宝宝退烧吃什么食物好_百度知道
宝宝退烧吃什么食物好
我有更好的答案
一般情况下宝宝在生病的情况下食欲和消化能力都有所下降,现在孩子退烧了,尽量别吃生冷刺激性的食物。
孩子发烧流食肯定是最好的选择
多吃点素菜水果。。
可以蒸肉饼汤，淮山排骨汤，都是不错的选择，如果年龄偏小，食用时减量即可
为您推荐：
其他类似问题
您可能关注的内容
换一换
回答问题，赢新手礼包
个人、企业类
违法有害信息,请在下方选择后提交
色情、暴力
我们会通过消息、邮箱等方式尽快将举报结果通知您。ERDAS IMAGINE遥感图像处理软件
ERDAS IMAGINE遥感图像处理软件
ERDAS IMAGINE
　　　ERDAS IMAGINE 是美国公司开发的遥感图像处理系统。它以其先进的图像处理技术，友好、灵活的用户界面和操作方式，面向广阔应用领域的产品模块，服务于不同层次用户的模型开发工具以及高度的RS/GIS（遥感图像处理和地理信息系统）集成功能，为遥感及相关应用领域的用户提供了内容丰富而功能强大的图像处理工具，代表了遥感图像处理系统未来的发展趋势。
　　ERDAS 公司作为一个遥感软件公司创建于1978 年，总部设在美国佐治亚州的亚特兰大市。自公司成立以来，一直致力于遥感处理系统技术的开发应用和服务，开拓遥感领域的全球市场，取得了巨大的成功，在近20 年里始终保持利润持续稳定地增长。目前ERDAS 公司已经发展成为世界上最大的专业遥感图像处理软件公司，全球用户遍布100 多个国家，软件套数超过了60,000 套，市场占有率为46%，在全球遥感处理软件市场排名第一，在GIS 软件市场排名第九。2003 年6 月份，在美国国家影像制图局（NIMA）等权威机构组织的历经5年的Passfind 项目遥感影像系统评比当中，在十一个项目评比中获得九个项目第一，最终综合功能性价比名列第一，在三维可视化分析领域更是在功能与理念上一路领先。自2002 年年中在得到Leica 公司的资金支持后，ERDAS IMAGINE 软件的发展步伐更加有利与快捷，更多的新功能与算法加进到新版本中，一系列的举措不仅仅使用户的当前投资得到充分发挥，也得到了未来产品发展的保护。按照公司产品发展的计划，基于COM 和网上图像处理服务的新一代遥感影像处理系统（版本9）将要面世，这将会为广大用户提供功能更加强大与开发扩展更方便的系统与手段。ERDAS 公司优秀的IMAGINE GIS 软件方案一直是业界的先驱，其软件处理技术覆盖了图像数据的输入/输出，图像增强、纠正、数据融合以及各种变换、信息提取、空间分析/建模以及专家分类、ArcInfo 矢量数据更新、数字摄影测量与3 维信息提取，硬拷贝地图输出（在3 维景观的绘图输出更是达到了所见即所得的清晰大数量的纸质图）、雷达数据处理、3 维立体显示分析。IMAGINE 软件可支持所有的UNIX 系统，以及PC 机的Microsoft Windows2000Professional （需Pack 2），Windows XP Professional 操作系统。其应用领域包括：科研、环境监测、气象、石油矿产勘探、农业、医学、军事（数字地理战场，解译等）、电讯、制图、林业、自然资源管理、公用设施管理、工程、水利、海洋，测绘勘察和城市与区域规划等。
　　通过与著名的GIS 厂商ESRI 公司的战略合作，ERDAS 公司在与GIS 完整集成的IMAGINE系列软件之外，同时开发基于ArcView GIS V8.x 的图像分析模块——Image Analysis 和Stereo Analyst 两个扩展模块，向用户提供GIS/RS 一体化的解决方案。
　　ERDAS IMAGINE是一个集中于栅格处理的软件，GIS专业人员通过ERDAS IMAGINE从卫星或航空影像中提取信息。因为易于使用和学习，对于初学者和内行人员来说ERDAS IMAGINE都是一个完美的软件。大量的工具允许用户分析几乎任意来源的数据，然后用打印地图或3D模型的格式展现这些数据，这些都使得ERDAS IMAGINE为地理成像和影像处理需求提供全面的工具箱。 现在ERDAS IMAGINE9.0版本提供了企业级的性能。对于需要采集大量地理空间数据的机构来说，使用一个存储着地理空间信息的中央关系型数据库处理有着巨大的好处。通过最终用户能够可视化和获取数据，各个机构最优化了他们的投资。ERDAS IMAGINE提供了客户端与空间感知数据库之间的交互作用，比如ESRI的ArcSDE和Oracle Spatial 10g，这些都持续了ERDAS IMAGINE帮助用户最大化利用影像的传统。 关键新特性概要 o 企业级能力 o OrbView3正射纠正 o CARTOSAT-1正射纠正 o 高通滤波器影像融合（全色波段锐化） o 度量精度评估工具 o 对于金字塔层的视觉改进 o 改进的自动处理工具 主要功能增强和新增功能与模块 IMAGINE Essentials中的更新 IMAGINE Advantage中的更新 IMAGINE Vector的更新 IMAGINE MrSID Encoder的更新 IMAGINE Radar Mapping Suite雷达套件的更新 LPS 9.0数字摄影测量产品 新增IMAGINE AutoSync影像自动匹配配准模块 新增IMAGINE Easytrace影像智能矢量化模块 新的Toolkit Developers’ Network 9.0 C开发包支持网络 新增IMAGINE Virtual Explorer V3.0 新增IMAGINE Enterprise Loader V9.0 IMAGINE 基于ESRI ArcObjects V9.1的更新 o 支持Geodatabase o ArcSDE栅格输出 o?Essentials中的更新 基于Oracle 10g的空间存储能力 o 只读访问 o 地理栅格数据 o 矢量的几何特性（点，线，面） o? ?ArcSDE栅格和矢量动态链接（dll） ? 金字塔层 o 不再存在更多的可见“邮票”似的黑色边缘 o 可视化很好的金字塔层是1个比特（和所有子金字塔层为8比特） ?地理栅格的空间选择工具 浏览窗口的改进 o 用户指定投影系统来显示数据 o 针对于8比特的影像数据（IKONOS等）的亮度／对比度工具作了改进 o 16比特的AOI栅格编辑 o? 扩展了浏览文件菜单选项 o 浏览窗口内影像指向地图系统的定向? ?在影像信息（Image Info）一栏快速确定文件的大小? ?更易使用的GLT空间浏览面板 矢量处理的改进 o “Enable? ? 在影像命令工具（Command Tool）方面现在增加了高程处理功能?o 可进行文件选择 o 浏览窗口采样方法选择 Editing”在任何数字编辑开始之前需要激活 o 打开文件的类型中可以选择“All File-Base Vector Formats”进行过滤 o ?可通过工具进行创建圆周 o 允许在一个coverage目录内的.evs文件被覆盖 o 可拷贝也可以移动.evs文件 IMAGINE Advantage中的更新 ?镶嵌工具自动剔除输出碎片（tile），并以０替换? ?Orbview3传感器模型（在Orbital Pushbroom模型内） 高通滤波分辨率融合 o 默认设置：减少数据细节显示从而保留色彩不变? ?在免费维护期内用户会收到Leica Mosaic Pro o 详情参看LPS 9.0 ? 优良的精确度评估工具 IMAGINE?o 保留了色彩而没有做锐化 o 对高分辨率影像要求实施二次高通滤波处理 o 融合后可明显区分影像地物 ?Vector的更新可对二维或三维的Shapefile数据进行重投影 o 包括计算面积和周长 IMAGINE MrSID Encoder（压缩编码）的更新 现在支持MrSID第3代编码 o 创建的MrSID文件大于2GB o 无损的压缩编码选择 IMAGINE Radar Mapping? 正射雷达方面的重要改进 o 执行更好的地理编码 o 对于大幅影像来说执行更好的正射校正 o 在正射校正过程中明显减少了内存的使用? ?Suite雷达套件的更新 IMAGINE雷达辐射解译的改进 o 雷达辐射地形的纠正 o? ?o 以经纬度为单位的地理高程模型现在可以用于正射校正 o 改进了的轨道模型 改进了通用雷达节点的界面（Generic SAR Node） o 通过使用解译功能里的“Radar conversions”来使用ASF数据
江苏师范大学测绘与地理信息技术实验教学中心 & 版权所有
地址：徐州市铜山新区上海路101号怎么用erdas imagine把高光谱影像的各波段的灰度值转换为txt格式的
怎么用erdas imagine把高光谱影像的各波段的灰度值转换为txt格式的我有一幅242个波段的高光谱影像,要用MATLAB进行处理.事先需要将此影像的灰度值转换到txt文本里.我该如何做比较方便实用?
http://www.baidu.com/s?cl=3&wd=%D4%F5%C3%B4%D3%C3erdas%20imagine%B0%D1%B8%DF%B9%E2%C6%D7%D3%B0%CF%F1%B5%C4%B8%F7%B2%A8%B6%CE%B5%C4%BB%D2%B6%C8%D6%B5%D7%AA%BB%BB%CE%AAtxt%B8%F1%CA%BD%B5%C4
我有更好的回答：
剩余:2000字
与《怎么用erdas imagine把高光谱影像的各波段的灰度值转换为txt格式的》相关的作业问题
使用band math,比如假设NDVI大于0.4就是植被,输入公式：b1 gt 0.4
envi里面在image窗口直接双击即可,erdas的话你也可试试,不行就右键,看相应菜单,会有的.
山东科技大学测绘学院遥感系非监督分类 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 二 非监督分类（Unsupervised Classification） 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.聚类过程始于任意聚类平均值或一个己有分类模板的平
先介绍一种常用的方法吧,分类后比较法：1、确定土地利用的类别,可以按照中国的土地利用分类标准确定多少类.2、获取各类别的样本,用于后面的影像分类3、对不同时期的影像进行预处理：几何校正、配准、相对辐射归一化和去霾处理等等.4、对两个不同时期的影像分别进行分类处理,并进行精度评估5、对两个不同时期的分类后影像经行相减,即
波段合并选取控制点& [需要一副有坐标的该区域影像& 或者手动输入（比如一个路口,坐标多少多少）]&3.纠正 选一下重采样方法&具体的erdas操作步骤,打开影像后选择如下图,根据提示完成上述步骤即可. 再问： 可以把数据发给你吗 我在写论文 提取水系
两者差别还是挺大的,利用的范围有所区别Arcgis主要用于图像的处理,分析.erdas主要是用于对于遥感数据的分析.打个比方说,1、arcgis可以在图像上进行添加要素,删除要素的操作.erdas不行.2、arcgis处理的数据格式范围广,erdas小.3、erdas可以进行监督分类的操作,arcgis不行.简单说,a
是投影带号吧,3度带或者6度带吧?“如何判断投影坐标是3度带坐标还是6度带坐标如(55933)其中21即为带号,同样所定义的东伪偏移值也需要加上带号,如21带的东伪偏移值为米.假如你的工作区经度在120度至126度范围,则该坐标系为6度带坐标系,该带的中央经度为123度.如(294
ERDAS操作：直接在主菜单下面的Utilities下面有个convert pixels to ascii,选择要提取信息的基础遥感数据,提取方式选择：a. AOI； b, points file ； c. subsets其中对于point file的格式要：仅有坐标信息就可以了（ X,Y）,不需要ID这样就可以快速完
用环境星的就行了 做分类没那么高的要求的
自己下http://lib.verycd.com//.html
这个是遥感图像处理软件,首先你要装上去才能用；其次你要知道遥感影像处理的基本知识；第三你要知道你对你的遥感图像处理之后想得到的结果；第四知道要做什么之后才能去找相应的对策,不过一般会将这个软件跟ARCGIS一起使用.不过如果你要是知道要如何使用的话,请说清楚你要做什么样的处理或想达到什么样的目的下的使用方法,
如果是很稀薄的霾,直接通过大气校正就可以去除；如果是薄云,利用Interpretater下的Fourier Analysis里面的Homomorphic Filter（同态滤波）设置适当的参数,就可以去除；如果是不透的厚云就不能直接去掉了,只能通过插值或替换了 再问： 是不太透的，那应该怎样插值或替换呢？能不能说的清楚
这个要有地表的实测温度,作为矫正,不然得到的只能是相对的.
