在ERDAS LPS下由ASTER数据生成DEM和正射影像的方法步骤.doc

在ERDASLPS下由ASTER数据生成DEM和正射影像的方法步骤ASTER是一个由1999年发射的EO-1卫星所携带土地调绘传感器。ASTER有14个光谱通道，所覆盖的波谱范围从可见光到热红外（从技术的角度上讲，ASTER包括三个子系统：可见光近红外，短波红外，热红外）。其中可见光近红外子系统是由推帚式扫描仪获取，包括绿色通道，红色通道和近红外通道，其在天底方向的空间分辨率为15米。另外在后视点方向有一个通道近红外通道。因此，该传感器可以由天底方向的近红外通道（Band 3n） 和后视方向的近红外通道（Band 3b）产生DEM。有了DEM就可以对近红外波段的影像进行正射纠正了。而ASTER大部分数据可以通过INTERNET免费获取。数据处理：接下来的程序是假定读者对ERDAS IMAGINE ADVANTAGE 和LPS已经有了实际的工作经验。而要是读者想充分利用Stereo Analyst 和 IMAGINE Veirtual GIS的功能，有过Stereo Analyst 和 IMAGINE Veirtual GIS的使用经验也是必要的。接下来所要解释和介绍的是数据的处理过程，并引导你用ASTER数据处理来生成自己所需要的数据产品。1、 处理。 1.1 Level 1A ASTER 数据你可以通过Internet从网站上/eosdata/terra/aster/data access.html免费下载HDF-EOS的数据格式。查询ASTER的有关信息：。ASTER Level 1A 是原始数据，Level 1B是已经经过几何纠正过了，因此不能在LPS下使用。1.2 3D 控制点（X，Y，Z）理论上需要三个控制点就足够了，但是为了提高精度，为了检测中误差以及在最后执行空间三角测量的时候为了提高结果精度值的统计均值，每景影像经常选取10-30个控制点。1.3 数据导入（把HDF格式转成IMG格式）Band 1Band 2Band 3nBand 3b1.4 确定传感器的侧视角：侧视角可以从ASTER元数据中找到。1.5 检查影像的bad line（没有影像信息的线条）：在ERDAS的Interpreter/Utilities下找到Replace Bad Line，用它来纠正影像中没有信息的线条。1.6 每个波段按逆时针旋转90度：在ERDAS view 窗口中选择 Raster/Geometric Correction选择的几何模型为Affined（仿射变换）。选择旋转是为了影像能在Stereo Analyst 中恰当地显示，如果不需在Stereo Analyst中显示，则不必进行旋转变化。旋转影像的时候不要改变影像的维数（旋转90度，只是行列号交换了一下罢了）。为了确保上述，在重采样输出的时候请选择下列的参数：当所有的影像都已经作了旋转后，打开每张影像的Image Info（ERDAS IMAGINE：Tools/Image Information），删除Map Model（Edit/Delete Map Model），这样影像就没有了参考影像，仍是原来的原始影像。因为Map Model会产生意想不到的负面影响，所以要把它删除。2执行空间三角测量，产生DEM和正射影像。2.1 在LPS里建立一个新的block文件，选择的传感器的模型是“Generic Pushbroom”，导入Band 3n和Band 3b。2.2 定义传感器参数（选择Frame Editor/Sensor）2.3 定义像对的参数（选择Frame Editor /Frame Attributes）2.4 计算金字塔层（选择Edit/Compute Pyramid Layers）2.5 使用测量工具计算连接点。在每个重叠区域，人工测量两个连接点，以此作为初始值进行自动的连接点量测（选择Edit/Auto）。相关参数设定如下：2.6 用点的测量工具测量地面控制点（GCPs）（选择Edit/Point Measurement）。在影像重叠区域（Stereo model）的角点上最少要选择4个控制点。