ERDAS遥感图像处理实习指导书

遥感图像处理实习指导书利用ERDASIMAGINE软件昆明理工大学国土资源工程学院2010.5实习目的1、了解ERDASIMAGINE软件模块构成、功能。2、掌握视窗操作模块的功能和操作技能，为遥感图像的后续实习奠定基础。3、掌握图像数据输入、输出的主要方法。4、掌握图像预处理的主要方法。5、通过上机操作，了解空间增强、辐射增强、光谱增强等几种遥感图像处理的过程和方法，加深对图像增强处理的理解。6、掌握非监督分类与监督分类的方法与过程，加深对非监督分类与监督分类方法的理解。目录实习一ERDASIMAGINE软件简介 11．ERDASIMAGINE软件概述（Introduction） 11.1IMAGINEEssentials级 11.2IMAGINEAdvantage级 11.3IMAGINEProfessional级 21.4IMAGINE动态连接库 22．在程序菜单中选择ERDASIMAGINE8.5启动 22.1菜单命令及其功能 22.2工具图标及其功能（PanelIcon） 53．ERDASIMAGINE功能体系（FunctionSystem） 6实习二ERDAS视窗的基本操作 71．File菜单操作 71.1图像显示 71.1.1图像显示视窗（Viewer） 71.1.2图像显示 71.2图形显示 92．Utility菜单操作 92.1光标查询功能 92.2数据叠加显示 92.3文件信息操作 93．AOI菜单操作 93.1打开AOI工具面板 103.2保存AOI数据层 10实习三数据输入\输出 111．单波段二进制图像数据输入 112．组合多波段数据 13实习四数据预处理 141．图像分幅裁剪 141.1规则分幅裁剪 141.2不规则分幅裁剪 151.2.1 AOI多边形裁剪 151.2.2 ArcInfo多边形裁剪 152.图像几何校正 153．图像拼接处理 20实习五图像增强处理 221．图像解译功能简介（IntroductionofImageInterpreter） 222．图像空间增强 222.1空间增强（SpatialEnhancement） 222.2卷积增强处理 222.3纹理分析 232.4分辨率融合 243．辐射增强处理 243.1辐射增强（RadiometricEnhancement） 243.2直方图均衡化 243.3去条带处理 254.光谱增强处理 264.1光谱增强处理 264.2主成份变换 264.3缨帽变换 274.4色彩变换 27实习六非监督分类 281．图像分类简介（Introductiontoclassification） 282．非监督分类（UnsupervisedClassification） 282.1分类过程（classificationProcedure） 282.2分类评价（EvaluateClassification） 30实习七监督分类 321．定义分类模板（DefineSignatureUsingsignatureEditor） 322．评价分类模板（EvaluatingSignatures） 332.1分类预警评价（Alarms） 342.2可能性矩阵 342.3由特征空间模板产生图像掩膜 352.4模板对象图示 352.5直方图绘制 362.6类别的分离性 363.执行监督分类(PerformSupervisedClassification) 374.评价分类结果(Evaluateclassification) 384.1分类叠加(ClassificationOverlay) 384.2分类重码 384.3分类精度评估 385．分类后处理(Post-ClassificationProcess) 405.1聚类统计(Clump) 405.2过滤分析（Sieve） 405.3去除分析（Eliminate） 415.4分类重编码（Recode） 41实习一ERDASIMAGINE软件简介.实习目的：了解ERDASIMAGINE软件模块构成、功能。.内容：·ERDASIMAGINE软件概述（Introduction）·ERDASIMAGINE图标面板（IconPanel）·ERDASIMAGINE功能体系（FunctionSystem）1．ERDASIMAGINE软件概述（Introduction）ERDASIMAGINE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。ERDASIMAGINE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。ERDASIMAGINE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IMAGINEEssentials、IMAGINEAdvantage，IMAGINEProfessional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。1.1IMAGINEEssentials级是一个花费极少的，包括有制图和可视化核心功能的图像工具软件。借助IMAGINEEssentials可以完成二维／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，并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产品。可扩充的模块：（1）Vector模块——直接采用GIS工业界领袖ESRI的ArcInfo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，实现矢量图形和栅格图像的双向转换等；（2）VirtualGIS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，矢量与栅格的三堆叠加，空间GIS分析等；（3）Developer'sToolkit模块——ERDASIMAGINE的C语言开发工具包，包含了几百个函数，是ERDASIMAGINE客户化的基础。1.2IMAGINEAdvantage级是建立在IMAGINEEssential级基础之上的，增加了更丰富的栅格图像GIS分析和单张航片下正射校工等强大功能的软件。