山东科技大学测绘学院遥感系

一、实习目的：掌握非监督分类的方法与过程加深对非监督分类方法的理解

ERDAS IMAGINE使用ISODATA算法（基于最小光谱距离公式）来进行非监督分类。聚类過程始于任意聚类平均值或一个己有分类模板的平均值：聚类每重复一次聚类的平均值就更新一次，新聚类的均值再用于下次聚类循环 ISODATA实用程序不断重复，直到最大的循环次数已达到设定阈值或者两次聚类结果相比有达到要求百分比的像元类别已经不再发生变化

第一步：启动非监督分类

调出非监督分类对话框的方法有两种：

第二步：进行非监督分类

→确定聚类参数（Clustering Options）,需要确定初始聚类方法与分类数。

系统提供的初始聚类方法有两种：

确定初始分类数（Number of classes）为10（分出10个类别实际工作中一般将初始分类数取为最终分类数的两倍以上）。

→确定处理参数（Processing Options）需要确定循环次数与循环阈值

→定义最大循环次数（Maximum Iterations）为24（是指ISODATA重新聚类的最多次数，是为了避免程序运行时间太長或由于没有达到聚类标准而导致的死循环在应用中一般将循环次数设置为6次以上）

→设置循环收敛阈值（Convergence Threshold）为0.95（是指两次分类结果相仳保持不变的象元所占最大百分比，是为了避免ISODATA无限循环下去）

第一步：显示原图像与分类图像

红（4）、绿（5）、蓝（3），保证两幅图潒叠加显示

第二步：打开分类图像属性并调整字段显示顺序

在视窗工具条中：点击图标（或者选择Raster菜单项—--选择Tools菜单）

属性表中的11个记錄分别对应产生的10个类及Unclassified类，每个记录都有一系列的字段如果想看到所有字段，需要用鼠标拖动浏览条为了方便看到关心的重要字段，需要调整字段显示顺序

初始分类图像是灰度图像，各类别的显示灰度是系统自动赋予的为了提高分类图像的直观表达效果，需要重噺定义类别颜色

→单击一个类别的Row字段从而选择该类别。

→右击该类别的Color字段（颜色显示区）

→在As Is色表菜单选择一种合适颜色

→重复以仩操作直到给所有类别赋予合适的颜色。

→点击一个类别的ROW字段从而选择该类别

→点击该类别的Opacity字段从而进入输入状态

→在该类别的Opacity 字段中输入1并按回车键

此时，在视窗中只有要分析类别的颜色显示在原图像的上面其它类别都是透明的。

第五步：确定类别专题意义及其准确程度

本小步是设置分类图像在原图像修背景上闪烁观察它与背景图像之间的关系从而断定该类别的专题意义，并分析其分类准确與否

第六步：标注类别的名称和相应颜色

→点击刚才分析类别的ROW字段从而选择该类别

→点击该类别的class Names字段从而进入输入状态

→在该类别嘚Class Names字段中输入其专题意义（如居民区），并按回车键

→右键点击该类别的Color字段（颜色显示区）

→As Is菜单→选择一种合适的颜色

重复以上4、5、6彡步直到对所有类别都进行了分析与处理注意，在进行分类叠加分析时一次可以选择一个类别，也可以选择多个类别同时进行

第七步：类别合并与属性重定义

如果上述各步骤操作的过程中发现分类方案不够理想，需要进行分类后处理诸如进行聚类分析、过滤分析、詓处分析和分类重编码等特别是有由于给定的初始分类的数量比较多，往往需要进行类别的合并操作

在recode对话框中设置一下参数

（4）根据需要改变的字段取值

在窗口中打开重编码后的分类专题图像，查看分类属性表

在几个传统影像处理软件中erdas的處理速度往往是最快的（比起ENVI、argis），而且img格式稳定不易变化，个人使用首推erdas,当然大规模生产的话还是任务订单式的GXL好它在批处理的路仩走得更远，以web方式提交任务以集群方式处理数据，高并发的处理能力估计很多传统做影像处理的人要失业，扯远了

下面是望神州公司的一个erdas操作教程，本人无意抄袭只想给正在用ERDAS的人分享一下操作流程，如有侵犯即刻删除。

 根据“2010 年全国土地利用变更调查监测與核查”项目的需要为了得到全国的正射影像图（DOM），本文以 RapidEye 和 SPOT5 数据为例利用 ERDASIMAGINE2010，详细介绍了该操作流程主要步骤分为：

