实验一、ERDAS视窗的基本操作

实验目的：初步了解目前主流的遥感图象处理软件ERDAS的主要功能模块，在此基础上，掌握视窗操作模块的功能和操作技能，为遥感图像的几何校正等后续实习奠定基础。

实验内容：视窗功能介绍；文件菜单操作；实用菜单操作；显示菜单操作；矢量和删格菜单操作等。

视窗操作是ERDAS软件操作的基础, ERDAS所有模块都涉及到视窗操作。本实验要求掌握视窗的基本功能，熟练掌握图像显示操作和矢量菜单操作，从而为深入理解和学习ERDAS软件打好基础。

实验数据：wx98tm1-57.img；wx98spot_pan.img；wx98tm543.img以及ERDAS 安装目录中的若干样例图像数据文件。

1、视窗功能简介

二维视窗（图1-1）是显示删格图像、矢量图形、注记文件、AOI等数据层的主要窗口。通过实际操作，掌握视窗菜单的主要功能、视窗工具功能。

图1-1 二维视窗

重点掌握ERDAS图表面板菜单条；ERDAS图表面板工具条；掌握视窗菜单功能和视窗工具功能等基本操作。

2、图像显示操作（Display an Image）

第一步：启动程序（Start Program）

视窗菜单条：File→open→ RasterLayer→Select Layer To Add对话框。

第二步：确定文件（Determine File）

在Select Layer To Add对话框中有File和Raster Option两个选择项，其中File就是用于确定图像文件的，具体内容和操作实例如表。

第三步：设置参数（Raster option）

图1-2 参数设置

第四步：打开图像（Open Raster Layer）

4、实用菜单操作

了解光标查询功能；量测功能；数据叠加功能；文件信息操作；三维图像操作等。

4、显示菜单操作

掌握文件显示顺序（图1-3）；显示比例；显示变换操作等。

5、矢量菜单操作

矢量菜单操作功能是ERDAS软件将遥感与地理信息系统相结合的一个体现。主要介绍矢量操作的有关命令，这是本次实验的重点掌握内容。

指导学生掌握适量工具面板功能，在此基础上重点掌握矢量文件的生成与编辑。矢量文件的生成与编辑：

第一步：打开图像文件

第二步：创建图形文件

第三步：绘制图形要素

第四步：保存矢量文件在此基础上，指导学生掌握：改变矢量要素形状；调整矢量要素特征；编辑矢量属性数据等有关矢量操作。

图1-3 图层显示顺序

实验三、遥感图像的几何校正

实验目的：通过实习操作，掌握遥感图像几何校正的基本方法和步骤，深刻理解遥感图像几何校正的意义。

实验内容：ERDAS软件中图像预处理模块下的图像几何校正。

几何校正就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。而将地图投影系统赋予图像数据的过程，称为地里参考（Geo-referencing）。由于所有地图投影系统都遵循一定的地图坐标系统，因此几何校正的过程包含了地理参考过程。

实验数据：wx98tm1-57.img（待校正图像）；wx98spot_pan.img（参考图像）；ERDAS安装目录中的若干样例图像数据文件。

1、图像几何校正的途径

ERDAS图标面板工具条：点击DataPrep图标，→Image Geometric Correction →打开Set Geo-Correction Input File对话框（图2-1）。

ERDAS图标面板菜单条：Main→Data Preparation→Image Geometric Correction→打开Set Geo-Correction Input File对话框（图2-1）。

图2-1 Set Geo-Correction Input File对话框

在Set Geo-Correction Input File对话框（图1）中，需要确定校正图像，有两种选择情况：

其一：首先确定来自视窗（FromViewer），然后选择显示图像视窗。

其二：首先确定来自文件（From Image File），然后选择输入图像。

2、图像几何校正的计算模型（Geometric Correction Model）

ERDAS提供的图像几何校正模型有7种，具体功能如下：

3、图像校正的具体过程

第一步：显示图像文件（Display Image Files）

首先，在ERDAS图标面板中点击Viewer图表两次，打开两个视窗（Viewer1/Viewer2），并将两个视窗平铺放置，操作过程如下：ERDAS图表面板菜单条：Session→Title Viewers

然后，在Viewer1中打开需要校正的Lantsat图像：tmAtlanta,img

在Viewer2中打开作为地理参考的校正过的SPOT图像：panAtlanta,img 第二步：启动几何校正模块（Geometric Correction Tool）

