ERDAS兜兜

ERDAS兜兜 ERDAS实习 前言 一、实习任务: 练习使用ERDAS IMAGINE软件、撰写实习报告 二、实习时间:2011年9月 三、实习地点:第四教学楼五楼机房 四、实习目的: 1、了解ERDAS IMAGINE 的应用基础及应用领域。 2、掌握图像校正、拼接、投影变换、分幅裁剪、融合等预处理操作，图像增强，图像分类等遥感数字图像处理基本内容。 3、通过对ERDAS软件的学习和实习操作，了解遥感图像处理的基本原理、流程以及软件系统的基本构成和功能。 4、加深对所学课程原理的理解，为从事相关项目的研究和开发奠定基础。 五、实习内容: 1、遥感图像处理软件概述及ERDAS软件基本操作 2、遥感图像的输入/输出、波段组合及图像显示 3、遥感图像预处理，主要包括图像校正、分幅裁剪、拼接、投影变换、融合等操作。 4、遥感图像增强 5、遥感图像分类，分为监督分类和非监督分类。 第 1 页 共 15 页 ERDAS实习报告 实习一 实习要求:分别对023013.img和024013.img进行几何校正 实习步骤: 1、加载图像文件 打开EDRAS IMAGINE，点击Viewer新建一个窗口。并在Viewer中单击Open Layer图标，添加待校正影像023013.img。 2、启动几何校正模块 在Viewer菜单条中选择Raster | Geometric Correction命令，打开Set Geometric Model对话框。选择多项式变换模型定义多项式次方为1，单击Apply按钮后关闭，并打开GCP Tool Reference Setup 对话框。 3、启动控制点工具 在GCP Tool Reference Setup窗口中选择Keyboard Only采点模式，单击OK按钮关闭该窗口。 4、采集地面控制点 删除视窗中原有的数据，设置GCP数据为较醒目的颜色如红色，分别采取四个角点，并输入其对应的X、Y的参考坐标。 5、计算检查点误差 在GCP Tool工具条选择Compute Error按钮，检查点的误差就会显示在GCP Tool的上方，若误差小于0.5，即可进行下面的操作，否则需要重新采点。 6、图像重采样 第 2 页 共 15 页 ERDAS实习报告 当误差在限制范围内时，点击重采样输出校正影像，单击OK并保存图像。最终输出校正后的误差计算如下(对024013.img的校正方法同上) 校正后的023013.img误差如下: 校正后的024013.img误差如下: 实习二 实习要求:将校正好的两个图像进行分幅裁剪。 实习步骤: 1、打开需要裁剪的图像 在ERDAS图标面板工具条选择Viewer图标，打开需要裁剪的图像，选择AOI |Tools菜单，打开AOI工具条。 2、绘制AOI 第 3 页 共 15 页 ERDAS实习报告 打开AOI对话框，应用AOI工具绘制多边形AOI剪掉023013的下边框和024013的上边框，并保存AOI Layer。 3、保存AOI 在ERDAS图标面板工具条选择Data Prep图标 |Subset Image命令，打开Subset对话框，选择处理图像文件，输出文件名称并设置存储路径。 4、对AOI进行设置 单击AOI，打开Choose AOI对话框,选择AOI的来源为AOI File,输出数据类型为Unsigned 8 Bit,Continuous;输出统计忽略零值，设置输出波段为1:7，单击OK按钮执行图像裁剪。 裁剪后的023013.img如下: 第 4 页 共 15 页 ERDAS实习报告 裁剪后的024013.img如下: 实习三 1、加载拼接图像 选择Main | Data Preparation | Mosaic Images | Mosaic Tool 命令，打开添加图像对话框，添加完毕后再选择Image Area Options标签，进行拼接影像范围的选择，此处选择Crop Area。 2、图像叠置组合 在Mosaic Tool具条选择Set Mode for Input Images按钮，进入图像设置模式状态，确定重叠区域，并调整图像叠置次序。 3、图像匹配设置 在Mosaic Tool工具条选择Display Color Corrections按钮， 第 5 页 共 15 页 ERDAS实习报告 打开色彩校正对话框。匹配方法为Overlap Areas,直方图类型为Band By Band，设置重叠区像元灰度计算为Average。 4、运行Mosaic工具 在菜单条中选择Process| Run Mosaic命令，输出文件名，选中忽略统计输出值。单击OK按钮运行图像拼接。 拼接后的图像如下: 实习四 实习要求: 用拼接好的图像023024.img来校正spotpan01422.img 实习步骤: 1、加载图像文件 选择Viewer打开两个窗口Viewer #1、Viewer #2。在Viewer #1 第 6 页 共 15 页 ERDAS实习报告 中添加需要校正的影像spotpan01422.img，在Viewer #2中加载参考图像023024.img。 2、启动几何校正模块 在Viewer #1菜单条中选择Raster | Geometric Correction命令，打开选择几何校正模型对话框。选择多项式变换模型，定义多项式次方为2，单击Apply按钮后关闭，并打开GCP Tool Reference Setup对话框。 3、启动控制点工具 在GCP Tool Reference Setup窗口中选择采点模式为Existing Viewer按钮，单击OK按钮关闭该窗口，打开Viewer Selection Instruction指示器。鼠标点击显示作为地理参考图像023024.img的Viewer #2窗口，打开Reference Map Information对话框，显示参考图像的投影信息，单击OK按钮。 4、采集地面控制点 在Viewer #1移动关联方框，寻找特征明显的地物点，作为输入GCP，并在Viewer #3中单击确定相对应的点，GCP数据将记录一个输入GCP，并选择比较醒目的颜色。