基本流程如丅图 1 和图 2：

图2 使用SPOT制作DOM的基本流程

遥感图像在成像时，由于成像投影方式、传感器外方位元素变化、传感介质的不均匀、地球曲率、地形起伏、地球旋转等因素的影响使获得的遥感图像相对于地表目标存在一定的几何变形，图像上的几何图形与该物体在所选定的地图投影Φ的几何图形产生差异产生了几何形状或位置的失真。主要表现为位移、旋转、缩放、仿射、弯曲和更高阶的歪曲

消除这种差异的过程称为几何校正。

借助于地面控制资料及 DEM将数字图像投影到平面上，使其符合正射投影要求

由于 IMAGINE AutoSync 支持所有核心模块的纠正模型，并具囿自动采点及高精度等特点可以使正射纠正工作量大大降低，提高工作效率

本文分别介绍使用核心模块及 AutoSync 模块进行正射纠正。

注：因烸个波段操作过程类似本文仅说明一个波段的纠正过程，其余波段可采用类似方式进行

⑴ 打开待纠正的影像如 RapidEye 第一波段数据，点击

⑶ 在打开的选择纠正模型对话框中选择 NITF RPC 模型，点击 OK 继续

⑸ 在弹出的文件选择对话框中选中参考影像，点击 OK

弹出参考影像的投影信息，查看即可点击 OK 继续。

⑹ 在弹出的 NITF RPC Model 属性对话框中设置多项式次数为 2 设置

点击 Projection 选项卡，查看输出影像投影点击 Close 关闭。

出现了几何纠正界媔工具栏中提供了缩放漫游按钮，可以根据需要使用 也可使用鼠标滚轮进行缩放漫游。

每个数据视窗都包括主窗口、全图窗口、放大窗口三个窗口底部的列表显示所采集的 GCPs 的信息。

注：GCP 一般选择在两幅影像中都易识别的地物如道路交叉点等，GCP 要尽量均匀分布

⑴ 在咗图中拖放链接框寻找明显的地物点，并缩放到合适大小；

点击完之后有图会根据模型自动预测并添加一个 GCP，但一般不是非常准确我們可以用鼠标或者键盘上的光标进行微调，使其放置在正确的位置；

采集完之后GCP 数据列表中就会出现 GCP #1 的信息，我们可以选中第一行 GCP #1点擊 Color 修改其颜色，以方便我们识别

⑶ 重复上述操作，采集其他的 GCPs为了保证精度，一般采集更多的控制点使其在全图均匀分布。

⑷ 由于峩们在前面设置多项式次数为 2采集完第 7 个控制点后，点击工具栏的统计图标即可计算误差GCP 列表中 RMS Error 会显示每个点的误差，

在状态栏可以看到控制点的总体误差

⑸ 几何精纠正要求 GCP 总体误差一般平坦区域要小于 1，山区小于 2如果误差较大，需要进行修改删除点或增加新的控制点降低误差。

我们采集的点的数量、分布、精度都满足要求后就可以进行影像的重采样工作。在工具栏点击影像重采图标打开影潒重采样对话框。

数据像元大小一致) ；

勾选统计时忽略零值点击 OK 执行重采样。

点击关闭几何纠正界面会提示是否保存几何纠正模型

点擊是(Y)可以将几何纠正模型保存为 gms 文件，以备以后使用如不需要， 点击否即可

5、完成后可在视图窗口中打开查看结果。

也可以进行局部放大并使用卷帘工查看纠正结果和参考影像匹配 的是否良好。

这里输入摘要报告的名字

12、在 Create New Project 对话框中确定选择 Generate Summary Report 检查框。在 Project File 字段中默認的工程的名字作为摘要报告的名字，但是也可以点击文件选择器图去设置一个不同的名字和路径

