ERDAS应用讲义ppt课件.ppt

主讲人：邓文胜主讲人：邓文胜dengwensheng216916388661099-8168第五章　ERDAS　8.5引见•一、.ERDAS启动与退出•　　双击桌面ERDAS图标，Viewer视窗同时出现•　　退出时，只需选择主菜单中的Session菜单，选择〞Exit Imagine〞二.模块引见•1.Viewer•2.Import/export•3.Data Preparatiuon•4.Composer•5.Interpreter•6.Catalog•7.Classifier•8.Modeler•9.Vector三、Viewer模块1.改动图像显示波段•在视窗菜单上选择Raster,点击Band Combinations,选择波段　，点击OK2.图像点查询•点击视窗工具条上的光标查询按钮，弹出所在点的信息窗口•点击箭头可改动位置3.查看图像图层信息•点击工具栏上的Information按钮•显示行数、列数、数据类型、文件数据值的统计信息、坐标、投影、直方图、像素值等信息点击EDIT菜单可进展图像信息编辑4.显示一幅多波段图像的一切波段•在视窗菜单中点击File/Open/Multi Layer Arrangement 项，翻开〞Open Multi Layers〞对话框，选择“lanier.img〞.•点击 OK,会同时翻开多个视窗，图像的不同波段显示在不同的视窗中。

•检测红外和可见光波段的差别多窗同时联动5.多视窗衔接•翻开两个视窗•在主菜单中〞Session〞菜单，点击Tile Viewers命令，多个视窗平铺在显示器内•如在Viewer#1个翻开Lanier.img，在Viewer#2中翻开insoils.img〔同一地域〕•在Viewer#1中按鼠标右键，选择Link/Unlink，联接•解除衔接，可以封锁一个视窗6.AOI工具〔Area of Interest)•点击视窗中的 AOI菜单项，选择AOI Tools，弹出AOI工具•点击某工具可以看它的工具主要有选择AOI，选择框内元素、生成矩形区域、生成椭圆形AOI区域，生成点AOI、种子工具7.图像面积量测•点击视窗工具条上的量测按钮，弹出量测工具窗口可以量测长度、面积，确定点的位置•方法：用AOI工具勾出量测范围，而后在勾画区域内双击鼠标左键，弹出AOI工具属性框，可以选择面积、周长的单位，如米、英尺等面积量测和长度量测8.文件图层操作•在一个视窗翻开多个文件图层，包括图像文件•AOI图层、注记文件等，可以运用View中的Arrangement　layer命令，弹出调整图层对话框，对图层进展上下位置调整、图层删除、图层保管等。

•在调整图层对话框中的图层上点击鼠标右键，弹出快捷菜单，可以进展图层删除、亮度、对比度调整等四、　图像裁剪〔Subset Image〕•规那么裁剪：是指裁剪图像的边境范围是一个矩形，经过左上角和右下角的坐标，可以确定图像裁剪位置，整个裁剪过程比较简单•点击Data Preparation菜单,选择Subset Image，弹出对话框输入以下参数：•输入文件称号、输出文件称号、坐标类型、裁剪范围、输出数据类型、输出文件类型，输出像元波段点击OK不规那么裁剪•必需事先生成一个完好的多边形区域，如一个AOI多边形，左上角和右下角取多边形边境的最大值ARC/INFO多边形裁剪分两步：1)将ARC/INFO多边形转换成栅格图像文件 点击Vector，Vector to Raster,设置参数，点击OK 2)经过掩膜运算〔MASK〕实现图像不规那么裁剪留意：进展掩膜的两幅图像的投影信息必需一样，否那么不能进展运算 点击Interpreter图标，选择Utilities，点击Mask命令，弹出Mask对话框Mask•在Mask对话框中输入以下参数：•输入图像文件称号：germtm.img•输入掩膜文件称号:vtor.img•点击Setup Recode设置裁剪区域内新值(New Value)为1，区域外取0值，这也称二值化。

