2022年ERDAS-遥感专题信息提取与专题图制作.docx

精品学习资源遥感专题信息提取与专题图制作设计报告1. 课程设计的目的和意义本次课程设计的目的主要是为了加深懂得和巩固遥感原理与应用的有关理论学问；熟识遥感图像处理的方法和步骤，学习运用 ERDAS软件对遥感图像进行几何订正、图像镶嵌、图像融合、自动分类以及专题图制作等处理；锤炼独立分析问题和解决问题的才能，培养良好的工作习惯和科学素养，为今后工作打下良好的基础；2. 课程设计的原理和方法2.1 课程设计原理2.1.1 图像预处理ERDAS软件默认的文件格式是 img 格式，因此第一需要将实习数据由 TIFF格式转换为 img 格式图像；多波段影像包含的信息量较大， 实习中将 6 个单波段影像合成多波段影像进行处理；Spot 影像需具有地理信息，要将影像头文件信息添加进去；2.1.2 几何订正遥感所猎取的数据， 均存在几何畸变； 因此需要对图像进行几何订正； 几何订正的原理是将图像数据投影到平面上， 使其符合地图投影系统； 而将地图投影系统赐予图像数据的过程， 称为地理参考； 由于全部地图投影系统都遵循确定的地图坐标系统， 因此几何订正的过程包含了地理参考过程； 在实习过程中， 接受了一次多项式法进行几何订正；2.1.3 图像镶嵌因争论范畴的要求， 需要在几何上将左右两幅图像连接在一起， 并且保证拼接后的图像反差一样，色调相近，没有明显的接缝； 遥感影像在镶嵌之前，必需包含投影信息、地理坐标信息，仍要有相同的波段数；当然，在挑选遥感数据 时，要尽可能挑选成像时间和成像条件相近的遥感图像， 要求相邻影像的色调一样；2.1.4 图像裁剪在实际工作中，经常需要依据争论工作范畴对图像进行裁剪，依据 ERDAS 实际图像分幅裁剪的过程， 可以将图像分幅裁剪分为两种类型： 规章分幅裁剪和不规章分幅裁剪；规章分幅裁剪是指裁剪图像的边界范畴是一个矩形， 通过左上角和右下角两点的坐标，就可以确定图像的裁剪位置，整个裁剪过程比较简洁；不规章分幅裁剪是指裁剪图像的边界范畴是任意多边形， 无法通过左上角和右下角两点的坐标确定裁减位置，而必需事先生成一个完整的闭合多边形区域， 可以是一个 AOI多边形， 也可以是 ArcInfo 的一个 Polygon Coverage，针对不同的欢迎下载精品学习资源情形接受不同的裁剪过程；2.1.5 图像融合图像融合是指将多源信道所采集到的关于同一目标的图像数据经过图像处理和运算机技术等， 最大限度的提取各自信道中的有利信息， 最终综合成高质量的图像， 以提高图像信息的利用率、 改善运算机解译精度和牢靠性、 提升原始图像的空间辨论率和光谱辨论率，利于监测；2.1.6 图像分类图像分类就是基于图像像元的数据文件值，将像元归并成有限的几种类型、等级或数据集的过程；常规图像分类主要有两种方法：监督分类与非监督分类；2.2 课程设计方案1. 第一对实习数据进行图像格式转换，将实习数据由 TIFF 格式转换为 ERDAS软件便利处理的 img 文件格式；对 TM影像进行彩色合成增加信息量，便于处理； 依据 readme.txt 中给出的数据对 Spot 影像添加头信息；2. 依据 Spot 影像数据对 TM影像进行几何订正， 排除 TM波段影像中存在的形变， 将它们归划到统一的坐标系中；3. 将左像片与右像片进行镶嵌， 对重叠区域进行平滑处理并调整左右色差使成图成效较为理想；4. 对镶嵌后的影像进行裁剪使生成规章的矩形图形；5. 将裁剪影像与 Spot 影像进行融合 .6. 对融合与非融合影像进行监督分类与非监督分类， 对非监督分类结果进行分类重编码， 聚类统计与去除分析操作； 对监督分类结果进行聚类统计， 去除分析与精度评定；比较融合与非融合影像精度评定的成效，选出分类精度较高的影像；7. 依据分类结果对图像进行解译，提取专题信息；为专题图层添加底图、标题、图例等内容，进行图幅整饰并输出为专题地图；3.课程设计的过程和步骤1. 数据预处理格式转换：用 Import 模块将 12 幅 TM 影像与 1 幅 Spot 影像由 TIFF格式转换成 img 格式，留意在弹出的输入输出对话框中挑选相应的格式；彩色合成： 用 Interpreter 模块将左右各 6 个 TM 单波段影像叠加合成为多波段影像；挑选 Interpreter/Utilities/Layer Stack ，在弹出的 Layer Selection Stacking 对话框中添加需要合成的波段；添加头信息：打开 Spot 图像，调出 ImageInfo 对话框，挑选 Edit 菜单，对影像的左上角 X、Y 坐标、像元值大小、单位和地图投影信息进行添加；2. 几何订正打 开 需 要 纠 正 的 TM 图 像 与 Spot 影 像， 在 TM 图 像 菜 单中 选 择Raster/Geometric Correction，挑选 Polynomial ，设次数为 1，用已打开的 Spot 影像作参考， 开头分别在两个影像中挑选同名点进行订正； 选出 5 个把握点后， 挑选 Edit/Set Point Type/Check设置检查点，再挑选 5 个检查点来检查精度；欢迎下载精品学习资源选点完成后，点击 Geo Correction Tools中的重采样按钮对图像进行重采样并输出； 对比订正前后的图像判定订正精度；3. 