ERDAS遥感图像基本处理步骤（简易通用版）.docx

ERDAS遥感图像基本处理步骤（简易通用版）1、图像导入在erdas的Import/Export模块中，分别导入TM图像的第1、2、3、4、5、7波段，具体操作步骤为 点击import模块，打开对话框选择type类型为TIFF media为file； 然后选择输入、输出文件名路径和文件名 分别对123457波段进行导入；在此之前可以选择sessionpreference，选择输入、输出主目录。2、图像波段合成在erdas的interpreter模块中将单波段影像进行合成，生成多波段文件，具体操作步骤为：interpreterutilitieslayer stack， 在出现的对话框中import框中依次选择需要合成的波段，每选择输入一个波段用Add添加一次；output file选择导出文件路径及命名文件。 Data type 设为 Unsigned 8 bit；Output option 设置为Union ，选中 ignore zerostats；进行操作。3、 用shape文件进行图像切割3.1 Shape文件制作AOI文件：在ERDAS中点击Import图标，出现Import/Export对话框选中Imput，Type栏选择Shapefile，Media栏选择File，在Input File（*.shp）中确定要转换的shape文件，在Output File（*.arcinfo）中确定输出路径及名称，单击OK按钮，出现Import Shapefile对话框，单击Import Shapefile Now。注意此步骤中输出路径及输出名称均为英文字母建立拓扑多边形在Arcgis中打开ArcToolbox，Data Management ToolsTopologyBuild，双击Build，出现Build对话框，在Input 中填入*.arcinfo文件的路径，Feature选择Poly单击OK按钮。在ERDAS中打开一个viewer窗口，打开arc coverage文件，新建一个aoi层（NewAOI Layer）ViewArrange Layers Viewer打开Arrange Layers Viewer对话框，在Vector图层上单击右键，选择Show Properties，打开Properties对话框，选中Polygon，点击Apply按钮。在View窗口中打开AOI工具栏，先选中内部区域，再点击 ，产生aoi，选中该aoi，在aoi下拉菜单选择“Copy Selection to AOI”，单击FileSaveAOI Layer as，保存为aoi文件。OK！3.2 用AOI文件进行对遥感图像切割在ERDAS图标面板工具条中单击Data Prep图标，Subset，打开Subset对话框。在Subset对话框中需要设置下列参数：输入文件名称（Input File）输出文件名称（Output File）单击AOI按钮确定裁剪范围打开Choose AOI对话框在Choose AOI对话框中确定AOI的来源为File（或Viewer）如果选择了文件（File），刚进一步确定AOI文件；否则，直接进入下一步输出数据类型（Output Data Type）为Unsigned 8 Bit，输出文件类型（Output Layer Type）为Themetic输出象元波段（Select Layers）为1 ：6（表示选择1-6六个波段）输出统计忽略零值，选中Ignore Zero In Output Stats复选框单击OK按钮4、图像预览在开始进行分类之前，需要先仔细查看合成后的图像，确定卫片所覆盖的地理区域及海拔范围，确定主要的地标性元素。由于卫片原始数据的差异，同样的地表覆盖物斑块在不同时期的卫片中或不同地区的卫片中显示的颜色都可能不同，所以在预览中，还要熟悉整个范围内的地表覆盖类型和不同地物之间的变化。打开显示窗口，加载裁切后的6通道的图像（4，3，2）或者（4、5、3）、（7，4，2）；把图像缩小至适合窗口，浏览图像，注意河流、城镇、植被、水体、土壤的分布；选择特定区域放大，查看各种不同的地表覆盖物类型的分布及色调变化；根据经验，在4，3，2（RGB）的波段组合下，各种地表覆盖物类型的特点如下：a森林森林显示出棕色、红色、褐色等一系列多变的色调。在高海拔地区，成熟针叶林为很浓的棕色或暗红色；在中低海拔地区，森林的颜色多变，从棕色到红色到暗绿色都有，部分落叶林在冬季呈现出锈黄色；b灌丛和草甸相对于临近的森林斑块，灌丛和草甸呈现出明亮许多的红色到浅红色。在高海拔地区，大片的草地在夏季可能为浅红或锈红色，而冬季则呈现青绿色；c湖泊、河流湖泊通常为边界清晰的黑色斑块，河流则显示为黑色或深蓝色。