IMAGINEAdvantage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，IMAGINEAdvantage是一个完整的图像地理信息系统（ImagingG1S）。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、高性能的数字航测软件，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，用于航空影像的空三测量和正射校正；（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）StereoSARDEM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）IFSARDEM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。1.3IMAGINEProfessional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Essentia1s和Advantage中包含的功能以外，IMAG1NEProfessional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。SubpixelClassifier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；1.4IMAGINE动态连接库ERDASIMAGINE中支持动态连接库（DLL）的体系结构。它支持目标共享技术和面向目标的设计开发、提供一种无需对系统进行重新编译和连接而向系统加入新功能的手段，并允许在特定的项目中裁剪这些扩充的功能。动态连接库：（1）图像格式DLL——提供对多种图像格式文件无需转换的直接访问，从而提高易用性和节省磁盘空间。支持的图像格式包括：IMAGINE、GRID、LAN／G1S、TIFF（GeoTIFF）、GIF、JFIF（JPEG）、FIT和原始二进制格式。（2）地形模型DLL——提供新类型的校正和定标（calibration），从而支持基于传感器平台的校正模型和用户剪栽的模型。这部分模型包括：Affine、polynomial、Rubbersheeting、TM、SPOT、SingleframeCamera等。2．在程序菜单中选择ERDASIMAGINE8.5启动在程序菜单中选择ERDASIMAGINE8.5，ERDASIMAGINE开始启动运行,图标面板（ICONPanel）自动打开，并在你的屏幕上显示如下：2.1菜单命令及其功能ERDASIMAGINE的图标面板包括菜单条：Session,Main,Tools,Utilities,Help和工具条两部分。ERDASIMAGINE的图标面板包括菜单条中的5项下拉菜单都由一系列命令或选择项组成，这些命令及其功能如表1.1所示。表1.1ERDASIMAGINE图标面板菜单条菜单命令菜单功能SessionMenu: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MainMenu:主菜单启动ERDAS图标面板中包括的所有功能模块ToolsMenu:工具菜单完成文本编辑，矢量及栅格数据属性编辑，图形图像文件坐标变换，注记及字体管理，三维动画制作UtilityMenu: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HelpMenu:帮助菜单启动关于图标面板的联机帮助，ERDASIMAGINE联机文档查看、动态连接库浏览等表1.2综合菜单命令及其功能命令功能Preference面向单个用户或全体用户，设置多数功能模块的系统确省值Configuration为ERDASIMAGINE配置各种外围设备，如打印机、磁带机SessionLog查看ERDASIMAGINE提示、命令及运行过程中的实时记录ActiveProcessList查看与取消ERDASIMAGINE系统当前正在运行的处理操作Commands启动命令工具，进入命令菜单状态，通过命令执行处理操作EnterLogMessage向系统综合日志（SessionLog）输入文本信息StartBatchCommands启动或退出批处理工具，打工批处理向导，记录批处理命令OpenBatchFile打开批处理命令文件ViewBatchQueue打开批处理进程对话框，查看、编辑、删除批处理队列ViewBatchQueue确定图标面板（IconPanel）的水平或垂直显示状态TileViewers平铺排列两个以上已经打开的视窗（Viewer）CloseAllViewers关闭当前打开的所有视窗（Viewer）Main进入主菜单（MainMenu）,启动图标面板中包括的所有模块Tools进入工具菜单（ToolsMenu），显示和编辑文本及图像文件Utilities进入实用菜单（UtilityMenu），执行ERDAS的常用功能Help打开ERDASIMAGINE联机帮助（On-lineHelp）文档Properties打开IMAGINE系统特性对话框，查看和配置序列号与模块ExitIMAGINE退出ERDASIMAGINE软件环境表1.3主菜单命令及其功能命令功能IMAGINECredits查阅ERDAS信用卡（Credits）StartIMAGINEViewer启动ERDASIMAGINE视窗(Viewer)Import/Export启动ERDASIMAGINE数据输入输出模块(Import)DataPreparation启动ERDASIMAGINE数据预处理模块(Dataprep)MapComposer启动ERDASIMAGINE专题制图模块(Composer)ImageInterpreter启动ERDASIMAGINE图像解译模块(Interpreter)ImageCatalog启动ERDASIMAGINE图像库管理模块(Catalog)ImageClassification启动ERDASIMAGINE图像分类模块(Classifier)SpatialModeler启动ERDASIMAGINE空间建模工具(Modeler)Vector启动ERDASIMAGINE矢量功能模块(Vector)Radar启动ERDASIMAGINE雷达图像处理模块(Radar)VirtualGIS启动ERDASIMAGINE虚拟GIS模块(VirtualGIS)表1.4工具菜单命令及其功能命令功能EditTextFiles编辑ASCII码文本文件EditRasterAttributes编辑栅格文件属性数据ViewBinaryData查看二进制文件的内容ViewHFAFileStructure查看ERDASIMAGINE层次文件结构AnnotationInformation查看注记文件信息，包括元素数量与投影参数ImageInformation获取ERDASIMAGINE栅格图像文件的所有信息VectorInformation获取ERDASIMAGINE矢量图形文件的所有信息ImageCommandsTool打开图像命令对话框，进入ERDAS命令操作环境CoordinateCalculator将坐标系统从一种椭球体或参数转变为另外一种Create/DisplayMovieSequences产生和显示一系列图像画面形成的动画Create/DisplayViewerSequences产生和显示一系列视窗画面组成的动画ImageDrape以DEM为基础的三维图像显示与操作表1.5实用菜单命令及其功能命令功能JPEGCompressImage应用JPEG压缩技术对栅格图像进行压缩，以便保存DecompressJPEGImage将应用JPEG压缩技术所生成的栅格图像进行解压缩ConvertPixelstoASCII将栅格图像文件数据转换成ASCII码文件ConvertASCIItoPixels以ASCII码文件为基础产生栅格图像文件ConvertImagestoAnnotation将栅格图像文件转换成IMAGINE的多边形注记数据ConvertAnnotationtoRaster将IMAGINE的多边形注记数据转换成栅格图像文件Create/UpdateImageChips产生或更新栅格图像分块尺寸，以便于显示管理CreateFontTables以特定的字体生成一幅专题地图CompareImages打开图像比较对话框，比较两幅图像之间的某种属性ReconfigureRasterFormats重新配置系统中的栅格图像数据格式ReconfigureVectorFormats重新配置系统中的树凉图形数据格式表1.6帮助菜单命令及其功能命令功能HelpforICONPanel显示ERDASIMAGINE图标面板的联机帮助IMAGINEOnlineDocumentation进入联机帮助目录，查看IMAGINE联机文档IMAGINEVersion查看正在运行的ERDASIMAGINE软件版本IMAGINEDLLInformation查看IMAGINE动态连接库的类型与常数信息2.2工具图标及其功能（PanelIcon）除了IMAGINEProfessional级功能及其应用外，还将涉及四个重要的扩展模块Subpixel模块、OrthoBASE模块、Vector模块和VirtualGIS模块，因而共有13个图标（表1.7）。表1.7ERDASIMAGINE图标面板工具条图标命令功能IMAGINECredits查阅ERDAS信用卡StartIMAGINEViewer打开IMAGINE视窗Import/Export启动数据输入输出模块Datapreparation启动数据预处理模块MapComposer启动专题制图模块ImageInterpreter启动图像解译模块ImageCatalog启动图像库管理模块ImageClassification启动图像分类模块SpatialModeler启动空间建模工具Radar启动雷达图像处理模块Vector启动矢量功能模块VirtualGIS启动虚拟GIS模块OrthoBase启动数字摄影测量模块3．ERDASIMAGINE功能体系（FunctionSystem）前面关于ERDASIMAGINE软件组成及其图标面板的介绍表明，ERDASIMAGINE是一个功能完整的、集遥感与地理信息系统于一体的专业软件。那么，用户在进行遥感图像处理，转换、分析和成果输出的过程中，如何有效地应用系统所提供的众多功能呢？根据ERDASIMANGINE系统功能、常规遥感图像处理与遥感应用研究的工作内容，用图1.1所示的框图，进一步说明ERDASIMAGINE的功能体系。图1.1ERDASIMAGINE功能体系实习二ERDAS视窗的基本操作实习目的：掌握视窗操作模块的功能和操作技能，为遥感图像的后续实习奠定基础。实习内容：文件菜单操作；实用菜单操作；AOI菜单操作等。1．File菜单操作1.1图像显示1.1.1图像显示视窗（Viewer）图像显示视窗（Viewer）是显示栅格图像、矢量图形、注记文件、AOI等数据层的主要窗口，每次启动ERDASIMAGING时，系统都会自动打开一个二维视窗（Viewer），如图2.1所示。在应用过程中可以随时打开新的视窗。图2.1二维视窗（Viewer）二维视窗（Viewer）主要由视窗菜单条、工具条、显示窗和状态条四部分组成。1.1.2图像显示第一步：启动程序菜单上选择File|Open|RasterLayer——SelectLayerToAdd对话框图2.2。或在工具条上选择——SelectLayerToAdd对话框图2.2。第二步：确定文件图2.2中的File选项用于图像文件的确定，具体内容及实例如表2.1所示。表2.1图像文件的确定参数参数页含义实例Look-in确定文件目录ExerciseFileName确定文件名XS_truecolor_sub.imgFilesofType确定文件类型IMAGINEImage(*.img)Recent选择近期操作过的文件——GoTo改变文件路径——图2.2SelectLayerToAdd对话框（File选项卡）第三步：设置参数在SelectLayerToAdd对话框中点击RasterOptions,就进入设置参数状态，如图2.3所示。图2.3SelectLayerToAdd对话框（RasterOptions选项卡）各项参数具体内容及实例，如表2.2所示。