然而另外如果有10到30个均匀分布的控制点会更好，这样就测量点的质量就得到了控制以便更易于检测错误的点。选控制点的时候应定位在交叉的十字路口，河口和湖边处。因为交叉路口易于识别而且此处在地图里边经常会提供高程值。2.7 进行空间三角测量。为了能够得到好的测量结果，必须要保证点的量测没有错误。对于错误检测LPS提供了两个功能（选择Edit/Triangulation Properties）：Advanced Options：简单的粗误差检测（Simple Gross Error Check）；Process：Graphic Staus。2.8 用LPS产生DEM。首先要保证空间三角测量能够顺利进行，因为这对接下来的处理很重要。不断重复的空三会导致原先定义好的DEM剔除区域的设置会丢失，因此强烈推荐要保存好用户自定义的参数设置并把剔除区域保存为AOI文件，区域剔除的高程值应该保存为一个文本文件。2.9 用生成的DEM产生正射影像。应该选择天底方向的波段作为影像源。2.10 基于天底方向的三个波段生成一幅自然色彩的正射影像（见2.1）。首先要把三个波段融在一起形成一个具有三个波段的彩色文件，保存。在ERDAS IMAGINE实现：Interpreter/Utilities/Layer Stack（如果ASTER HDF-EOS直接导入，这一步可以省略）。通过Interpreter/Spectral Enhancement/Natural Color把红外影像转变成自然色彩。然后在LPS里用自然色的影像替换先前b/w波段。通过LPS的Frame Editor的Attach按钮实现（Edit/Frame Editor/Sensor）。替换影像后，就可以用先前的方法产生正射影像。3、 立体分析实现实物再现，用IMAGINE Virtual GIS显示三维动画。3.1 为了在立体分析里实现实物再现，首先要载入先前LPS做好的立体像对，所以先前的空间三角测量必须要成功。使用的影像应该是ASTER b/w通道，波段3n和波段3b。 不要使用彩色影像，因为对于后视方向上只有一个通道。3.2 用IMAGINE Virtual GIS实现三维动画。在VGIS-Viewer载入DEM，然后载入正射影像，确定把所有的模型都倒入ERDAS系统中制作色彩平滑晕渲DEM影像的方法1、 打开您的灰度DEM2、 选择栅格 Raster|Attributes3、 在编辑中选择column properties4、 新建一个属性列表，设置如下5、 选择编辑您感兴趣的色彩效果6、 更改色彩7、 使用apply8、 选着好您满意的色彩方式并保存9、 同样也可以将您的色彩列表拷贝到其他的DEM数据中使用以上是完整的制作过程。GIS在地震防震减灾中的应用2008年5月12日下午14时28分，四川省汶川县发生7.8级地震，北京、上海、天津、山西、陕西等全国多个省市有明显震感。汶川地震重灾区的范围已经超过10万平方公里，汶川地震的强度、烈度都超过了唐山大地震，是新中国成立以来破坏性最强、波及范围最大的一次地震。截至15日14时，四川地震灾区已经确认的死亡人数为19509人，估计死亡人数将超过5万人。北京慧图信息技术有限公司在得知四川汶川大地震的消息后，立刻组织员工捐款，所有员工都积极参与，与灾区人民一起共同抗击震灾，为灾区献出自己的绵薄之力。作为GIS企业，我们更希望GIS技术能应用到防震减灾中去，能利用新技术为相关部门的辅助决策提供支持。以下是我们关于GIS在地震防震减灾中的一些思考。GIS(Geographic Information System地理信息系统)技术已广泛应用在交通、电力、管道、公安、环境、林业、水利、地震等各个行业。GIS在地震中的应用于地震区划和易损性分析地震损害分析、抗震防灾对策和、震后救灾等方面。系统设计的主要思想，就是应用GIS技术，完成从数据管理到最终计算整个过程的城市防震减灾的系统。根据概率地震危险性分析或设定地震得到的对未来地震影响的预测，确定给定目标的地震影响，结合对目标抗震能力的分析，在预测的地震影响下，估计目标可能遭受的破坏，并据此评价地震造成的经济损失和人员伤亡。