erdas实习报告(通用3篇)
erdas实习报告 篇一
在这次实习中，我有幸能够参与到erdas公司的工作中，并且深入了解了该公司的业务和产品。在这篇报告中，我将分享我在erdas公司实习期间的经历和所学到的知识。
在我进入erdas公司之前，我对遥感技术和地理信息系统有一定的了解。然而，通过实习，我深刻地认识到erdas公司在这个领域的领先地位。他们提供的遥感软件和解决方案，广泛应用于环境监测、城市规划、农业和森林资源管理等领域。在实习期间，我有机会参与到一些项目中，深入了解了这些应用领域的需求和挑战。
在erdas公司的工作环境中，我感受到了团队合作的重要性。每个人都非常乐于助人，愿意分享自己的知识和经验。我在和团队成员的合作中学到了很多，不仅仅是技术上的知识，还有沟通和协作的能力。团队中的每个人都非常专业和敬业，这也对我产生了积极的影响。
在实习期间，我还有机会参与到了一些培训和研讨会中。这些活动不仅让我学到了很多新知识，还能够与其他行业专家进行交流和讨论。通过这些交流，我更加了解了遥感技术和地理信息系统的最新发展动态，并且对于未来的发展方向有了更清晰的认识。
通过这次实习，我对erdas公司和遥感技术有了更深入的了解。我深刻认识到遥感技术在环境监测和资源管理中的重要性，也意识到了自己在这个领域的发展潜力。我将继续努力学习和提升自己的能力，为遥感技术的发展做出贡献。
erdas实习报告 篇二
在erdas公司实习的这段时间里，我有幸能够接触到他们的产品和解决方案，并且了解了他们在遥感技术和地理信息系统领域的领先地位。在这篇报告中，我将分享我在erdas公司实习期间的经历和所学到的知识。
在实习期间，我参与了一些项目的开发和测试工作。通过这些实践，我学到了很多关于遥感数据处理和地理信息系统的知识。我学会了使用erdas的软件和工具来处理和分析遥感数据，了解了地理信息系统的基本原理和应用方法。这些知识对于我的职业发展和未来的工作都非常有帮助。
在与团队成员的合作中，我学到了很多关于团队合作和沟通的技巧。在项目开发过程中，我们需要相互协作，共同解决问题。通过与团队成员的讨论和交流，我不仅提高了自己的技术能力，还学到了如何与他人合作和沟通，如何有效地解决问题。
在erdas公司的实习期间，我还有机会参加了一些培训和研讨会。这些活动让我了解了遥感技术和地理信息系统的最新发展动态，并且与其他行业专家进行了交流和讨论。通过与他们的交流，我更加了解了这个领域的前沿技术和应用，也对自己的职业发展有了更明确的规划。
在实习的最后，我对erdas公司和遥感技术有了更深入的了解。我深刻认识到遥感技术在环境监测和资源管理中的重要性，也意识到了自己在这个领域的发展潜力。通过这次实习，我不仅学到了很多专业知识，还提高了自己的实践能力和团队合作能力。我相信，这次实习对我的职业发展会有很大的帮助。
erdas实习报告 篇三
几何校正
一、实验目的：
去除遥感图像中由于传感器的自身性能、结构；地球曲率；地形起伏；地球旋转；大气折光等因素所引起的变形误差。
二、实验内容：
几何校正就是将图像数据投影到平面上，使其符合地图投影系统的过程。
三、实验步骤：
1）原理：
遥感图像的几何校正包括光学校正和数字校正，遥感影像的数字校正是通过计算机对图像每个像元诸葛的解析纠正处理完成的，所以能够较精确的改正线性和非线性变形误差，包括像元坐标变换和像元灰度值重采样。
2）方法：
使用ERDAS IMAGINE 软件。
3）操作：
第一步：
①用两个Viewer分别打开一个TM（#1）和SPOT（#2），
②单击Raster | Geometric Correction命令，
③打开Set Geometric Model 对话框
④选择模板为Polynomial
⑤单击OK
⑥同时打开Geo Correction Tools对话框和Polynomial Model Properties窗口 第二步：
在Polynomial Model Properties窗口
①定义多项式次方（Polynomial Order）为2。
②定义投影参数（Protection）
③单击Apply按钮应用或单击Close关闭。
④打开 GCP Tool Reference Setup 对话框；
第三步：
启动控制点工具；
①GCP Tool Reference Setup对话框中选择采点模式（Existing Viewer）单选按钮， ②单击OK按钮（关闭GCP Tool Reference Setup对话框）；
③打开Viewer Selection Instructions指示器。