在同一区域,不同时间的遥感影像中,同一个波段同一种地物的光谱不一样的主要原因是热量不同的影响其光谱就不一样. 再问： 那是不同时间的TM影像，湖泊的光谱值在第5跟7 波段一下子就增大是为什么呢 再答： 第五波段 1.55-1.75um属于中红外，这个波段对水分的含量很敏感。不同时间湖泊表面的水汽含量（饱和度）差别会比较
定标+大气校正；然后在显示图像image界面上右键菜单,选择Z Profile即可查看某一类地物的波谱曲线；双击可查看数据值!
表示题干不全,无法回答……建议看下相关软件的帮助文档或者网上搜下梯坪地的灰度取值范围,然后用决策树分类做或者直接在ARCGis查找逻辑运算的啥的
对多波段经行分类处理------对于每个波段,赋予相应类别在这个波段的平均灰度值-------然后你说要融合,你确定是融合,不是把各个波段在叠加成多波段?融合的目的是使低分辨率的影像具有高分辨率的同时也获得高分辨率影像的光谱信息.你用平均灰度进行融合,显然达不到这个目的,我怀疑你需要的不是融合.
以Landsat TM/ETM影像为例：一、原理1.该算法只需要三个参数：大气平均作用温度、大气透射率和地表比辐射率TM/ETM波段的热辐射传导方程：& &B6(T6)=t6(q)[e6B6(Ts)+(1-e6)I6~]+I6_& &Ts是地表温度；& &T6
首先,你要理解遥感数字图像的性质与特点,其最基本组成单位是像素,具有空间位置特征和像素值大小特征.遥感图像的计算机判读主要是依据的像素值相似度来进行的.同种地物成像后,在影像上显示出的像素值是处于一定范围的,因此可以归为一类.比如说水在影像中是黑色的,灰度值,即是像素值为0,计算机识别后便将灰度值为0的全部归为水体了.赞助商链接
当前位置： >>
ERDAS遥感图像处理教程,绝对给力
《遥感数字图象处理实验指导书》实 习 须 知实验室资源： 实验室资源：1 硬件设备： 硬件设备：局域网系统； 高级 PC 计算机 （每人一台，在规定时间使用） ；2软件系统Windows 2000 或 Windows XP ERDAS IMAGINE 8.6 ArcToolbox ArcMap Microsoft Word Microsoft Excel Zip program 3 数据资源数据源：ERDAS IMAGINE 8.6 软件附带的 examples；XX 地区 TM、ETM、Spot 遥感数据 XX 区部分矿山企业基础数据实习目的与内容1 实习目的本实习为已具有 RS 的基本概念和理论基础的学生设计，目的是帮助学生在了解 RS 基本组 成与数据结构模型的基础上，重点学习使用 ERDAS IMAGINE8.6 软件进行视窗操作、数据数据 预处理、图像解译、图像分类和矢量功能；了解地图投影系统的使用；学习多种数据输入的方法， 不同数据格式转换，数据库模式的定义等多种前后期处理工作；掌握遥感图像前后处理和解译、 分类地理的技术流程和方法，数据库建设以及地理数据的编辑和管理；配合具体实例运用 GIS 空 间分析工具。通过系列实习过程，重点培养学习者掌握 RS 提取信息的基本过程和技巧，并可初 步用来解决运用遥感提取信息的问题。2实习内容实习 1：ERDAS IMAGINE 8.6 系统简介与入门；包括：软件概述，视窗操作中的菜单工具条的 介绍，数据的输入输出。 实习 2：数据预处理；包括：图像分幅剪裁，图像几何校正，图像拼接处理，图像投影变换； 、常用的光谱增强处理（假彩色 实习 3：图像解译；包括 功能简介，辐射增强处理（去霾处理） 合成与指数计算） 、空间增强处理（分辨率融合） 。 实习 4：图像分类；包括；非监督分类和监督分类，专家分类器（在高级练习中学习） 实习 5： 地理信息系统分析和矢量功能介绍，综合运用 GIS 工具解决实例提出的问题。 实习 6：专题制图输出全过程学习。3本书有关约定实习所用原始数据存放在%sampledata 目录下；为保证整个实习过程安全、完整地进行，要求开始实习前， 为保证整个实习过程安全、完整地进行，要求开始实习前，先在合适的硬盘位置创建自己的工作 目录，实习过程所有新产生的数据文件均应保存在自己的工作目录下，切记！ 目录，实习过程所有新产生的数据文件均应保存在自己的工作目录下，切记！！ ！实习 1实习内容: 实习内容ERDAS IMAGINE 8.6 系统简介与入门1、 了解有关 ERDAS IMAGINE 系统的基本概念和功能。 、 系统的基本概念和功能。 2、 了解 ERDAS IMAGINE8.6 软件的主要扩展模块及其功能，熟悉系统的操作环境。 、 软件的主要扩展模块及其功能，熟悉系统的操作环境。 3、 ERDAS IMAGINE8.6 的快速入门。 、 的快速入门。 课时安排： 课时安排：4 课时1 遥感的应用领域和 ERDAS IMAGINE 系统的基本概念和功能 系统的基本概念和功能：遥感技术作为对地观测，提取地表最现势状况的最有利工具，被广泛应用在各行各业，包括 测绘，自然资源管理，林业，水利，交通，环境保护，电力电信、防震减灾、城市规划、国防军 事等，ERDAS IMAGINE 作为遥感界的排头兵，为大家提供了不仅仅是增强，滤波，纠正，融合 等简单的基本应用，而是提供了强大的工具，使你在定量化的分析方面，系统功能的可扩充性方 面使您更加得心应手，如专家分类，子象元分类（混合象元） ，三维可视化分析，数字摄影测量 等，同时，还给您带来与 GIS 一化集成的解决方案，如查询检索编辑 ArcInfo 的地理信息，建立 矢量层后的人工解译，直接得到目标的矢量数椐，还可将分好类的专题影像转换成 ArcInfo 的矢 量数据（Coverage, Shape File）,使分析的结果可以直接为地理信息系统管理与应用，从而发挥更 大的作用。 ERDAS IMAGINE 是美国 ERDAS 公司开发的专业遥感图像处理与地理信息系统软件。 ERDAS IMAGINE 是以模块化的方式提供给用户的，可使用户根据自己的应用要求、资金情 况合理地选择不同功能模块及其不同组合，对系统进行剪裁，充分利用软硬件资源，并最大限度 地满足用户的专业应用要求。 ERDAS IMAGINE 面向不同需求的用户，对于系统的扩展功能采用开放的体系结构， 以IMAGINE Essentials、IMAGINE Advamage、IMAGINE Professional 的形式为用户提供了低、中、 高三档产品架构，并有丰富的功能扩展模块供用户选择，使产品模块的组合具有极大的灵活性， 1.1 IMAGINE Essentials 级 是一个花费极少的，包括制图和可视化核心功能的图像工具软件．无论您是独立地从事工 作或是处在企业协同计算的环境下，都可以借助 IMAGINE Essentials 完成二维／三维显示、数据 输入，排序与管理、地图配准，专题制图以及简单的分析。可以集成使用多种数据类型，井在保 持相同的易于使用和易于剪裁的界面下升级到其它的 ERDAS 公司产品。可扩充的模块： （1）Vector 模块――直接采用 GIS 工业界领袖 ESRI 的 Arclnfo 数据结构 Coverage，可以建 立，显示、编辑和查询 Coverage，完成拓朴关系的建立和修改，实现及矢量图形和栅格图像的双 向转换等： （2）Virtual GIS 模块――功能强大的三维可视化分析工具，可以完成实时 3D 飞行模拟，建 立虚拟世界，进行空间视域分析，矢量与栅格的三维叠加，空间 GIS 分析等： （3）Developer's Toolkit 模块--ERDAS INIAGINE 的 C 语言开发工具包，包含了几百个函数， 是 ERDAS IMAGINE 客户化的基础。 1.2 IMAGINE Advantage 级 建立在 IMAGINE Essential 级基础之上的，增加了更丰富的栅格图像 GIS 分析和单张航片： 正射校正等强大功能的软件。IMAGINE Advantage 为用户提供了灵活可靠的用于栅格分析、正射 校正，地形编辑及图像拼接工具，简而言之，IMAGINE Advantage 是一个完整的图像地理信息系 统（Imaging GIS） ， 可扩充模块： （1）Radar 模块――完成雷达图像的基本处理，包括亮度调整、斑点噪声消除．纹理分析、边缘 提取等功能； （2）OrthoMAX 模块――全功能、高性能的数宇航测软件，依据立体像对进行正射校正、自动 DEM 提取、立体地形显示及浮动光标方式的 DEM 交互编辑等； （3）OrthoBase 模块――区域数字摄影测量模块．用于航空影像的空中测量和正射校正； （4）OrthoRadar 模块――可对 Radarsat，ERS 雷达图像进行地理编码、正射校正等处理； （5）SmreoSAR DEM 模块――采用类似于立体测量的方法，从雷达图像数据中提取 DEM； （6）IFSAR DEM 模块――采用干涉方法，以像对为基础从雷达图像数据中提取 DEM； （7）ATCOR 模块――用于大气因子校正和雾曦消除． 1.3 IMAGINE Professional 级 是面向从事复杂分析，需要最新和最全面处理工具，经验丰富的专业用户。Professional 是功 能完整丰富的图像地理信息系统。除了 Essentials 和 Advantage 中包含的功能以外，IMAGINE Professional 还提供轻松易用的空间建模工具（使用简单的图形化界面） ，高级的参数/非参数分类 器，知识工程师和专家分类器，分类优化和精度评定，以及雷达图像分析工具． 可扩充模块： （1）SubpixeI Classifier 模块――子象元分类器利用先进的算法对多光谱图像进行信息提取，可达到提取混合象元中占 20％以上物质的目标。2、ERDAS IMAGINE 软件的主要特点 ――为什么我们选择 ERDAS 、 为什么我们选择 IMAGINE 作为学习遥感信息技术处理的操作软件？ 作为学习遥感信息技术处理的操作软件？1 图像处理方面 1) 方便和直观的操作步骤使用户操作非常灵活：ERDAS IMAGINE 具有非常友好、方便地管理多窗口的功能。不论是几何校正还是航片、卫片区域正射矫正以及其它与多个窗口有关的功能， IMAGINE 都将相关的多个窗口非常方便地组织起来，免去了用户开关窗口、排列窗口、组织窗 口的麻烦，应用方便因而加快了产品的生产速度。IMAGINE 的窗口提供了卷帘、闪烁、设置透 明度以及根据坐标进行窗口联接的功能，为多个相关图像的比较提供了方便的工具。IMAGINE 的窗口还提供了整倍的放大缩小、任意矩形放大缩小、实时交互式放大缩小、虚拟及类似动画游 戏式漫游等工具，方便对图像进行各种形式的观看与比较。 2) ERDAS IMAGINE 为不同的应用提供了 250 多种地图投影系统。 支持用户添加自己定义的坐标系统。 支持不同投影间的实时转换、 不同投影图像的同时显示对不同投影图像直接进行操作等。 支持相对坐标的应用。另外有非常方便的坐标转换工具，经纬度到大地坐标，反之亦然。 3) 常用的图像处理算法都可用图形菜单驱动，用户也可指定批处理方式（batch） ，使图像处理操作在用户指定的时刻开始执行； 4) 图像的处理过程可以由图像的属性信息控制，而上层属性信息可存在于本层或任何其他数据层次； 5) 6) 7) 图像处理过程可以用于具有不同分辨率的图像数据上，输出结果的分辨率可由用户指定； 支持对不同图像数据源的交集、并集和补集的图像处理； 图解空间建模语言，EML 和 C 语言开发包的应用使得解决应用问题的客户化更加容易与简单。用户可以对 IMAGINE 本身应用的功能进行客户化的编辑，满足自己专业的独特需求。还可 以将自己多年探索、研究的成果及工作流程以模型的形式表现出来。模型既可以单独运行也可以 和界面结合象其它功能一样运行。更可以利用 C Toolkit 进行新型算法及功能的开发。 8) 独一无二的专家工程师及专家分类器工具，为高光谱、高分辨率图像的快速高精度分类提供了可能。此工具突破了传统分类只能利用光谱信息的局限，可以利用空间信息辅助分类。此工具 可以将我们所积累的几乎所有数字信息应用于分类，是分类应用的一大飞越。其功能强大且应用 方便，其提供的游标功能使知识库的优化成为轻而易举的操作。其知识库的可移动性为其它非专 业人员进行分类工作提供了方便，为成熟知识库的推广应用提供了方便易行的途径。利用专家的知识还可以建立决策支持系统，为决策人提供工具。 2 与地理信息系统的集成方面 ERDAS IMAGINE 系统已经内含了 ArcInfo Coverage 矢量数据模型， 可以不经转换地读取、 查询、 检索其 coverage、GRID、SHAPEFILE、SDE 矢量数据，并可以直接编辑 coverage、SHAPEFILE 数据。