ERDAS.遙感專題信息提取與專題圖制作

遙感專題信息提取與專題圖制作設計報告

1、課程設計得目得與意義

本次課程設計得目得主要就是為了加深理解與鞏固遙感原理與應用得有關理論知識;

熟悉遙感圖像處理得方法與步驟，學習運用ERDAS軟件對遙感圖像進行幾何糾正、圖像鑲

嵌、圖像融合、自動分類以及專題圖制作等處理。鍛煉獨立分析問題與解決問題得能力,

培養(yǎng)良好得工作習慣與科學素養(yǎng)，為今后工作打下良好得基礎。

2、課程設計得原理與方法

2、1課程設計原理

2.1.1圖像預處理

ERDAS軟件默認得文件格式就是img格式,因此首先需要將實習數(shù)據(jù)由TIFF格式轉換

為img格式圖像。

多波段影像包含得信息量較大，實習中將6個單波段影像合成多波段影像進行處理。

Spot影像需具有地理信息，要將影像頭文件信息添加進去。

2、1、2幾何糾正

遙感所獲取得數(shù)據(jù)，均存在幾何畸變。因此需要對圖像進行幾何糾正。幾何糾正得原理

就是將圖像數(shù)據(jù)投影到平面匕使其符合地圖投影系統(tǒng)。而將地圖投影系統(tǒng)賦予圖像數(shù)據(jù)得

過程，稱為地理參考。由于所有地圖投影系統(tǒng)都遵循一定得地圖坐標系統(tǒng)，因此幾何糾正得過

程包含了地理參考過程。在實習過程中，采用了一次多項式法進行幾何糾正。

2、1、3圖像鑲嵌

因研究范圍得要求,需要在幾何上將左右兩幅圖像連接在一起，并且保證拼接后得圖像

反差一致，色調相近，沒有明顯得接縫。遙感影像在鑲嵌之前，必須包含投影信息、地理坐標

信息，還要有相同得波段數(shù)。當然，在挑選遙感數(shù)據(jù)時，要盡可能選擇成像時間與成像條件相

近得遙感圖像，要求相鄰影像得色調一致。

2、1、4圖像裁剪

在實際工作中，經常需要根據(jù)研究工作范圍對圖像進行裁剪，按照ERDAS實際圖像分幅

裁剪得過程，可以將圖像分幅裁剪分為兩種類型:規(guī)則分幅裁剪與不規(guī)則分幅裁剪。

規(guī)則分幅裁剪就是指裁剪圖像得邊界范圍就是一個矩形，通過左上角與右下角兩點得坐

標,就可以確定圖像得裁剪位置，整個裁剪過程比較簡單。

不規(guī)則分幅裁剪就是指裁剪圖像得邊界范圍就是任意多邊形，無法通過左上角與右下角

兩點得坐標確定裁減位置而必須事先生成一個完整得閉合多邊形區(qū)域，可以就是一個AOI多

邊形，也可以就是Arclnfo得一個PolygonCoverage,針對不同得情況采用不同得裁剪過程。

2、1、5圖像融合

圖像融合就是指將多源信道所采集到得關于同一目標得圖像數(shù)據(jù)經過圖像處理與計算

機技術等，最大限度得提取各自信道中得有利信息，最后綜合成高質量得圖像，以提高圖像信

息得利用率、改善計算機解譯精度與可靠性、提升原始圖像得空間分辨率與光譜分辨率，利

于監(jiān)測。

2、1、6圖像分類

圖像分類就就是基于圖像像元得數(shù)據(jù)文件值，將像元歸并成有限得幾種類型、等級或數(shù)據(jù)集

得過程。常規(guī)圖像分類主要有兩種方法:監(jiān)督分類與非監(jiān)督分類。

2、2課程設計方案

1.首先對實習數(shù)據(jù)進行圖像格式轉換，將實習數(shù)據(jù)由TIFF格式轉換為ERDAS軟件方便處理

得img文件格式;對TM影像進行彩色合成增加信息量，便于處理;根據(jù)readmestxt中給出得

數(shù)據(jù)對Spot影像添加頭信息。

2.根據(jù)Spot影像數(shù)據(jù)對TM影像進行兒何糾正，消除TM波段影像中存在得形變，將它們歸

第1頁共12頁

ERDAS-遙感專題信息提取與專題圖制作

劃到統(tǒng)一得坐標系中。

3.將左像片與右像片進行鑲嵌，對重疊區(qū)域進行平滑處理并調整左右色差使成圖效果較為理

想。

4.對鑲嵌后得影像進行裁剪使牛.成規(guī)則得矩形圖形。

5.將裁剪影像與Spot影像進行融合、