④在显示作为地理参考图像panAtlanta.img的Viewer#2中单击。
⑤打开Reference Map Information提示框（显示参考图像的投影信息）
⑥单击OK按钮（关闭Reference Map Information对话框）
增强处理
（一）图像增强
一、实验目的：
改变图像的灰度等级，提高图像对比度；消除边缘和噪声，平滑图像；突出边缘或线状地物，锐化图像；合成彩色图像；压缩图像数据量，突出主要信息。
二、实验内容：
图像增强的主要内容：空间域增强、频率域增强、彩色增强、多图像代数运算、多光谱图像增强等。
三、实验步骤
1、原理：
空间域增强：通过改变单个像元及相邻像元的灰度值来增强图像。直接对图像进行各种
运算以得到需要的增强结果。
? 频率域增强：对图像进行傅里叶变换，先将空间域图像变换成频率域图像，然后在频率域中对图像的频谱进行处理，以达到增强的目的。
2、方法：
使用ERDAS IMAGINE 软件。
3、操作：
主成分变换:
①单击Interpreter图标｜Spectral Enhancement｜Principal Components命令，打开Principal Components对话框。
②输入原图象，输出类型中改为Float Single类型
③输入文件类型：Map
④需要的主成数量（Number of Components
Desired）为3
⑤单击OK按钮（关闭Principal Components对话框，执行主成分变换）
（二）色彩变换
一、实验目的：
使图像的颜色与人眼看到的更为接近。
二、实验内容：
将遥感图像从红（R）、绿(G)、(B)蓝三种颜色组成的彩色空间转换到以亮度(I)、色度(H)、饱和度(S)作为定位参数的彩色空间。
三、实验步骤
1、原理：
亮度表示整个图像的明亮程度，取值范围是0-1；色度代表像元的颜色，取值范围为0-360；饱和度代表颜色的纯度，取值范围是0-1.
2、方法：
使用ERDAS IMAGINE 软件。
3、操作：
①单击Interpreter图标｜Spectral Enhancement，打开RGB to HIS,
②弹出对话框，输入原图象，选上对话框上的Ignore Zero in Stats
③单击OK
非监督分类
一、实验目的：
利用计算机将遥感图像自动分成若干地物。
二、实验内容：
是在没有先验类别（训练场地）作为样本的条件下，即事先不知道类别特征，主要根据像元间相似度的大小进行归类合并（即相似度大的像元归为一类）的方法。
三、实验步骤
1、原理：同类地物的反射光谱特型相同
2、方法：使用ERDAS IMAGINE 软件。
3、操作：
①打开Classifier｜Unsupervised Classification 把Number of Classes改成10，然后把Maximum Iterationes 改为24，点击OK.
②打开非监督分类后的图，再打开原图像，点击View｜Link｜Geographical
③点击—点击非监督图像上的raster中的 Attribute，根据原图象将非监督图像对应上色。
监督分类
一、实验目的：
利用计算机将遥感图像自动分成若干地物类别。
二、实验内容：
选择具有代表性的典型实验区或训练区，用训练区中已知地面各地物样本的光谱特性来“训练”计算机，获得识别各类地物的判别函数或模式，并以此对未知地区的像元进行分类处理，分别归入到已知的类别中。
三、实验步骤：
1）原理：
数字图像中地物的所有特征都是通过数字化的灰度值反映出来，计算机分类是建立在对图像像元灰度值的统计、运算、对比和归纳基础上进行的。
2）方法：使用ERDAS IMAGINE软件，最小距离法。
3）操作：
①打开Viewer，点击Raster | Tools，
②打开Classifier | Signature Editor ,用折线截取同种类别的地物，
③对同等地物进行多次截图，
④重复上述操作，每种地物都截取4-5次，保存模板；
⑤点击Classifier | Supervised Classification，输入需要分类的模板，点击OK
四、实验结果
五、实验感受
通过了一周的遥感实习，熟悉了ERDAS烦人基本操作，如监督分类，能够通过文献对一些简单的图像用遥感影像进行分析处理，加深了平时上课时所学知识的理解，对遥感在实际中的应用有了直观上得感受，掌握了用遥感图像进行实际应用的基本流程和基本方法。在实验过程中遇到了很多困难。在做监督分类时，模板划分的不够精细。这都说明对软件的理解运用还不够深入，以后的学习中应加强，为遥感的学习打下基础。