影像镶嵌挑选 Main/Data Preparation/Mosaic Images/Mosaic Too，l 打开影像镶嵌对话框； 挑选 Mosaic Images/Edit/Add Images，加入左右影像，设置图像拼接区域为Compute Active Area〔edge〕；点击 Color Correction 图标设置色差调整方式，在实习中挑选了 Use Color Balanceing和 Use Histogram Mathcing 两种方式，点击 Set Overlap Function 设置相交关系为 No Cutline Exists，重叠区域像素取均值；挑选Rrocess/Run Mosaic输出镶嵌图像；4. 图像裁剪打开需要裁剪的图像，挑选 AOI/Tools 调出 AOI 工具栏，挑选 Main/Data Preparation/Subset Image，在对话框中设置输入、输出图像，挑选 AOI 矩形工具画出裁剪区域进行裁剪；5. 图像融合挑选 Main/Image Interperter/Spatial Enhancement/Resolution Merge 调出图像融合对话框，设置输入、输出图像，留意高辨论率影像应为 Spot 影像，多光谱影像输入裁剪后的 TM 影像，融合方法挑选 Principle Compoment，重采样方法挑选 Bilinear Interpolation；6. 非监督分类挑选 Main/Data Preparation/Unsupervised Classification调出非监督分类对话框，设置输入、输出图像，依据对分类图像的初始判定，设置分类数为 7 类，最大循环次数为 24 次，循环收敛阈值为 0.95；打开分类后影像，挑选 Raster/Attributes 打开类别属性框，对类别的名称、颜色、列表显示次序均可进行更换；分类重编码：挑选 Main/Image Interperter/GIS Analysis/Recode，调出重编码对话框，对需要合并的类的 New Value字段取同样值；聚类统计：在 GIS Analysis菜单列中挑选 Clump 对图像进行聚类统计；去除分析：在 GIS Analysis菜单列中挑选 Eliminate 对聚类统计后的图像进行去除分析；7. 监督分类监督分类第一需要定义分类模板，挑选 Classifier/Signature Editor对分类字段进行设置，去掉 Red，Green， Blue 字段；打开需要分类的图像，点击 AOI/Tools 调出 AOI工具条，用 AOI 工具从要分类的影像中对代表各个已知类别的像元进行采样；将采样结果添加进 Signature Editor中，并对针对同一类别的几次采样进行合并；在 Signature Editor 的对话框中点 Evaluate-Contingency，观看混淆矩阵， 纯度达到 85%以上就能中意精度要求；挑选 Classifier/Supervised Classification，设置输入、输出影像与分类模板， 利用最大似然法进行分类；打开分类后影像，挑选 Raster/Attributes 打开类别属性框，对类别的名称、颜色、列表显示次序均可进行更换；欢迎下载精品学习资源对监督分类后影像进行聚类统计与去除分析 〔操作步骤见上非监督分类 〕；最终去除分析后影像进行精度评定； 打开分类前原始图像， 挑选 Classifier/Accuracy Assessment调出精度评定对话框，点击 File/Open 去除分析后的监督分类图像， 挑选 View/Select Viewer 并点击原始图像将其与精度评估视窗相连，产生 200 个随机点并设置颜色， 将随机点显示在原始图像中并在视窗中显示类别， 逐点判定其实际类别并生成分类精度报告；8. 专题地图制作挑选 GIS Analysi／s Recode，在对话框中对专题类别进行提取；挑选 Main/Map Composer ，点击 New Map Composition，设置地图版面的大小，单位，背景等；然后在弹出的 Map Composer 窗口中点击 Annotation／Tools 调出常用的工具板 ,绘制地图图框，插入公里网，图例，比例尺，标题与制图者信息等；4. 课程设计的结果分析与评判4.1 彩色合成左片与右片的彩色合成成效分别如下图 1、图 2 所示；图 1：左片彩色合成成效 图 2：右片彩色合成成效4.2 几何订正左片与右片的几何订正点设置分别如下图 3、图 4 所示，左右两幅图像在几何订正中均选取了把握点和检查点各 5 个；在进行同名点选取时， 由于图像中大量存在的林木区域地物特点相对不明显， 导致选点多分布在河流沿岸地区， 点位分布不够均匀， 精度也不够高， 因而需要对点位进行反复修改以实现较小的误差几何订正的结果如图 5、图 7 所示；将订正后图像与 Spot 影像叠加显示（留意欢迎下载精品学习资源需勾去 ClearDisplay），接受 Swipe 操作来对几何订正的成效进行分析，如图 6、图 8 所示；依据 Swipe 操作对比订正后影像与 Spot 影像可知，在实习中几何订正的成效较好；图 3：左片几何订正点图 4：右片几何订正点图 5：左片几何订正结果 图 6：左片几何订正成效分析欢迎下载精品学习资源图 7：右片几何订正结果图 8：右片几何订正成效分析4.3 图像镶嵌在实习中选用了 Use Color Balanceing和 Use Histogram Mathcing 两种色差调整方式， 相交关系设为 No Cutline Exists，重叠区域的像素取均值； 得到镶嵌结果如下图 9 所示，可知镶嵌成效较好， 图形重叠区域比较清晰； 在实习中仍尝试了对重叠区域像素取最大值或最小值进行镶嵌， 得到的镶嵌图形在重叠区域的中下半部分均会产生较为明显的模糊；欢迎下载精品学习资源4.4 图像裁剪图 9：图形镶嵌成效欢迎下载精品学习资源。