表2.2图像文件显示参数参数项含义实例Displayas:TruecolorPseudocolorGrayscaleRelief图像显示方式：真彩色（多波段图像）假彩色（专题分类图）灰色调（单波段图像）地形图（DEM数据）图像显示方式：真彩色——————Layerstocolors:Red:4Green:3Blue:2图像显示颜色：红色波段（4）绿色波段（3）兰色波段（2）图像显示颜色：红色波段（4）绿色波段（3）兰色波段（2）Cleardisplay清除视窗中已有信息清除视窗中已有信息Fittoframe按照视窗大小显示图像按照视窗大小显示图像Using:NearestneighborBilinearInterpolationCubicconvolution得采样方法：邻近像远插值双线性插值立方卷积插值重采样方法：邻近像元插值————第四步：打开图像在SelectLayerToAdd对话框中，点击OK，打开所确定的图像，视窗中显示该图像。1.2图形显示图形显示操作与图像显示操作相似。2．Utility菜单操作2.1光标查询功能在菜单条单击Utility/InquireCursor命令，打开InquireCursor窗口(如图2.4)。或在工具条单击[光标查询]图标，打开InquireCursor窗口。图2.4InquireCursor窗口在打开InquireCursor窗口的同时，窗口中出现十字查询光标，窗口与十字光标是同步关联的，在窗口中任意移动十字光标，窗口中的信息动态更新。从图2.4可以看出，窗口中显示出了十字光标当前所在位置象元的纵横坐标——地图坐标(Map)或文件坐标(File)或地理坐标(Lat／Lon)或图纸坐标(Paper)、3个波段的颜色、3个波段的灰度值、LUT表值、象元大小直方图等信息。利用对话框左下方的上、下、左、右4个移动功能键，也可以移动十字光标的位置，随着十字光标位置的移动，窗口中的象元信息实时发生变化。2.2数据叠加显示数据叠加显示（Blend，Swipe，Flicker）是针对具有相同地理参考系统（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，在窗口中打开两个文件。需要说明的是：在打开第2个文件时，一定要在RasterOption或VectorOption中设置不清除窗口中已经打开的文件（取消选中ClearDisplay复选框）。2.3文件信息操作主要应用于查阅或修改图像文件的有关信息，如投影信息、统计信息和显示信息等。3．AOI菜单操作AOI是用户感兴趣区域（AreaOfInterest）的缩写，AOI菜单包含了AOI工具等14项命令，分别应用于完成与AOI有关的文件操作。需要说明的是，一个窗口只能打开或显示一个AOI数据层，当然，一个AOI数据层中可以包含若干个AOI区域。3.1打开AOI工具面板在菜单条单击AOI|Toosl命令，打开AOI工具面板（图2.5）。图2.5AOI工具面板AOI工具面板中几乎包含了所有的AOI菜单操作命令。AOI工具面板大致可以分为3个功能区，前两排图标是产生AOI与选择AOI功能区、中间两排是编辑AOI功能区，而最后两排则是定义AOI属性功能区。掌握AOI工具面板中的命令功能，对于在图像处理工具中正确使用AOI功能、发挥AOI的作用是非常有意义的。3.2保存AOI数据层无论应用哪种方式在窗口中建立了多少个AOI区域，总是位于同一个AOI数据层中，可以将众多的AOI区域保存在一个AOI文件中，以便随后应用。在菜单条单击File|Save|AOILayerAs|SaveAOIAs…命令，打开SaveAOIAs…对话框（图2.6）。图2.6SaveAOIAs对话框实习三数据输入\输出实习目的：掌握TM图像数据输入\输出的主要方法。实习内容：主要包括单波段TM图像数据输入、多波段组合文件的生成。从地面站购买的TM图像数据或其它图像数据，须按照GenericBinary数据格式输入。1．单波段二进制图像数据输入在ERDAS图标面板工具条中，点击——打开输入\输出(Import/Export)对话框，如图3.1所示。并做如下的选择：图3.1Import/Export对话框.选择数据输入操作：Import.选择数据输入类型（Type）为普通二进制：GenericBinary.选择数据输入媒体（Media）为文件：File.确定输入文件路径及文件名（InputFile）:band1.dat.确定输出文件路径及文件名（OutputFile）:band1.img.OK.打开ImportGenericBinaryData对话框，如图所示图3.2ImportGenericBinaryData对话框在ImportGenericBinaryData对话框中定义下列参数：.数据格式（DataFormat）:BSQ.数据类型（DataType）:Unsigned8Bit.数据文件行数（Row）:5733.数据文件列数（Cols）:6701.文件波段数量（Bands）:1.保存参数设置（SaveOption）:*.gen.OK退出SaveOptionFile.OK执行输入操作。上图为进程状态条，OK完成数据输入。重复上述过程，可依次将多波段数据全部输入，转换为.IMG文件。2．组合多波段数据为了图像处理与分析，需要将上述转换的单波段IMG文件组合为一个多波段图像文件。第一步：在ERDAS图标面板工具条中，点击Interpreter|Utilities|LayerStack——LayerSelectionandStacking的对话框。第二步：在LayerSelectionandStacking对话框中，依此选择并加载（Add）单波段IMG图像：.输入单波段图像文件（InputFile:*.img）:band1.img——Add.输入单波段图像文件（InputFile:*.img）:band2.img——Add……….输入组合多波段图像文件（OutputFile:*.img）:bandstack.img.OK执行并完成波段组合。实习四数据预处理实习目的：掌握图像预处理的主要方法。实习内容：主要包括图像分幅裁剪、几何校正、图像拼接。数据预处理模块为Datapreparation在ERDAS图标面板工具条中，点击图标——DataPreparation菜单1．图像分幅裁剪在实际工作中，经常需要根据研究区的工作范围进行图像分幅裁剪(SubsetImage)，利用ERDAS可实现两种图像分幅裁剪：规则分幅裁剪，不规则分幅裁剪。