如果 ERDAS IMAGINE 再加上扩展功能，还可实现 GIS 的建立拓扑关系、图形拼接、专 题分类图与矢量二者相互转换。节省了工作流程中让人头疼、费时费力的数据转换工作，解决了 信息丢失问题，可大大提高工作效率，使遥感定量化分析更完善。 3 其它方面的特色 1) ERDAS IMAGINE 支持海量数据，如果操作系统及磁盘允许，其 img 图像可以达到 48TB 大小。可以直接读取 MrSID 压缩图像以及 SDE 数据，为海量数据的管理及应用提供了可能。 2) ERDAS IMAGINE 可以让不同应用水平的人员都有充分发挥自己水平的空间，对于初级用户，其提供的缺省选项可以很好地解决问题。对于工作多年专业知识丰富的用户可以方便地修改 其中的算法及参数，进而更好地满足特殊的应用。 3) 4) 5) 6) 软件 100%由 C 语言编写，并可用 C++进行编译； 图像数据在磁盘上分块存储，加快了图像显示的速度和处理效率； Imagine 可充分利用多处理器的优势（如果系统有的话） ； 提供全套的手册、联机求助功能（Online Help、Online Document） ，良好方便的用户界面、充实的内容，使用户用起来十分方便； 7) 其网站上有用户开发的实用模型以及其它工具供下载使用。有操作过程帮助您尽快掌握其使用。 8) ERDAS 公司还提供给用户 《ERDAS Field Guide》 向用户详细介绍了遥感图像处理原理和方 ，法，ERDAS IMAGINE 软件所相应采取的一些算法、设备参数的意义和用法，并帮助用户了解遥 感技术的基本概念和技术方法，具有很强的理论与实用性。3、ERDAS IMAGINE 的图表面板（如下图 1.1 所示） 、 的图表面板（ 所示）图 1.1 ERDAS IMAGINE8.6 的图标面板表 1.1 ERDAS IMAGINE8.6 的图标面板菜单条 菜单 菜单功能 Session（综合菜单） 完成系统设置、面板布局、日志管理、启动命令工具、批处理过 程、实用功能、联机帮助等 Main（主菜单） Tools（工具菜单） 完成 ERDAS 图标面板中包括的所有功能模块 完成文本编辑、矢量及栅格数据属性编辑、图形文件坐标转换、 注记及文字管理、三维动画制作 启动关于图标面板的联机帮助、 ERDAS IMAGINE 联机文档查看、 动态连接库浏览等 表 1.2 ERDAS IMAGINE8.6 的图标面板工具条 图标 命令 Start IMAGINE Viewer 功能 打开 IMAGINE 窗口Utilities（实用菜单） 完成多种栅格数据格式的设置与转换、图像的比较 Help（帮助菜单）Import/Export启动数据输入输出模块Data Preparation启动数据预处理模块 启动数据预处理模块Map Composer启动专题制图模块Image Interpreter启动图像解译模块Image Catalog启动图像库管理模块Classification启动图像分类模块Spatial Modeler启动空间建模工具Vector Utilities启动矢量功能模块Radar启动雷达图像模块VirtualGIS OrthoBASE Stereo Analyst Workspace启动虚拟 GIS 模块 启动正射影像校正模块 启动立体分析模块练习 1 打开一个 ERDAS IMAGINE image（*.img）文件 （ ）在 ERDAS 图标面板菜单条单击 Main/start IMAGINE Viewer 命令，打开二维窗口（图 1.2） 菜单条 工具条状态条显示窗二维窗口（打开图像之后） 图 1.2 二维窗口（打开图像之后） 图像显示操作有两种 两种方式： 两种 1、在菜单条单击 File-&Open-&Raster Layer-&Select Layer To Add 命令，打开 Select Layer To Add 对 话框（图 1.3） 2、在工具条单击【打开文件】图标 ，打开 Select Layer To Add 对话框确定文件%sampledata/openimage/ XS_truecolor_sub.img 并设置参数：图 1.3 Select Layer To Add 对话框（File 选项卡）图 1.4 Select Layer To Add 对话框 （Raster Options 选项卡）确定文件名为 xs_truecolor_sub.img，单击 Raster Options 选项卡，设置图像文件显示的各项参数， 具体内容及实例操作设置如图 1.4 所示。1、数据叠加显示 、数据叠加显示 （Blend,Swipe,Flicker） 是针对具有相同的地理参考系统 （地图投影和坐标系统） 的两个文件进行操作的，所以，在进行数据叠加操作之前，首先需要按照在一个窗口中同时打开 两个文件， 需要说明的是： 在打开第 2 个文件的时候， 一定要在 Raster Options 或者 Vector Options 中设置不清除窗口中已经打开的文件（取消选中 Clear Display 复选框） 。见图 1.4 1 叠加数据准备（Prepare Overlay Data） 叠加数据准备（ ） 视窗菜单条:File-&Open-&Raster Layer-&Select Layer To Add 对话框（图 1.3） 视窗工具条:鼠标左键点击“打开文件”图标-&Select Layer To Add 对话框（图 1.3） （1）确定文件路径（Look in）: %sampledata/openimage （2）确定文件类型（Files of type）: IMAGINE Image （*.img） （3）选择文件名称（File Name）: lanier.img （4）单击 OK（关闭 Select Layer to Add 对话框,打开下层图像文件） 视窗工具条:鼠标左键点击“打开文件”图标-&Select Layer To Add 对话框（图 1.3） （1）确定文件路径（Look in）: %sampledata/openimage （2）确定文件类型（Files of Type）: IMAGINE Image （&.img） （3）选择文件名称（File Name）: lnlandc.img （4）在 Raster Options 栏目中:不选择 Clear Display （5）单击 OK（关闭 Select Layer to Add 对话框，打开上层图像文件） 2 叠加显示操作（Operate Overlay Display） 叠加显示操作（ ） IMAGINE 系统所提供的数据叠加显示工具有三个，分别是混合显示工具（Blend Tool）,卷帘 显示工具（Swipe Tool） 、和闪烁显示工具（Flicker Tool） ，都集成在实用菜单中。 （1）混合显示工具（Blend Tool） 本操作通过控制上层图像显示的透明度大小，使得上下两层图像混合显示. 视窗菜单条:Utility-&Blend-&Viewer Blend / Fade 对话框（图 1.5）: 在 Viewer Blend / Fade 对话框中， 用户既可 以通过设置 Blend /Fade Percentage （0 -100）达 到混合显示效果， 也可以通过定义 Speed 和选择 Auto Mode 自动显示文件混合效果。 图 1.5 Viewer Blend / Fade 对话框需要说明的是本操作适用于以下几种文件: 1.真彩色（True Color）,假彩色（ （Pseudo Color）以及灰度（Gray Scale）图像文件;2.Arc / Info 的 Coverage 矢量图形文件;3.IMAGINE 注记文件 （Annotation） 和符号文件 （Symbology） 4.ERDAS （ ； IMAGINE 所支持的所有其它栅格图像 文件。 （2）卷帘显示工具（Swipe Tool） 卷帘显示工具通过一条位于视窗中 部可实时控制和移动的过度线，将视窗 中的上层数据文件分为不透明 图 1.6 Viewer Swipe 对话框（Opacity）和透明（Transparency）两个部分，移动过度线就可以同时显示上下两层数据文件， 查看其相互关系。 视窗菜单条:Utility-&Swipe-&Viewer Swipe 对话框（图 1.6）: 从图 1.6 可以看出:在 Viewer Swipe 对话框中，可以设置手动卷帘（Manual Swipe） 、自动卷帘 （Automatic Swipe）两种模式，还可以设置水平卷帘（Horizontal） 、垂直卷帘（Vertical）两种方 向，具体参数及功能如图 1.6 所列。水平卷帘与垂直卷帘的显示效果如图 1.7 所示。图 1.7 垂直卷帘（左）与水平卷帘（右）的显示效果比较3）闪烁显示工具（Flicker Tool） 本操作主要用于自动比较上下两层图像的属性差 异及其关系，经常应用该操作的典型实例是分类专题 图像与原始图像之间的比较，本例中的 inlandc.img 是 TM 原始图像 lanier.img 的分类专题图像。 图 1.8 Viewer Flicker 对话框视窗菜单条 Utility-&Flicker-&Viewer Flicker 对话框（图 1.8） 从图 1.8 可以看出:在 Viewer Flicker 对话框中，可以设置自动闪烁（Automatic Flicker）与手 动闪烁（Manual Flicker）两种模式，自动闪烁是按照所设定的速度（Speed）自动控制上层图像 的显示与否，而手动闪烁则是手动控制上层图像的显示与否。2、文件显示顺序的问题 、在实际工作中， 经常需要在同一个视窗中同时打开多个文件， 包括图像文件、 图形文件、 AOI 文件、注记文件等，可以应用 Arrange Layers 命令调整文件显示顺序。为了说明文件显示顺序操 作 功 能 ， 需 要 首 先 在 视 窗 中 依 次 打 开 一 组 图 像 文 件 （ lnlandc.img, Lanier.img, lndem.img,lnlakes.img ） ，注意打开上层图像时，不要清除视窗 y 中已经打开的图像。依次打 开%sampledata/openimage 下的以上文件 视 窗 菜 单 条 :View-&Arrange Layers-&Arrange Layers Viewer 对话框（图 1.9） 在 Arrange Layers Viewer 对话框中点击鼠标左键或拖 动文件，达到调整文件顺序之目的，然后应用（Apple） 显示顺序调整，并关闭（Close） Arrange Layers Viewer 对话框，结束文件显示顺序操作。 显示比例操作（Display Scale） 用于调整文件显示比例及其与视窗的对比关系， Scale 菜单对应的二级下拉菜单中包括四个，命令依次是： （1） Image to Window: 按照视窗大小调整文件显示比例； （2） Window to Image: 按照文件尺寸调整视窗大小；3） （ Extent: 显示文件整体范围； （4）Scale Tool:通过比例工具定义显示比例。 图 1.9 Arrange Layers Viewer 对话框数据的输入/输出简介 练习 2 数据的输入 输出简介ERDAS IMAGINE 的数据输入输出功能（import/Export） ，允许您输入多种格式的数据供 IMAGINE 使用，同时允许您将 IMAGINE 的文件转换成多种数据格式。目前，IMAGINE 可以输 入的数据格式达 70 多种，可以输出的数据格式近 34 中，几乎包括常用或常见的栅格数据和矢量 数据格式，具体的数据格式都罗列在 IMAGINE 输入输出对话框中（图 1.10） 。 数据输入输出的一般操作过程如下:（在此我们以××地区的 TM 多光谱卫星数据输入为例，演示如何操作数据的输入/输出工作。 首先我们获得的数据是刻录在光盘上的，为了工作方便，我们先把数据复制到硬盘上你的工 作目录%sampledata/im-export/，复制完成后我们发现，TM 数据是分波段存放的。根据 需要，我们有输入单波段数据和组合多波段数据两种方法。1、输入单波段数据 、ERDAS 图 标 面 板 菜 单条:Main-&Import/Export-&数据输入输出 对话框（图 1.10） 在数据输入输出对话框中，通常需要设 置下列参数信息: （1）确定是输入数据（Import） 、还是输 出数据（Export） ，在此我们选择 Import （2）在列表中选择输入数据或输出数据 的类型 （Type） 我们选择 Generic Binary ， 格式 图 1.10 Import/Export 图标~数据输入输出对话框（3）在列表中选择输入数据或输出数据的媒体（Media: CD-ROM,. Tape, File）,选择 File （4）确定输入数据文件路径和文件名（Input File: *.