6.對融合與非砸合影像進行監(jiān)督分類與非監(jiān)督分類,對非監(jiān)督分類結果進行分類重編碼，聚

類統(tǒng)計與去除分析操作;對監(jiān)督分類結果進行聚類統(tǒng)計，去除分析與精度評定;比較融合與非

融合影像精度評定得效果,選出分類精度較高得影像。

7.根據(jù)分類結果對圖像進行解譯，提取專題信息;為專題圖層添加底圖、標題、圖例等內容,

進行圖幅整飾并輸出為專題地圖。

3、課程設計得過程與步驟

1.數(shù)據(jù)預處理

格式轉換:用Import模塊將12幅TM影像與1幅Spot影像由TIFF格式轉換成img格

式，注意在彈出得輸入輸出對話框中選擇相應得格式。

彩色合成:用Interpreter模塊將左右各6個TM單波段影像疊加合成為多波段影像。選

擇Interpreter/Utilities/LayerStack,在彈出得LayerSelectionStacking對話框中添加需要合成

得波段。

添加頭信息:打開Spot圖像，調出Imageinfo對話框，選擇Edit菜單，對影像得左上角X、

Y坐標、像元值大小、單位與地圖投影信息進行添加。

2.幾何糾正

打開需要糾正得TM圖像與Spot影像，在TM圖像菜單中選擇

Raster/GeometricCorrection,選擇Polynomial,設次數(shù)為1,用已打開得Spot影像作參考,.開始

分別在兩個影像中選擇同名點進行糾正。選出5個控制點后，選擇Edit/SetPointType/Check

設置檢查點,再選擇5個檢查點來檢查精度。

選點完成后，點擊GeoCorrectionTools中得重采樣按鈕對圖像進行重采樣并輸出。對比

糾正前后得圖像判斷糾正精度。

3.影像鑲嵌

選擇Main/DataPreparation/MosaicImages/MosaicTool,打開影像鑲嵌對話框。選擇

加入左右影像，設置圖像拼接區(qū)域為

MosaicImages/Edit/AddIrrages,puteActiveArea(edge)o

點擊ColorCorrection圖標設置色差調整方式,在實習中選擇\UseColorBalanceing與Use

HistogramMathcing兩種方式，點擊SetOverlapFunction設置相交關系為NoCutlineExists,重

疊M域像素取均值。選擇Rrocess/RunMosaic輸出鑲嵌圖像。

4.圖像裁剪

打開需要裁剪得圖像，選擇AOI/Tools調出AOI工具欄，選擇Main/Data

Preparation/SubsetImage,在對話框中設置輸入、輸出圖像，選擇AOI矩形工具畫出裁剪區(qū)域

進行裁翦。

5、圖像融合

選擇Main/lmageInterperter/SpatialEnhancement/ResolutionMerge調出圖像融合對話框,

設置輸入、輸出圖像，注意高分辨率影像應為Spot影像，多光譜影像輸入裁剪后得TM影像,

融合方法選擇Principlepoment,重采樣方法選擇BilinearInterpolation(>

6、非監(jiān)督分類

選擇Main/DataPreparation/UnsupervisedClassification調出非監(jiān)督分類對話框,設置輸

入、輸出圖像，根據(jù)對分類圖像得初始判斷,設置分類數(shù)為7類，最大循環(huán)次數(shù)為24次,循環(huán)收

斂閾值為0、95o

第2頁共12頁

ERDAS-遙感專題信息提取與專題圖制作

打開分類后影像，選擇Raster/Attributes打開類別屬性框，對類別得名稱、顏色、列表顯

示順序均可進行更改。

分類重編碼:選擇Main/lmageInterperter/GISAnalysis/Recode,調出重編碼對話框，對需要合并

得類得NewValue字段取同樣值。

聚類統(tǒng)計:在GISAnalysis菜單列中選擇Clump對圖像進行聚類統(tǒng)計。

