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1、基于ERDAS IMAGINE操作平台的遥感图像处理 达春浦，石海龙 （甘肃农业大学 资源与环境学院 12土地资源管理）摘 要：随着遥感技术的日益发展，对所获取的海量数据的处理要求也越来越高。因此，本文以ERDAS IMAGE系统为操作平台，对遥感图像的几何校正，图像增强和监督分类做了详细的介绍。关键词：ERDAS IMAGINE:遥感：图像处理一引 言 随着航空、航天技术。传感器技术、计算机技术的飞速发展，遥感技术的发展也日新月异，遥感的应用领域也越来越广，技术手段也越来越先进，对所获取的海量数据的处理要求也越来越高。ERDAS IMAGINE是美国ERDAS 公司开发的遥感图像处理处理系统

2、。在总体设计上，ERDAS IMAGINE为不同应用层的用户以模块化方式提供相应的功能。他以IMAGINE Essentials MAGEN Advantage,MAGEN Professional及其丰富的专业化扩展模块为用户提供了初、高、专等多档产品，使产品模块的组合具有极大的灵活性。ERDAS IMAGINE又有非常友好，方便的多窗口管理功能，提供了图像化模型构造工具，用户可以对MAGEN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。ERDAS系统不但提供了数据转化、图像增强和图像解释等常规的图像处理功能，还增加了许多功能。譬如在传统多光谱分类方法基础之上（最大似然，最大最小距

3、离、模糊分类等分类器），ERDAS 提供了专家工程师及专家分类器工具，为高光谱，高分辨图像的快速高精度分类提供了可能。二图像的几何校正原始遥感图像通常包含严重的几何变形，一般分为系统性和非系统性两大类。系统性几何变形是有规律的和可以预测的，因此可以应用模拟遥感平台及遥感器内部变形的数学公式或模型来预测：但非系统性几何变形是不规律的，一般很难预测，而几何校正就是针对此变形，通过标准图像或地图进行几何整合。在ERDAS中，提供了10种几何校正模型，（Camera,DPPDR.KONOS.NITFRPC.Ladsat.Spot.Afine.Polynomial,Rubber Sheeting,其中，

4、多项式变化，（Polynom）ial）在卫星图像校正过程中应用较多，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，选择三次方，次方数与所需要的最少控制点数是相关的，最少控制点数计算公式为（T+1）X （T+2）/2式中，T为次方数，譬如一次方最少需要三个控制点，以此类推。控制点的选取应当均匀的分布在整幅图像上，且在图像上有明显的，清晰的定位识别标志。下面以已经有地理参考的图像为例，介绍ERDAS IMAGINE系统的几何校正。1）对下载的敦煌市境内的波段影像图进行假彩色合成合成为一副假彩色影像图：2）显示图像文件。在ERDAS 图像面板中单击VIEWER模块，打开一个

5、窗口，打开需要校正的图像。3）启动几何校正模块。在VIEWER#菜单中，单击Raster Geanetric Corection命令，打开SETGEAN对话框，选择多项式几何校正计算模型，选择有地理坐标的参考图片，单击OK。进入POLYIAL MODELPROPERTIES窗口，定义多项式次方数为2，单击APPLY.4）启动控制点工具 采集地面控制点在GCP Tools Reference Setup 对话框中选取采点模式，在这里选择 Existing Viewer，单击OK，打开Viewer Selection Instruction指示器。然后在显示作为地理参考图像的Viewer#2中单击

6、，打开Reference Map Information提示框，单击OK，进入采集控制点窗口，进行控制点采集，结果如下图所显示：5）保存控制点 计算转换模型在控制点采集控制过程中，一般设置为自动转换机选模式，所以，控制点采集过程的完成，转换模型就自动计算生成。6）图像重采样重采样（Resample）过程是依据未校正图像像元值机选生成一副校正图像的过程，原图像中所有栅格数据都将进行重采样。ERDAS MAGINE提供三种最常用的重采样方法，即领点插值法（Nearest Neighbor）、双线性插值法（Bilinear Interpolation）和立方卷积插值法（CubieConvolutio

7、n）。三遥感图像增强随着遥感技术的迅猛发展，光学。热红外、微波、多光谱、高光谱等大量功能各异的遥感器不断更新换代，它们以不同的空间尺度，不同的时间周期，不同的光谱范围以及扫描方向和极化方式等。多方面地反映地物目标的各种特性，构成同一区域的多源数据。多光谱图像数据包括多个波段，数据量较大，当复和使用时数据量更大，往往难于直接使用。主成分分析法用各波段图像数据的协方差矩阵的特征进行多波段的数据的变化，以消除它们之间的相互关系，把大部分信息集中在第一主成分，部分信息集中在第二成分中，少量信息集中在第三成分中和以后各成分的图像上，因此前面几个成分就包含了绝大部分信息。1）自然色彩变换:添加所需的变化影