因此，我们在系统开发中使用了网络分析（Network Analyst）功能，以解决在防震对策中救灾最佳路径的选取等。地震区划：在地图上标注各个地震带所处的位置，分析处于各个地震带上各地区的地形情况，是山区，是环海等；分析各地区的经济发展情况，及人口分布，建筑物特点及抗震能力，工业、企业分布等，发现建筑物和构筑物抗震性能的薄弱环节，据此制定适合的抗震对策和减灾防灾规划。地震损害分析：利用数据库中所存储的历史地震信息，与近期测得的地理信息数据相结合，预测地震发生的可能性及地点、震级，结合当地经济状况，对可能的灾害损失进行预测性的快速评估，如可能的经济损失，人员伤亡等。抗震防灾对策：运用GIS 技术快速、准确地确定地震的准确位置，所波及的范围，根据与当地各种专题图层进行叠加分析得出有关决策。震后救灾：充分运用GIS技术快速、准确地确定地震的准确位置，确定救灾物资及救援人员进入的最佳的路径。根据各地区的受灾程度，灾民分布等制定灾后重建的计划。应用逻辑结构客户端计算机通过局域网访问数据服务器，数据服务器中存放属性数据库或地图数据。 客户端计算机上的城市防震减灾系统软件基于TopMap GIS平台，分析城市地震发生的空间位置，并提供在防震中最佳路径的选取，为城市防震减灾提供有效的辅助决策支持。软件架构1、软件框架城市防震减灾系统的地图数据和属性数据位于服务器中，客户端可以通过TopMap ActiveX 6TopMap SDP6进行数据的访问。2、软件环境服务器系统：Windows 2003（Windows 2000 Server） 属性数据库：SQL Server（Oralce等） 客户端系统：Windows 2003（Windows XP、Windows 2000）方案特点： 1) 系统基于流行的.net框架平台，系统性能稳定，使用方便； 2) 系统基于慧图的TopMap ActiveX+TopMap SDP实现地理信息系统的查询分析和管理，GIS数据访问快速稳定。 3) 系统结合城市防震减灾提供强大的网络分析功能，在系统中提供最佳救灾路径，在地图上展现出来。在防震抗灾地理信息方面的实际应用中，除了GIS平台通用的功能外，还应当作更深入的研究。根据各地区不同地质，人文，经济发展的不同开发各种不同的功能。目前，北京慧图科技有限公司已经开始与中国地震局兰州地震研究所深入合作，强强联手，共同研究地震灾害与水利防汛救灾和溃坝分析方面的课题。相信我们的努力能推动gis技术的发展，使人们更多的利用gis新技术来防御自然灾害，为人类造福。从组件式到服务式 GIS的再次关键一跳Service GIS是一种基于面向服务软件工程方法的GIS技术体系，它支持按照一定规范把GIS的全部功能以服务的方式发布出来，可以跨平台、跨网络、跨语言地被多种客户端调用，并具备服务聚合能力以集成来自其他服务器发布的GIS服务。Service GIS软件平台的实现主要包括以下几方面的工作： 在细粒度组件式GIS基础上，封装粒度适中的全功能的GIS服务群，构成Service GIS的服务器，向客户端发布这些服务。这里强调全功能的GIS服务，包括数据管理、二维可视化、三维可视化、地图在线编辑、制图排版和各类空间分析和处理等。 服务器支持发布基于通用规范的服务，如WMS、WCS、WFS、WPS、GeoRSS、 KML等，以便被第三方软件作为客户端集成调用。 客户端GIS软件具备服务聚合能力，可聚合同一厂家服务器软件和第三方服务器软件发布的GIS服务，并与本地数据和本地功能集成应用。服务器端软件具备强大的服务聚合能力，可以聚合来自其他服务器上发布的GIS服务，并可以将聚合后的结果再次发布，再次发布的服务还可以继续被其他的服务器软件聚合。关于服务的粒度，有必要简单做个说明。细粒度服务的特点是：通讯次数多，效率低，但灵活性高。举个例子，如果用细粒度服务实现缓冲区查询，我们需要调用两个不同的服务完成这个功能：服务一，输入一条道路线和缓冲区半径，输出一个缓冲区范围（多边形）；服务二，输入一个多边形，查询处在该面范围内的所有居民点。连续调用上述两个服务即可完成缓冲区查询功能。粗粒度服务的特点是：通讯次数少，效率高，但灵活性相对较低。