去除分析:在GISAnalysis菜單列中選擇Eliminate對聚類統(tǒng)計后得圖像進行去除分析。

7、監(jiān)督分類

監(jiān)督分類首先需要定義分類模板，選擇Classifier/SignatureEditor對分類字段進行設置，去

掉Red,Green,Blue字段。打開需要分類得圖像，點擊AOI/Tools調出AOI工具條，用AOI工具

從要分類得影像中對代表各個已知類別得像元進行采樣。將采樣結果添加進Signature

Editor中，并對針對同一類別得幾次采樣進行合并。在SignatureEditor得對話框中點

EvaluateContingency，觀察混淆矩陣，純度達到85%以上就能滿足精度要求。

選擇Classifier/SupervisedClassification,設置輸入、輸出影像與分類模板，利用最大似然

法進行分類。打開分類后影像，選擇Raster/Attributes打開類別屬性框，對類別得名稱、顏色、

列表顯示順序均可進行更改。

對監(jiān)督分類后影像進行聚類統(tǒng)計與去除分析（操作步驟見上非監(jiān)督分類）。最后去除分析

后影像進行精度評定。打開分類前原始圖像，選擇Classifier/AccuracyAssessment調出精度評

定對話框，點擊去除分析后得監(jiān)督分類圖像，選擇View/SelectViewer并點擊原始圖像將其與

精度評估視窗相連，產生200個隨機點并設置顏色，將隨機點顯示在原始圖像中并在視窗中顯

示類別，逐點判斷其實際類別并生成分類精度報告。

8、專題地圖制作

選擇GISAnalysis/Recode,在對話框中對專題類別進行提取。

選擇Main/Mapposer,點擊NewM叩position,設置地圖版面得大小，單位，背景等。然后

在彈出得Mapposer窗口中點擊Annotation/Tools調出常用得工具板，繪制地圖圖框,插入公

里網，圖例，比例尺，標題與制圖者信息等。

4、課程設計得結果分析與評價

4、1彩色合成

左片與右片得彩色合成效果分別如下圖1、圖2所示。

圖1：左片彩色合成效果圖2:右片彩色合成效果

第3頁共12頁

ERDAS-遙感專題信息提取與專題圖制作

4、2幾何糾正

左片與右片得幾何糾正點設置分別如下圖3、圖4所示，左右兩幅圖像在幾何糾正中均選

取了控制點與檢查點各5個。在進行同名點選取時，由于圖像中大量存在得林木區(qū)域地物特

征相對不明顯，導致選點多分布在河流沿岸地區(qū)，點位分布不夠均勻，精度也不夠高，因而需要

對點位進行反復修改以實現(xiàn)較小得誤差幾何糾正得結果如圖5、圖7所示。將糾正后圖像

與Spot影像疊加顯示（注意需勾去QearDisplay）,采用Swipe操作來對幾何糾正得效果進行分

析，如圖6、圖8所示。根據(jù)Swipe操作對比糾正后影像與Spot影像可知，在實習中幾何糾

正得效果較好。

圖3:左片幾何糾正點

及|C?*oiPortEncrJKI04656|TotWj04020

⑥.，於時X0MA*Z

Pcr/n>CcAmXlncUYlncM>XRdYRtfXRcNRMSEnaCcr*bMdtch■

1Q811OC734-37584534972176281X05717㈣CW03W?016804170EOE

2GCPU210C16023725337496nz2158340ESXS9!|CvM0106Q0310110ON

3GCP83100706?3772卬4姣"115X05第2嶼:MKA■Q9520190Q6741814

4GCP0<11?423?387834550657403340?3W2811Cgd?0079002900^0175

500200Q7|J40418051(1

5”二M11624第38146190442?網Q4S1。的7

G1077790-3?80M202133388521X1Oeck

497466她|3401831*ai|Check

7GCP?7388793G

8G3B81171491-378945350095€8334049J9?10*0.