五、几何校正(geometric Correction)遥感影像几何变形的缘由遥感影像几何变形的缘由〔〔P103－－106〕〕1〕遥感平台位置和运动形状变化〕遥感平台位置和运动形状变化的影响；的影响；2〕地形起伏的影响；〕地形起伏的影响；3〕地球外表曲率的影响；〕地球外表曲率的影响；4〕大气折射的影响；〕大气折射的影响；5〕地球自转的影响〕地球自转的影响几何变形的结果几何变形的结果1像点位移；看图4.22，图4.23〔a)，图4.252像元对应地面宽度的变化；图4.21(a)，图4.23〔b)，3图像边缘紧缩；图4.244影像偏移图4.26几何校正的目的几何校正的目的1〕确定校正后的图像的行列数；2〕找到新图像中每一像元的亮度值几何校正方法〔几何校正方法〔P107－－111〕〕1〕建立图像校正前后的坐标关系多〕建立图像校正前后的坐标关系多项式计算求系数；项式计算求系数；2〕确定校正后图像的亮度值方法有：〕确定校正后图像的亮度值方法有：最近邻法、双线性内插法、三次卷积最近邻法、双线性内插法、三次卷积内插法各有优缺陷各有优缺陷几何校正后的问题几何校正后的问题1〕图像的亮度不延续；〕图像的亮度不延续；2〕精度有影响。

最近邻法计算量〕精度有影响最近邻法计算量小方法简单精度低，三次卷积方法小方法简单精度低，三次卷积方法计算量大方法复杂精度高计算量大方法复杂精度高•图像几何校正〔或确定地理参考坐标系〕是将数字图像投影到平面上，使其符合地图投影系统〔如UTM〕的过程，即将地图坐标系统赋予数字图像的过程同时，校正也可以经过数据重采样，改动每个像元的栅格尺寸〔如TM30m)•图像的几何校正通常将图像校正到一幅地形图上或一幅曾经校正的图像上1.何时校正(When to Correct?)•预备准确硬拷贝输出；•为运用其它GIS软件积累数据；•确定图像中可见特征的地图位置；•生成一个具有现实世界面积量度的GIS数据2.何时配准〔When to Registration)•用同一地域不同时相的遥感影像做动态变化分析；•数据重采样，改动图像的栅格尺寸以便与其它图像数据匹配；3.几何校正步骤•地面控制点的选取；•计算变换矩阵参数；•图像重采样生成一个输出图像文件；4.基于ERDAS的几何校正过程•1)翻开两个Viewer显示被校正图像和参考图像；•2)启动几何校正模块：Raster＞Geometric Correction＞Set Geometric Model：选择多项式法(polynomial) ，定义多项式阶数〔polynomial order:2)，定义投影(projection参数：map units:meter;add/change projection>custom>projection type:gauss kruger>krasovsky>longtitude:114>false easting:500000，按ok按钮>close。

•3)启动控制工具: GCP Tool Reference Setup＞选择existing Viewer＞ok>点击参考图像Viewer>ok•4)采集地面控制点：〔控制点选取原那么P112〕两图像中找对应点；•计算变换矩阵；•重采样图像；•保管几何校正方式　六、图像解译〔Image Interpreter)选择图像解译菜单，弹出图像解译模块：空间加强〔Spatial Enhancement)辐射加强〔Radiometric Enhancement)光谱加强〔Spectral Enhancement)高光谱工具〔Hyper Spectral Tools)傅立叶变换〔Fourier Analysis)地形分析〔Topographic Analysis)地理信息系统分析(GIS Analysis)其它适用功能〔Utilities)1.空间加强(Spatial Enhancement)•经过改动单个像元及其相邻像元的值来加强图像空间加强针对空间频率做处置，空间频率是一幅图像恣意部位单位间隔 上亮度值变化的个数包括•空间滤波•卷积加强〔Convolution)•非定向边缘加强〔Non-directional Edge)•聚焦分析〔Focal Analysis)•分辨率交融〔Resolution Merge)•空间滤波〔Filter)•低空间频率与低通滤波：低空间频率指图像中像元的亮度值延续变化缓慢，如海面。