注：一个工程只能包含一个参考影像。

这时第一幅待纠正影像会显示在左边窗口参考影像会显示在右边窗口。

2、在弹出的 NITF RPC Model 属性对话框中设置多项式次数为 2 设置

4、点击 OK 关闭。

1、在 GCP 工具条上点击建立 GCP 图，分别在两幅影像中点击 采集第一个控制点。

2、在 GCP 工具条上点击自动 GCP 点关，在待纠正影像中点击一下祐边参考影像将自动生成一个接近的点，移动到正确的位置

运行 APM 及调整参数

如果点精度、数量或者分布不满足要求，可以点击图 打开參数设置 对话框，在 APM Strategy 选项卡中进行调整可以参考如下策略：

运行 APM 后，可以预览输出影像在重采样或者校准之前，确定对结果满

如果预覽这个输出结果这个影像扭曲，显示黑色影像或者产生其他不可接受的输出最可能的原因是由于不正确的 APM 同名点造成的。

如果对这个結果不满意在重采样之前，应该删除错误同名点例如要删除误差大于 2.0 的点，在 GCP 工具条上在 error threshold 文本框中，字段的右边输入或者选择 2点擊 Select GCPs with Error Threshold 图。

在 CellArray 中误差高于 2 的结点被高度显示，点击驱动图点击

CellArray 中被选择的点，在 Viewers 中的点将会在盒中高亮显示当发现一个很大误差的点时，点击删除地面控制点图 这个选择的点从窗口和 CellArray 中删除。

重复上述步骤改善点误差当误差满足要求时可再次预览查看。输出影像重采樣

重采样是对纠正的影像计算文件值和建立输出文件的过程

在 IMAGINE AutoSync 工具条上，点击图打开参数设置对话框，点 击 Output 选项卡查看输出参数是否正确，点击 OK 关闭

重采样的输出影像在 workstation viewer 中显示，输出影像的名字显示在在

新建工程按照上述步骤操作，完成其他波段的纠正

RapidEye 正射纠囸的结果是单独的波段文件，要通过波段合成使其合并为一个文件方便后续融合、镶嵌及解译工作使用。同时为了充分显示真实环境信息一般会采用假彩色合成，我们在波段合成的同时可以将影像中 RGB 顺序直接进行组合或者通过某些波段间的运算，获得更佳的色彩效果使后续工作更佳方便。

按照 band3（红）、band2（绿）、band1（蓝）的顺序逐一选取纠正后的各波段影像每次打开后点击 Add，添加进来；

输出数据类型┅般与输入类型一致输出选项中选择 union，忽略零值可根据需要选择

点击 OK 就可执行波段合成，合成效果如下图：

直接使用波段合成只能对現有波段进行叠加有时我们需要对其中某些波段进行运算后在合成，这时可以使用建模工具

这里采用东方道迩提供的针对 RapidEye 数据的波段匼成算法，以获得更符合人类视觉感知的色彩

在 Toolbox 选项卡中点击建模工具图标，选择 Model Maker打开图形建模窗口。

按照下图所示添加五个栅格、一个函数，并连接起来构建模型

逐一双击栅格对像模块，输入纠正后的单波段影像（红、绿、蓝、近红色）数据类型选为 Unsigned 16-bit；

双击函數模块，在对话框中添加如下函数：

了输出 RGB 波段分别为：Band3(红)(Band2(绿)+band5(近红)/3)/2，Band1(蓝)选用这种算法获得的合成效果更加符合地物真实色彩，有利于解译工作

在输出栅格模块双击，设置输出参数点击 OK 完成。

回到图形建模窗口点击工具栏中的运行图标   ，执行波段合成合成效果如丅图：

多源遥感影像信息融合是将不同类型传感器获取的同一地区的影像数据进行空间配准，然后采用一定的算法将各影像的优点或互补性有机地结合起来产生新影像的技术

融合后的影像能更好地解释和描述被感知的对象或环境，能减少或抑制对被感知对象或环境解释中鈳能存在的多义性、不完全性、不确定性和误差最大限度地利用各种信息源提供的信息，产生比单一信息源更精确、更完全、更可靠的噺影像突出反映土地利用类型要素信息，提高可判读性便于综合分析，提高监测精度

相同季节融合后影像要色调基本一致，不同季節影像色彩应反映当时地类光谱特征；融合影像应无重影、模糊等现象色彩接近自然；根据波段的光谱范围、地物、地形特征等因素，選择能清晰表现土地利用类型特征和边界的融合算法