1.1规则分幅裁剪即裁剪的边界范围为一矩形，其具体方法如下：在ERDAS图标面板工具条中，点击DataPrep/Datapreparation/subsetImage—打开subsetImage对话框（图4.1），并设置参数如下：图4.1subset对话框说明：裁剪范围输入：①通过直接输入右上角、右下角的坐标值；②先在图像视窗中放置查询框，然后在对话框中选择FromInquireBox；③先在图像视窗中绘制AOI区域，然后在对话框中选择AOI功能，利用此方法也可实现不规则裁剪。1.2不规则分幅裁剪不规则分幅裁剪是指裁剪图像的边界范围是任意多边形，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PolygonCoverage，针对不同的情况采用不同裁剪过程。AOI多边形裁剪首先在窗口中打开需要裁剪的图像，并应用AOI工具绘制多边形AOI，可以将多边形AOI保存在文件中（*.aoi）,也可以暂时不退出窗口，将图像与AOI多边形保留在窗口中，然后，在ERDAS图标面板菜单条单击Main|DataPreparation|SubsetImage命令，打开Subset对话框；或者在ERDAS图标面板工具条单击DataPrep图标，打开DataPreparation对话框，单击SubsetImage按钮，打开Subset对话框。ArcInfo多边形裁剪·将Arclnfo多边形转换成网格图像。·ERDAS图标面板工具条中，点击Vector/vectortoRaster—打开vectortoRaster对话框，并设置参数，并实现转换。·通过掩膜运算实现图像不规则裁剪。·ERDAS图标面板工具条中，点击Interpreter/Utilities/Mask--打开Mask对话框，并设置参数如下：setupRecode设置裁剪区域内新值为1，区域外取0值。2.图像几何校正几何校正（GeometricCorrection）就是将图像数据投影到平面上，使其符合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，所以几何校正包含了地理参考。以资源卫星图像校正为例：下面所要介绍的是以已经具有地理参考的SPOT图像为基础，进行LandsatTM图像校正的过程，其工作流程如图4.2所示。图4.2图像校正的一般流程模型功能Affine图像仿射变换（不做投影变换）Camera航空影像正射校正LandsatLandsat卫星图像正射校正Polynomial多项式变换（同时作投影变换）RubberSheeting非线性变换、非均匀变换SpotSpot卫星图像正射校正表4.1几何校正计算模型与功能其中，在调用多项式模型时，需要确定多项式的次方数（order），通常整景图像选择3次方。次方数与所需要的最小控制点数是相关的，最少控制点数计算公式为((t+1)*(t+2))/2，式中t为次方数，即1次方最少需要3个控制点，2次方需要6个控制点，3次方需要10个控制点，依次类推。第一步：显示图像文件在ERDAS图标面板中双击Viewer图标，打开两个窗口（Viewer#1/Viewer#2），并将两个窗口平铺放置，接着执行以下操作。（1）在ERDAS图标面板菜单条，单击Session|TileViewer命令。（2）在Viewer#1窗口中打开需要校正的LandsatTM图像tmAtlanta.img。(3)在Viewer#2窗口中打开作为地理参考的校正过的SPOT图像PanAtlanta.img。第二步：启动几何校正模块（1）在Viewer#1的菜单条中，选择Raster|GeometricCorrection命令。（2）打开SetGeometricModel对话框。（3）选择多项式几何校正模型Polynomial。（4）单击OK按钮。（5）同时打开GeoCorrectionTools对话框和PolynomialModelProperties对话框。第三步：启动控制点工具（1）在GCPToolsReferenceSetup对话框中选择采点模式，即选择ExistingViewer单选按钮。（2）单击OK按钮。（3）打开ViewerSelectionInstructions指示器。（4）在显示作为地理参考图像PanAtlanta.img的Viewer#2中单击。（5）打开ReferenceMapInformation提示（显示参考图像的投影信息）。（6）单击OK按钮。第四步：采集地面控制点表4.2GCP工具图标及其功能表4.3GCP数据表字段及其含义GCP的具体采集过程: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琐的工作，具体过程如下：（1）在GCP工具对话框中点selectGCP图标，进入GCP选择状态。（2）在GCP数据表中，将输入GCP的颜色（Color）设置为比较明显的黄色。（3）在Viewer#1中移动关联方框位置，寻找明显地物特征点，作为输入GCP。（4）在GCP工具对话框中点击CreatGCP图标，并在Viewer#3中单击左键定点，GCP数据表将记录一个输入的GCP，包括编号、标识码、X、Y坐标。（5）在GCP工具对话框中，点击SelectGCP图标，重新进入GCP选择状态。（6）在GCP数据表中，将参考GCP的颜色设置为比较明显的红色。（7）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。（8）在GCP工具对话框中，点击CreateGCP图标，并在Viewer#4中单击定点，系统将自动把参考点的坐标（XReference、YReference）显示在GCP数据表中。（9）在GCP对话框中，点击SelectGCP图标，重新进入GCP选择状态，并将光标移回到Viewer#1中，准备采集另一个输入控制点。（10）不断重复（1）－（9），采集若干控制点GCP，直到满足所选定的几何模型为止。而后，每采集一个InputGCP，系统就自动产生一个Ref.GCP，通过移动Ref.GCP可以逐步优化校正模型。第五步：采集地面检查点以上所采集的GCP的类型为控制点，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Check1Point（检查点），则用于检验所建立的转换方程的精度和实用性。