在冬季，水面结冰或覆盖有雪则显示出不同深浅的紫红色；d城镇很明显的比较亮的灰色或青灰色斑块，通常可见有规则的灰色线条（公路）穿过；e农田颜色多变的绿色、灰色、淡紫色、浅红色斑块，通常沿河谷两侧不规则分布，在平原区则大片分布。河道边的水田往往显示出富含水分的青灰色。5、图像分类5.1 进行非监督分类步骤：第1步：启动非监督分类在ERDAS图标面板工具条中单击Classifier图标，打开Classification 对话框，单击Unsupervised Classification 按钮，打开Unsupervised Classification对话框第2步：进行非监督分类在Unsupervised Classification对话框中进行下列设置： 确定输入文件（Input Raster File）(要进行分类的文件)；确定输出文件（Output File）（产生的分类文件），文件名定为ppprrr_YYYYMMDD_123457_unsupervised_15.img；选择生成分类模板文件Output Signature Set，确定模板文件名称,命名同上；确定聚类参数（Clustering Options），需要确定初始聚类方法与分类数：默认选择Initialize from Statistics（按照图像的统计值产生自由聚类）；确定初始分类（Number of classes）为15（分为15类）；单击Initializing Options按钮，打开File Statistics Options对话框，设置一些统计参数，一般采用默认值；单击Color Scheme Options按钮，打开Output Color Scheme Options对话框，设置分类图像彩色属性，此处单击Approximate True Color，采用RGB对应453波段合成。 其他参数采用默认值。单击OK按钮（关闭Unsupervised Classification对话框，执行非监督分类）。5.2 定义分类模板（1）步骤：MainImage ClassificationClassificationSignature Editor，打开分类模板编辑器。在Viewer窗口下的Raster下打开Tools图标，选择多边形AOI绘制。（2）定义模板原则必须在分类之前就知道研究区域的森林类型、覆盖范围以及图像的叠和现象，以保证输出分类的连续性。当创建训练区时，对于每一个类别都有一些子类，每个子类选择的AOI区域应该不少于5个，并且每个AOI区域内象素的颜色类型一致，跳跃不能很大，即不出现杂色。5.3 执行监督分类依次选择：MainImage ClassificationClassificationSupervised Classification，打开监督分类对话框。输入原始文件定义输出文件确定分类模板文件选择输出分类距离文件为Distance File定义分类距离文件选择非参数规则（Non-Parametric Rule）为Feature Space选择叠加规则（Overlay Rule）为Parametric Rule选择未分类规则（Unclassified Rule）为Parametric Rule选择参数规则为Maximum Likelihood（即最大似然法）取消选中Classify zeros复选框OK执行监督分类。5.4 后期检查修正打开两个viewer窗口，进行链接（选择link工具）。并可以选择aoi的显示功能检查子类选择的正确性。反复验证、修改模板。5.5 重新分类重复以上步骤，重新分类，达到最佳分类结果6、图像拼接7、分类重编码将分类结果图像进行分类重编码，减少分类数量。判断每个分类的专题属性，对相近或类似的分类通过图像重编码进行合并，并定义分类名称和颜色。Main-Image Interpreter-GIS Analysis-Recode确定输入、输出文件； 设置新的分类编码(Setup Recode)，打开Thematic Recode表格，根据需要改变“New Value”字段取值(直接输入)；单击OK；单击OK8、 滤波Image Interpreter | GIS Analysis. | Eliminate.； 输入文件为“._ clp4.img”，输出文件为“._ elim25.img”； “Minimum”选择“25”；(因为象素分辨率为28.5M，25个象素接近于2公顷；这样最小图斑为2公顷) “Output”选择“8bit”9.erdas配准步骤配准步骤：要求1。在viewer模块里打开你的正确得影像。2。