Erdas基础知识PPT课件

,Erdas培训文档,主要内容:,第一部分：ERDASImagine软件简介第二部分：图像显示（视窗操作）第三部分：数据输入/输出第四部分：数据预处理第五部分：图像的波段组合与融合,第一部分ERDASImagine软件简介ERDASIMAGINE软件概述ERDASIMAGINE图标面板ERDASIMAGINE功能体系,ERDASImagine软件简介,1、软件介绍(1)ERDASIMAGINE是美国ERDAS公司开发的专业遥感图像处理与地理信息系统软件。(2)ERDASIMAGINE是以模块化的方式提供给用户的，可使用户根据自己的应用要求、资金情况合理地选择不同功能模块及其不同组合，对系统进行剪裁，充分利用软硬件资源，并最大限度地满足用户的专业应用要求。,一、ERDASIMAGINE软件概述,ERDASImagine软件简介,1、软件介绍(3)ERDASIMAGINE面向不同需求的用户，对于系统的扩展功能采用开放的体系结构，以IMAGINEEssentials、IMAGINEAdvantage，IMAGINEProfessional的形式为用户提供了低、中、高三档产品架构，并有丰富的功能扩展模块供用户选择，使产品模块的组合具有极大的灵活性。,一、ERDASIMAGINE软件概述,2、ERDASIMAGINE图标面板(1)在程序菜单中选择ERDASIMAGINE9.2启动,ERDASImagine软件简介,二、ERDASIMAGINE图标面板,(2)图标面板自动打开，并在你的屏幕上显示(图1)，包括菜单条：Session,Main,Tools,Utilities,Help和工具条两部分。,ERDASImagine软件简介,(3)ERDASIMAGINE图标面板菜单条,二、ERDASIMAGINE图标面板,ERDASImagine软件简介,(3)ERDASIMAGINE图标面板菜单条(综合菜单),二、ERDASIMAGINE图标面板,2、ERDASIMAGINE图标面板,ERDASImagine软件简介,(3)ERDASIMAGINE图标面板菜单条(主菜单),二、ERDASIMAGINE图标面板,2、ERDASIMAGINE图标面板,ERDASImagine软件简介,(3)ERDASIMAGINE图标面板菜单条(实用菜单),二、ERDASIMAGINE图标面板,2、ERDASIMAGINE图标面板,ERDASImagine软件简介,(4)工具图标及其功能,二、ERDASIMAGINE图标面板,2、ERDASIMAGINE图标面板,ERDASImagine软件简介,(4)工具图标及其功能,二、ERDASIMAGINE图标面板,3、ERDASIMAGINE功能体系前面关于ERDASIMAGINE软件组成及其图标面板的介绍表明，ERDASIMAGINE是一个功能完整的、集遥感与地理信息系统于一体的专业软件。那么，用户在进行遥感图像处理，转换、分析和成果输出的过程中，如何有效地应用系统所提供的众多功能呢？根据ERDASIMANGINE系统功能、常规遥感图像处理与遥感应用研究的工作内容，用下面的框图，进一步说明ERDASIMAGINE的功能体系。,ERDASImagine软件简介,三、ERDASIMAGINE功能体系,3、ERDASIMAGINE功能体系,ERDASImagine软件简介,三、ERDASIMAGINE功能体系,第二部分图像显示（视窗操作）,图像显示视窗（Viewer）图像显示Viewer窗口介绍菜单操作,图像显示,1、图像显示视窗（Viewer）是显示栅格图像、矢量图形、注记文件、AOI等数据层的主要窗口，每次启动ERDASIMAGING时，系统都会自动打开一个二维视窗（Viewer）如图所示。在应用过程中可以随时打开新的视窗。操作过程如下：在ERDAS图标面板菜单条单击Main|StartIMAGINEViewer命令，打开二维窗口；或者在图标面板工具条单击Viewer图标，就可以打开二维窗口。,一、图像显示视窗,二维视窗（Viewer）主要由视窗菜单条、工具条、显示窗和状态条四部分组成,图像显示,1、第一步：启动程序菜单上选择File|Open|RasterLayerSelectLayerToAdd。或在工具条上选择SelectLayerToAdd对话框。,二、图像显示,图像显示,2、第二步：SelectLayerToAdd对话框，图像文件的确定参数。