ERDAS解译.doc

第一节 视窗操作知识点：1.波段：了解电磁波谱2.波段组合：由于下载的遥感影像（TM）是单波段的（黑白的），所以需要将各个波段合成为一副多波段数据。（步骤：interpreter模块utilitieslayer stack）波段组合：根据加色法原理，选择多波段遥感影像三个波段，分别赋予红绿蓝三种原色，就可以合成彩色影像。 注：由于原色原则后显示的颜色与真实颜色不同，所以成为假彩色合成。其中给4、3和2波段赋予红绿蓝，成为标准假彩色合成。内容：1. 介绍ERDAS的常用模块2. 图像显示操作：Viewer模块OKOpen（1）启动程序：fileopenraster layerselect layer to add或者点击（2）选择文件：即在文件名上单击（3）在raster options选项卡中设置参数。如果进行参数设置：Raster Options选项卡（真彩色合成：3、2、1波段赋红绿蓝，其他情况都为假彩色合成；标准假彩色合成：4、3、2波段赋红绿蓝。在标准假彩色合成中，植被为红色、水体为蓝绿色、城镇为蓝灰色）3. Utility菜单：（1）光标查询功能：inquire cursor 或者 （2）量测功能：measure 或者 （3）叠加显示：先打开一个图像，再打开第二个图像时，取消raster optionsa选项卡中的clear display的选择。混合显示工具（blend）卷帘显示工具（swipe）闪烁显示工具（flicker）4. 文件信息查询：Utilitylayer info 或者 5.view菜单：（1）文件显示顺序：arrange layer(2)显示变换操作：rotate 6.AOI菜单：（1）打开AOI工具：AOItools（2）定义AOI特性：AOIstyleAOI style(3)定义AOI种子特性：产生AOI有两种方法：手动绘制和自动绘制（自动增长）。当自动产生时，需要定义种子特征：AOISeed propertiesregion growing properties其中：neighborhood:种子增长模式（4个和8个象元增长模式） Geographic constraints：种子增长的地理约束（area:面积约束；distance：距离约束）（4）保存AOI：filesaveAOI layers as7.raster菜单：（1）栅格属性编辑：rasterattributes 1.改变分类图颜色 2.增加属性字段： 增加分类名称字段：editadd class name 增加分类面积字段：editadd area name 增加其他字段：editcolumn propertiesnew 3.属性表输出：editexport（生成的是dat格式，可以用Excel打开；输入是将别的格式变为img格式）第二节 数据输出、输入和数据预处理一、输入输出模块Import/Export1Erdas默认格式是img格式2输入：将其他格式转化为img格式3输出：将img格式转化为其他格式二、数据的预处理Dataprep（对卫星影像进行几何校正、拼接等）1.几何校正：（1）打开两个视窗SessionTile Viewers(将各个窗口平铺充满桌面，便于操作) （2）在第一个视窗（Viewer #1）打开需要校正的影像；在第二个视窗（Viewer #2）打开参考影像（3）启动校正模块：在Viewer #1的视窗里RasterGeometric Correction选择模型类型：Polynomial模型次数设置：一般设置为2次OK出现Polynomial选2Apply注：如果模型次数为n次，选择的控制点数最少需要:(n+1)(n+2)/2(4)启动控制点工具： 选择控制点 ：在需要矫正点上选一个，再在参考页面上点相应的点 显示模型：显示模型，第一个工具重采样：第三个工具，将需要校正的影像转化为正常影像。 （5）需要几何校正的原因（卫星因素，遥感平台卫星）： 遥感平台的位置和运动状态（高度、速度、仰俯、翻滚和偏航）地形起伏地球表面曲率大气转折地球自转2裁剪（1）创建AOI （多边形）（2）保存AOI：FileSaveAOI Layer As（3）用AOI区域进行裁剪DataprepSubset子集Image输入需裁剪；出入裁剪之后AOIAOI Files选取AOI区域OK3拼接Dataprep模块Mosaic ImageMosaic Tools加载 选中两个遥感影像Image Area OptionsCompute Active AreaOK(1)选中 （对整个区域进行参数设置，第一行第五个） Use Histogram MatchingSetFor All ImagesOKOK(2)选中 Fxno cutline exist;average ApplyClose(3)运行ProcessRun Mosaic保存第三节 遥感影像（图像）分类将遥感影像中特征相同的栅格归为一类（根据像元的特征，将特征相近的像元归为一类）一、监督分类利用训练区样本建立判断函数（模板），并用模板对待分像元进行判断的过程在开始分类前必须要选取样本（AOI：样本选取）、建立函数，然后对待分像元进行1定义分类模板（1）显示需要分类的影像（2）打开分类模板编辑器ClassifierSignature Editor（3）获得分类模板信息 建立AOI区域 将不同类的AOI区域加入编辑器 ；合并同类区域，选中同一类的点 ，之后删掉合并前的同类区域 选中Delet（4）保存模板FileSave2.评价分类模板在Signature Editor窗口，EvaluationLontingency(可能性矩阵)设置 Feature Spare Parametric Rules Maximum Likehood 给底下两个选项都打勾（一般情况应是：百分比85%）3执行监督分类ClassifierSupervised Classifier输入原始影像; 模板; 分类图像Attribute Options上面全选，下面不管Close下面的设置与先前的评价模板一样4评价分类结果（1）打开原始影像（2）打开精度评价对话框 ClassifierAccuracy Assessment在评估对话框中打开分类图（3）连接原始图像与精度评估窗口：单击Select Viewer+在原始图像上单击（4）产生随机点 EditGreat/Add Radom Points（5）显示随机点及其类别：ViewShow All/EditShow Class Value（6）输出评价报告：ReportOptions全选/ ReportAccuracy Assessment (Kappa Statistics 指数0.75)二、非监督分类计算机根据象元特征自动将相似象元归类。1Classifier模块Unsupervised Classification对话框 输入要分类的图像;输出分类的图分类数（一般为分类的6到7倍最大迭代次数（一般为24）2非监督分类与监督分类