ENVI实习指导

ENVI实习 指南 验证指南下载验证指南下载验证指南下载星度指南下载审查指南PDF ENVI实习指南 ENVI（The Environment for Visualizing Images）Version 4.1 ,由美国系统研究公司（Research System INC.）开发。 1. 界面系统介绍 1.1 主菜单： 菜单项，File、Basic Tool、Classification、Tranform、Spectral实习所涉及的（粗略介绍） 1.2 Help 工具的使用 1.3 主菜单设置（preferences）：内存设置 2. 文件的存取与显示 2.1 图像显示 由一组三个不同的图像 窗口组成：主图像窗口、滚动窗口、缩放窗口。 1） 主图像Image窗口：（400*400） 100％显示（全分辨率显示）scroll的方框，可交互式分析、查询信息。主图像窗口内的功能菜单：在主图像窗口内点击鼠标右键，切换隐藏子菜单的开启和关闭。该 "Functions" 菜单控制所有的ENVI交互显示功能，这包括：图像链接和动态覆盖；空间和波谱剖面图；对比度拉伸；彩色制图；诸如ROI的限定、光标位置和值、散点图和表面图等交互特征；诸如注记、网格、图像等值线和矢量层等的覆盖（叠置）；动画以及显示特征。 2） 滚动Scroll窗口：全局，重采样(降低分辨率)显示一幅图像。只有要显示的图像比主图像窗口能显示的图象大时，才会出现滚动窗口。滚动窗口位置和大小最初在 envi.cfg 文件中被设置并且可以被修改。 3） 缩放Zoom窗口：（200*200）显示image的方框。缩放系数（用户自定义）出现在窗口标题栏的括号中。 2.2 图像的头文件资料的获取和编辑 ENVI：File>>Edit ENVI Header，选择相应的文件。 从 Header Info 对话框里，你可以点击 Edit Attributes 下拉菜单中的选项，调用编辑特定文件头参数的独立对话框。这些参数包括波段名、波长、地图信息等。 2.3 图像的存取 File > Open Image File. 当你打开任何文件，可用波段列表（ABL）自动地出现。ABL列出该图像文件的所有波段，并允许你显示灰阶和彩色图像、启动新的显示窗口、打开新文件、关闭文件，以及设置显示边框。 要选择当前活动显示，请按以下步骤： 从ABL（Available Bands List）内，点击 “Display #X” 按钮菜单（其中 “X” 是与显示窗口标题栏内数字相对应的数字），再从列表中选择所需要的显示。 要开始一个新的显示，从按钮菜单选择 “New Display”。 点击 “Load Band” 或 “Load RGB” ，以把选定的波段导入选定的显示。 2 .4 灰度图像和彩色图像的显示 ENVI：File>>Open Image>>Available Bands List（ABL）中选择Gray Scale或RGB Color模式 2.5剖面和波谱图（Profiles and Spectral Plots） Image:>>Tools>>Profiles。ENVI 允许抽取水平的（X）、垂直的（Y）、波谱的（对每个像元为 Z ）以及任意的剖面图。剖面图显示在单独的图表窗口，并且X、Y 和 Z 剖面图可以同时是激活的。鼠标用来移动一个十字准线并交互地选择剖面图。图表窗口内 Options 菜单下的 Auto Scale Y-Axis非常有用。 3. 图像预处理 3.1 图像的切割（取子区） ENVI：Basic Tools>> Resize Data >> Resize Data Input File对话框（如下图）。 ①选择需要切割的原始图像；②选择Spatial Subset或Spectral Subset方式；③若设置空间切割方式（Spatial Subset>>select Spatial Subset）点击 “Image”；④出现Subset by Image对话框，Subset的尺寸用2种形式，移动图像上的方框或直接填写samples/lines（列/行）值；③’若设置波段范围（Spectral Subset>>File Spectral Subset），选择波段；若要根据已选择的感兴趣区域进行切割，可用ENVI：Basic Tools>>Subset Data via ROIs。若要使用与上次输入的空间大小相同的文件的空间子集，点击 “Previous” 按钮。 注：Resize Data还可以进行图像重采样（如下），若仅仅进行子区的选择，则不要调整Output File Dimensions。* 图像左上角为原点(1.1 --- 列.行)。 “Masking”---把一个空间掩膜应用到图像的某个部分，包括统计、分类、分离（unmixing）、匹配滤波、连续删除（continuum removal）和波谱特征拟合（spectral feature fitting）。 3.2 图像的重采样 ENVI：Basic Tools>> Resize Data >> Resize Data Input File对话框选择需要采样的原始图像—OK >>Resize Data Parameters——调整 Output File Dimensions的像元数；选择采用方法 >> 文件 输出 4. 