低通滤波是加强图像中低空间频率部分，抑制高空间频率信息用低频核〔Low Pass Kernel)处置图像•高频图像与高通滤波：与上相反•卷积加强〔Convolution)•它是将整个图像按像元分块进展处置，用于改动图像的空间频率特征卷积加强的关键是卷积核－－系数矩阵的选择•低频核－低通滤波能消除图像上的斑点或平滑高程•高频核－能提高空间频率，用作边缘加强，边境高亮度，但不一定将其他物体消去•边缘检测〔又称0值滤波〕：即卷积核中一切系数和为0，可以将低频区域平滑或变成0，将高频区域产生剧烈对比度，输出图像只需边境和0•非定向边缘加强〔Non-directional Edge)它用两个通用滤波器〔Sobel滤波器和Prewitt滤波器〕，首先经过两个卷积核分别对遥感图像进展边缘探测，然后将两个正交结果进展平均化处置执行过程如下：Interpreter►Spatial Enhancement►Non-directional Edge•聚焦分析〔Focal Analysis)•聚焦分析类似卷积滤波的方法对图像进展多种分析，其根本算法是在所选择的聚焦窗口范围内，根据所定义的函数，运用窗口范围的像元数值计算窗口中心像元值，从而到达图像加强的目的。

Interpreter►Spatial Enhancement► Focal Analysis•分辨率交融〔Resolution Merge)•它是对不同空间分辨率图像的交融处置，使交融后的图像既具有较好的空间分辨率又有多光谱特性如TM与SPOT交融Interpreter►Spatial Enhancement► Resolution Merge2.辐射加强•它是对单个像元值进展变换到达图像加强的目的包括：•查找表拉伸〔LUT Stretch)•直方图平衡化〔Histogram Equalizatiuon)•直方图匹配〔Histogram match)•亮度反转〔Brightness Inverse)•去霾处置〔Haze Reduction)•降噪处置〔Noise Reduction)•去条带处置〔Destripe TM Data)•查找表拉伸〔LUT Stretch〕•查找表拉伸是对比度拉伸的总和，是经过修正图像查找表〔Look UP Table)使输出图像值发生变化可以进展线性拉伸、分段线性拉伸、非线性拉伸等处置操作如下：•Interpreter►Radiometric Enhancement►LUT Stretch直方图平衡化〔Histogram Eqalization)•它本质上是对图像进展非线性拉伸，重新分配像元值，使一定灰度范围的像元数量大致相等。

•Interpreter►Radiometric Enhancement►Histogram Equalization直方图匹配〔Histogram Match)•直方图匹配是对图像查找表进展数学变换，使一幅图像的直方图与另一幅图像类似，它经常作为相邻图像拼接或运用多时相遥感图像进展动态变化研讨的预处置任务，经过直方图匹配可以部分消除由于太阳高度角或大气影响呵斥的相邻图像的效果差别Interpreter►Radiometric Enhancement►Histogram Match亮度反转〔Brightness Inverse)•它是对图像进展线性或非线性取反，产生一幅与输入图像亮度相反的图像，原来亮的变暗，原来暗的变亮去霾处置〔Haze Reduction)•它的目的是降低多波段图像或全色图像的模糊度降噪处置〔Noise Reduction•它是利用自顺应滤波方法去除图像中的噪声，该技术在沿着边缘或平坦区域去除噪声的同时，可以很好地坚持图像中的一些微小细节3.光谱加强〔Spectral Enhancement)•它是基于多波段图像对每个像元的亮度值进展变换，到达图像加强的目的。