上述案例若用一个粗粒度服务实现则为：输入一条道路线和缓冲区半径，输出在这条道路线的缓冲区半径范围内的所有居民点，一次调用即可完成任务。实际上，服务粒度的粗细是相对的。仅仅提供粗粒度服务，则可能导致系统灵活性不够，所以在设计服务时会考虑多种级别的服务并存，在不同情况下需要调用不同粒度的服务。 Service GIS包括三个要素，即：服务器、服务规范和客户端。Service GIS的服务器是服务的提供者，可以遵循某一种或多种规范发布服务。服务规范可以是公认的服务标准，如WMS、WCS、WFS、WPS和GeoRSS等，同时GIS平台软件厂商也可以自定义服务规范。Service GIS的客户端是服务的接受者，一般地，可分为瘦客户端(Thin Client)和富客户端(Rich Client)两种，前者通常体现为浏览器中加载轻量级的插件，甚至无需任何插件，由浏览器直接执行来自服务器端的脚本实现；后者可以是通用的或专用的GIS桌面软件和组件开发平台，也可以是另一个服务器直接作为客户端，聚合前一个服务器发布的服务。 Service GIS能更全面地支持SOA，通过对多种SOA实践标准与空间信息服务标准的支持，可以使用于各种SOA架构体系中，与其它IT业务系统进行无缝的异构集成，从而可以更容易地让应用开发者快速构建业务敏捷应用系统。与基于面向组件软件工程方法的组件式GIS相比，服务式GIS继承了前者的技术优势，但同时又有一个质的飞跃。从组件式GIS到服务式GIS，这既是后者在前者基础上的自然进化和发展，同时也是GIS领域再一次关键一跳！在今后一段时间内，Service GIS将与组件式GIS 互为补充，共同进步和发展，最终Service GIS将成为应用系统开发新的主流。业界观察:关于开源的GIS现状分析平台的对峙开发者都希望自己的软件能够运行在尽可能多的计算机上。然而事与愿违，摆在GIS开发者面前的仍然是对峙的平台。J2EE随着Java5.0的发布，已经正式更名为JavaEE，而微软也正式发布了NET2.0以及集成开发环境利器Visual Studio 2005。到底是.NET还是Java? 面对旗鼓相当的Java和.NET阵营，其实GIS平台开发商的答案早已揭晓，那就是都要！由于。NET和Java比较起来并无明显的优劣之分，只是随应用的需要和习惯的差别而略有不同，因此提供Java和.NET的双份开发接口来满足不同的需求也就不难理解了。可实际中，若要同时支持Java和.NET谈何容易！要知道GIS的出现是上个世纪60年代的事，在当代众多IT缩写词出现之前，GIS就已经在城市规划、土地管理、军事等行业得到了应用。几十年的积累，很多代码已经成为了固化的资产。GIS平台开发商经历过二次开发语言的繁荣和凋敝，组件时代的兴起和衰落，而今又要面对平台对峙的挑战。也经历许我们应该考虑一些更好的、更彻底的解决办法，能够让我们在这个多变的时代找到相对稳定的支点。事实上，这个问题已经有了比较好的答案，办法其实也很简单，那就是重回C/C+的荣耀之都，实现GIS内核和外壳分离，以适应不断变化的外部世界。其实这个办法也不是GIS一家的专利，使用C/C+编写程序，实现一次编写，到处编译。这也是很多软件采取的跨平台策略。相比之下，无论是在Java组件和COM之间架桥还是在Linux和Windows之间修路，总显得有些不够优雅。不出意外，平台的对峙在未来的几年还会持续下去，在这对峙的平台下开发，也许最能彰显我们开发者智慧。全球的数据数据是GIS的重要基石，无论何种行业应用，离开了数据都是无源之水，无本之木。空间数据不同于其他信息系统中的业务数据，能够在系统运行过程中自然产生，它需要专门的人员采集、编辑、更新，空间数据生产本身就是一个不断壮大的行业。遥感技术的飞速发展，使我们能够获得的GIS数据不断膨胀，单是这些数据的存储管理就是一个很大的问题。GIS需要管理管理的数据是全球范围的，面对如此庞大的数据，使用数据库是自然的选择。我们很难将地理信息技术和数据库分割开来，从来都没有人对使用数据库有过怀疑，问题的焦点是如何使用。应用是多样的，工程、摄影测量和其他技术或行业都有其利用空间数据的特定方式，如果我们试图把多样的需求统一到一种空间数据库的解决方案中，这种努力很可能是无益的。