Viewer1菜单条：Raster→Geometric Correction

→打开Set Geometric Model对话框（2）

→选择多项式几何校正模型：Polynomial→OK

→同时打开Geo Correction Tools对话框（3）和Polynomial Model Properties对话框（4）。

在Polynomial Model Properties对话框中，定义多项式模型参数以及投影参数：

→定义多项式次方（Polynomial Order）:2

→定义投影参数：（PROJECTION）:略

→Apply→Close

→打开GCP Tool Referense Setup 对话框（5）

图2-2 Set Geometric Model对话框

图2-3 Geo Correction Tools对话框

图2-4 Polynomial Properties对话框

图2-5 GCP Tool Referense Setup 对话框

第三步：启动控制点工具（Start GCP Tools）

图2-6 Viewer Selection Instructions

首先，在GCP Tool Referense Setup对话框（图5）中选择采点模式：→选择视窗采点模式：Existing Viewer→OK

→打开Viewer Selection Instructions指示器（图2-6）

→在显示作为地理参考图像panAtlanta,img的Viewer2中点击左键

→打开reference Map Information 提示框（图2-7）；→OK

→此时，整个屏幕将自动变化为如图7所示的状态，表明控制点工具被启动，进入控制点采点状态。

图2-7 reference Map Information 提示框

图2-8 控制点采点

第四步：采集地面控制点（Ground Control Point）

GCP的具体采集过程：

在图像几何校正过程中，采集控制点是一项非常重要和繁重的工作，具体过程如下：

1、在GCP工具对话框中，点击Select GCP图表，进入GCP选择状态；

2、在GCP数据表中，将输入GCP的颜色设置为比较明显的黄色。

3、在Viewer1中移动关联方框位置，寻找明显的地物特征点，作为输入GCP。

4、在GCP工具对话框中，点击Create GCP图标，并在Viewer3中点击左键定点，

GCP数据表将记录一个输入GCP，包括其编号、标识码、X坐标和Y坐标。

5、在GCP对话框中，点击Select GCP图标，重新进入GCP选择状态。

6、在GCP数据表中，将参考GCP的颜色设置为比较明显的红色，

7、在Viewer2中，移动关联方框位置，寻找对应的地物特征点，作为参考GCP。

8、在GCP工具对话框中，点击Create GCP图标，并在Viewer4中点击左肩顶巅，

系统将自动将参考点的坐标（X、Y）显示在GCP数据表中。

9、在GCP对话框中，点击SelectGCP图标，重新进入GCP选择状态，并将光标移

回到Viewer1中，准备采集另一个输入控制点。

10、不断重复1-9，采集若干控制点GCP，直到满足所选定的几何模型为止，尔后，

没采集一个InputGCP，系统就自动产生一个Ref. GCP，通过移动Ref. GCP可以优化校正模型。

第五步：采集地面检查点（Ground Check Point）

以上采集的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。下面所要采集的GCP类型是检查点。（略）

第六步：计算转换模型（Compute Transformation）

在控制点采集过程中，一般是设置为自动转换计算模型。所以随着控制点采集过程的完成，转换模型就自动计算生成。

在Geo-Correction Tools对话框中，点击Display Model Properties 图表，可以查阅模型。

第七步：图像重采样（Resample the Image）

重采样过程就是依据未校正图像的像元值，计算生成一幅校正图像的过程。原图像中所有删格数据层都要进行重采样。

ERDAS IMAGE 提供了三种最常用的重采样方法。略

图像重采样的过程：

首先，在Geo-Correction Tools对话框中选择Image Resample 图标。

然后，在Image Resample对话框中，定义重采样参数；

→输出图像文件明（OutputFile）:rectify.img

→选择重采样方法（Resample Method）:Nearest Neighbor

→定义输出图像范围：→定义输出像元的大小：

→设置输出统计中忽略零值:

→定义重新计算输出缺省值：

第八步：保存几何校正模式（Save rectification Model）

在Geo-Correction Tools对话框中点击Exit按钮，推出几何校正过程，按照系统提示，选择保存图像几何校正模式，并定义模式文件，以便下一次直接利用。

第九步：检验校正结果（Verify rectification Result）

基本方法：同时在两个视窗中打开两幅图像，一幅是矫正以后的图像，一幅是当时的参考图像，通过视窗地理连接功能，及查询光标功能进行目视定性检验。

实验四：遥感图像的增强处理

实验目的：通过上机操作，了解空间增强、辐射增强几种遥感图象增强处理的过程和方法，加深对图象增强处理的理解。

实验内容：卷积增强处理；锐化增强处理；直方图均衡化；色彩变换。

ERDAS IMAGE图像解译模块主要包括了图像的空间增强、辐射增强、光谱增强、高光谱工具、傅立叶变换、地形分析以及其他实用功能。

实验数据：wx98tm543.img（待校正图像）与wx98spot_pan.img（参考图像）校正的结果 wx98tm543_warp.img；ERDAS安装目录中的若干样例图像数据文件。

1、卷积增强（Convolution）

空间增强技术是利用像元自身及其周围像元的灰度值进行运算，达到增强整个图像之目的。卷积增强（Convolution）是空间增强的一种方法。

卷积增强（Convolution）时将整个像元分块进行平均处理，用于改变图像的空间频率特征。卷积增强（Convolution）处理的关键是卷计算子----系数矩阵的选择。该系数矩阵又称卷积核（Kernal）。ERDAS IMAGINE将常用的卷计算子放在一个名为default.klb的文件中，分为3*3，5*5、7*7三组，每组又包括“EdgeDetect/Low Pass/Horizontal/Vertical/Summary”等七种不同的处理方式。具体执行过程如下：

ERDAS图标面板菜单条：Main→Image Interpreter→Spatial enhancement →convolution→convolution对话框。

