数字遥感图像处理实验指导书

实验一一、目的和要求何校正的基本方法和步骤，熟悉ERDAS软件中图像几何校正的操作流程。二、实验内在ERDAS三、原理和方校正是根据轨道将的位置、姿态、轨道及扫描特征作为时间函数加以计算，来确定每条扫描线上的像元坐标，这些在地面站已经处理。几何精随机场内插值法等。本实验采用多项式纠，其基本思想是回避成像的空间几4个已知像素的亮度值在行和列方向上进行线性内插获取采样亮度，该方法计算16个已知像素的亮度值进行内选取地面控制建立多项式纠正灰度值重采验证纠正精四、实验步显示图像文件（DisyImage首先，在ERDAS图标面板中点击Viewer图标两次，打开两个视窗（iewer1/iewer2ERDAS图标面板菜单条：Session→Title然后，在Viewer1中打开需要校正的Lantsat在Viewer2中打开作为地理参考的校正过的SPOT启动几何校正模块（GeometricCorrectionTool）Viewer1菜单条：RasterGeometricCorrection→打开SetGeometricModel框（图1-→→同时打开GeoCorrectionTools框（图1-2）和PolynomialModelProperties框（图1-3在PolynomialModelProperties框中定义多项式模型参数以及投影参→定义多项式次方（Polynomial→（Projection）:→打开GCPToolReferenseSetup框（图1-图1-1SetGeometricModel 图1-2GeoCorrectionTools图1-3PolynomialProperties 图1-4GCPToolReferenseSetup框启动控制点工具（StartGCP1-5ViewerSelection首先，在GCPToolReferenseSetup框（图1-4）中选择采点模式→选择视窗采点模式：Existing→打开ViewerSelectionInstructions指示器（1-→在显示作为地理参考图像的Viewer2→打开ReferenceMapInformation提示框（1-6；→OK→此时，整个屏幕进入控制点采点状态（1-71-6ReferenceMapInformation1-7 地面控制点（GroundControl①在GCP工具框中，点击SelectGCP图标，进入GCP选择状态GCPGCP③在Viewer1GCP④在GCP工具框中，点击CreateGCP图标，并在Viewer3中点击左标和Y坐标。⑤在GCP框中，点击SelectGCP图标，重新进入GCP选择状态GCPGCP⑦在Viewer2⑧在GCP工具框中，点击CreateGCP图标，并在Viewer4中点击左键定点，系统将自动将参考点的坐标（X、Y）GCP数据表中⑨在GCP框中，点击SelectGCP图标，重新进入GCP选择状态，并将光标移回到Viewer1中，准备另一个输入控制点。⑩不断重复①～⑨，若干控制点GCP，直到满足所选定的几何模型为止。之后，每一个InputGCP，系统就自动产生一个Ref.GCP，通过RefGCPGCP数据表的左上方显示有校正 地面检查点（GroundCheck以上的GCP的类型均为控制点，用于控制计算，建立转换模型及多项式方程，下面所要的GCP类型是检查点，方法同上。计算转换模型（Compute在Geo-CorrectionTools框中，点击DisyModelProperties图标，可图像重采样（Resamplethe首先，在Geo-CorrectionTools框中选择ImageResample图标。然后，在ImageResample框中，定义重采样参数；→输出图像文件名→选择重采样方法（Resample→→→设置输出统计中忽略零值→保存几何校正模式（Saverectification在Geo-CorrectionTools框中点击Exit按钮，退出几何校正过程，按五、实验结果分析和讨实验二遥感图像的辐射校正一、二、实验内利用回归分析法和直方图法对LandsatTM三、原理和方误差产生的原因包括传感器响应特性、辐射（高度、方位、地形以及大气条件等。因此完整的辐射校正包括传感器校正、大气校正以及辐射和地形校算法和波段对比法野外波谱测试回归分析法需要到野行与陆地同步的、实现起来比较因此常采用波段对比法其理论依据在于大气散射的选择性，0的目标，如深海水体、高山背阴处，00TM700亮度值处无像四、实验步回归分析启动ERDASViewerTMViewer视窗工具条上图标，打开Raster（图2-1利用AOI（感区域）工具选取高山阴影区等在各波ERDASUltilities→ConvertPixelstoASCII得到所选Excel借助ERDAS直方图启动ERDASViewerTM

