遥感图象处理指导书Word文件下载.docx
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遥感图像分类---监督分类29
1、定义分类模板29
2、评价分类模板29
3、执行监督分类29
实验十一:
遥感图像分类---非监督分类31
实验一、ERDAS视窗的基本操作
实验目的:
初步了解目前主流的遥感图象处理软件ERDAS的主要功能模块,在此基础上,掌握视窗操作模块的功能和操作技能,为遥感图像的几何校正等后续实习奠定基础。
实验内容:
视窗功能介绍;
文件菜单操作;
实用菜单操作;
显示菜单操作;
矢量和删格菜单操作等。
视窗操作是ERDAS软件操作的基础,ERDAS所有模块都涉及到视窗操作。
本实验要求掌握视窗的基本功能,熟练掌握图像显示操作和矢量菜单操作,从而为深入理解和学习ERDAS软件打好基础。
1、视窗功能简介
二维视窗(图1-1)是显示删格图像、矢量图形、注记文件、AOI等数据层的主要窗口。
通过实际操作,掌握视窗菜单的主要功能、视窗工具功能。
图1-1二维视窗
重点掌握ERDAS图表面板菜单条;
ERDAS图表面板工具条;
掌握视窗菜单功能和视窗工具功能等基本操作。
2、图像显示操作(DisplayanImage)
第一步:
启动程序(StartProgram)
视窗菜单条:
File→open→RasterLayer→SelectLayerToAdd对话框。
第二步:
确定文件(DetermineFile)
在SelectLayerToAdd对话框中有File和RasterOption两个选择项,其中File就是用于确定图像文件的,具体内容和操作实例如表。
表1-1图像文件确定参数
参数项
含义
实例
Lookin
确定文件目录
examples
Filename
确定文件名
xs_truecolor_sub.img
Fileoftype
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
-------
第三步:
设置参数(Rasteroption)
图1-2参数设置
第四步:
打开图像(OpenRasterLayer)
3、实用菜单操作
了解光标查询功能;
量测功能;
数据叠加功能;
文件信息操作;
三维图像操作等。
4、显示菜单操作
掌握文件显示顺序(图1-3);
显示比例;
显示变换操作等。
5、矢量菜单操作
矢量菜单操作功能是ERDAS软件将遥感与地理信息系统相结合的一个体现。
主要介绍矢量操作的有关命令,这是本次实验的重点掌握内容。
指导学生掌握适量工具面板功能,在此基础上重点掌握矢量文件的生成与编辑。
矢量文件的生成与编辑:
打开图像文件
创建图形文件
绘制图形要素
保存矢量文件
在此基础上,指导学生掌握:
改变矢量要素形状;
调整矢量要素特征;
编辑矢量属性数据等有关矢量操作。
图1-3图层显示顺序
实验二、影像数据格式的转换
了解目前常见的几种影像格式,在此基础上,熟悉输入/输出模块的功能和操作技能,以此来掌握tif、jpg、img、sid等几种数据格式之间的转换过程。
ERDASIMAGINE的输入/输出(Import/Export)功能。
为了使数据能够在不同的软件中读取,有时就很有必要进行数据格式的转换。
1、输入/输出功能打开的途径
ERDAS图标面板工具条:
点击Import/Export图标(图2.1)。
ERDAS图标面板菜单条:
Main→Import/Export命令(图2.1)。
图2.1影像的数据格式转换功能
2、数据的输入
主要是将其它的数据格式转换成img格式。
图2.2影像的数据格式转换界面
(1)选择要转换数据的文件类型(如tif);
(2)在InputFile中选择要转换的文件名称;
(3)在OutputFile中输入转换的数据名称;
(4)点击OK按钮,出现如下图所示的窗口。
(5)熟悉各个按钮的作用,并打开ImportOptions按钮对转换后的格式进行更进一步的设置。
(6)点击Ok按钮执行数据的转换。
图2.3输出格式概述
图2.4输出数据选项
3、数据的输出
主要是将img格式转换成其它格式的数据。
图2.5图像输出功能
过程与数据的输入类似。
实验三、影像的波段提取与组合
练习如何从多波段数据中将单个波段提取出来,然后将提取出来的波段进行多波段的组合,形成一个多波段图像文件。
单波段的提取、多波段数据组合。
在实际工作中,我们对遥感图像的处理和分析都是针对多波段图像进行的,所以经常需要将若干个单波段图像文件组合成一个多波段图像文件。
实验完成之后,比较重新组合的多波段数据与原来的数据有什么不同。
1、波段提取/组合功能打开的途径
ERDAS图标面板工具条单击Interpreter图标|Utilities|LayerStack命令。
Main→|ImageInterpreter|Utilities|LayerStack命令。
图3.1波段提取/组合打开路径
2、波段提取的操作过程
在InputFile中输入一个多波段数据。