如果控制点的误差比较小的话，也可以不采集地面检查点。依然在GCPTool对话框状态下按以下步骤操作：（1）在GCPTool菜单条中选择GCP类型：Edit/SetPointType—Check。（2）在GCPTool菜单条中确定GCP匹配参数（MatchingParameter）：Edit/Pointmatching—打开GCPMatching对话框，并确定参数：①在匹配参数（MatchingParameter）选项组中设最大搜索半径（Max.SearchRadius）为3；搜索窗口大小（SearchWindowSize）为X值为5/Y值为5。②在约束参数（ThresholdParameters）选项组中设相关阈值（CorrelationThreshold）为0.8；删除不匹配的点（DiscardUnmatchedPoint）。③在匹配所有/选择点(MatchAll/SelectedPoint)选项组中设从输入到参考（ReferencefromInput）或从参考到输入（InputfromReference）。④单击Close按钮（关闭GCPMatching对话框）。（3）确定地面检查点，在GCPTool工具条中单击CreateGCP图标，并将Lock图标打开，锁住CreateGCP功能，如图选择控制点一样，分别在Viewer#1和Viewer#2中定义5个检查点，定义完毕后单击Unlock图标，解除CreateGCP图标。（4）计算检查点误差。在GCPTool工具条中，点击ComputeError图标，检查点的误差就会显示在GCPTool的上方，只有所有检查点的误差均小于一个像元，才能进行合理的重采样。一般来说，如果控制点（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。第六步：计算转换模型（ComputeTransformation）

在控制点采集过程中，一般是设置为自动转换计算模型。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。

在Geo-CorrectionTools对话框中，点击DisplayModelProperties图标，可以查阅模型。第七步：图像重采样（ResampletheImage）重采样（Resample）过程就是依据未校正图像的像元值，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要进行重采样。ERDASIMAGE提供了三种最常用的重采样方法。·NearestNeighbor：邻近点插值法，将最邻近像元值直接赋予输出像元。·BilinearInterpolation：双线性插值法，用双线性方程和2×2窗口计算输出像元值。·CublicConvolution：立方卷积插值法，用三次方程和4×4窗口计算输出像元值。图像重采样过程在GeoCorrectionTools对话框中选择ImageResample图标—打开ImageResample（图像重采样）对话框，并定义重采样参数。（1）输出图像文件名(OutputFile):tmAtlanta_rectify.img(2)选择重采样方法(ResampleMethod):NearestNeighbor(3)定义输出图像范围（OutputCorners），在ULX、ULY、LRX、LRY微调框中分别输入需要的数值。（4）定义输出像元大小（OutputCellSizes），X值30/Y值30。（5）设置输出统计中忽略零值，即选中IgnoreZeroInStats复选框。（6）设置重新计算输出默认值（RecalculateOutputDefaults），设SkipFactor为10。（7）选择OK启动重采样进程，并关闭ImageResample对话框。第八步：保存几何校正模式（SaverectificationModel）在Geo-CorrectionTools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（*.gms），以便下次直接使用。第九步：检验校正结果（VerifyrectificationResult）基本方法：同时在两个视窗中打开两幅图像，一幅是较正以后的图像，一幅是当时的参考图像，通过视窗地理连接（GeoLink/Unlink）功能及查询光标（InquireCursor）功能进行目视定性检验。3．图像拼接处理图像拼接处理（MosaicImage）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。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。本练习将同一区域相邻的三幅TM图像（wasia1_mss.img、wasia2_mss.img、wasia3_mss.img）进行拼接。其过程如下：1.启动图像拼接工具在ERDAS图标面板工具条中，点击Dataprep/Datapreparation/Mosaicclmages—打开MosaicTool视窗。2.加载Mosaic图像在MosaicTool视窗菜单条中，Edit/Addimages—打开AddImagesforMosaic对话框。依次加载窗拼接的图像。3.图像叠置组合在MosaicTool视窗工具条中，点击setInputMode图标，进入设置图像模式的状态，利用所提供的编辑工具，进行图像叠置组合调查。4.图像匹配设置在MosaicTool点击Edit/ImageMatching—打开Matchingoptions对话框，设置匹配方法：OverlapAreas。在MosaicTool视窗菜单条中，点击Edit/setOverlapFunction—打开setOverlapFunction对话框。设置以下参数：·设置相交关系(IntersectionMethod):NoCutlineExists（没有裁切线）。·设置重叠区图像元灰度计算(selectFunction):Average（均值）。·单击Apply—close完成。5.运行Mosaic工具在MosaicTool视窗菜单条中,点击Process/RunMosaic—打开RunMosaic对话框。