2-1RasterViewer视窗工具条上图标打开ImageInfo（图2-2点取Histogram0亮度值处有像元频数，则其它波段校正量即为该波段亮度的最小借助ERDAS空间建模功能将各波段减去校正量，得到校正影像图2-2ImageInfo五、实验结果分析和讨二、实验内三、原理和方除高度角或大气影响造成的图像色调差异。四、实验步线性对比度拉启动ERDASViewer1Rater→Contrat→General1→斜率→截距 图3-1对比度调 直方图均衡化（Histogram在ERDAS图标面板中选择Interpreter→Radiometric→定义待处理影像文件→3-3直方图匹配（Histogram 图标面板中选择 Enhancement→HistogramMatch→打开HitogramMatch框（图3-4）→定义待处理影像文件→定义匹配对象文件→3-4五、结果分析和讨一、二、实验内三、目标信息所做的处理，常用的方法有梯度法、Roberts梯度、PrewittSobel梯度、Lace算法和定向检测等。去掉噪声的同时造成图像模糊，对图像的边缘和细节削弱很多，而且随着邻是边缘。Roberts梯度采用交叉差分的方法监测像元与其在上下之间或左右之间或斜方向间的差异，达到突出边缘的目的。Prewitt梯度是将Roberts梯度扩大为3×3来进行差分，Sobel梯度在Prewitt的基础上采用方法进行差分，因而边缘检测更精确。Lace算法采用二阶差分进行计算，检测灰度变化率的变化3*35*57*7三组，每组又包括“EdgeDetect/LowPass/水平边缘增强边缘探测/HorizontalEdgeDetection水平边缘探测/Lapalce边缘探测LapalcianEdgeDetction/LeftDiagonalEdgeDetction右边缘探测RightDiagonalEdgeDetction/VerticalDiagonalEdgeDetction垂直边缘探测”几种不同的处理方四、实验步 图标面板菜单条： Enhancement→Convolution→Convolution框。图4-1Convolution分别选用default.klb中的滤波核对影像进行处理（Handleby：ReflectionNomalizetheKernel结合内容，自定义滤波核对影像进行处在Convolution框中点击Edit或New按钮，打开卷积核定义框自图4-2卷积核定义五、实验五一、二、实验内三、Butterworth低通滤Butterworth高通滤波器、指数高通滤波器、梯形高通滤波器。本实验将利用ERDAS进行理想低（高）通滤波和Butterworth低（高）通滤波。理想滤波函数采用截取频率，Butterworth则采用平滑的曲线方程，过度性较好。四、实验步快速变 工具面板上Interpreter 图标→Fourierysis→FourierTransform→FourierTransform框（图5-1）图5-1变换启动变换编辑器进行编①ERDAS工具面板上Interpreter图标→Fourierysis→FourierTransformEditor→FourierEditor（5-2）②在变换编辑器视窗菜单条上File→open→openFFTLayer（5-③在编辑器视窗菜单条上Mask→Filters→Low/HighPassFilter框（5-④在Low/HighPassFilter框中，设置以下参数分别进行低通和高通滤→→→⑤在变换编辑器视窗菜单条上File→Saveas保存编辑结图5-2编辑图5-3openFFTLayer 图5-4Low/HighPassFilter在编辑器视窗菜单条上File→InverseTransform→InverseFourierTransform框（图5-5）图5-5InverseFourierTransform五、实验六一、二、实验内Borvey方法多光谱数据与高分辨率全色数据三、的方法有主成分变换法、相乘的方法、IHS变换法、Brovey方法等。接着用高分辨率影像与第一主成分进行直方图匹配并用匹配后的高分辨率影像光谱影像RGB三个波段相乘得到复合影像。II分量，最后将代换后的所有波段作一次IHS逆变换，得到复合影像。Borvey一化的多光谱影像RGB三个波段相乘得到复合影像。四、实验步在ERDAS工具面板上Interpreter→SpatialEnhancement→Resolution→打开分辨率融合框（图6-1）Method重采样方法ResamplingTechniquesCubic图6-1分辨率融合五、一、学习和掌握主成分变换（K－L变换、缨帽变换（K－T）（RGBtoIHS）二、实验内主成分变换（K－L变换缨帽变换（K－T变换色彩变换（RGBto三、ysis，缨帽变换（－T变换）－T集中于SS和TMSS－T（R（G（I（H明亮程度，取值范围是0-1；色度代表像元的颜色，取值范围为0-360；饱和度代（计算见四、实验步主成分变ERDAS图标面板菜单条：ImageInterpreter→SpectralEnhancementPrincipialComp→PincipalComponents框（图7-缨帽变