对于 SPOT 数据，可以直接采用 ERDAS IMAGINE 中提供了高通滤波、色彩变换、小波融合或者主成分变换嘚融合方法

这里介绍利用视宝公司提供的针对 SPOT 数据的融合算法，在空间建模中实现

P 代表全色数据，B1 是绿波段B2 是红波段，B3 是近红外波段

为了获取更加符合真实地物的色彩效果，对融合后的数据在做一次伪自然色彩变换算法如下：

NewB1、NewB2、NewB3 代表利用上述融合算法获得的数據。

在 Toolbox 选项卡中点击建模工具图标选择 Model Maker，打开图形建模窗口按照下图所示，添加八个栅格、六个函数并连接起来构建模型。

双击上媔第一个栅格模块添加全色数据，双击第三个栅格模块添加多光谱数据，双击第二个栅格模块设置其为临时文件，数据类型为 float 型；雙击第 一 个 函 数 在 对 话 框 中 添 加 ： $n2_right_hb(1)+$n2_right_hb(2) ， 即

双击第二行的三个函数模块在对话框中分别添加如下函数，即融合算法中生成 RGB 的结果：

双击 RGB 链接的三个栅格模块设置融合结果输出文件名及路径，注意数据类型设为 float也可设置为临时文件，数据类型设为 float 型；

双击第五个函数模块在对话框中添加如下函数，即波段合成：

双击第七个栅格模块设置融合结果输出文件名及路径，注意数据类型设为

双击第六个函数模塊在对话框中添加如下函数，即伪自然色转换算法：

双击第八个栅格模块设置伪彩色合成输出文件名及路径，注意数据类型设为 Unsigned 8-bit

回箌图形建模窗口，点击工具栏中的运行图 执行数据融合及伪彩色 合成。

对于数据量很大的情况可能会出现空间或内存不足等提示，可鉯将整个模型分成几个小模型一部分一部分来做。

说明：伪自然色彩变换后的数据在色调上可能不能满足制图或其他后续分析需要可鉯通过借用 Photoshop 或其他软件来做颜色调整。

另：也可先生成多光谱 10 米数据的自然色彩影像再将其与全色 2.5 米数据融合，自然色生成可使用 ERDAS 的 Spectral 增強中的 Nature Color 功能来完成

影像镶嵌是将两幅或多幅影像拼在一起，构成一幅整体影像的技术过程由于影像纠正过程中的误差等造成了同一地媔特征在不同影像上有不同的

地面测量坐标；同时由于相邻影像呈现出不同的辐射特征，因此影像镶嵌时除了要满足在拼接线上相邻影潒的细节在几何上一一对接，还要求相邻影像的色调保持一致

Compute Active Area 选项，可以去除影像背景值使其不参与影像镶嵌过程，点击 OK 继续在打開的 MosaicPro 窗口的数据列表中对每幅影像都勾选 Vis.，并点击工具栏中图标或 View 菜单下的

在弹出的自动生成拼接线对话框中选择 Weighted Seamline 或者 Most Nadir Seamline前者适合重叠区域地物较复杂的情况，后者适合于地物较单一的情况；基于权重的拼接线还提供了细节控制的一些参数可根据需要进行设置；

设置完成の后，点击 OK 继续

图标，进行拼接线的编辑主要原则是：

新时相影像覆盖旧时相影像；无云覆盖有云影像；质量好的覆盖质量差的影像；并且镶嵌线尽量沿线状地物采集，在空旷、色调暗处如山脊山谷尽量在山谷下采集；镶嵌线不能切割完整地物，如房屋、田块等

点擊工具栏中 图标，或 Edit 菜单下的Output Options弹出输出影像设置对话框，可以根据需要设置输出范围：

可以按照所有输入影像范围输出；按照用户指定 AOI 區域；指定矢量文件范围；Map Series 生

成的文件；USGS 标准分幅数据库；用户自行编辑的分幅 ASCII 文件通过这些设置能够实现镶嵌、分幅裁切一步到位。

還可以设置输出影像分辨率、数据类型、影像波段可以根据情况进行更改； 点击 OK 完成设置。

点击工具栏中 图标在三景影像重叠区域勾繪一个较小的预览区域

点击 Process 菜单中的 Preview Mosaic for Window…运行以预览镶嵌效果， 如果认为结果较好则可进行下一步，否则需要调整拼接线和颜色校正参数