图3-1 Convolution对话框

几个重要参数的设置：

边缘处理方法：（Handle Edges by）：Reflection

卷积归一化处理：Normalize the Kernel

2、直方图均衡化（Histogram Equalization）

直方图均衡化实质上是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像元值，是一定灰度范围内的像元数量大致相同。这样，原来直方图中间的峰顶部分对比度得到增强，而两侧的谷底部分对比度降低，输出图像的直方图是一较平的分段直方图。注意：认真对比直方图均衡化前后图像差别，仔细观察直方图均衡化的效果。

图3-2直方图均衡化

3、主成分变换

主成分变换（Principal Component Analysis）是一种常用的数据压缩方法，它可以将具有相关性的多波段数据压缩到完全的较少的几个波段上，使图像数据更易于解译。ERDAS IMAGE提供的主成分变换功能最多等对256个波段的图象进行转换压缩。

ERDAS 图标面板菜单条：Main →Image Interporeter→Spectral Enhancement →Principial Comp →Pincipal Components对话框。（图3-3）

图3-3 Principal Component对话框

4、色彩变换（RGB to IHS）

色彩变换是将遥感图像从红（R）、绿（G）、兰（B）三种颜色组成的色彩空间转换到以亮度（I）、色度（H）、饱和度（S）作为定位参数的色彩空间，以便使图像的颜色与人眼看到得更接近。其中，亮度表示整个图象的明亮程度，取值范围是0-1；色度代表像元的颜色，取值范围为0-360；饱和度代表颜色的纯度，取值范围是0-1。

图3-4 RGB to HIS对话框

实验五：遥感信息的融合（选做）

实验目的：通过上机操作，初步掌握遥感信息融合的方法，深入理解遥感信息融合在信息解译中的意义。

实验内容：多光谱数据与高分辨率全色数据的融合。

分辨率融合是遥感信息融合的一个主要方法，它使得融合后的遥感图象既具有较好的空间分辨率，又具有多光谱特征，从而达到增强图象质量的目的。

注意：在调出了分辨率融合对话框后，关键是选择融合方法，定义重采样的方法。

实验数据：图像增强后的 wx98tm543_warp_EN.img与wx98spot_pan.img；ERDAS安装目录中的若干样例图像数据文件。

图4-1分辨率融合对话框

实验六：遥感图像分类---监督分类

实验目的：理解计算机图像分类的基本原理以及监督分类的过程，达到能熟练地对遥感图像进行监督分类的目的。

实验内容：ERDAS遥感图像监督分类。

实验数据：wx98tm543_warp.img或安装目录中的若干样例图像数据文件。

1、定义分类模板

第一步：显示要进行分类的图像

第二步：打开摸板编辑器并调整显示字段

图5-1 分类模板编辑器第三步：获取分类模板信息

指导学生掌握四中获取分类模板信息方法中的两种。

第四步：保存分类模板

2、评价分类模板

介绍报警评价、可能性矩阵、直方图三种分类模板评价方法。要求学生重点掌握利用可能性矩阵方法评价分类模板。

3、执行监督分类

在监督分类中，用于分类决策的规则是多层次的，如对非参数模板有特征空间、平行六面体等方法。对参数模板有最大似然法、最小距离法等。但要注意对应用范围，如非参数模板只能应用于非参数型模板；对于参数型模板，要使用参数型规则。使用非参数型模板，还要确定叠加规则和未分类规则。根据要求，指导学生理解并正确填写监督分类对话框，执行监督分类。

图5-2 监督分类对话框

实验七：遥感图像分类---非监督分类

实验目的：进一步理解计算机图像分类的基本原理以及非监督分类的过程，达到能熟练地对遥感图像进行非监督分类的目的，同时深刻理解监督分类与非监督分类的区别。

实验内容：ERDAS遥感图像非监督分类。

实验数据：wx98tm543.img或wx98tm543_warp_EN.img或ERDAS安装目录中的若干样例图像数据文件。

1、分类过程（Classification Procedure）

第一步：调出非监督分类对话框

指导学生掌握两种方法。

方法一：DATA PRETATION→UNSUPERVISED CLASSIFICATION.

方法二：Classifier图标→classification→unsupervised classification 第二步：进行监督分类

调出：unsupervised classification对话框（图6-1），逐项填写。

注意问题：实际工作中常将分类数目取为最终分类数目的两倍；收敛域值是指两次分类结果相比保持不变的像原所占最大百分比。

图6-1 unsupervised classification对话框2、分类评价（Evaluate Classification）

第一步：显示原图像与分类图像

学会在同一个窗口中，同时打开两个图像.

第二步：打开分类图像属性表并调整字段显示顺序

图6-2 图象属性编辑器

图6-3 Column Properties对话框

第三步：给各个类别赋相应的颜色

第四步：不透明度设置

图6-4 Fomula对话框

第五步：确定类别的专题意义及其准确程度

第六步：标注类别的名称和相应的颜色

重复以上4、5、6三步直到对所有类别都进行了分析与处理。注意，在进行分类叠加分析时，一次可以选择一个类别，也可以选择多个类别同时进行。下载本文