,二、图像显示,3、第三步：设置参数在SelectLayerToAdd对话框中点击RasterOptions,就进入设置参数状态，,图像显示,二、图像显示,图像显示,二、图像显示,4、第四步：打开图像，在SelectLayerToAdd对话框中，点击OK，打开所确定的图像，视窗中显示该图像。,图像显示,三、Viewer窗口介绍,1、二维窗口包含了四部分。,菜单条,状态条,显示窗,图像显示,三、Viewer窗口介绍,2、二维窗口菜单条说明。,图像显示,三、Viewer窗口介绍,3、二维窗口工具条说明。,打开文件,关闭上层文件,显示文件信息,保存上层文件,打印窗口内容,关闭窗口所有文件,恢复窗口到ZOOM操作前,放大两倍显示（以窗口为中心）,缩小两倍显示（以窗口为中心）,量测（点、线、面）,启动光标查询功能,显示对应上层的工具菜单,启动剖面线工具,选择工具,放大两倍,缩小两倍,拖动图像漫游,使图像窗口与GPS接收机同步,图像显示,三、Viewer窗口介绍,4、打开图像，在SelectLayerToAdd对话框中，点击OK，打开所确定的图像，视窗中显示该图像。,图像显示,四、菜单操作,4.1打开图像后，看“实用菜单（Utility）”下拉菜单中包含了16命令，各项命令及功能如下：,图像显示,四、菜单操作,4.2光标查询功能InquireCursor命令或光标查询图标。通过光标的形式查询图像的相关信息，主要有地图坐标、文件坐标、地理坐标、图纸坐标（Paper）、3个波段的颜色、3个波段的灰度值、LUT表值、象元大小直方图等。光标变化，相关的值变化。如图：,图像显示,四、菜单操作,4.3量测功能单击-或单击量测功能图标，通过此工具可测量点的位置、线的长度、多边形的面积等。如图：,图像显示,四、菜单操作,4.4数据叠加显示数据叠加显示（Blend,Swipe,Flicker）是针对具有相同地理参考系统（地图投影和坐标系统）的双个文件进行的操作。（1）：在同一个窗口内打开相同地理参考的两个文件，打开时一定要在RasterOptions或者VectorOptions中设置不清除窗口中已打开的文件（取消选中“ClearDisplay”复选框）。（2）：IMAGING系统，在Utility菜单中提供三种叠加显示工具：混合显示工具（BlendTool）卷帘显示工具（SwipeTool）和闪烁显示工具（FickerTool）。（3）：可根据需要，设置相关的显示参数。,图像显示,四、菜单操作,4.5文件信息操作图像信息显示本操作主要查阅或修改图像文件的有关信息，如投影信息、统计信息和显示信息等。单击UtilityLayerInfo或单击文本信息图标，如图：,图像显示,四、菜单操作,4.6View菜单操作见下表，View菜单命令与功能,图像显示,四、菜单操作,4.7AOI菜单操作AOI是用户感兴趣区域（AreaOfInterest）的缩写。建立AOI的目的，是为了对局部图像进行操作。AOI菜单命令与功能，见下表：,图像显示,四、菜单操作,4.8Raster菜单操作Raster是窗口操作命令中的重要内容，Raster菜单包含了Tools等20项命令，可以对栅格图像数据进行多种变换处理或属性设置。Raster菜单命令与功能，如下：,图像显示,四、菜单操作,4.9图像对比度调整Contrast下有8项二级菜单，如下：,第三部分数据输入/输出（Import/Export）,数据输入/输出,（1）数据的输入与输出，主要是ERDAS的IMG格式与其它栅格格式（如TIF等）之间的互转。在ERDAS图标面板工具条中，点击打开输入输出对话框，如图所示。并做如下的选择：,一、数据的输入与输出,数据输入/输出,（2）选中“Import”,在TYPE中，选择TIFF，在MEDIA中，选择File,确定输入、输出的文件，点“OK”即可。进入输入设置单元，进相关参数据进行设置。,一、数据的输入与输出,数据输入/输出,（3）如果选中“Export”,将Img格式转换成其他格式，选择File,确定输入、输出的文件，点“OK”即可,进入输入设置单元，进相关参数据进行设置,操作同“Import”。也可以直接把（img）格式另存你要的格式。,一、数据的输入与输出,第四部分数据预处理（DataPreparation）图像分幅裁剪图像几何校正图像拼接处理图像投影变换,数据预处理,1.