在Layer选项中分别选择各个波段,并单击Add按钮。
输出的类型选择Unsigned8Bit;
波段组合选择Union单选按钮;
输出统计忽略零值。
在OutputFile中输入各个波段的名称
第五步:
单击OK按钮,进行波段的提取。
注意:
多波段数据中有几个波段,上述过程就要操作几次。
图3.2波段提取/组合操作界面
3、多波段组合的操作过程
在InputFile中分别输入上面所提取的几个单波段数据。
每输入一次,单击一次Add按钮,直到将所有的单波段数据全部添加到列表中。
在OutputFile中输入组合多波段数据的名称
单击OK按钮,进行多波段的组合。
实验四、影像的分幅裁减
掌握遥感图像裁减的基本方法和步骤,包括规则裁减和不规则裁减。
ERDAS软件中图像预处理模块下的图像裁减。
在实际工作中,经常需要根据研究范围对图像进行分幅裁减,按照ERDAS实现图像分幅裁减的过程,可以将图像的分幅裁减分为两种类型:
规则分幅裁减和不规则分幅裁减。
1、影像裁减功能打开的途径
点击DataPrep图标,→SubsetImage→Subset对话框。
Main→DataPreparation→SubsetImage→打开Subset对话框。
图4.1影像裁减功能打开路径
2、裁减练习
图4.2影像裁减功能操作界面
规则裁减有三种方法:
(1)输入对角点法;
(2)读入查询框法;
(3)利用AOI文件进行裁减。
不规则裁减有两种方法:
(1)利用AOI文件进行多边形裁减
(2)ArcInfo多边形裁减
3、AOI文件的三个选项
None:
不选择任何的AOI文件;
Viewer:
从视图窗口中来读取AOI文件;
AOIFile:
直接读取AOI文件。
注:
上机实践Viewer和AOIFile有什么区别。
图4.3AOI选项
实验五、遥感图像的拼接
通过实习操作,掌握卫星影像、航空影像的拼接过程。
ERDAS软件中图像预处理模块下的图像拼接模块(MosaicImages)。
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,需要拼接的图像必须含有地图投影信息,或者说输入的图像必须经过几何校正。
虽然所有的输入图像可以具有不同的投影类型,不同的象元大小(空间分辨率),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,决定输出图像的对比度匹配,以及输出图像的地图投影、象元大小和数据类型。
1、影像拼接功能打开的途径
点击DataPrep图标,→MosaicImages→MosaicTool窗口。
Main→DataPreparation→MosaicImages→打开MosaicTool窗口。
图5.1影像拼接功能的打开途径
2、影像拼接的步骤
加载需要拼接的图像;
图5.2添加影像
图像的重叠区域设置;
图5.3设置影像重叠区域
执行图像的拼接。
图5.4进行影像拼接
实验六、影像的投影变换
了解当前投影与目的投影的概念,并理解投影变换的过程。
ERDAS软件中图像预处理模块下的图像几何校正。
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。
这种变换可以对单幅图像进行,也可以通过批处理向导对多幅图像进行。
与图像几何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拟合,对于大范围图像的地理参考是非常有意义的。
1、影像投影变换功能打开的途径
点击DataPrep图标,→ReprojectImages→ReprojectImages窗口。
Main→DataPreparation→ReprojectImages→打开ReprojectImages窗口。
图6.1影像投影变换功能的打开途径
2、实验过程
图6.2影像投影变换功能操作界面
实验七、遥感图像的几何校正
通过实习操作,掌握遥感图像几何校正的基本方法和步骤,深刻理解遥感图像几何校正的意义。
几何校正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。
而将地图投影系统赋予图像数据的过程,称为地里参考(Geo-referencing)。
由于所有地图投影系统都遵循一定的地图坐标系统,因此几何校正的过程包含了地理参考过程。
1、图像几何校正的途径
点击DataPrep图标,→ImageGeometricCorrection→打开SetGeo-CorrectionInputFile对话框(图2-1)。
Main→DataPreparation→ImageGeometricCorrection→打开SetGeo-CorrectionInputFile对话框(图2-1)。
图7-1SetGeo-CorrectionInputFile对话框
在SetGeo-CorrectionInputFile对话框(图7-1)中,需要确定校正图像,有两种选择情况:
其一:
首先确定来自视窗(FromViewer),然后选择显示图像视窗。