*）,确定文件名为 scene/ band1.dat （5）确定输出数据文件路径和文件名（Output File: *.*） 为 band1.img （6）OK（进入下一级参数的设置，随数据类型而不同）,如下图设置补充说明：二进制图像数据输入：我们从遥感卫星地面 补充说明 站购置的 TM 图像数据或其它图像数据，往往是经过转 换以后的单波段普通二进制数据文件、外加一个说明头 。对于这种数据，必须按照普通二进 文件（header.dat） 输入， 而不能按照 TM 图像或 SPOT 制来 Generic Binary） （ 图像来输入。同时，虽然数据文件是存储在只读光盘 （CD-ROM）或磁带（Tape）中，但为了提高数据转换 速度、并保证转换质量，最好是将数据文件直接复制到 计算机硬盘中，而后选择文件（File）作为输入媒体、而不要选择 CD-ROM 或 Tape。 补充：说明头文件（header.dat）可以通过 Windows 系统自带的记事本程序打开，内容如下：PRODUCT = WRS =122/03900 ACQUISITION DATE = SATELLITE =L5 INSTRUMENT =TM10 PRODUCT TYPE =MAP ORIENTED PRODUCT SIZE =SUBSCENE TYPE OF GEODETIC PROCESSING =SYSTEMATIC RESAMPLING =CC RAD GAINS/BIASES = 0.90 2.42 1.38 2.63 0.50 3.94 0.30 VOLUME #/# IN SET =1/1 START LINE #= 1 LINES PER VOL=11599 ORIENTATION = 0.00 PROJECTION =TM USGS PROJECTION # = 9 USGS MAP ZONE = 0 USGS PROJECTION PARAMETERS =
1.000 0.000 117.030 0.000
0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 EARTH ELLIPSOID =Krassovsky SEMI-MAJOR AXIS = SEMI-MINOR AXIS = PIXEL SIZE =25.00 PIXELS PER LINE= 1577 LINES PER IMAGE= 1657 UL 2E 2N
BANDS PRESENT =1234567 BLOCKING FACTOR = 1 RECORD LENGTH = 1577 SUN ELEVATION =59 SUN AZIMUTH =103 CENTER 0E 1N
OFFSET=-598 REVB 通过阅读说明头文件，你可以获悉图像拍摄时间，投影参数，文件的行列数等信息。2、组合多波段数据（LaverStack Bands Data） 、组合多波段数据（ ）上面的数据输入只是将单波段的普通二进制数据文件转换成 ERDAS 自己的单波段 IMG 文 件，而在实际工作中，对遥感图像的处理和分析都是针对多波段图像进行的，所以，还需要将若 干单波段图像文件组合（Laver Stack）成一个多波段图像文件，具体过程如下: ERDAS 图标面板菜单条:Main-&Image Interpreter-&Utilities-&Layer Stack 打开 Layer Selection and Stacking 对话框（图 1.11） ERDAS 图标面板工具条:点击 Interpreter 图标-&Utilities-&Layer Stack 打开 Layer Selection and Stacking 对话框（图 1.11） 在 Layer Selection and Stacking 对话框中，依次选择并加载（Add）单波段图像: （1）输入单波段文件（ InputFile: *.img）:Band1.img-&Add （ （2）输入单波段文件（ Input File:’img）:Band2,img-&Add （ （3）输入单波段文件（ InputFile: *.img）:Band3,img-&Add （ ……… （4）输出多波段文件（Output File: *.img）:bandstack, img（5）输出数据类型（Output Data Type）:Unsigned 8 Bit （6）波段组合选择（OutputOption）:Union （7）输出统计忽略零值:Ignore Zero In Stats （8）单击 OK（关闭 Layer Selection and Stacking 对话框，执行波段组合） 我们就得到一个具有 7 个波段的多光谱卫星影像， 保存到工作目录下，文件名为：tm.img。3. TIFF 图像数据输入输出 （ Import / 图像数据输入输出（ Export TIFF Data） ）图 1.11 Layer Selection and Stacking 对话框TIFF 图像数据是非常通用的图像文件格式， ERDAS IMAGINE8.4 起增加了一个 TIFF DLL 从 动态连接库，从而使 ERDAS IMAGINE 支持 6.0 版本的 TIFF 图像数据格式的直接读写，包括普 通 TIFF 和 GeoTIFF。 用户在使用 TIFF 图像数据时，不需要再象以前那样通过 Import/Export 来转换 TIFF 文件，而 是只要在打开图像文件时，将文件类型指定为 TIFF 格式就可以直接在视窗中显示 TIFF 图像。 如果要在图像解译器 （Interpreter） 或其它模块下对图像做进一步的处理操作， 依然需要将 TIFF 文件转换为 IMG 文件， 这种转换非常简单， 只要在打开 TIFF 的视窗中将 TIFF 文件另存为 （Save （ As） IMG 文件就可以了。同样，如果 ERDAS IMAGINE 的 IMG 文件需要转换为 GeoTIFF 文件， 只要在打开 IMG 图像文件的视窗中将 IMG 文件另存为 TIFF 文件就可以了。4. 输出 JPEG 图像数据 Export JPEG Data） （ ）JPEG 图像数据是一种通用的图像文件格式，ERDAS 可 以将自己的 IMG 图像文件输出成 JPEG 图像文件，供其它 图像处理系统或办公软件使用，在 ERDAS 图标面板菜单 条:Main-&Import/Export 输入输出对话框中（如图 1.12） （1）选择输出数据操作:Export （2）选择输出数据类型（Type）为 JPEG: JFIF （JPEG ） （3）选择输出数据媒体（Media）为文件:File （4）确定输入文件路径和文件名为 tm.img 图 1.12 Export JFIF Data 对话框（5） 确定输出文件路径和文件名为 tm.jpg， 单击 OK 按钮 （关闭 Import/Export 对话框） ，打开 Export JFIF Data 对话框（如图 1.13） 。在 Export JFIF Data 对话框中设置下列输出参数： 设置图像对比度调整（Contrast Options）为 Apply Standard Deviation Stretch； 设标准差拉伸倍数 （Standard Deviations） 2； 为 设图像转换质量（Quality）为 100； 在 Export JFIF Data 中，定义下列参数： ①选择波段（Select Layers）为 4,3,2； ②坐标类型（Coordinate Type）为 Map； ③ 定 义 子 区 （ Subset Definition ） 为 ULX,ULY,LRX,LRY； 图 1.13 Export Options 对话框④单击 OK 按钮（关闭 Export Options 对话框，结束输出参数定义） ； ⑤返回 Export JFIF Data 对话框； （6）单击 OK 按钮（关闭 Export Options 对话框，执行 JPG 数据输出） 。实习 2内容： 内容：ERDAS IMAGINE 8.6 系统的数据预处理 系统的数据预处理1、 图像分幅的基本概念和功能。 、 图像分幅的基本概念和功能。 2、 图像几何校正。 、 图像几何校正。 3、 卫星图像拼接。 、 卫星图像拼接。 4、 图像投影变换。 、 图像投影变换。 课时安排： 课时安排：4 课时练习 1 图像分幅裁剪在实际工作中，经常需要根据研究工作范围对图像进行分幅裁剪，按照 ERDAS 实现图像分 幅裁剪的过程，可以将图像分幅裁剪分为两种类型:规则分幅裁剪，不规则分幅裁剪。练习数据均 存放在%sampledata/subimage 下。1、规则分幅裁剪（Rectangle Subset Image） 、规则分幅裁剪（ ）规则分幅裁剪是指裁剪图像的边界范围是一个矩形，通讨左下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单。 （1）ERDAS 图标面板菜单条:Main-&Data Preparation-&Data Preparation 菜单（图 2.1.） 或 ERDAS 图标面板工具条:点击 Data Prep 图标-&打开 Data Preparation 菜单（图 2.1） 选择 Subset Image-&打开 Subset Image 对话框（图 2.1） 在 Subset Image 对话框中需要设置下列参数: ①输入文件名称（Input File）:Lanier.img； ②输出文件名称（Output File）:Lanier sub.img； ③坐标类型（Coordinate Type）:File； ④裁剪范围 （Subset Definition）输入 ULX, ULY, LRX, LRY； ⑤输出数据类型（Output Data Type”）:Unsigned 8 Bit； ⑥输出文件类型（Oouput Layer Type） : Continuous； ⑦输出统计忽略零值:Ignore Zero In Output Stats； ⑧输出像元波段（ （Select Layers）:2:5（表示选择 2, 3, 4, 5 四个波段） 图 2.1 Subset Image 对话框（2）单击 OK（关闭 Subset Image 对话框，执行图像裁剪）说明:在上述图像裁剪过程中，裁剪范围是通过直接输入左上角点坐标（ULX, ULY）和右下 定义的。 此外， 还可以通过两种方式定义裁剪范围:其一是应用查询框 Inquire （ 角点坐标 LRX; LRY） （Box） ，具体过程是首先在打开被裁剪图像的视窗中放置查询框，然后在 SubsetImage 对话框中选，具体过程是首先在打开被裁剪图像的视 择 From Inquire Box 功能:其二是应用感兴趣区域（AOI） 窗中绘画矩形 AOI，然后在 Subset Image 对话框中选择 AOI 功能，打开 AOI 对话框，并确定 AOI 区域来自图像视窗即可。2、不规则分幅裁剪（Polygon Subset Image） 、不规则分幅裁剪（ ）在实际工作中，我们经常遇到的问题是不规则的边界剪裁问题。 在实际工作中，我们经常遇到的问题是不规则的边界剪裁问题。不规则分幅裁剪是指裁剪图 像的边界范围是个任意多边形，无法通过左上角和右下 角两点的坐标确定图像的裁剪位置，而必须事先生成一 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，针对不同的情 况采用不同裁剪过程。 