设置下列参数：·确定输出文件名(OutputFileName)：wasia_mosaic.img·确定输出图像区域（WitchOutputs）：ALL·忽略输入图像值（IgnoreInputValue）：0·忽略图像背景值（OutputBackgroundValue）：0·忽略输出统计值，即选中StatsIgnoreValue）复选框·单击OK进行图像拼接。6.退出Mosaic工具实习五图像增强处理实验目的：通过上机操作，了解空间增强、辐射增强、光谱增强等几种遥感图像增强处理的过程和方法，加深对图像增强处理的理解。实习内容：主要包括：空间、辐射、光谱增强处理的主要方法空间增强：卷积增强处理、纹理分析；辐射增强：LUT拉伸处理、直方图均衡化处理；光谱增强：主成份变换、缨穗变换、色彩变换图像增强处理包括空间、辐射、光谱增强处理与傅立叶变换处理，本练习做几种常用的增强处理方法，在实际运用中，不是所有的图像增强处理方法都要用到，具体采用哪种图像增强处理方法，视具体的研究区域，研究内容和对象而定。1．图像解译功能简介（IntroductionofImageInterpreter）利用ERDASIMAGINE进行图像增强主要采用ERDASIMAGINE的图像解译器（ImageInterpreter）模块，该模块包含了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通过各种按键或对话框定义参数，多数功能都借助模型生成器（ModelMaker）建立了图形模型算法，容易调用或编辑。图像解译器(ImageInterpreter或Interpreter)，可以通过两种途径启动：ERDAS图标面板菜单条：Main/ImageInterpreterImageInterpreter菜单ERDAS图标面板工具条：点击Interpreter图标一ImageInterpreter菜单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强（SpatialEnhancement）、辐射增强（RadiometricEnhancement）、光谱增强(SpectralEnhancement)、高光谱工具（HyperSpectralTools）、傅立叶交换（FourierAnalysis）、地形分析（TopographicAnalysis）。地理信息系统分析（GlSAnalysis）、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。2．图像空间增强2.1空间增强（SpatialEnhancement）空间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。ERDASIMAGINE提供的空间增强处理功能如表5.1所列。表5.1遥感图像空间增强命令及其功能空间增强命令空间增强功能Convolution:卷积增强用一个系数矩阵对图像进行分块平均处理Non-directionalEdge：非定向边缘增强首先应用两个正交卷积算子分别对图像进行边缘探测，然后将两个正交结果进行平均化处理FocalAnalysis:聚集分析使用类似卷积滤波的方法，选择一定的窗口和函数，对输入图像文件的数值进行多种变换Texture:纹理分析通过二次变异等分析增强图像的纹理结构AdaptiveFilter:自适应滤波应用自适应滤波器对AOI进行对比度拉伸处理StatisticalFilter:统计滤波以协方差统计值做参数对像元灰度值滤波变换ResolutionMerge:分辨率融合不同空间分辨率遥感图像的融合处理Crisp:锐化处理增强整景图像亮度而不使其专题内容发生变化2.2卷积增强处理卷积增强是将整个图像按像元分块进行平均处理，用于改变图像的空间频率特征。卷积处理的关键是卷积算子一-系数矩阵的选择。ERDAS将常用的卷积算子放在default.klb的文件中，分别以3×3、5×5、7×7三组，每组又包括edgeDetect/edgeenhance/lowpass/Highpass/Horizontal/vertical/summary等七种不同的处理方式。具体执行过程如下：·ERDAS图标面板工具条，点击Interpreter/spatialEnhancement/convolution—打开convolution对话框（图5.1），并设置如下参数：图5.1Convolution对话框2.3纹理分析纹理分析通过在一定的窗口内进行二次变异分析或三次对称分析，使图像的纹理结构得到增强，具体过程如下：·ERDAS图板面板工具条中，点击Interpreter/spatialEnhancement/Texture—打开Texture对话框（图5.2），并设置参数。图5.2Texture对话框2.4分辨率融合分辨率融合（ResolutionMerge）是对不同空间分辨率遥感图像的融合处理，使处理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，从而达到图像增强的目的。·ERDAS图板面板工具条中，点击Interpreter/spatialEnhancement/ResolutionMerge—打开ResolutionMerge对话框(图5.3)，并设置参数。图5.3ResolutionMerge对话框3．辐射增强处理3.1辐射增强（RadiometricEnhancement）辐射增强处理是对单个像元的灰度值进行变换达到图像增强的目的。ERDASIMAGINE提供的辐射增强处理功能如表5.2所列。表5.2遥感图像辐射增强命令及其功能辐射增强命令辐射增强功能LUTStretch：查找表拉伸通过修改图像查找表（LookupTable）使输出图像值发生变化，是图像对比度拉伸的总和。HistogramEqualization:直方图均衡化对图像进行非线性拉伸，重新分布图像像元值使一定灰度范围内像元的数量大致相等HistogramMatch:直方图匹配对图像查找表进行数学变换，使一幅图像的直方图与另一幅图像类似，常用于图像拼接处理BrightnessInverse:亮度反转对图像亮度范围进行线性及非线性取反值处理HazeReduction:去霾处理降低多波段图像及全色图像模糊度的处理方法NoiseReduction:降噪处理利用自适应滤波方法去除图像噪声DestripeTMData:去条带处理对LandsatTM图像进行三次卷积处理去除条带3.2直方图均衡化又称直方图平坦化，该处理实质上是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像元值，使一定灰度范围内的像元的数量大致相等。