图7-1PrincipalComponentERDAS图标面板菜单条：ImageInterpreter→SpectralEnhancementTasseledCap→框（图7-图7-2TasseledCapIHS变ERDAS图标面板工具条ImageInterpreterSpectralEnhancement→IHStoRGB→框（图7-3）图7- RGBtoIHS五、实验八一、目的和要求二、实验内遥感图像ISODATA三、ISODATA（itivealgorithm，个基准类别的中心，直至得到最好的聚类结果为止。ISODATA是在初始状态给理为止。该方法的主要环节是聚类、集群的和集群的合并等处理。四、实验步非监督分打开非监督分类框（图8-方法一：DataPrep→Unsupervised方法二：ERDAS工具面板中Classifier→Unsupervised→→→图8-1UnsupervisedClassification分类评价（Evaluate②Raster→Attributes打开分类图像属性表框（图8-③在属性表框菜单栏中Edit→ColumnProperties打开列属性（8-4）8-2图8-3ColumnProperties监督分①显示要进行分类的图像②打开模板编辑器SignatureEditor（8-4）④保存分类模板

8-4方法一：在模板编辑器框菜单中View→ImageAlarm评价法方法二：在模板编辑器框菜单中View→Histograms直方图评价方法方法三：在模板编辑器框菜单中Evaluate→Contigency可能性矩阵评价方法一：在模板定义框菜单栏中方法二：ERDAS工具面板中Classifier→SupervisedClassification→打开监督分类框图5-2监督分类五、实验九二、实验内ERDAS中邻域分析、查找分析、指标分析、叠加分析、归纳分析，以及聚三、行的分析，而邻域中心像元的值将被分析结果所取代。ERDAS所提供的邻域范3×3、5×5、7×7三种，而邻域范围的形状可以在矩形的基础上任8种，依次是总和、分离度、密度、多数值、查找分析是对输入的分类专题图像或矢量图形进行分析产生一个新的ZoneClass类型的像元数量及其面积、百分比等统计值，0）和去除分析（按照定义的数值大小，删除较小的图斑，并将其合四、实验步邻域分ERDAS图标面板工具条Interpreter→GISysis→Neighborhood→NeighborhoodFunction框（图9-1，然后定义以→→分析函数：包括应用范围和算法图9-1邻域分析查找分ERDAS图标面板工具条Interpreter→GISysis→Search→Search图9-2查找分析→确定查找分析类型→定义查询距离（distancetosearch）→→→→→指标分ERDAS图标面板工具条 3→Recode→→Recode→→叠加分

图9-3指标分析ERDAS图标面板工具条Interpreter→GISysis→Overlay→Overlay4→Recode→Recode→→归纳分

图9-4叠加分析ERDAS图标面板工具条Interpreter→GISysis→Summary→Summary对话框（9-5，然后设置参数：→→→→→→→分类后处

图9-5归纳分析ERDAS图标面板工具条Interpreter→GISysis→Recode→Recode6→→SetupRecode打开ThematicRecode（9-7New图9-6重编码

9-7ThematicRecodeERDAS图标面板工具条Interpreter→GISysis→Clump→Clump8→

图9-8聚类统计ERDAS图标面板工具条 ysis→Sieve→Sieve（9→

图9-9过滤分析ERDAS图标面板工具条Interpreter→GISysis→Eliminate→Eliminate对话框（9-10，然后设置参数：→图9-10去除分析五、实验十一、二、实验内ERDAS三、操作均以DEM为基础。DEMDEM的分级表对DEM数据或其它图像数据进行分带，每个分带中数据间隔相等。地形阴影是以DEM数据为基础，在一定光照条件下生产地形阴影图像的过程。地据DEM产生栅格等高线的过程。四、实验步坡度分ERDAS图标面板工具条Interpreter→Topographicysis→Slope→SurfaceSlope框（图10-1，然后设定参数。坡向分

图10-1坡度 ysis→Aspect→SurfaceAspect框（图10-2，然后设定参数。高程分

图10-2坡向 图标面板工具条Interpreter→Topographic Slice→TopographicLevelSlice框（图10-3，然后设定参数：→地形阴

图10-3高程分带 图标面板工具条Interpreter→Topographicysis→ShadeRelief→ShadeRelief框（图10-4，然后设定参数：→→→→确