规则分幅切割即裁剪的边界范围为一矩形，其具体方法如下：在ERDAS图标面板工具条中，点击DataPrep/Datapreparation/subsetImage打开subsetImage对话框，并设置参数如下：,一、图像分幅裁剪,说明：裁剪范围输入：通过直接输入右上角、右下角的坐标值;先在图像视窗中放置查询框，然后在对话框中选择FromInquireBox先在图像视窗中绘制AOI区域，然后在对话框中选择AOI功能，利用此方法也可实现不规则裁剪。,对Subset的相关参数进行设置：坐标类型（CoordinateType）为File；确定切割范围，即左上角和右下角的X、Y坐标值；输出的数据类型，Unsigned8bit；输出文件类型，Continuous；输出统计忽略零值，选中IgnoreZeroinOutputStats；输出象元波段（SelectLayers）,一般采用默认值。,数据预处理,1.规则分幅切割,一、图像分幅裁剪,说明：裁剪范围输入：通过直接输入右上角、右下角的坐标值;先在图像视窗中放置查询框，然后在对话框中选择FromInquireBox先在图像视窗中绘制AOI区域，然后在对话框中选择AOI功能，利用此方法也可实现不规则裁剪。,数据预处理,一、图像分幅裁剪,2.不规则分幅切割。2.1AOI多边形切割,数据预处理,一、图像分幅裁剪,2.不规则分幅切割。2.2ArcInfo多边形切割如果用行政区划或自然区划界线对影像进行切割，首先通过ArcInfo生成一PolygonCoverage文件，下面的工作通过ERDAS的其它模块来完成。第一步：矢量转栅格,运行InterpreterImageInterpreterUtilitiesVectortoRaster注意：用来切割的Vector坐标系统最好为平面坐标。,数据预处理,一、图像分幅裁剪,2.不规则分幅切割。2.2ArcInfo多边形切割第二步：通过掩膜运算（Mask）实现不规则多边形切割。运行InterpreterImageInterpreterUtilitiesMask。,相关参数设置见右图，确定掩膜区域做交集运算（Intersection）。setupRecode设置裁剪区域内新值为1，区域外取0值,数据预处理,二、图像几何校正,几何纠正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；而将地图坐标系统赋予图像数据的过程，称为地理参考（Geo-referencing）。1.图像几何纠正的途径（1）数据预处理途径选择：Main/DataPreparation/ImageGeometricCorrection,数据预处理,二、图像几何校正,1.图像几何纠正的途径（2）窗口栅格操作途径第一步：打开两个VIEW窗口，窗口一：为要纠正的图像窗口，窗口二：参考图像窗口（可以是影像或矢量数据（cov&shp）。第二步：在窗口一中，Raster-GeometricCorrection，如图：,数据预处理,二、图像几何校正,1.图像几何纠正的途径打开setgeometricmodel窗口，选择“polynomiol”，多项式变换在卫星图像纠正中使用较多，在使用时，要确定使用多项式的次方数（Order），通常整景图像选择三次方。最少控制点计算公式：（T+1）*（T+2）/2，式中，T为次方，所以，1次方，最少需要3个控制点；2次方，最少需要6个控制点；3次方最少需要10个控制点，依次类推。第三步：选择2次方，出现如下窗口：,进入几何纠正采点模式：选择“ExistingViewer”,窗口对窗口采点模式。点击“OK”，在窗口二中单击一下，进入“ReferenceMapInformation”,点击“OK”。第四步：进行采集控制点窗口，如图：对照两个窗口，采集控制点。注意，控制点要分布均匀，先从图像的周围向图像的中间找；控制点要找在不易变化的地方，尽量多找控制点。如果某个控制点的误错过大，可以进行修改。可以把控制点以文件的形式存起来，依便下次使用。,数据预处理,二、图像几何校正,1.图像几何纠正的途径,数据预处理,二、图像几何校正,1.图像几何纠正的途径第五步：进入GeoCorrectionTools,单击转换图标进入Resample窗口中，输入输出的文件，单击“OK”即可。,数据预处理,三、图像拼接处理,图像镶嵌（MosaicImage）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，需要拼接的输入图像必须含有地图投影信息，或者说输入图像必须经过几何纠正。