8、像，打开Natural Color选项，选择新值为3、2、1输出U8bit的Map图；设置完成后点击确定生成下图的自然色图片2）生成如下图窗口2中的自然色影像图：四图像的监督分类遥感图像分类九十基于图像像元的数据文件值，将像元归并成有限的集中类型，等级或数据集，是模式识别技术在遥感技术领域中的具体运用，他是利用计算机对地球表面及其环境在遥感图像上的信息进行属性识别和分类，从而达到识别图像信息所对应的实际地物，提取所需地物信息的目的，ERDAS IMAGINE系统提供非监督分类、监督分类和专家分类三种方法。 监督分类比非监督分类更多地可由用户来控制，在ERDAS IMAGINE监督分类过程中，首

9、先选择可以识别或者其他信息可以确定其类型的像元建立模板，然后基于模板是计算机系统自动识别具有相同特征的像元，对分类结果惊醒评价后再对模板修改，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。下面以敦煌市的TM影像为例，介绍ERDAS IMAGINE的监督分类方法1）定义分类模板ERDAS IMAGINE的监督分类是基于分类模板来进行的，模板的质量，直接决定着分类结果的精度。在ERDAS 图标面板中，单击CLASSIFIER SIGNATURE EDITOR命令，打开模板编辑器，以TM影像为基础，根据实地调查和其他资料，将敦煌市的地表类型分为耕地、裸地、沙地、建筑、水体、戈壁和六类类

10、，因为生成的分类模板如下 1.显示需要分类的图像；2.打开分类模板编辑器；3.获取分类模板信息；2）评价分类模板 分类模板建立后，就可以对其进行评价，删除，更名，与其他分类模板合并等操作，ERDAS IMAGINE提供的分类模板评价工具有：分类报警工具，可能性矩阵，特征对象，直方图方法，分类的分离性，分类统计分析等，不同的评价方法各有不同的应用范围，下面以分类警报评价为例。 在SIGNATURE EDITOR窗口，选择长江模板，单击VIEW IMAGE ALARM命令，打开SIGNATURE ALAIM对话框，单击OK.如果模板重叠效果不是很好，可单击EDIT PARALLELEPIPED L

11、IMITS SET PARARLELELIPED LIMIT,选择STRL DEVISTION复选框，调整数值，来调整叠加效果，如果还打不到效果没救要重新选择AOI定义模板。3）监督分类监督分类实质上就是根据所建立的分类模板在一定的分类决策规则条件下，对图像像元进行聚类判断的过程，在ERDAS 图标面板菜单条上单击CLASSIFER SUPERVISED CHASSIFEATION命令，实行监督分类。4）评价分类结果执行了监督分类之后，需要对分类效果进行评价，ERDAS 系统提供了多种分类评价方法，也包括分类叠加，定义阈，分类重编码和精度评估等。下面以分类叠加为例5）分类后处理无论是监督分类还

12、是非监督，都是按照图像光谱特征进行聚类分析，因此，都带有一定的盲目性，所以，对获得的分类结果需要再进行一些处理工作，才能得到最终相对理想的分类结果。ERDAS 系统提供的分类后处理的方法有聚类统计，过滤分析，去除分析，和分类重编码等。在ERDAS图表面板工具条上，单击INTERPRETER模块GISANALYSIS CLUMP命令，进行聚类统计分析，然后对CLUMP处理后的图像进行去除分析，用GISANALYSIS ELIMINATE进行去除分析。结果如图所示1聚类分析去除分析五结束语ERDAS IMAGINE是一个功能完整的，集遥感与地理信息系统与一体的专业软件，它以其先进的图像处理技术，友

13、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作为国际上流行的遥感图形，图像处理软件，在工能上，操作的方便性上都达到了一个较高的境界，其应用领域非常广泛，在农业、林业、气象、水利。土地、矿产、军事等部门对有应用，而且应用的范围雨来越大，工能挖掘原来越深入。参考文献：【1】戴昌达，姜小光等。遥感图像应用处理与分析M.北京：清华大学出版社，2004【2】党安荣，王晓栋等。ERDAS IMAGINE遥感图像处理方法M。北京：清华大学出版社，2005【3】甘淑等。遥感专家分类系统在滇西北制备信息提取汇总的应用试验研究J云南大学学报，2003，25（2）【4】李海强等。ERDAS IMAGINE软件在森林分类工作中的应用J。测绘科学，2003.28（2）【5】张惊红。ERDAS IMAGINE监督分类模板评价的研究J山西气象，2004（3）【6】孙家炳。遥感原理与应用M。武汉：武汉大学出版社，2005