也许我们需要的是一种开放、灵活和可扩展的结构，能够动态适应变化。海量影像数据的建库和发布技术在2005年形成了一轮高潮。GIS、遥感等领域的多家厂商都推出了各具特色的产品。现在我们可以在各种设备、各种环境下轻松浏览高分辨率的遥感影像。影像库的规模也非常庞大，几十G的数据有时候都不好意思和人家说，建TB级影像库的大有人在。然而各种影像发布技术在Google Earth所表现出的震撼人心的效果面前都显得黯然失色，一家从事搜索的企业做出来的产品一下子让在GIS行业浸淫多年的正规军们觉得很没面子。其实，GIS企业和Google这样的网络公司有着不同的盈利模式，GIS企业可能都具备显示三维地球的技术实力，但是它们不可能仅仅是为了好看好玩来开发产品，必须要根据市场的需要，为那些真正买单的人开发产品。如果开发一个全球三维浏览的产品只是用来广告的话，那这笔广告费未免也过于昂贵了。所幸的是有 Google这样的新贵，非常大手笔地做足了遥感和GIS的科普工作，也提升了大家对地理信息系统的三维表现技术的热情。大众地理信息服务GIS业界人士一直都期望融入IT主流，让GIS走进千家万户，让GIS成为人们日常生活的一部分，就像我们每天都会收发E-mail，每天都要使用字处理软件那样。大家有这个想法不是偶然的。毕竟我们无论旅游、约会、购物，只要和出行相关，都免不了求助于地图。手机通话中使用频率最高的语句除了“喂，你好”之外，恐怕就是“你在哪里”了。大众地理信息服务就是希望为人们的日常生活提供位置信息，解决大家最常问的“在哪里”，“怎么去”的问题，这方面典型的业务就是以Google，百度，新浪本地搜索为代表的公众地图服务。在GIS开发者的眼里，也许公众地图服务技术并不复杂，有经验的开发者也许都考虑过这个颇有诱惑力的市场。事实上，公众地图服务除了要做的简单易用功能强大之外，还有数据的获取和更新途径，以及最重要的问题：如何从公众地图服务中赚钱？赢利模式是GIS企业在公众地图服务的门槛外看了又看，却始终裹足不前的根本原因。无法清楚地看到利润的增长点，而前期的高投入和大量的公关协调工作使得这项有巨大潜力的业务理所当然地被Google这样有雄厚财力和丰富IT赢利经验的大公司所占领。应当注意的是，大众地理信息服务的范围远非提供一个本地搜索业务，我们日常中的各种软件都可能和GIS沾点关系。比如可以在即时通信工具如 MSN Messenger，QQ中增加地图聊天功能，方便网友会面；再比如在手机等移动设备上提供和位置信息相关的商业广告。这些由于都是和位置信息相关的增值业务，所以它们就有一个共同的名字基于位置的服务(LBS)。LBS看上去市场很大，机会很多，但实际运行起来却很不容易。除了需要运营商的大力支持外，赢利模式仍然是最重要的因素。移动的地图移动开发由于其庞大的终端数量形成了一个潜在的巨大市场，并已形成了一条比较清晰的产业链。最上端是集成电路、通信器件等手机电子器件生产商，下游是应用软件开发商，而连接应用软件开发和硬件制造商的是操作系统供应商。和网络游戏类似，手机上的地图服务业务也主要掌握在运营商手中。如果中移动或联通有意提供这种业务，那我们对着电话大喊“喂，你在哪里”的这种“定位基本靠吼”的日子就可以一去不复返了。目前，中国移动增值业务有SMS，彩信/彩E，WAP，Java/BREW和IVR五块。移动运营商提供的服务主要集中在短信、WAP和KJAVA这三块。移动应用市场尽管在全球范围内已达到了几十亿美金，但商机周围也密布着风险，因此手机上的地图服务能否成为现实还是个未知数。GIS移动开发领域还包括很多其他的重要方向。比较典型和成熟的业务是野外数据采集，车载导航等和定位系统的集成应用。事实上，谈到移动 GIS开发，我们就不能不说到无线定位技术。大家所熟知的GPS是一种定位手段，其实还有很多其他的定位方法。比如利用无线局域网定位，移动通信基站定位，有线电视台网也能提供位置信息。这些定位方法可以弥补GPS在室内环境中无法应用的不足，从而为移动地理信息服务业务提供了更广阔的空间。GIS应用模式的革命网络服务改变 GIS应用方式，网络服务是下一代 Internet的主要工作模式和应用形态。现在，人们应用GIS（Geogra