1、 AOI 多边形裁剪（Polygon AOI Subset Image ） 、 多边形裁剪（ （1）首先在视窗中打开需要裁剪的图像，并应用 AOI 工 具绘制多边形 AOI， （如图 2.2） ： 可以将多边形 AOI 保存在文件中（ （*.aoi ） ，保存名为： subluotere.aoi 也可以暂时不退出视窗，将图像与 AOI 多边形保留在视窗中，然后： （2） ERDAS 图标面板菜单条： Main-&Data Preparation-&Data Preparation 菜单， 选择 Subset Image-& 打开 Subset Image 对话框（图 2.1） ERDAS 图标面板工具条:点击 Data Prep 图标-&打开 Data Preparation 菜单 （3） 选择 Subset Image-&打开 Subset Image 对话框 （图 2.1） ， 在 Subset Image 对话框中需要设置下列参数： 输入文件名称（Input File） luotere.img；输出文件名称 ： （Output File） subluotere.img； ： （4）应用 AOI 确定裁剪范围：点击 AOI 按钮，打开选择 AOI （Choose AOI）对话框（图 2.3） 图 2.3 Choose AOI 对话框 图 2.2 绘制多边形 AOI 对话（5）在 Choose AOI 对话框中确定 AOI 的来源（AOI Source） : File（或 Viewer） ，如果选择了文 件（File） ，则进一步确定 AOI 文件，否则，直接进入下一步图 2.5 AOI 多边形裁剪后的图像 图 2.4 设置 Subset Image 参数对 （6）输出数据类型（Output Data Type）:Unsigned 8 Bit （7）输出像元波段（Select Layers）:1:6（表示选择 1,2, 3, 4, 5,6 六个波段） （8）OK（关闭 Subset Image 对话框，执行图像裁剪） 在 Viewer 视窗中打开剪裁后的图像如图 2.5 所示 2、 ArcInfo 多边形裁剪（Polygon Coverage Subset Image） 、 多边形裁剪（ ） 如果是按照行政区划边界或自然区划边界进行图像的分幅裁剪，往往是首先利用 ArcInfo 或 ERDAS 的 Vector 模块绘制精确的边界多边形（Polygon ） ，然后以.ArcInfo 的 Polygon 为边界条 件进行图像裁剪。对于这种情况，需要调用 ERDAS 其它模块的功能分两步完成。 （1）将 ArcInfo 多边形转换成栅格图像文件（有 4 种方式可以打开） ERDAS 图标面板菜单条:Main-&Image Interprete:-&Utilities-&Vector to Raster 打开 Vector to Raster 对话框（图 2.6） ERDAS 图标面板菜单条:Main-&Vector-&Vector to Raster，打 开 Vector to Raster 对话框（图 2.6） ERDAS 图 标 面 板 工 具 条 : 点 击 Interpreter 图 标 -&Utilities-&Vector to Raster 打开 Vector to Raster 对话框（图 2.6） ERDAS 图标面板工具条:点击 Vector 图标-&Vector to Raster （2）打开 Vector to Raster 对话框（图 2.6） 在 Vector to Raster 对话框中需要设置下列参数:①输入矢量 图 2.6 Vector to Raster 对话框文件名称（Input Vector File）:zone88；②确定矢量文件类型（Vector Type） : Polygon；③输出栅 格文件名称（Output Image File）:raster.img；④栅格数据类型（Data Type）:Unsigned 8 bit；⑤栅 格文件类型 （Layer Type） : Continuous； ⑥转换范围大小 （Size Definition） : ULX, ULY, LRX, LRY； ⑦坐标单位 （Units） :feet； ⑧输出像元大小 （Cell Size） :X:30/Y:30； ⑨选择正方形像元:Squire Cell （3）OK（关闭 Vector to Raster 对话框，执行矢栅转换）注意：1、为保证掩膜制作的精确和准确，在 Vector 转为 Raster 之前，一定要把 zone88 添projection type: State Plane, 加投影信息使之与待掩膜的图象的投影信息保持一致。 如在本例子中， State plane zone: 4126, Zone type: Old USGS （D0154）, NAD: NAD27。2、同时需要注意，由于 germtm .img 的单位是 feet，所以需要在投影变换的时候把 raster 的单位也调整为 feet。(在 viewer中打开 zone88,点击工具栏第三个按钮 info 工具， vectorinfo 对话框中点 edti， 在 打开 add projection).（4）通过掩膜运算（Mask）实现图像不规则裁剪 ERDAS 图标面板菜单条:Main-&Image Interpreter-&Utilities-&Mask， 打开 Mask 对话框 （图 2.7）图 2.7 Mask 对话框图 2.8 Mask 后的图像ERDAS 图标面板工具条:点击 Interpreter 图标-&Utilities-&Mask，打开 Mask 对话框（图 2.7） 在 Mask 对话框中需要设置下列参数: ①输入图像文件名称（Input File） :germtm .img； ②输入掩膜文件名称（Input Mask File）:raster.img； ③点击 Setup Recode 设里裁剪区域内新值（New Value）为 1，区域外取 0 值； ④确定掩膜区域做交集运算:Intersection； ⑤输出图像文件名称（Output File）:mask.img； ⑥输出数据类型（Output Data Type）:Unsigned 8 bit （5）OK（关闭 Mask 对话框，执行掩膜运算） 打开多边形剪切后的图像 mask.img 如图 2.8 所示。图像几何校正（ 练习 2 图像几何校正（Geometric Correction） ）几何校正就是将图像数据投影到平面上，使其 符合（Conform）地图投影系统的过程;而将地图坐标 系统赋予图像数据的过程，称为地理参考 （Geo-referencing） 。由于所有地图投影系统都遵从 于一定的地图坐标系统， 所以几何校正过程包含了地 理参考过程。数据存放在%sampledata/gc-image 下。 1、 、 图像几何校正途径（Geometric Correction Process） 图 2.9 Set Geo-Connection Input File 对话框 （ 图像几何校正途径 ） 在 ERDAS IMAGINE 系统中进行图像几何校正，通 常有两种途径启动几何校正模块。 （1）数据预处理途径（ Start from Data Preparation） ERDAS 图 标 面 板 菜 单 条 :Main-&Data Preparation-&Image Geometric Correction, 打 开 Set Geo-Correction Input File 对话框（图 2.9） ERDAS 图标面板工具条:点击 Data Prep 图标-& Image Geometric Correction 打开 Set Geo-Correction Input File 对话框（图 2.9 ） 2、几何校正计算模型（Geometric Correction Model） 、几何校正计算模型（ ） 如图所示，ERDAS 提供的图像几何校正计算模型有 10 种，具体功能如表 4.1 所列: 表 2.1 几何校正计算模型与功能 模型Affine Camera Landsat Polynomial Rubber Sheeting Spot DPPDB IKONOS NITF RPC QuickBird RPC功能图像仿射变换（不做投影变换） 航空影像正射校正 卫星图像正射校正 多项式变换（同时做投影变换） 非线性、非均匀变换 Spot 卫星图像正射校正 运用合理的多项式系数描述在图像获取时刻，图像和地球表面的关系 运用合理的多项式系数描述在图像获取时刻，IKONOS 图像和地球表面的关系 运用合理的多项式系数描述在图像获取时刻，NITF 格式的图像和地球表面的关系 运用合理的多项式系数描述在图像获取时刻，QuickBird 图像和地球表面的关系注：DPPDB ―Digital Point Positioning Data Base 以资源卫星图像校正为例， 介绍的是以已经具有地理参考的 SPOT 图像为基础， 进行 Landsat TM 图像校正过程。（1）显示图像文件 首先，在 ERDAS 图标面板中点击 Viewer 图标两次，打开两个视窗〔Viewer #I/ viewer #2 ） ， 并将两个视窗平铺放置，操作过程如下: ERDAS 图标面板菜单条:Session-&Tile Viewers 然后，在 Viewer #1 中打开需要校正的 Landsat TM 图像:tmAtlanta.img 在 Viewer #2 中打开作为地理参考的校正过的 SPOT 图像:panAtlanta.img:图 2.10 打开两幅图像后的窗口 （2）启动几何校正模块（Geometric Correction Tool）图 2.11 Set Geometric Model 对话框图 2.12 Polynomial ModelProperd 对话框Viewer #1 菜单条:Raster-&Geometric Correction， 打开 Set Geometric Model 对话框（图 2.11） 选择多项式几何校正计算模型:Polynomial C OK， 同时打开 Polynomial Model Properties 对话框（图 2.12）和 Geo Correction Tools 对话框（图 2.13） 在 Polynomial Model Properties 对话框中， 定义多项 式模型参数及投影参数:1） 定义多项式次方（Polynomial 图 2.13 Geo Correction Tools 对话框Order） ；2） 定义投影参数（Projection） （略） ； （3）Apply-&Close，打开 GCP Tool Reference Setup 对话框（图 2.13）说明:该实例是采用视窗采点模式，作为地理参考的 SPOT 图像已经含有投影信息，所以，这里不 需要定义投影参数。如果不是采用视窗采点模式，或者参考图像没有包含投影信息，则必须在这 里定义投影信息，包括投影类型及其对应的投影参数。（4）启动控制点工具（Start GCP Tools ） 首先在 GCP Toots Reference Setup 对话框（图 2.13）中选择采点模式: 选择视窗采点模式:Existing Viewer，单击 OK（关闭 GCP Tools Reference Setup 对话框） ，自动打 开 Viewer Selection Instiuctions 指示器（图 2.14）图 2.14 Viewer Selection Instiuctions 指示器 （5）在显示作为地理参考图像 panAtlanta.img 的 Viewer #2 中点击左键，打开 Reference Map Information 提示框（图 2.15） （显示参考图像的投影信息） OK ， （关闭 Reference Map Information 提示框） （6）整个屏幕将自动变化为如图 2.16 所示的状态:其中包含两个主视窗、两个放大窗口、两个关 联方框 （分别位于两个视窗中， 指示放大窗口与 主视窗的关系） 、控制点工具对话框、几何校正 工具等。 表明控制点工具被启动， 进入控制点采 集状态。 （7）采集地面控制点（Ground Control Point） 说明： 控制点工具对话框简介 （Introduction to GCP Tool） 在正式开始采集控制点之前， 首先对控制点工具 图 2.16Reference Map Information 窗口 图 2.15Reference Map Information 提示框对话框进行说明 GCP 工具对话框（GCP Tool）由菜单条、工具条、控制点数据表（GCP Cell Array） 及状态条（Status Bar）4 个部分组成，菜单条中菜单命令及其功能详见软件菜单说明。 关于 GCP 工具对话框，还需要说明几点:（a）输入控制点（Input GCP）的是在原始文件视窗中采集的，具有原文件的坐标系统;而参考 控制点（Reference GCP）是在参考文件视窗中采集的，具有己知的参考坐标系统，GCP 工具将根 据对应点的坐标值自动生成转换模型。 （b）在 GCP 数据表中，残差（Residuals） 、中误差（RMS ） 、贡献率（Contribution）及匹配程 度（Match）等参数，是在编辑 GCP 的过程中自动计算更新的，用户是不可以任意改变的，但可 以通过精确 GCP 位置来调整。 （c） 每个 IMG 文件都可以有一个 GCP 数据集与之相关联， GCP 数据集保存在一个栅格层数据文件 中;如果 IMG 文件有一个 GCP 数据集存在的话，只要打开 GCP 工具，GCP 点就会出现在视窗中。 （d）所有的输入 GCP 都可以直接保存在图像文件中（Save Ii）put） ，也可以保存在控制点文件 中（Save Input As） 。如果是保存在文件中，调用的方法如（c）所述，如果是保存在 GCP 文件 中，可以通过加载调用（Load Input） 。 （e） 参考 GCP 也可以类似地保存在参考图像中 （Save Reference） GCP 文件中 （Save Reference 或 （ As） ，便于以后调用。 （8） GCP 的具体采集过程（Steps of GCP Selection） 在图像几何校正过程中，采集控制点是一项非常重要和相当繁重的工作，具体过程如下: （a）在 GCP 工具对话框中点击 Select GCP 图标，进入 GCP 选择状态; （b）在 GCP 数据表中将输入 GCP 的颜色（Color）设置为比较明显的黄色，（c）在 Viewer #1 中移动关联方框位置，寻找明显的地物特征点，作为输入 GCP: （d）在 GCP 工具对话框中点击 Create GCP 图标，并在 Viewer #3 中点击左键定点，GCP.数据表 将记录一个输入 GCP，包括其编号、标识码、X 坐标、Y 坐标: （e）在 GCP 工具对话框中点击 Select GCP 图标，重新进入 GCP 选择状态; （f）在 GCP 数据表中将参考 GCP 的颜色（Color）设置为比较明显的红色: （g）在 Viewer #2 中移动关联方框位置，寻找对应的地物特征点，作为参考 GCP: （h）在 GCP 工具对话框中点击 Create GCP 图标，并在 Viewer #4 中点击左键定点，系统将自动 把参考点的坐标‘X Reference, Y Reference’显示在 GCP 表中， （i） GCP 工具对话框中点击 Select GCP 图标， 在 重新进入 GCP 选择状态:并将光标移回到 Viewer #1，准备采集另一个输入控制点。 （j）不断重复 （a） - （i） ，采集若干 GCP,直到满足所选定的几何校正模型为止；而后，每采 集一个 Input GCP, 系统自动产生 一个 Ref. GCP, 通过移动 Ref.GCP 可以逐步优化校正模型。采） 集 GCP 以后，GCP 数据表如图 2.17 而示:（实际数据以所采集的 GSP 的点位不同而不同。（9）采集地面检查点 以上所采集的 GCP 的类型为 Control Point（控制点） ，用于控制计算，建立转换模型及多项式 方程。下面所要采集的 GCP 的类型均是 Check（检查点） ，用于检验所建立的转换方程的精度和图 2.17GCP Tool 对话框与 GCP 数据表 实用性。依然在 GCP Tool 对话框状态下: （a）在 GCP Tool 菜单条中确定 GCP 类型:Edit-&Set Point Type-&Check （b）在 GCP Tool 菜单条中确定 GCP 匹配参数（Matching Parameter）: Edit-& Point Matching-&打开 GCP Matching 对话框（略） 在 GCP Matching 对话框中，需要定义下列参数:①匹配参数（Matching Parameters） ；②最大搜 索半径 （Max. Search Radius） 3； 为 ③搜索窗口大小 （Search Window Size）: X:5 Y:5;④约束参数（Threshold Parameters ）:设相关阈值 （ Correlation Threshold ） :0.8 ； ⑤ 删 除 不 匹 配 的 点 （ Discard Unmatched Point）:Active （c）在匹配所有/选择点（Match All / Selected Point）选项组中设 从输入到参考 （Reference from Input） 或从参考到输入 （Input from Reference） （d）Close（关闭 GCP Matching 对话框） （e） 确定地面检查点:在 GCP Tool 工具条中选择 Create GCP 图标， 并将 Lock 图标打开，锁住 Create GCP 功能，如同选择控制点一 样，分别在 Viewer #l 和 Viewer #2 中定义 5 个检查点，定义完毕 后点击 Unlock 图标，解除 Create GCP 功能。 （f）计算检查点误差:在 GCP Tool 工具条中点击 Compute Error 图标，检查点的误差就会显示在 GCP Tool 的上方，只有所有检查 图 2.18 GCP Matching 对话框点的误差均小于一个像元 （Pixel） 才能继续进行合理的重采样。 ， 一般来说， 如果你的控制点 （GCP） 定位选择比较准确的话,检查点匹配会比较好， 误差会在限差范围内。 否则， 若控制点定义不精确，检查点就无法匹配，误差会超标。 （10）计算转换模型（Compute Transformation）: 在控制点采集过程中，一般是设置为自动转换计算模式，所以，随着控制点采集过程的完成， 转换模型就自动计算生成，下面是转换模型的查阅过程: （a）在 Geo-Correction Tools 对话框中点击 Display Model Properties 图标 （b） 打开 Polynomial Model Properties（多项式模型参数）对话框（图 2.12） （c）在多项式模型参数对话框中查阅模型参数，并记录转换模型 （d）Close（关闭模型特性对话框，进入图像重采样阶段） （11）图像重采样（Resample the Image） 图像重采样简介（Introduction to image Resample） 重采样过程就是依据未校正图像像元值计算生成一幅校正图像的过程，原图像中所有栅格数 据层都将进行重采样。ERDAS IMAGINE 提供三种最常用的重采样方法: （1） Neatest Neighbor:邻近点插值法，将最邻近像元值直接赋予输出像元; （2） Bilinear Interpolation:双线性插值法，用双线性方程和 2X2 窗口计算输出像元值; （3） Cubic Convolution:立方卷积插值法，用立方方程和 4X4 窗口计算输出像元值; 图像重采样过程（Process of Image Resample）: （a）首先，在 Geo Correction Too、对话框中选择 Image Resampl。图标 （b）打开 Image Resample（图像重采样）对话框 （c）然后，在 Image Resample 对话框中，定义重采样参数:①输出图像文件名（Output File）:rectify.②选择重采样方法（Resample Method）: Nearest N③定义输出图像范围 （0output Corners）: ULX, ULY, LRX, LRY;④定义输出像元大小（Output Cell Size）: X:30. Y:30;⑤ 设置输出统计中忽略零值:Ignore Zero in S⑥设置重新计算输出缺省值（Recalculate Output Default）: Skip Factor. 10 单击 OK（关闭 Image Resample 对话框，启动重采样进程） （12）保存几何校正模式（Save Rectification Mode） 在 Geo Correction Tools 对话框中点击 Exit 按钮，退出图像几何校正过程，按照系统提示选择 保存图像几何校正模式，并定义模式文件（*.gm ） ，以便下次直接使用。 （13）检验校正结果（Verify Rectification Result） 检验校正结果的基本方法是:同时在两个视窗中打开两幅图像，其中一幅是校正以后的图像，一幅是当时的参考图像，通过视窗地理连接（Geo Link/Unlink）功能及查询光标（Inquirecursor） 功能进行目视定性检脸，具体过程如下: （a）打开两个平铺视窗（open and Tile two Viewer）,视窗菜单条:File-&Open-&RasterOption-&图像 文件,ERDAS 图标面板:Session-&Tile Viewer-&平铺视窗 （b）建立视窗地理连接关系（Geo Link two Viewer）,在 Viewer #1 中:按住右键-&快捷菜单-&Geo Link /Unlink,在 Viewer #2 中:点击左键一建立与 Viewer #1 的连接 （c）通过查询光标进行检验（Check with Inquire Cursor）,在 Viewer #1 中:按住右键-&快捷菜单 -&Inquire Cursor-&打开光标查询对话框,在 Viewer #1 中:移动查询光标，观测其在两屏幕中的位置 及匹配程度，并注意光标查询对话框中数据的变化。如果满意的话，关闭光标查询对话框。卫星图像拼接（ 练习 3 卫星图像拼接（Satellite Image Mosaic） ）图像拼接处理（ 图像拼接处理（Mosaic Image）的说明：图像拼接处理是要将具有地理参考的若干相邻图像合并成一幅图像或一组图像， 需要拼接的 输入图像必须含有地图投影信息，或者说输入图像必须经过几何校正处理（Rectified）或进行过 校正标定（Calibrated） 。虽然所有的输入图像可以具有不同的投影类型、不同的像元大小，但必 须具有相同的波段数。在进行图像拼接时，需要确定一幅参考图像，参考图像将作为输出拼接图 像的基准，决定拼接图像的对比度匹配以及输出图像的地图投影、像元大小和数据类型。 Mosaic Tool 视窗由菜单条（Menu Bar） 、工具条（Tool Bar） 、图形窗口（Graphic View） 、和 状态条（Status Bar）四部分组成。 本 次 实 习 我 们 通 过 三 幅 陆 地 资 源 卫 星 （ wasia_mss.img, wasia2_mss.img, wasia3_tm.img） 拼接处理， 介绍卫星图像的拼接过程。 数据存放在%sampledata/mosaic 下。 （1） 启动图像拼接工具（Start Mosaic Tools） 图像拼接工具可以通过下列两种途径启动: ERDAS 图标面板菜单条:Main-&Data Preparation-&Data Preparation 菜 单（图 2.1） 选择 Mosaic Images-&打开 Mosaic Tool 视窗（图 2.19） ERDAS 图标面板工具条:点击 Data Prep 图标-&打开 Data Preparation 菜单（图 2.1） 选择 Mosaic Images-&打开 Mosaic Tool 视窗（图 2.19） （2）加载 Mosaic 图像（Add Images for Mosaic） 图 2.19 Add Images for Mosaic 对话框Mosaic Tool 视窗菜单条:Edit-&Add Images 打开 Add Images for Mosaic 对话框（图 2.19） Mosaic Tool 视窗工具条:点击 Add 图标 ，打开 Add Images for Mosaic 对话框（图 2.19）在 Add Images for Mosaic 对话框中，需要设置以下参数: ①拼接图像文件（Image FileName）: wasial mss.img； ②图像拼接区域（Image Area Option）-&Compute Active Area （edge） ； ③Add（图像 wasial_ mss.img 被加载到 Mosaic 视窗中）（同样的过程加载 wasia2_mss.img 和 。 wasia3_tm.img ） ； ④Close（关闭 Add Images for Mosaic 对话框） 。 （3）图像叠置组合（Images Stacking） Mosaic Too:视窗工具条:点击 Set， Input Mode 图标 ， 进入设置输入图像模式的状态， MosaicTool 视窗工具条中会出现与该模式对应的调整图像叠置次序的编辑图标。 