同理在Viewer #2中寻找对应的同名地物点作为参考GCP，显示在Viewer #4中，并选择比较醒目的颜色。采到六个点后开启自动追踪。 5、计算检查点误差 在GCP Tool工具条选择Compute Error按钮，检查点的误差就会显示在GCP Tool的上方，若误差小于0.5，即可进行下面的操作， 第 7 页 共 15 页 ERDAS实习报告 否则需要重新采点。参考图像的十个点的分布图如下: 校正后的spotpan01422.img的十个点的分布图如下: 第 8 页 共 15 页 ERDAS实习报告 5、图像重采样 当误差在限制范围内时，点击重采样输出校正影像，单击OK并保存图像。最终输出校正后的误差计算如下: 6、保存几何校正模式 在Geo Correction Tools对话框中单击Exit按钮，退出几何校正过程，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(*.gms),以便下次直接使用。 实习五 实习要求: 用校正后的spotpan01422.img图像来校正ETM+图像。 实习步骤: 1、加载图像文件 选择Viewer打开两个窗口Viewer #1、Viewer #2。在Viewer #1中添加需要校正的影像ETM+，在Viewer #2中加载参考图像spotpan01422.img。 2、启动几何校正模块 在Viewer #1菜单条中选择Raster | Geometric Correction命 第 9 页 共 15 页 ERDAS实习报告 令，打开选择几何校正模型对话框。选择多项式变换模型，定义多项式次方为2，单击Apply按钮后关闭，并打开GCP Tool Reference Setup对话框。 3、启动控制点工具 在GCP Tool Reference Setup窗口中选择采点模式为Existing Viewer按钮，单击OK按钮关闭该窗口，打开Viewer Selection Instruction指示器。鼠标点击显示作为地理参考图像 spotpan01422.img的Viewer #2窗口，打开Reference Map Information对话框，显示参考图像的投影信息，单击OK按钮。 4、采集地面控制点 在Viewer #1移动关联方框，寻找特征明显的地物点，作为输入GCP，并在Viewer #3中单击确定相对应的点，GCP数据表将记录一个输入GCP，并选择比较醒目的颜色。同理在Viewer #2中寻找对应的同名地物点作为参考GCP，显示在Viewer #4中，并选择比较醒目的颜色。采到六个点后开启自动追踪。 5、计算检查点误差 在GCP Tool工具条选择Compute Error按钮，检查点的误差就会显示在GCP Tool的上方，若误差小于0.5，即可进行下面的操作，否则需要重新采点。 参考图像的十个点的分布图如下: 第 10 页 共 15 页 ERDAS实习报告 ETM+的十个点分布图如下: 5、图像重采样 第 11 页 共 15 页 ERDAS实习报告 当误差在限制范围内时，点击重采样输出校正影像，单击OK并保存图像。最终输出校正后的误差计算如下: 6、图像融合 打开Resolution Merge对话框，确定输入文件为拼接好的图像，定义输出文件名，选择融合方法为主成分变换法，选择重采样方法为双线性插值，输出数据选择为Stretch Unsigned 8 Bit,输出波段选择为1:7。单击OK按钮执行分辨率融合。 第 12 页 共 15 页 ERDAS实习报告 实习六 实习要求:对图像进行非监督分类 实习步骤: 1、启动非监督分类模块，选择输入、输出影像 (1)在ERDAS面板工具中选择DATAPrep |Unsupervised Classification命令，打开非监督分类对话框。 (2)选择Input Raster File和Output Cluster Layer Filename 设置被分类的图像和分类结果，并选择Output Signature Set产生一个文件。 2、设置初始参数，执行非监督分类 在非监督分类对话框中分别设置聚类选项和处理选项: (1)选择Classifier |Unsupervised Classification命令，打开非监督对话框，设定输入输出数据，设置聚类选项，确定初始聚类方法和分类数: ?设置聚类方法为Initial from Statistics,确定初始分类数为10，设置分类颜色属性为4、3、2。 ?设置ISODATA的统计参数Initializing Means Along和Scaling Range分别为计算初始均值所沿的轴和度量范围。 (2)设置处理选项，确定循环次数和阈值 ?在Unsupervised Classification面板中的Processing options栏选定最大循环次数为24。 ?设置循环收敛阈值，其值是指两次分类结果相比保持不变的像 第 13 页 共 15 页 ERDAS实习报告 元所占的最大比例(0.95)，目的在于避免ISODATA无限循环下去。单击OK，执行非监督分类。 分类结果图如下: 实习心得 通过这次的实习，使我更好的掌握了课本知识，对ERDAS也有了进一步的了解，一开始觉得它不是一个轻易学好的软件，觉得用处不是很大。但是经过一段时间的学习以后，发现它没有想象的那么难，而且应用范围很广，发展前景也相当可观。未来几年将会被应用与各个领域甚至融入我们的日常生活中，它会使我们的生活更加方便、快捷、省去很多不必要的麻烦。 第 14 页 共 15 页 ERDAS实习报告 另外在实习过程中遇到问题后积极寻找解决问题的办法，增强了自己独立思考解决问题的能力，对知识的理解和应用也更透彻。 而且通过这次学习的机会，使我们多把握一项技能，就多一次选择，在竞争激烈的社会中获得多一点的机会。 最后，实习也锻炼了我认真细心的品质，不骄不躁，坚持到底，提高了我的专业知识，使我收获颇丰。 第 15 页 共 15 页