其二:
首先确定来自文件(FromImageFile),然后选择输入图像。
2、图像几何校正的计算模型(GeometricCorrectionModel)
ERDAS提供的图像几何校正模型有7种,具体功能如下:
表7-1几何校正计算模型与功能
模型
功能
Affine
图像仿射变换(不做投影变换)
Polynomial
多项式变换(同时作投影变换)
Reproject
投影变换(转换调用多项式变换)
RubberSheeting
非线性变换、非均匀变换
Camera
航空影像正射校正
Landsat
Lantsat卫星图像正射校正
Spot
Spot卫星图像正射校正
3、图像校正的具体过程
显示图像文件(DisplayImageFiles)
首先,在ERDAS图标面板中点击Viewer图表两次,打开两个视窗(Viewer1/Viewer2),并将两个视窗平铺放置,操作过程如下:
ERDAS图表面板菜单条:
Session→TitleViewers
然后,在Viewer1中打开需要校正的Lantsat图像:
tmAtlanta,img
在Viewer2中打开作为地理参考的校正过的SPOT图像:
panAtlanta,img
启动几何校正模块(GeometricCorrectionTool)
Viewer1菜单条:
Raster→GeometricCorrection
→打开SetGeometricModel对话框
(2)
→选择多项式几何校正模型:
Polynomial→OK
→同时打开GeoCorrectionTools对话框(3)和PolynomialModelProperties对话框(4)。
在PolynomialModelProperties对话框中,定义多项式模型参数以及投影参数:
→定义多项式次方(PolynomialOrder):
2
→定义投影参数:
(PROJECTION):
略
→Apply→Close
→打开GCPToolReferenseSetup对话框(5)
图7-2SetGeometricModel对话框
图7-3GeoCorrectionTools对话框
图7-4PolynomialProperties对话框
图7-5GCPToolReferenseSetup对话框
启动控制点工具(StartGCPTools)
图7-6ViewerSelectionInstructions
首先,在GCPToolReferenseSetup对话框(图7-5)中选择采点模式:
→选择视窗采点模式:
ExistingViewer→OK
→打开ViewerSelectionInstructions指示器(图7-6)
→在显示作为地理参考图像panAtlanta,img的Viewer2中点击左键
→打开referenceMapInformation提示框(图7-7);
→OK
→此时,整个屏幕将自动变化为如图7所示的状态,表明控制点工具被启动,进入控制点采点状态。
图7-7referenceMapInformation提示框
图7-8控制点采点
采集地面控制点(GroundControlPoint)
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繁重的工作,具体过程如下:
1、在GCP工具对话框中,点击SelectGCP图表,进入GCP选择状态;
2、在GCP数据表中,将输入GCP的颜色设置为比较明显的黄色。
3、在Viewer1中移动关联方框位置,寻找明显的地物特征点,作为输入GCP。
4、在GCP工具对话框中,点击CreateGCP图标,并在Viewer3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坐标和Y坐标。
5、在GCP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Viewer2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Viewer4中点击左肩顶巅,系统将自动将参考点的坐标(X、Y)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Viewer1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,尔后,没采集一个InputGCP,系统就自动产生一个Ref.GCP,通过移动Ref.GCP可以优化校正模型。
采集地面检查点(GroundCheckPoint)
以上采集的GCP的类型均为控制点,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类型是检查点。
(略)
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图表,可以查阅模型。
第七步:
图像重采样(ResampletheImage)