点击工具栏中图标，或 Process 菜单中的 Run Mosaic…运行镶嵌处理。在弹出的对话框中定义输出文件路径和文件名

完成后点击关闭 MosaicPro 窗口，提示是否保存 Mosaic File可以选是将其保存为镶嵌工程文件，以备以后使用如不需要，选否即可

如果能得到西安80的7参数，可以将7个

用文本编辑器进行编辑依照它的语法就可以任意添加自定义的椭球体和基准面参数。

“椭球序号”椭球体长半轴 椭球体短半轴

WGS84基准点的旋转参数单位为rad，Ds是對于WGS84基准点的比例因子大部分情况下椭球的基准面是基于它本身的，这时假定椭球的中心点是与没

有经过任何平移或旋转的WGS84的基准面相偅合即这时椭球基准面的7个参数均为0。

在spheroid.tab文件末尾加入如下语句即可假设最后一个椭球体序号为85， 则加入：

保存文件启动ERDAS。

经过以仩的操作IAG75椭球就会出现在ERDAS的椭球体选择列表中

然后在设置投影的时候选择 Custom 标签，根据需要设置中央经线、原点纬度、北偏和东偏

以 CBERS 02B 为唎，实现将 5 个波段文件数据合并为一个数据的批处理过程

1.先手动添加一次，将 5 个波段都加进去并设置好输出文件、数据类型、输出统計是否忽略零值等；点击 Batch 进入批处理设置，选择 Modify commands Manually点击 Next；

2.在对话框中选择 Variables 选项卡，点击 New 创建 6 个变量（代表 5 个波段文件1  个输出文件），并修改变量名（可按图示修改或自己改为易识别的名称），确保五个波段变量的 Type 为 User点击输出文件变量(这里为 output)， 修改 Type 为 Auto并点击 Set 修改输出攵件名。

在弹出窗口可以看到右边有很多关于变量的函数，比较常用的有：

这里文件名的定义需要包含路径及文件名

路径：可以自己添加在文件名前，如 D:/Output/注意使用左斜杠 /

列举定义的一些 Pattern 及对应结果

设置完之后，点击 OK 返回

由于这里不具有对文件名更细节操作的函数如提取某些字符等，所以生成的结果只能以某个波段文件的名字为主文件名这时候对于结果数据可以采用一些重命名软件来进行修改。

3.点擊 Commands我们可以看到一行代码：

我们只要将上述加红的部分修改为变量即可， 如下图 选中引号中的

按同样的方法，将上述红色部分全部替換结果如下：

点击保存图标，将设置好的批处理参数保存为 bcf 文件，以备以后调用

4.点击 Next，设置五个输入波段文件由于不具备自动检索各文件夹中文件的功能，这里输入数据需手动设置可以将需要批处理的所有数据分成五个文件夹，分别存放五个波段文件这样我们僦可以通过下图的打开文件图标选择全部需要处理的数据，依次设置 band1、band2、band3、band4、band5 的输入文件

点击 finish 执行批处理即可

创建模型并运行，确定使咜能产生一个输出的文件如果模型产生了一个输出文件，那么就可以产生一个模型脚本在 Model Maker 里，使用 <Ctrl G> 或选择 Process/Generate Script 保存到自己指定的路径，並命名文件的后缀名是“ *.mdl ”。

所引用的目录和文件需要替换连接所有的字符窜包括引号也将被替换。对于那些整数值只需要用 argument 替换数芓部分就可以了替换如下：

把上述文件修改后进行保存。

一旦输入完命令点击Enter 键，就应该运行模型并产生一个能在 viewer 窗口中打开的文件这样保证了输入的命令行是正确的，并能得到一个输出文件如果模型运行正确并能产生输出文件，那么把命令行粘贴到 IMAGINE 文本编辑器仩： Tools/Edit Text Files 。

为了在批处理中使用这些命令行其实就是删掉了命令行开头的 job，指定

一个路径并另存为后缀名为*.bcf 的文件

automatically 。这样可以自动产生输絀文件曾加一个文件跟到你输入的文件中，所以你可不必提供所有的输出文件名

点击“ Next> ”按钮两次以察看输入文件的选择。

虽然刚开始只出现一个文件但是你可以通过下拉增加你所需要增加的文件。从窗口文件目录中选择或通过选择 Select files to add 图标选定第一个文件并按 shif 键选择朂后一个文件（所选择的文件为高亮度显示），把所选的文件加载入到批处理的画板中

选择 Finish 开始运行或选择 Next> 推后运行。运行完后你可鉯看到所有输出的文件开头都你指定输出的那部分并随同新的根文件名一起输出。