虽然所用的输入图像可以具有不同的投影类型、不同的象元大小，但必须具有相同的波段数。在进行拼接时，需要确定一幅参考图像，参考图像将作为输出图像的基准，决定拼接图像的对比度匹配、以及输出图像的地图投影、象元大小和数据类型。运行Main/DataPreparation/MosaicImages,如图：,单击按钮,数据预处理,三、图像拼接处理,按照顺序加入要拼接的文件，此时要注意文件的上下层关系，首先要加入参考图像。运行Process下的RunMosaic即可，如下图。,提当前层,数据预处理,四、图像投影变换,图像投影变换（ReprojectImage）目的是将图像文件从一种地图投影类型转换到另一种投影类型。变换可以单幅进行，也可以通过批处理对多幅进行操作。运行Main/DataPreparation/ReprojectImage,如图：,第五部分图像解译（ImageInterpreter),精选,53,五、图像解译（ImageInterpreter),选择图像解译菜单，弹出图像解译模块：空间增强（SpatialEnhancement)辐射增强（RadiometricEnhancement)光谱增强（SpectralEnhancement)高光谱工具（HyperSpectralTools)傅立叶变换（FourierAnalysis)地形分析（TopographicAnalysis)地理信息系统分析(GISAnalysis)其它实用功能（Utilities),精选,54,1.空间增强(SpatialEnhancement),通过改变单个像元及其相邻像元的值来增强图像。空间增强针对空间频率做处理，空间频率是一幅图像任意部位单位距离上亮度值变化的个数。包括空间滤波卷积增强（Convolution)非定向边缘增强（Non-directionalEdge)聚焦分析（FocalAnalysis)分辨率融合（ResolutionMerge),精选,55,空间滤波（Filter),低空间频率与低通滤波：低空间频率指图像中像元的亮度值连续变化缓慢，如海面。低通滤波是增强图像中低空间频率部分，抑制高空间频率信息。用低频核（LowPassKernel)处理图像。高频图像与高通滤波：与上相反。,精选,56,卷积增强（Convolution),它是将整个图像按像元分块进行处理，用于改变图像的空间频率特征。卷积增强的关键是卷积核系数矩阵的选择。低频核低通滤波能消除图像上的斑点或平滑高程。高频核能提高空间频率，用作边缘增强，边界高亮度，但不一定将其他物体消去。边缘检测（又称0值滤波）：即卷积核中所有系数和为0，可以将低频区域平滑或变成0，将高频区域产生强烈对比度，输出图像只有边界和0。,精选,57,非定向边缘增强（Non-directionalEdge),它用两个通用滤波器（Sobel滤波器和Prewitt滤波器），首先通过两个卷积核分别对遥感图像进行边缘探测，然后将两个正交结果进行平均化处理。执行过程如下：InterpreterSpatialEnhancementNon-directionalEdge,精选,58,聚焦分析（FocalAnalysis),聚焦分析类似卷积滤波的方法对图像进行多种分析，其基本算法是在所选择的聚焦窗口范围内，根据所定义的函数，应用窗口范围的像元数值计算窗口中心像元值，从而达到图像增强的目的。,InterpreterSpatialEnhancementFocalAnalysis,精选,59,分辨率融合（ResolutionMerge),它是对不同空间分辨率图像的融合处理，使融合后的图像既具有较好的空间分辨率又有多光谱特性。如TM与SPOT融合,InterpreterSpatialEnhancementResolutionMerge,Dmtm.img与spots.img,精选,60,2.辐射增强,它是对单个像元值进行变换达到图像增强的目的。包括：查找表拉伸（LUTStretch)直方图均衡化（HistogramEqualizatiuon)直方图匹配（Histogrammatch)亮度反转（BrightnessInverse)去霾处理（HazeReduction)降噪处理（NoiseReduction)去条带处理（DestripeTMData),精选,61,查找表拉伸（LUTStretch）,查找表拉伸是对比度拉伸的总和，是通过修改图像查找表（LookUPTable)使输出图像值发生变化。