影像分析 4.1影像统计分析 (1) 统计特征分析 ENVI：Basic Tools>> Statistics >> Computer Statistics Calculate Statistics Parameters对话框---选择统计类型（Basic、Histogram、Covariance） (2) 主成分分析(ENVI: Transform>>principle compents) Transforms > Principal Components > Forward PC Rotation > Compute New Statistics and Rotate.---- 选择输入文件--- 选择输出 PC 波段数---“Select Subset from Eigenvalues”---出现 PC EigenValues 绘图窗口（每个节点是PC各分量的特征值，可进一步计算PC各分量的方差百分比）。 (3) 相关分析 ENVI：Basic Tools>> Statistics >> Computer Statistics 4.2图像增强 (Image:Enhance) 4.2.1 直方图调整 (1) 直方图匹配(Image: Enhance>>Histogram Matching) 至少显示两幅图像，从想更改直方图的图像（如“Display#1—PC1”）中，选择Enhance>>Histogram Matching---‘Match To’选择想匹配直方图的图像“Display#2--V” ---“OK”，保存直方图匹配后的PC1’。 查看两图像（PC1’与V）直方图：点右键Interactive Stretching或 选择 Functions > Interactive Stretching显示直方图；若需‘图像替代’则要求两直方图输入值相同，—可根据两直方图输入值的关系，通过‘Band Math’使两直方图数值相同（PC1’变为PC1’’）---保存PC1’’，可为下一步PC1’’图像替代V，进行HSV-RGB反变换作准备。 (2) 直方图的交互式拉伸(Image: Enhance>>Interactive Stretching ) ENVI 用 2% 的系统默认线性拉伸值来显示所有图像(两边均舍去信息量的2%)，经过这样处理后合成的假彩色图像层次分明、地物差异大，各类地物易于判别。 注：多在Scroll窗口对全局调整，分别调整R、G、B，使彩色更丰富（一般R、G敏感，B线性即可）。 4.2.2 彩色变换 （ENVI: Transform>>Color Transform）包括‘HSV-色调、饱和度、数值’变换，‘HLS--色调、亮度、饱和度’变换等。 4.2.3 MNF变换 最小噪声分离（Minimum Noise Fraction，MNF）变换是同主分量变换相似的一种方法，它被用来分离数据中的噪声，确定数据内在的维数，减少随后处理的计算量（Green 等人，1988；Boardman和Kruse，1994）。 4.3专题信息提取 (1) 波段运算获取不同专题信息 ENVI: Basic Tools>>band math 例：Newband=band5-band4 具体操作是： 打开Band Math对话框(如右图)，在Enter an expression中键入：b5-b4，点击OK后将会出现Variables to Bands Pairings对话框。从可利用波段列表中，分别选择b5和b4代表的波段，并键入待输出的文件名，点击OK即可。 (2) NDVI的提取: ENVI: Transform>> NDVI(vegetation Index) NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）归一化植被指数：是一个普遍应用的植被指数，将多波谱数据变换成唯一的图像波段显示植被分布。NDVI 值指示着像元中绿色植被的数量，较高的NDVI值预示着较多的绿色植被。NDVI 变换可以用于 AVHRR、Landsat MSS、Landsat TM、SPOT 或 AVIRIS 数据，也可以输入其他数据类型的波段来使用。 (3) 缨帽变换ENVI: Transform>>Tasseled Cap 5. 定义感兴趣区(ROI)及分类 监督分类（Supervised Classification） 监督分类：按照分类以前自定义的样本进行分类。 5.1 训练样本的选择和优化 1）训练样本的提取（ROI区的选择） ENVI: Basic Tools >> Region Of Interest>> ROI tool调出感兴趣区工具窗口进行样本选择（注意：必须事先打开一幅图像），可以进行样本编辑（名称，颜色，填充方式等），样本选择越精确，分类结果越好。感兴趣区工具窗口的打开方式还有：Image：Overlay>>Region of Interest，或者直接在图像窗口上点击鼠标右键，再选择ROI Tool。 根据前面的背景资料和预处理结果选择分类图像，建立各类地物的训练区。