点击dataprep模块，打开他下面得image geometric correction子模块，3选择from image file，选择你要配得图像，打开4，在出现得set geometric model里选择第2个polyonial5。在下面得对话框里有个polynomial order 一般选2就可以6， 然后应用，在close那个对话框7 在下面得对话筐里，选第一个8出现一个小的对话框，不用管他，点击你第一步打开得准确得图像界面，就可以配准了9在你得准确图像里面点击一个点，然后转到你的需要配的图象里面找与他相似的点，点击，选够6个点后，在gcp tool那个界面里面将出现误差参数，可以看你得点是不是准确。这6个点是控制点，所以你选择时应该分散开，尽量在全图范围里找。10。然后选择其他点越多越好11，如果你不想那样麻烦的找，你可以在任何一幅图像上点击鼠标右键，然后选择geo。link/unlink选项，那样子的话，你只需要在一个图象里点点，机器自动给你在另一个里面找，不过头六个点不会出现误差参数，从第七个点开始会出现误差参数，如果误差太大，你必须在修改。12，在你配完后，在geo correction tools里面点击第3个图标就ok13，如果你配准到中间要休息，需要保存gcp tools对话框，下次在匹配直接打开就行。14。配准完后得总误差也就是那个rms误差必须在0。5个像元以里。工作完毕，你的图就o 专题1，ArgGIS与Google Earth数据交互，解决问题1、2、3 专题2，在Google Earth下载感兴趣区的遥感图像，解决问题4 专题3，下载DEM进行三维建模，解决问题5、6专题1将Google Earth中的数据导入ArcGIS（一） 以北京为例，首先在ArcGIS中获得shp格式的北京市轮廓（图1），北京市的轮廓从国家基础地理信息系统中获取。再通过ArcToolbox进行格式转换为Google Earth（GE）支持的Kml文件（图2、3），加载到GE中（图4、5）。图1 北京市轮廓图2 格式转换工具图3 Lay To KML对话框图4 Google Earth打开保存的kmz文件图5 导入GE结果专题1将Google Earth中的数据导入ArcGIS（二）以中国地质大学（北京）为例，首先在GE中矢量化地大。矢量化的方法，在GE中，新建多边形，如下图在GE中，当鼠标变成田字框时，按住鼠标左键不动拖动成研究区的形状，完成后还可以用鼠标拖拽边界修改。本文示意，边界不精确。如下图保存为KML格式文件，如下图接下来打开ArcMap进行操作，打开ArcToolbox打开Kml格式转换shp格式小工具，这个小工具是GIS高手制作，有需要留邮箱。这样在Toolbox中就会多出一个选项，如下图打开，就能把在GE中生成的文件转换到ArcMap中。下图结果出来了，接下来的事就是根据需要进一步编辑了。注意请看图右下角，有坐标。查看坐标系为WGS84如下下图总结，文字较少，主要是看图说话，通过二个专题前三个问题已经搞定，回顾一下，包括1、GE中矢量化；2、GE与ArcGIS数据的相互转换。专题2在Google Earth下载遥感图像 很多人都有过利用Google Earth遥感图进行二次创作的经历，他们大都采用直接截图的方式获取GE上面的遥感图，但这样做的缺点是谷歌的logo和一些辅助信息也被截了下来，这些水印似的信息会妨碍我们对遥感图像的解读。下面向大家介绍一种直接下载GE遥感图的方法，即通过GetScreen软件。这种方法的缺点是需要GE版本在5以下。我现在用的是“Google Earth(谷歌地球) Pro V4.2.0205.5730 Final 多国语言版”。使用方法：1、打开GE，找到要下载的区域。这里我找了一块有山有水的地方，包括香山和颐和园。2、打开GetScreen（GS），这时选定区域直接就在GS中显示出来了。3、有两种定位方法，在不知道坐标的情况下使用两点定位比较方便，两点定位是用鼠标右键选取两点进行截图区定位的方法。左上和右下。4、左击图片计算，自动完成计算显示计算信息。5、点击开始截图，进行保存。看结果是不是比直接截图要清爽许多。总结，这种方法作出来的图没有坐标，在第三步二点定位时出现的那个白色的框会被以路径的形式自动保存在GE中，白框四角坐标在GS中也可以看到，这就提供给我们对jpg文件进行配准的必要信息。专题3下载感兴趣区的DEM及三维建模主要解决DEM的下载及用下载到的DEM进行三维建模。网上免费的DEM有两种，一是SRTM90；二是ASTER GDEM。SRTM下载网站为：ASTER GDEM下载网站：http:/www.gdem.aster.ersdac.or.jp/本文以ASTER GDEM为例，关于二种数据的优劣网上有很多的资料，在此便不在赘述。ASTER GDEM的相关参数如