使用编程语言处理遥感图像通常涉及以下步骤：
选择合适的编程语言
Python：因其简单易用且拥有丰富的科学计算库（如NumPy、Pandas和SciPy）以及专门的遥感图像处理库（如GDAL、RSGISLib和rasterio）而广泛应用。
MATLAB：提供强大的矩阵计算功能和丰富的图形化界面，适用于图像处理、数据分析和算法开发。
R语言：用于统计分析和数据可视化，拥有多个用于图像处理的包（如raster、rasterVis和rgdal）。
C/C++：适用于对性能要求较高的任务，如图像匹配、图像融合和图像分类，可以使用OpenCV、GDAL和ENVI API等库。
Java：广泛应用于企业开发，拥有多个用于图像处理的库（如Java Advanced Imaging （JAI）、GeoTools和ImageJ）。
数据获取
遥感影像数据可以通过数字地球开放平台或其他卫星服务提供商获取，需要申请拍摄区域和拍摄周期。
数据预处理
辐射校正：校正由于大气干扰引起的图像失真。
几何校正：将图像中的坐标转换为实际地理坐标。
标定：确定图像的辐射亮度或反射率。
影像增强：提高图像的对比度和清晰度。
图像处理和分析
特征提取：使用SUSAN、Harris算子等提取特征点。
图像匹配：通过特征点匹配或影像金字塔进行影像匹配。
影像融合：将多光谱图像与全色图像融合，提高图像信息量。
图像分类：利用监督分类或非监督分类方法对图像进行分类。
数据可视化：使用matplotlib、ENVI等工具进行图像显示和分析结果的可视化。
结果输出和应用
将处理后的图像保存为常见的图像格式（如TIFF、PNG）。
将处理结果应用于遥感应用，如土地覆盖分类、环境监测、城市规划等。
```python
import numpy as np
from osgeo import gdal
读取遥感图像
img = gdal.Open（'path_to_your_image.tif'）
获取图像的基本信息
width = img.GetWidth（）
height = img.GetHeight（）
num_bands = img.GetRasterCount（）
读取图像数据
band_data = img.ReadAsArray（0, 0, width, height）
显示图像基本信息
print（f"Image dimensions: {width} x {height}"）
print（f"Number of bands: {num_bands}"）
print（f"Image data type: {band_data.dtype}"）
显示图像
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow（band_data）
plt.show（）
```
这个示例展示了如何使用Python的GDAL库读取一个TIFF格式的遥感图像，并显示其基本信息。实际应用中，你可能需要根据具体需求进行更复杂的图像处理和分析。