这样，原来直方图中间的峰顶部分对比度得到增强，而两侧的谷底部分对比度降低，输出图像的直方图是一较平的分段直方图。注意：认真对比直方图均衡化前后的图像差别，仔细观察直方图均衡化的效果。·在ERDAS图标面板工具条中，点击Interpreter/RadiometricEnhancement/HistogramEqualization—--打开HistogramEqualization对话框（图5.4）,并设置参数如下：图5.4HistogramEqualization对话框3.3去条带处理去条带处理（DestripeTMData）是针对LandsatTM的图像扫描特点对其原始数据进行3次卷积处理，以达到去除扫描条带之目的。·在ERDAS图标面板工具条中，点击Interpreter/RadiometricEnhancement/DestripeTMData—--打开DestripeTM对话框（图5.5）,并设置参数如下：图5.5DestripeTM对话框4.光谱增强处理4.1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。ERDSAIMAGINE提供的光谱增强处理功能如下图所示表5.3遥感图像光谱增强命令及其功能光谱增强命令光谱增强功能PrincipalComponents:主成份变换将具有相关性的多波段图像压缩到完全独立的较少的几个波段，使遥感图像更易于解译分析InversePrincipalComponents:主成份逆变换与主成份变换操作正好相反，将主成份变换图像依据当时的变换特征矩阵重新恢复到RGB彩色空间DecorrelationStretch:去相关拉伸首先对图像的主成份进行对比度拉伸处理，然后再进行主成份逆变换，将图像恢复到RGB彩色空间Tasseledcap:缨帽变换在植被研究中旋转数据结构轴优化图像显示效果RGBtoHIS:色彩变换将图像从红（R）绿（G）蓝（B）彩色空间转换到亮度（I）、色度（H）、饱和度（S）彩色空间HISTORGB:色彩逆变换将图像从亮度（I）色度（H）饱和度（S）彩色空间转换到红（R）绿（G）蓝（B）彩色空间Indices:指数计算用于计算反映矿物及植被的各种比率和指数NaturalColor:自然色彩变换模拟自然色彩对波段数据变换输出自然色彩图像4.2主成份变换主成分变换（PCA，PrincipalComponentAnalysis）是一种常用的数据压缩方法，它可以将具有相关性的多波段数据压缩到完全独立的较少的几个波段上，便于图像分析与解译，具体过程如下：·在ERDAS图标面标工具条中，点击Interpreter/SpectralEnhancement/PrincipalComp...—--打开PrincipalComponents对话框（图5.6）,并设置参数如下：图5.6PrincipalComponents对话框4.3缨帽变换缨帽变换（TasseledCap）是针对植物学所关心的植被特征，在植被研究中将原始多波段图像数据进行空间旋转，获得具有物理意义的亮度、绿度、湿度等分量。·在ERDAS图标面板工具条中，点击Interpret/SpectralEnhancement/TasseledCap—打开TasseledCap对话框（图5.7），并设置参数。图5.7TasseledCap对话框注：需要定义相关参数setcoefficients,点击setcoefficients按钮，打开对话框，确定区域内的类型。4.4色彩变换色彩变换（RGBtoHIS）是将区域图像从RGB的彩色空间转换到IHS作为定位参数的彩色空间，以便达到增强目的。·在ERDAS图标面板工具条中，点击Interpreter/spectralEnhancement/RGBtoIHS—--打开RGBTOIHS对话框（图5.8），并设置参数如下：图5.8RGBtoIHS对话框实习六非监督分类实习目的：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。实习内容：Cluster、ISODATA1．图像分类简介（Introductiontoclassification）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、等级或数据集的过程。常规图像分类主要有两种方法：非监督分类与监督分类，专家分类方法是近年来发展起来的新兴遥感图像分类方法，下面介绍这三种分类方法。非监督分类运用ISODATA（IterativeSelf-OrganizingDataAnalysisTechnique）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求用户来控制，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、确定初步分类结果、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，ERDASIMAGINE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。由于基本的非监督分类属于IMAGINEEssentia1s级产品功能、但在IMAGINEProfessional级产品中有一定的功能扩展，而监督分类和专家分类只属于IMAGINEProfessiona1级产品，所以，非监督分类命令分别出现在DataPreparation菜单和classification菜单中，而监督分类和专家分类命令仅出现在Classification菜单中。2．非监督分类（UnsupervisedClassification）ERDASIMAGINE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已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