各类地物的解译标志，即地物的明显特征是最重要的选择 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 。根据其在影像上表现出的色调、纹理等特征，通过目视解译方法用鼠标在工作区影像图上选择其训练区，并使训练区的分布尽量均匀。在实际的工作中，由于存在“同物异谱”的情况，因此对于同一种类型可能有多种不同的特征。为此，我们可以对同一地物选择多个训练区，分类后再合并。 感兴趣工具窗口见下图。 提取训练样本的具体操作如下： （1）确定ROI的提取类型（ROI ToolL: ROI_Type >>Polygon, Polyline, Point, Rectangel, Ellipse）和待操作窗口（主图像窗口、滚动窗口或缩放窗口）。 （2）在图像窗口上画出感兴趣区，单击鼠标右键确定选择形状（此时可以拖动感兴趣区域，用Ctrl＋鼠标左键可以删除），再次单击右键确定此训练区（此时若要删除训练区，需要点击ROI Tool窗口中的Delete控键，此操作将删除所有该类型的感兴趣区域）。ROI Tool 窗口中将会显示选择区域的颜色和相关信息，其中，感兴趣区域名称（ROI Name）和色彩可以修改。可就某一类训练区选择多个感兴趣区域。 （3）该类训练区的选择完成后，点击ROI Tool窗口的New Region控键，再进行另一类训练样本的选择，其颜色将自动改变。按以上操作完成所有训练区的选择。 2）训练样本的优化和提纯ROI 上述步骤中选择的某类训练样本，可能混入了其他类型的样本，为了提高图像分类精度，需要对训练样本进行提纯。N维可视化分析器（N — Dimensional Visualizer）即是对选择的训练区像元进行提纯。当某些像元始终聚集在一起运动时，这些就是所需的最纯像元；若在运动时，像元分成了两个部分，则 说明 关于失联党员情况说明岗位说明总经理岗位说明书会计岗位说明书行政主管岗位说明书 选择了两类地物的训练区，需把此训练区像元分开处理。 ROI Tool: File>>Export ROIs to n-D Visualizer >> n-D Control; n-D Visualizer 让训练区像元在n维空间内自由转动（可以控制转动速度Speed），当转到最能区分各类型训练区像元的位置时，停止转动，进行样本提纯操作。即： （1）在n-D Visualizer窗口中用鼠标选择某类训练区的纯像元并点击鼠标右键确定（可进行多次选择），再次单击右键>>Export Class，提纯后的训练区将出现在ROI Tool窗口中。 （2）进行下一个类型训练区的提纯时，首先要在n-D Visualizer窗口中单击右键>>New Class，下面的操作如前。如此，完成所有训练区的提纯。 （3）训练区的保存：ROI Tool: File>>Save ROIs… 5.2 选择分类方式 分类方式包括平行六面体法、最短距离法、马氏距离法、最大似然法、波谱角分类以及二进制编码法等，选择合适的分类方式。 1) 最大似然法（Maximum Likelood Classification） ENVI: Classification >> supervised >>Maximum likelihood >> Classification Input File 选择分类的图像 >> Maximum likelihood Parameters 选择训练样本，设置说明 最大似然分类假定每个波段每一类统计呈均匀分布，并计算给定像元属于一特定类别的可能性。除非选择一个可能性阈值，所有像元都将参与分类。每一个像元被归到可能性最大的那一类里。 在Maximum Likelihood Parameters 对话框中设置一般分类参数，在 “Set Probability Threshold” 文本框里，键入一个阈值（0~1）。选项参数被用来控制像元准确分类的可能性。如果像元的可能性低于所有类的阈值，则它被归为“无类别”，在此，我们一般选择默认值。 2) 波谱角分类法（Spectral Angle Mapper — SAM） ENVI: Classification >> supervised >> Spectral Angle Mapper >> Classification Input File 选择分类的图像 >> Spectral Angle Mapper Parameters 选择训练样本，设置说明 波谱角分类法是以物理学为基础的一种分类法，通过比较终端光谱向量和每个像元的矢量在N维空间中的角度，将像元分配到相应的区间中去，角度值越小，分类越精确。 输入由上步提纯得到的像元数据，选择适宜的参数[Maximum Angle（radians）] 值，小于此值的像元将不参加分类，经多次实验。默认值是0.1（弧度）。 5.3 分类 引入影像—>确定分类范围和波段—>选择训练样本—>给定阈值—>确定存储路径和文件名—OK。下图为最大似然法分类对话框。 非监督分类（Unsupervised Classification） 非监督分类：仅仅用统计方法对数据集中的像元进行分类，不需要样本。 