包括•主成分分析〔Principal Components)•主成分逆变换〔Inverse Principal Components)•去相关拉伸〔Drcorrelation Stretch)•缨帽变换〔Tasseled Cap)•RGB to HIS•HIS to RGB•指数〔Indices)主成分变换〔Principal Components)•是一种常用的数据紧缩方法，它可将具有相关性的多波段数据紧缩到完全独立的较少的几个波段上，使图像更易于解译•Interpreter►Spectral Enhencement►PCA主成分逆变换〔Inverse Principal Components)•它是将主成分变换获得的图像重新恢复到RGB空间，运用时，输入的图像必需是由主成分变换得到的图像，而且必需有当时的特征矩阵参与变换Interpreter►Spectral Enhencement►IPC去相关拉伸〔Decorrelation Stretch)•它是对图像的主成分进展对比度拉伸处置，而不是对原始图像进展拉伸•Interpreter►Spectral Enhencement►DS缨帽变换〔Tassled Cap)•它主要是在植被研讨中将原始图像进展旋转，优化图像数据显示结果。

•该变换的根本思想是：多波段〔N波段〕图像可以看作是N维空间，每一个像元都是N维空间中的一个点，其位置取决于像元在各个波段上的数值•Interpreter►Spectral Enhencement►TC颜色变换〔GRB to IHS〕•它是将遥感图像从红〔R〕、绿〔G〕、蓝〔B〕三种颜色组成的彩色空间转换成以亮度〔I〕、色度〔H〕、饱和度〔S〕作为定位参数的彩色空间，以便使图像的颜色与人眼看到的更为接近•Interpreter►Spectral Enhencement►RGB to IHS颜色逆变换〔HIS to RGB〕•与上述颜色变换对应进展指数计算〔Indices)•将遥感图像不同波段的灰度值进展各种组合运算，计算矿物及植被的常用比率和指数，如植被指数〔NDVI〕等•NDVI=〔IR-VR〕/〔IR+VR〕•Interpreter►Spectral Enhencement►Indices地形分析〔topographic Analysis)•坡度分析〔Slope)•坡向〔aspect)分析•地形校正〔Topographic Normalize)•这些操作都必需用到DEM〔Digital Elevation Model).如例如中的Band.img文件，文件的值表示各相应位置的高程值，用灰度变化来表示高度变化。

GIS分析1.邻域分析(Neiborhood)•常用来作图像分类后的优化处置•众数：可去除一些细碎的栅格斑；•总和：类型值之和•平均：类型值加权平均•Interpreter>GIS analysis>Neiborhood243114233目的分析(Index)•将两个专题图，按所定义的权重因子进展相加或相减、或相除，生成一个新的专题图•(A-B)/(A+B)=C•Interpreter>GIS analysis>Index叠加分析〔Overlay)•将两个专题叠合生成一个新的专题图•Interpreter>GIS analysis>Overlay七、图像分类( Image Classification)•无监分类和有监分类方法：•无监分类运用ISODATA(Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique),完全按照像元的光谱特性进展统计分类，常 用于对分类地域不了解的情况原始图像 的一切波段都 参与分类运算，分类结果往往是各类像元数大致相等由于人为干涉少，自动化程度高无监分类过程•初始分类；•专题判别；•同类合并；•颜色确定；•分类后处置；•颜色重定义；•栅格矢量转换；•统计分析。

有监分类•要定义支持假设的条件和变量，建立不同地类与光谱值的对应关系，比无监分类更多地要人为控制，常用于对该研讨区域比较了解的情况 有监分类过程 •显示图像；•启动特征编辑器；•训练样地的建立与修正；•训练样地的评价；好，那么进展下一步；不好那么重建立训练样地•进展有监分类；•分类图的后处置；•分类图结果图•分类特征统计；•栅格矢量转换分类结果评价•翻开原始图像，以便进展目视检查；•翻开计算机进展有监分类和无监分类的结果图；•启动分类精度评价菜单•点击图像分类图标(Image Classification)•Image Classification►Accuracy Assessment►选择Edit ►点击Create/Add Random Points►OK•选择View►Show All命令•再在Reference栏输入实践类型 ；•产生分类评价报告分类结果后处置•GIS分析：•Image Interpreter►GIS Analysis•地物的外形信息和空间关系信息的获取以作为方式识别的根据•1、地物边境跟踪〔数字化空间间信息〕•2、外形特征描画与提取〔属性后处置〕•3、空间关系特征描画与提取〔属性后处置〕•这里主要引见ERDAS的矢量信息的获取〔采集〕与处置遥感图像多种特征的抽取VECTOR模块运用•1、新建vector文件：•File/new/vector/ poly,line,annotation•Save /top layer•2、翻开vector文件，查询属性信息•Vector/attributes/查看字段及记录，peri\area字段值都是空的•3、建立拓扑关系。