GCPU9112069737303724貨為5B4540665151(1Check

朝矮|乂墳

1。GCPN1010B3239682購4009?Owci

11~&CPH11->

<

圖4:右片幾何糾正點

圖5:左片幾何糾正結果圖6:左片幾何糾正效果分析

第4頁共12頁

ERDAS-遙感專題信息提取與專題圖制作

圖7:右片幾何糾正結果圖8:右片幾何糾正效果分析

4、3圖像鑲嵌

在實習中選用了UseColorBalanceing與UseHistogramMathcing兩種色差調整方式,相交關

系設為NoCutlineExists,重疊區(qū)域得像素取均值。得到鑲嵌結果如下圖9所示,可知鑲嵌效果

較好，圖形重疊區(qū)域比較清晰。在實習中還嘗試了對重疊區(qū)域像素取最大值或最小值進行鑲

嵌,得到得鑲嵌圖形在重疊區(qū)域得中卜.半部分均會產生較為明顯得模糊。

圖9:圖形鑲嵌效果

4、4圖像裁剪

圖像裁剪得結果如下圖10所示,可知裁剪得到得就是原鑲嵌圖像中盡可能大得一個矩形

區(qū)域。

第5頁共12頁

ERDAS-遙感專題信息提取與專題圖制作

圖10:圖像裁剪效果圖11:圖像融合效果

4、5圖像融合

將裁剪影像與Spot影像進行融合得結果如上圖11所示，其中需注意Spot影像為高分辨率

影像，裁剪影像為多光譜影像，在設置時不要產生混淆。

4、6非監(jiān)督分類

在非監(jiān)督分類階段,分別對非融合與融合影像進行非監(jiān)督分類（圖12,圖17）、分類效果

評估（圖13,圖18）、分類重編碼（圖14,圖19）、聚類統(tǒng)計（圖15,圖20）與去除分析（圖16,圖21）。

由圖像可知,在經過非監(jiān)督分類后，非融合與融合影像得類別分布均較為雜亂。與各自對應得

原始圖像進行推掃比較,分析確定每個類別代表得地物類型，可知類別提取與原始圖像得像素

變化較為一致，細節(jié)比較精確。

經過分類重編碼將分類影像確定為5類,再經聚類統(tǒng)計，去除分析后得出得圖像略去了

雜亂得分類細節(jié),類別聚集較為集中。

圖12:非融合影像得非監(jiān)督分類結果

第6頁共12頁

ERDAS-遙感專題信息提取與專題圖制作

圖13:非融合影像得非監(jiān)督分類效果評價

圖635Eliminate對詰椎

WA

點擊Interpreter圖標一GISAna

圖14：#融合影像北監(jiān)督分類得分類重編碼操作結果

圖15:非融合影像非監(jiān)督分類得聚類統(tǒng)計操作結果圖16:非融合影像非監(jiān)督分類得去除分

析操作結果

第7頁共12頁

ERDAS-遙感專題信息提取與專題圖制作

圖17:融合影像得非監(jiān)督分類結果

圖18:非融合影像得非監(jiān)督分類效果評價

圖19:融合影像非監(jiān)督分類得分類重編碼操作結果

第8頁共12頁

ERDAS-遙感專題信息提取與專題圖制作

圖20:融合影像非監(jiān)督分類得聚類統(tǒng)計操作結果圖21:融合影像非監(jiān)督分類得去除分析操

作結果

4、7監(jiān)督分類

在監(jiān)督分類中，分類樣區(qū)得選擇非常重要。在實習中遇到得一個問題就就是居民地與道

路得顏色較為接近,類別提取后在分類時容易產生誤差，許多應當屬于居民地得區(qū)域會被歸為

道路類，如下圖中非融合影像監(jiān)督分類系列操作得結果，即圖2225所示。在融合影像中，河流

與道路得顏色同樣較為接近，經過多次調整采樣區(qū)間后道路類仍然誤差較大，且道路區(qū)域較小,

因而取消了道路類，如卜圖2730所示。

在進行精度評定時,電腦常常死機，因而在這一環(huán)節(jié)耗費了大量得時間。最后對非砸合

影像與融合影像各取了200個隨機點,精度評定得效果分別如下圖26,圖31所示?？芍诤?/p>

影像得分類精度要高于非融合影像。

圖22:非融合影像監(jiān)督分類結果圖23:非融合影像監(jiān)督分類表

第9頁共12頁

ERDAS-遙感專題信息提取與專題圖制作

圖24:

非融合影像監(jiān)督分類得聚類統(tǒng)計操作結果圖25:非融合影像監(jiān)督分類得去除分析操作結

果

ACCURACYTOTALS

ClassReferenceClassifiedNumberProducersUsers

WaneTotalsTotalsCorrectAccuracyAccuracy

000

000一一

000二

河流161616100.00%100.00%

湖

泊108880.00%100.00%

土

地13191292.31%63.16%

道

路100.OCX

居25422SS9.S2%

民

地20111155.00%100.00%

—

綠

地000

11610410489.66%100.00%

Totals200200176

OVWT'AI1C.1finAhinnAnrur?r-：y-RR(1(17

EndofAccuracyTotals

圖26:非融合影像監(jiān)督分類得精度評定

第10頁共12頁

ERDAS-遙感專題信息提取與專題圖制作

圖27:融合影像監(jiān)督分類結果圖28:融合影像監(jiān)督分類表

圖29:融合影像監(jiān)督分類得聚類統(tǒng)計操作結果圖30:融合影像監(jiān)督分類得去除分析操作結

果

ACCURACYTOTALS

Iass

NaneNumberProducersusers

CorrectAzcuracyAccuracy

00——

000

000

?———

單

也17220

17

居66100.00X7727%

民4

也4

8104291.30%91.30%

湖

自

24248100.00%80OOX

河

死918424100.00%100.00%

林

也008492.31%100OOX

土

也14140——

Totals200200187

OverallClassificationAccuracy?93.SOX

EndofAccuracyTotals-----

圖31:融合影像監(jiān)督分類得精度評定

4、8專題地圖制作

在此次實習中，我選擇制作反應宜昌地區(qū)土地利用情況得專題圖像，在設置圖例時,由于類

別中存在不屬于分類類別得空白項，因而需要首先對圖像進行重編碼，再進行圖例設置，也可

以在圖例設置中只選擇需要品.示得幾項類別。專題圖成果如卜圖32所示。

第11頁共12頁

ERDAS?遙感專題信息提取與專題圖制作

LandUseandLandCoverMapofYichang

11170000