重采样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。
原图像中所有删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。
图像重采样的过程:
首先,在Geo-CorrectionTools对话框中选择ImageResample图标。
然后,在ImageResample对话框中,定义重采样参数;
→输出图像文件明(OutputFile):
rectify.img
→选择重采样方法(ResampleMethod):
NearestNeighbor
→定义输出图像范围:
→定义输出像元的大小:
→设置输出统计中忽略零值:
→定义重新计算输出缺省值:
第八步:
保存几何校正模式(SaverectificationModel)
在Geo-CorrectionTools对话框中点击Exit按钮,推出几何校正过程,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,以便下一次直接利用。
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,一幅是校正正以后的图像,一幅是当时的参考图像,通过视窗地理连接功能,及查询光标功能进行目视定性检验。
遥感图像的增强处理
通过上机操作,了解空间增强、辐射增强几种遥感图象增强处理的过程和方法,加深对图象增强处理的理解。
卷积增强处理;
锐化增强处理;
直方图均衡化;
色彩变换。
ERDASIMAGE图像解译模块主要包括了图像的空间增强、辐射增强、光谱增强、高光谱工具、傅立叶变换、地形分析以及其他实用功能。
1、卷积增强(Convolution)
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。
卷积增强(Convolution)是空间增强的一种方法。
卷积增强(Convolution)时将整个像元分块进行平均处理,用于改变图像的空间频率特征。
卷积增强(Convolution)处理的关键是卷计算子----系数矩阵的选择。
该系数矩阵又称卷积核(Kernal)。
ERDASIMAGINE将常用的卷计算子放在一个名为default.klb的文件中,分为3*3,5*5、7*7三组,每组又包括“EdgeDetect/LowPass/Horizontal/Vertical/Summary”等七种不同的处理方式。
具体执行过程如下:
Main→ImageInterpreter→Spatialenhancement→convolution→convolution对话框。
图8-1Convolution对话框
几个重要参数的设置:
边缘处理方法:
(HandleEdgesby):
Reflection
卷积归一化处理:
NormalizetheKernel
2、直方图均衡化(HistogramEqualization)
直方图均衡化实质上是对图像进行非线性拉伸,重新分配图像像元值,是一定灰度范围内的像元数量大致相同。
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。
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。
图8-2直方图均衡化
3、主成分变换
主成分变换(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,使图像数据更易于解译。
ERDASIMAGE提供的主成分变换功能最多等对256个波段的图象进行转换压缩。
ERDAS图标面板菜单条:
Main→ImageInterporeter→SpectralEnhancement→PrincipialComp→PincipalComponents对话框。
(图8-3)
图8-3PrincipalComponent对话框
4、色彩变换(RGBtoIHS)
色彩变换是将遥感图像从红(R)、绿(G)、兰(B)三种颜色组成的色彩空间转换到以亮度(I)、色度(H)、饱和度(S)作为定位参数的色彩空间,以便使图像的颜色与人眼看到得更接近。
其中,亮度表示整个图象的明亮程度,取值范围是0-1;
色度代表像元的颜色,取值范围为0-360;
饱和度代表颜色的纯度,取值范围是0-1。
图8-4RGBtoHIS对话框
遥感信息的融合
通过上机操作,初步掌握遥感信息融合的方法,深入理解遥感信息融合在信息解译中的意义。
多光谱数据与高分辨率全色数据的融合。
分辨率融合是遥感信息融合的一个主要方法,它使得融合后的遥感图象既具有较好的空间分辨率,又具有多光谱特征,从而达到增强图象质量的目的。
注意:
在调出了分辨率融合对话框后,关键是选择融合方法,定义重采样的方法。
图9-1分辨率融合对话框
遥感图像分类---监督分类
理解计算机图像分类的基本原理以及监督分类的过程,达到能熟练地对遥感图像进行监督分类的目的。
ERDAS遥感图像监督分类。
1、定义分类模板
显示要进行分类的图