充分利用系统所提供的 编辑工具，根据需要进行上下层调整，这些调整工具包括: ①Send Image to Top:将选择图像置于最上层；②Send Image Up One:将选择图像上移一层；③ Send Image to Bottom:将选择图像置于最下层；④end Image Down One:将选择图像下移一层；⑤ everse Imge Order:将选择图像次序颠倒。 调整完成后，在 Mosaic Tool 视窗图形窗口点击一下，退出图像叠置组合状态。 （4）匹配设置（Image Matching） Mosaic Tool 视窗菜单条:Edit-&Image Matching -&打开 Matching Options 对话框（图 2.20） Mosaic Tool，视窗工具条:点击 Set Input Mode。图标 ，进入设置输入图像模式,点击;Image Matchin:图标 ,打开 Matching Options 对话框（图 2.20） Matching Options 对话框中做如下设置:①设置匹配方法（Matching Method）: Overlap Areas（重叠图 2.20 Matching Options 对话框图2.21 Set Overlap Function 对话框区域匹配） ；②OK（保存设置，关闭 Matching Options 对话框） （5）Mosaic Tool 视窗菜单条:Edit-&Set Overlap Function 打开 Set Overlap Function 对话框（图 2.21） Mosaic Tool 视窗工具条:点击 Set Intersection Mod。图标 点击 Overlap Function 图标 打开 Set Overlap Function 对话框（图 2.21） 在 Set Overlap Function 对话框中， 设置以下参数:①设置相交关系 （Intersection Method） No Cutline Exists（没有裁切线） ；②设置重叠区像元灰度计算（Select Function） : Average（均值） ；③Apply （保存设置）-&Close（关闭 Matching Options 对话框） （6）运行 Mosaic 工具（Run the Mosaic） Mosaic Tool 视窗菜单条:Process -& Run Mosaic-&打开 Run Mosaic 对话框（图 2.22） 在 Run Mosaic 对话框中，设置下列参数:①确定输出文件名 （Output File Name）- wasia_mosaic.img；②确定输出图像区 域（Witch Outputs） : All；③忽略输入图像值（Ignore Input Value）: 0；④输出图像背景值（Output Background Value）:0； ⑤忽略输出统计值（ （Stars Ignore Value）: 0；⑥OK（关闭 Run Mosaic 对话框，运行图像拼接） （7）退出 Mosaic 工具（Exit the Mosaic）: 图 2.22 Run Mosaic 对话框 ，进入设置图像关系模式Mosaic Tool 视窗菜单条:File-&Close，系统将会提示是否保存 Mosaic 设置 （8）No（关闭 Mosaic Tool 视窗，退出 Mosaic 工具） 。图像投影变换（ 练习 4 图像投影变换（Reproject Images） ）图像投影变换的目的在于将图像文件从一种地图投影类型转换到另一种投影类型，这种转换 可以对单幅图像进行，也可以通过批处理向导（Batch Wizard）对多幅图像进行.与图像几校正过 程中的投影变换相比，这种直接的投影变换可以避免多项式近似值的拟合，对于大范围的地理参 考是非常有意义的。数据文件存放在 数据文件存放在%sampledate/project 下 数据文件存放在 （1）启动投影变换（Start Reproject） 图像投影变换功能既可以数据预处理模块中启动，也可以在图像解译模块中启动。 （a）在数据预处理模块（Data Preparation）中可以通过两种途径启动:ERDAS 图标面板菜单条:Main-&Data Preparation-&Reproject Images，Reproject Images 对话框（图 2.23） ERDAS 图 标 面 板 工 具 条 : 点 击 Daterep 图 标 -&Reproject Images-RePject Images 对话框（图 2.23） （b）在图像解译模块（Image Interpreter）中也可以通过两种 途 径 启 动 :ERDAS 图 标 面 板 菜 单 条 :Main-&Image Interpreter-&Utilities-&Reproject Images-&Reproject Images 对话 框（图 2.23） ERDAS 图 标 面 板 工 具 条 : 点 击 DataPrep 图 标-&Utilities-&Reproject Images-&Reproject Images 对话框（图 2.23） （2）投影变换操作（Reproject Operation） 在 Reproject Images 对话框中必须设置下列参数，方可进行投影变换: ① 确定输入图像文件（Input File）: seattle. ② 定义输出图像文件（Output File）: reproject. ③ 定义投影类型（Categories）: UTM Clark 1866 N ④ 定义投影参数（Projection）: UTM Zone 50 （Range 114E-120E）; ⑤ 定义输出图像单位（Units）: Meters/ Feet /D ⑥ 确定输出统计缺省零值:Ignore Zero in S ⑦ 定义输出像元大小（Output Cell Sizes）: X: 0.5 Y: 0.5; ⑧ 选择重采样方法（Resample Method）: Nearest N ⑨ 定 义 转 换 方 法 :Rigorous Transformation （ 严 格 按 照 投 影 数 学 模 型 进 行 变 换 ） ;Polynomial Approximation（应用多项近似拟合实现变换） 如果选择 Polynomial Approximation 转换方法，还需设置下列参数: 多项式最大次方（Maximum Poly Order）: 3；定义像元误差（Tolerance Pixels）: 1； 如果在设置的最大次方内没有达到像元误差要求， 则按照下列设置执行： Tolerance Exceeded: If Continue Approximate（依然应用多项式模型转换） ；Rigorous Transformation（严格按照投影模型 转换） （3）OK（关闭 Reproject Images 对话框，执行投影变换） 图 2.23Reproject Images 对话框 （设置参数之后）实习 3实习内容: 实习内容 1、去霾处理 、 2、光谱增强 、 3、图像空间增强 、 课时安排： 课时安排：4 课时图像解译图像解译功能简介（ 图像解译功能简介（Introduction of Image Interpreter）ERADS IMAGINE 的图像解译器（Image Interpreter）包含了 50 多个用于遥感图像处理的功能模块，这些功能模块在执行过程中都需要您通过各种按键或对话框定义参数，多数解译功能都借 助模型生成器（Model Maker）建立了图形模型算法，很容易调用或编辑。 图像解译器又称 Image Interpreter 或 Interpreter，可以通过两种途径启动:ERDAS 图标面板菜单条:Main-&Image Irnerpreter-&Image Interpreter 菜单（图 3.1） ERDAS 图标面板工具条:点击 Interpreter 图标-&Image Interpreter 菜单（图 3.1）从图 3.1 可以看出，ERDAS 图像解译模块包含了 8 个方面的功能，依次是遥感图像的空间增 、辐射增强（Radiometric Enhancemen） 、 强（Spatial Enhancement） 、高光谱工具（ Hyper Spectral 光谱增强（ SpectralEnhancement ）Tools） 、傅立叶变换（Fourier Analysis） 、地形分析（Topographic Analysis） 、地理信息系统分析（GIS Analysis） 、以及其它实用功能， （Utilities） 每一项功能菜单中又包含若干具体的遥感图像处理功 能。1 空间增强（Spatial Enhancement）空问增强技术是利用像元自身及其周围像元的灰度值进行运 算，达到增强整个图像之目的。2 辐射增强（Radiometric Enhancement） 图 3.1 图像解译器 Image Interpreter 面板辐射增强处理是对单个像元的灰度恒进行变换运到图像增强的目的。3 光谱增强（Spectral Enhancement）光谱增强处理是基于多波段数据对每个像元的灰度值进行变换，达到图像增强的目的。4 高光谱工具（ Hyper spectral Tools）高光谱工具是通过补偿大气对光谱的混淆来增强图像．5 傅立叶变换（ Fourier Analysis）傅立叶变换是首先把遥感图像从空间域转换到频率域， 然后在频率域上对图像进行滤波处理， 减少或消除周期性噪声，再把图像从频率域转换到空间域，达到增强图像的目的。6 地形分析（Topographic Analysis）地形分析功能主要是在点、线、面高程基础上，对多种地形因素进行分析，井对图像进行地 形校正。7 地理信息系统分析（GIS Analysis）地理信息系统分析功能主要是对图像进行各种空间分析，涉及像元之间或专题分类之间的空 间关系处理，使处理后的图像更好地表达主要的专题信息。8 实用分析功能（Utilities）实用分析功能包括了基本的图像处理操作。其中常用的图象掩膜和投影变换已经练习过。练习 1去霾处理（ 去霾处理（Haze Reduction） ）去霾处理的目的是降低多波段图像（Landsat TM）或全色图像的模糊度（霾） 。对于多波段图 像（Landsat TM） ，该方法实质上是基于缨穗变换方法（Tasseled Cap Transformation） ，首先对图 像逆行主成份变换，找出与模糊度相关的成份井剔除，然后再进行主成份逆变换回到 RGB 彩色 空间，达到去霾之目的。对于全色图像，该方法采用点扩展卷积反转（Inverse Point Spread Convolution） 进行处理， 根据情况选择 5×5 或 3×3 的卷积运算于分别用于高频模糊度 （High-haze） 或低频模糊度（Low-haze）的去除。数据文件存放在 数据文件存放在%sampledate/ haze 下。 数据文件存放在 （ 1 ） ERDAS 图 标 面 板 菜 单 条 .: 单 击 Main-&Image Interpreter-&Radiometric Enhancement 打开 Haze Reduction 对话框（图 3.2）,在对话框中，需要设 置下列参数： ①确定输入文件（Input File） ：klon_tm.img； ②定义输出文件（Ouput File） ：haze.img； 图 3.2 Haze Reduction 对话框 ③定义坐标类型为（Coordinate Type） ：Map； ④处理范围确定（Subset Definition） ：在 ULX／Y、LRX／Y 微调框中输入需要的数值（缺省状 态为整个图像范围，可以应用 InquireBox 定义子区） ； ⑤处理方法（Method） ：选择 Landsat 5 TM（或 Landsat 4 TM）（2）单击 OK 按钮，关闭 Haze Reduction 对话框，执行去霾处理。 去霾处理（HazeReduction）的前后对比效果如下图 3.3 和 3.4 所示：图 3.3 Haze 处理前的 TM 图像图 3.4Haze 处理后的 TM 图像练习 2 光谱增强 1 彩色变换（1）突出显示水体信息 ） 根据加色法的原理，选择遥感影像的某三个波段，分别赋予红、绿、蓝三种原色，就可以合 成彩色影像。由于原色的选择与原来遥感波段所代表的真实颜色不同，因此生成的合成色不是地 物真实的颜色，因此这种合成叫做假彩色合成。多波段影像合成时，方案的选择十分重要，它决 定了彩色图像能否显示较丰富的地物信息或突出某一方面的信息。Landsat TM（ETM）的 7 个波 段中，TM2、ETM+2（0.52-0.60?m）适用于水体污染的研究。