•Vector菜单/clean vector layer/输入文件、输出新文件，选择feature/poly or line/ok•反复步骤2Vector模块其他运用•1、裁剪与镶嵌•Subset vector layer•Mosaic polygon layer•2、栅格与矢量转换•Vector to raster•Raster to vector八、空间建模•模型是复合或操作一些已存在的栅格数据层，生成一些新的栅格数据 层的过程•启动模型生成器；• 点击Modeler图标►Model Maker•定义模型的组成部分并衔接；•定义对象；•定义函数；•运转模型图像解译专家系统•知识库(knowledge base) 　•产生式规那么•Classifier/knowledge engineer•Open lanier.ckb了解分类过程•假设条件：即要分的类型•产生式规那么:if…then…，多个条件并或交•变量(波段、交通图、高程、坡度、侵蚀度、•三个输入图像：slope.img〔1,0), landcover.img(0,1,4), floodplain.img•函数：条件函数　(Tourguide.pdf P351)•输出图像sensitivity.imgVirtual GIS•虚拟世界〔看virtual GIS tour.pdf)P17•1、显示DEM。

file/open/DEM/DEMmerge_sub.img同时选择　Raster　options选项，改分辨率〔level of Details)，设为12，降低分辨率，阅读速度快些•2、叠加栅格图像file/open/raster/XS_truecolor_sub.img，同时选择　Raster　options选项，改分辨率〔level of Details)，设为25，降低分辨率，阅读速度快些•3、设置Sun position.• view/sun position/改动太阳方位和高度，选择advanced/改动年月日和时间•4、设置DEM　Exageration.• view/scene properties/DEM/Exageration输入2• 设置Background/backgroun type/fade color/fade sky/30 degree• 设置Motion/motion speed 25/terrain offset 350•ok• Virtual GIS•5、创建lable feature•翻开图像xs_truecolor_sub.img•新建annotation层〔文本text,或符号〕，保管。

•6、添加annotation layer 到VGIS视窗•File/open/annotation layer/malyna.ovr选　中options选项•7、创建工程project/save project as 即可　Virtual GIS•飞行Virtual GIS•飞行方式选择〔五种〕•　Navigation/position,target,dashboard,terrain,select看飞行视窗•转换三维景观成二维的以便编辑飞行途径在视窗中点击　转换图标，新的二维窗口出现即可以编辑飞行道路Virtual GIS•飞行途径P41•Navigation/Flight path editor/点击二维窗口，勾出途径即可•点击apply 图标，飞行的道路坐标点即出现•调整飞行高度,•　　Flight path editor/edit/set elevationVirtual GIS•设置飞行道路颜色•　Flight path editor/utility/Flight Line properties/Flight line/apply•设置飞行方式•　Flight/set flght mode/ 三种选择其一，然后apply/开场飞行•保管飞行道路，封锁。

Virtual GIS•可以叠加矢量数据P50•翻开DEM/vgis_30m.img/levelof detail 27/ok•翻开Raster/ortho.img/level of detail 90•翻开Vector/virtualgis/va_bldgs/extend vertical/polygon hight attr/Hight/ok•选择查询工具，设置scene properties/motion/…/background/…/sky.img,P52Virtual GIS•挪动到被选择的对象•Vector/attributor/选择对象，那么在飞行时是高亮显示的•Vector/move to selected objects/flyVirtual GIS。