影像处理软件中真彩色、假彩色、伪彩色合成显示遥感影像。

实验二：遥感影像特征计算与纹理分析

熟悉ENVI的基本功能；

要求：学会如何利用ENVI软件的统计功能进行单波段、多波段的影像统计特征计算；掌握影像纹理特征的计算方法。

实验三：遥感影像几何校正

根据地理参考正确的标准影像，校正存在几何误差的遥感影像。

要求：能够熟练选取合适的同名控制点；能够正确选择几何校正中的各种参数；能够就校正结果进行精度评价。

实验四：遥感影像辐射定标及大气校正

(1) 传感器辐射定标/校正：学会如何获取定标参数，如何进行各波段辐射定标；

(2) 影像的大气校正，可以选择6S模型、ENVI软件的FLAASH模型等。

要求：掌握影像头文件中辐射定标参数的获取方法；学会如何利用ENVI软件的Band Math功能进行波段运算；掌握利用ENVI软件的FLAASH模型进行影像大气校正的方法和模型，会正确的设置模型参数。

实验五：遥感影像的增强处理

掌握遥感数字影像增强处理的过程和方法，加深对影像增强处理的理解，熟悉ENVI软件中影像增强的方法。

要求：掌握如何利用线性拉伸、分段线性拉伸、卷积滤波、主成分分析、快速傅立叶滤波方法对影像进行增强。

实验六：遥感数字影像转换与影像融合

掌握通过数学运算和影像转换的融合处理的过程和方法。

要求：学会如何利用ENVI软件中的HSV变换、Brovey变换、主成分变换的方法进行影像融合；了解影像融合效果的评价方法。

实验七：遥感数字影像分类

遥感数字影像的监督分类和非监督分类方法。

要求：掌握如何利用影像的统计特征判断主要地物的类别数量；学会根据影像特征选择合适非监督分类器的方法；掌握如何快速、有效选择训练样本的方法；学会如何根据影像特征选择合适监督分类器；掌握影像分类精度评价方法；学会如何根据精度评价结果指定进一步提高分类精度的策略。

实验八：雷达影像预处理与分类

要求：学会如何打开类型影像的头文件；掌握雷达影像几何校正、斜地距离转换、辐射校正的方法；学会如何利用预处理后的雷达影像提取农作物种植面积。