不少研究表明，水体的兰谱段和 绿谱段的辐射比值，是溶解有机质和浮游生物出现情况的一种度量。 数据文件存放在%sampledate/ spectral 下 数据文件存放在 用 4、3、2 作假彩色合成，具体操作如下：在 Viewer 窗口中打开 1986.img 图像后，在 Viewer 窗口中单击 Raster 工具条， 单击 Band Combinations,出现 Set Layer Combinations for 窗口如图 3.5，图 3.5 Set Layer Combinations for 窗口在对话框中分别选择 Red 为 4，Green 为 3， Blue 为 2，单击 Apply 和 ok 后，退出对话框，审 视 4、3、2 作假彩色合成后的图像（见图 3-6）， 我们可以发现： 合成之后的图像可以更好的反 映水体污染的情况，清洁水体的影像呈均匀的深 蓝-蓝黑色，轻污染区的水体影像蓝中夹杂着不均 匀的呈条状、块状分布的淡蓝、淡青色调，重污 染区的水体影像呈现淡蓝色-青色。 （2）突出矿点和居民点信息 ） 图 3.6 1986 年 TM432 合成图 TM1、ETM+1（0.45-0.52?m）能反映岩矿石 中铁离子叠加吸收谱带，为褐铁矿、铁帽特征识别谱带，并且矿物在红光波段 TM3、ETM+3 （0.63-0.69?m）的反射值较大，RGB 为 7、3、1 或 5、3、1 波段组合（见图 3-7）有利于突出矿 区信息。在 531 波段合成图像上，矿区的影像特征大致为：颜色呈淡绿色、青偏绿色，较大的矿 区呈不规则多边形状，无植被覆盖。而据 Barry（1983）研究，用 7、4、3 或 7、5、4 作假彩色 合成有利于居民地的提取，743 波段合成图像上（见图 3-8） ，居民地影像颜色呈紫色。铜绿山铜铁矿铜山口镇图 3.71986 年 TM531 合成图 3.8 1986 年 TM743 合成图2 图像运算两幅或多幅单波段影像，完成空间配准后，通过一系列运算，可以实现图像增强，达到提取 某些信息或去掉某些不必要信息的目的。 两幅同样行、列数的图像，对应像元的亮度值相减就是差值计算，即：fD（x，y）= f1（x，y）-f2（x，y）差值计算应用于两个波段时，相减后的值反映了同一地物光谱反射率之间的差。由于不同地物反 射率差值不同，两波段亮度值相减后，差值大的被突出出来。例如，当红外波段减红波段时，植 被的反射率差异很大，相减后的差值就大，而土壤和水在这两个波段反射率差值就很小，因此相 减后的图像可以把植被信息突出出来。 两幅同样行、列数的图像，对应像元的亮度值相除（除数不为 0）就是比值计算，即：fR（x，y）= f1（x，y）/f2（x，y）比值运算可以检测波段的斜率信息并加以扩展， 以突出不同波段见地物光谱的差异， 提高对比度。铜绿山铜铁矿图 3.9 1986 年 NDVI 图图 3.10 1986 年 Iron Oxide该运算常用于突出遥感影像中的植被特征、提取植被类型或估算植被生物量，这种算法称为植被 指数 （VI， Vegetation Index） 如归一化差异植被指数 NDVI ， （见图 3-9） TM4-TM3） ， （ （TM4+TM3） / ， 是最广泛使用的一种 VI。在 NDVI 图中，植被覆盖多的地 方光谱值就大，呈灰白色，相反像水体裸地等无植被覆盖光 谱值就小，呈暗黑色。类似，铁矿指数（即 ironoxide 指数， 实质为红光波段（band3）与蓝光波段（band1）反射值的比 值，见图 3-10） ，体现了含铁氧化物的矿石 band3/band1 比 值较大的特点。在 ironoxide 图中，地表含铁矿物多的地方， 尤其是开采矿区、矿渣堆放区等，ironoxide 指数就高，光谱 值就大，在图上呈亮白色。 接着通过指数运算和波段组合得到矿区指数图 （5/7） 图 3-11 ETM 图像重采样得到和 （R 、 SPOT5 全色波段一样的像元对话框G（5/4）、B（3/1）），由于 TM（ETM）的波段 3/1 和 5/4 能体现含铁和铁的氧化物，而 5/7 表 示含粘土矿物的特点，可以大致提取矿区范围（见图 3.12）。具体步骤如下：图 3.12 CLAY MINERALS 指数图FERROUS MINERALS 指数图（1）打开 Reproject Images 工具菜单，Input File 为 2002.img,output File 为 2002tm-2.5，定义投 影参数与校正后 SPOT 图像一致，Output Cell Sizes 为 2.5 米，Resample Method 为 Cubic Convolution，单击 OK 输出图像（见图 3.11） （2）打开 Image Interpreter/Spectural Enhancement/Indices 命令，打开 Indices 对话框（图 3.13）， 输入文件（Input File）为 2002tm.img，输出文件（Output File）为 2002tm-minerals.img，分别选 择运算方法（Select Function）为 IRON OXIDE，CLAY MINERALS，FERROUS MINERALS，输 出数据类型（Output Date Type）为 Unsigned 8 bit 生成的三幅图像分别为 3.10，3.12 所示。图像空间增强（ 练习 3 图像空间增强（Spatial Enhancement） ） 分辨率融合（ 分辨率融合（Resolution Merge） ）分辨率融合是对不同空间分辨率遥感图像的融合处理，使融合后的遥感图像既具有较好的空 间分辨率、又具有多光谱特征，从而运到图像增强的目的．操作过程比较简单，关键是融合前两 幅图像的配准（ Rectification）以及融合过程中融合方法（ Method）的选择。 数据文件存放在%sampledate/ merge 下。 数据文件存放在 ERDAS 图标面板菜单条:Main-&Image Interpreter-&Spatial Enhancement -&Resolution Merge-&Resolution Merge 对话框（图 3.13） ERDAS 图标面板工具条:点击 Interpreter 图标-&Spatial Enhancement Resolution Merge-&Resolution Merge 对话框（图 3.13）图 3.13 Resolution Merge 对话框 在 Resolution Merge 对话框中，需要设置下列参数: ①确定高分辨率输入文件（High Resolution Input File）: spots.img ②确定多光谱输入文件（Multispecoral Input File）: dmtm.img ③定义输出文件（Output File）: merge.img ④选择融合方法（Method）: Principle Component（主成份变换法）系统提供的另外两种融合方法 是:Mutiplicative（乘积方法）和 Brovey Transform（比值方法） ⑤选择重采样方法（Resampling Techniques）: Bilinear Interpolation ⑥输出数据选择（Output Option）: Stretch Unsigned 8 bit ⑦输出波段选择（Layer Selection）: Select Layers 1:7 ⑧单击 OK（关闭 Resolution Merge 对话框，执行分辨率融合） 以某地区的矿山环境监测 TM 与 SPOT 图像融合为例子，具体分析融合效果 在 Resolution Merge 对话框中，需要设置下列参数: ①确定高分辨率输入文件（High Resolution Input File）: subspot.img（图 3.14） ②确定多光谱输入文件（Multispecoral Input File）: subetm-mine.img（图 3.15） ③定义输出文件（Output File）: etmspot-merge.img ④选择融合方法（Method）: Principle Component（主成份变换法）图 3.14 融合前 SPOT 图像 图 3.15 TM 的矿物组分指数图像 图 3.16 融合后的矿区指数图⑤选择重采样方法（Resampling Techniques）: Bilinear Interpolation ⑥输出数据选择（Output Option）: Stretch Unsigned 8 bit ⑦输出波段选择（Layer Selection）: Select Layers 1:3 ⑧单击 OK（关闭 Resolution Merge 对话框，执行分辨率融合） ，融合后的图像见（图 3.16）SPOT5 校正图ETM 矿区指数图融合图图 3.17 铜铁矿区融合图比较实习 4实习内容: 实习内容 1、非监督分类 、 2、监督分类 、 3、专家分类器 、 课时安排： 课时安排：4 课时图像分类1.图像分类简介（Introduction to Classification） 图像分类简介（图像分类就是基于图像像元的数据文件值，将像元归并成有限几种类型、等级或数据集的过 专家分类方法是近年来发展起来的新 程。 常规图像分类主要有两种方法:非监督分类与监督分类， 兴遥感图像分类方法，本次练习将依次介绍这三种分类方法。 非监督分类运用 ISODATA （Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique）算法，完全按 照像元的光谱特性进行统计分类，常常用于对分类区没有什么了解的情况。使用该方法时。原始 图像的所有波段都参于分类运算，分类结果往往是各类像元数大体等比例。由于人为干预较少， 非监督分类过程的自动化程度较高。非监督分类一般要经过以下几个步骤:初始分类、专题判别、 分类合并、色彩确定、分类后处理、色彩重定义、栅格矢量转换、统计分析。 监督分类比非监督分类更多地要用户来控制，常用于对研究区域比较了解的情况。在监督分 类过程中，首先选择可以识别或者借助其它信息可以断定其类型的像元建立模板，然后基于该模 板使计算机系统自动识别具有相同特性的像元。对分类结果进行评价后再对模板进行修改，多次 反复后建立一个比较准确的模板，并在此基础上最终进行分类。监督分类一般要经过以下几个步 骤:建立模板（训练样本）、评价模板、确定初步分类图、检验分类结果、分类后处理、分类特征 统计、栅格矢量转换。 专家分类首先需要建立知识库，根据分类目标提出假设，并依据所拥有的数据资料定义支持 假设的规则、条件和变量，然后应用知识库自动进行分类。ERDAS IMAGINE 图像处理系统率先 推出专家分类器模块，包括知识工程师和知识分类器两部分，分别应用于不同的情况。2 非监督分类（Unsupervised Classification） 非监督分类（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。聚类过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己达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。本节将通过举例说明如何进行非监督分类。数据文件存放在 数据文件存放在%sampledate/ class 下 数据文件存放在练习 1 非监督分类 1 分类过程（Classification Procedure） 分类过程（ ）（1）调出非监督分类对话框 调出非监督分类对话框的方法有以下两种: 方法一:在 ERDAS 图标面板工具条中点击 DataPrep 图标 Data Preparation 菜单-&Unsupervised Classification 菜单项 Unsupervised Classification 对话框（图 4.1） 方法二:在 ERDAS 图标面板工具条中点击 Classifier 图标，Classification 菜单，Unsupervised图 4.1 方法一打开的 Unsupervised Classification 对话框图 4.2 方法二打开的 Unsupervised Classification 对话框Classification 菜单项，Unsupervised Classification 对话框（图 4.2）可以看到，两种方法调出的 Unsupervised Classification 对话框是有一些区别的。（推荐采用第二 种方法）（2）进行非监督分类 Unsupervised Classific