可以进行线性拉伸、分段线性拉伸、非线性拉伸等处理。操作如下：InterpreterRadiometricEnhancementLUTStretch:例mobbay.img,精选,62,直方图均衡化（HistogramEqalization),它实质上是对图像进行非线性拉伸，重新分配像元值，使一定灰度范围的像元数量大致相等。InterpreterRadiometricEnhancementHistogramEqualization:例lanier.img,精选,63,直方图匹配（HistogramMatch),直方图匹配是对图像查找表进行数学变换，使一幅图像的直方图与另一幅图像类似，它经常作为相邻图像拼接或应用多时相遥感图像进行动态变化研究的预处理工作，通过直方图匹配可以部分消除由于太阳高度角或大气影响造成的相邻图像的效果差异。,InterpreterRadiometricEnhancementHistogramMatch,如mosaic1.img和mosaic2.img,精选,64,亮度反转（BrightnessInverse),它是对图像进行线性或非线性取反，产生一幅与输入图像亮度相反的图像，原来亮的变暗，原来暗的变亮。,精选,65,去霾处理（HazeReduction),它的目的是降低多波段图像或全色图像的模糊度。,精选,66,降噪处理（NoiseReduction,它是利用自适应滤波方法去除图像中的噪声，该技术在沿着边缘或平坦区域去除噪声的同时，可以很好地保持图像中的一些微小细节。,精选,67,3.光谱增强（SpectralEnhancement),它是基于多波段图像对每个像元的亮度值进行变换，达到图像增强的目的。包括主成分分析（PrincipalComponents)主成分逆变换（InversePrincipalComponents)去相关拉伸（DrcorrelationStretch)缨帽变换（TasseledCap)RGBtoHISHIStoRGB指数（Indices),精选,68,主成分变换（PrincipalComponents),是一种常用的数据压缩方法，它可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，使图像更易于解译。InterpreterSpectralEnhencementPCA:例lanier.img,精选,69,主成分逆变换（InversePrincipalComponents),它是将主成分变换获得的图像重新恢复到RGB空间，应用时，输入的图像必须是由主成分变换得到的图像，而且必须有当时的特征矩阵参与变换。,InterpreterSpectralEnhencementIPC,精选,70,去相关拉伸（DecorrelationStretch),它是对图像的主成分进行对比度拉伸处理，而不是对原始图像进行拉伸。InterpreterSpectralEnhencementDS,精选,71,缨帽变换（TassledCap),它主要是在植被研究中将原始图像进行旋转，优化图像数据显示结果。该变换的基本思想是：多波段（N波段）图像可以看作是N维空间，每一个像元都是N维空间中的一个点，其位置取决于像元在各个波段上的数值。InterpreterSpectralEnhencementTC:例lanier.img和custom_matrix,精选,72,色彩变换（GRBtoIHS）,它是将遥感图像从红（R）、绿（G）、蓝（B）三种色彩组成的彩色空间转换成以亮度（I）、色度（H）、饱和度（S）作为定位参数的彩色空间，以便使图像的颜色与人眼看到的更为接近。InterpreterSpectralEnhencementRGBtoHIS:例dmtm.img,精选,73,色彩逆变换（HIStoRGB）,与上述色彩变换对应进行。,精选,74,指数计算（Indices),将遥感图像不同波段的灰度值进行各种组合运算，计算矿物及植被的常用比率和指数，如植被指数（NDVI）等。NDVI=（IR-VR）/（IR+VR）InterpreterSpectralEnhencementIndices,精选,75,地形分析（topographicAnalysis),坡度分析（Slope)坡向（aspect)分析地形校正（TopographicNormalize)这些操作都必须用到DEM（DigitalE