方法： （1）IsoData: ENVI: Classification>>unsupervised>>IsoData>> IsoData Parameters对话框：参数设置说明 在ISODATA Parameters 对话框中，输入Number of Classes（分类数），Min（最少分类数）8、Max（最大分类数）15，Maximum Iteration（最大迭代数）10，Chang Threshold（像元变化的阀值）5.00，Minimum ＃Pixel in Class（每类中的最小像元数）1，Maximum Class Stdv （最大标准差）3.00，Minimum Class Distance （最小类间距）4.00，Maximum ＃Merge Pairs（最大合并数）2等8个基本参数（根据实际图像和先验知识更改参数的设置） （2）K-Means: ENVI: Classification>>unsupervised>> K-Means>> K-Means Parameters参数设置说明 6. 分类后处理（Post Classification） 6.1 分类统计： ENVI:Classification>>Post Classification>>Class Statistics：包括每一类的点数、最小值、最大值、平均值以及类的每个波段的标准差等。其中每一类的最小值、最大值、平均值以及标准差可以以图的方式进行显示。可以显示出每一类的直方图，并且计算其协方差矩阵、相关矩阵、特征值和特征矢量等。 6.2 两个分类结果的比较： ENVI:Classification>>Post Classification>>Confusion Matrix：分类结果的精度，显示在一个混淆矩阵里。通过用分类结果与地表真实图像（Ground Truth Image）或地表真实感兴趣区（Ground Truth ROIs）相比较来计算混淆矩阵。分类结果 记录 混凝土 养护记录下载土方回填监理旁站记录免费下载集备记录下载集备记录下载集备记录下载 了总体精度、准确度、Kappa系数、混淆矩阵、commission 误差（每类中额外像元占的百分比）和冗长误差（类左边的像元占的百分比）等等。当用地表真实图像计算混淆矩阵时，还可以输出每类图像中没有被正确分类的那些像元。 6.3 类别集群： ENVI: Classification>>Post Classification>>Clump Classes细小块的合并，将一些碎块进行合并（平滑处理）。 注：未被选上用于聚块（clumping）的类，在输出图像上无变化。 6.4 类别筛选： ENVI: Classification>>Post Classification>> Sieve Classes通过用斑点分组消除这些隔离的被分类的像元。该功能菜单将删除分类中的孤岛像元，并用黑像元表示，可以用成块分类功能代替黑像元。 注：在 “Group Min Threshold” 文本框里，输入一个类组需要包含的最少像元数（4或8）。任何一组小于这一数值的像元将从类中被删除。 6.5 类的合并： ENVI : Classification>>Post Classification>>Combine Classes：将分过的类进行选择性的合并，可以合并为一类或几类。 6.6 类的叠合： ENVI : Classification>>Post Classification>>Overlay Class：用一幅彩色合成影像或灰阶影像生成一幅影像地图，并且类的颜色叠置在一起，输出一幅3波段的 RGB图像。 6.7 修改类的颜色： Image: Tools>>Color Mapping>>class color mapping：当一个分类后的图像被导入一个显示窗口时，每类自动呈现出不同的颜色。每类的颜色与监督分类中选择的感兴趣区的颜色或非监督分类中预先选择的每类颜色相对应。未分类区域在图像中呈黑色，可以改变每类的颜色。 7. 制图输出 图形的整饰 7.1​ 经纬网格线 Image:overlay>>Grid lines（经纬网和像元网）,若图像没有被配准到地图坐标，将不会显示出经纬网。可以通过：Grid Line Parameters:Options>>…来设置网格线的属性及图像边界。 注：设图面大小--- Annotation --- Options > Display Borders---输入左、上、右和低部图像边框所需要的边框宽度（按像元） 2. 注记 Image: overlay>>annotation(标题；图例；比例尺；南北指针) (1) 添加注记：Image: overlay>>annotation。注记可以被放置在主图像窗口、滚动窗口或缩放窗口。通过从各自的 Options 菜单中选择 Annotation，每种图表，包括 X、Y、Z 剖面图或表面图，可以被注记。当出现 #n Annotation 对话框时（其中 “#n” 指正被注记的那个显示），选择 Object > >所需要的注记对象。 ? 文本注记（Text）：Object>>text ，选择注记的属性（如font、size等），在文本框中输入待添加文本，用鼠标在图像中点击注记位置，按右键确定。 ? 图例注记（map key）：Object>>map key可以直接将各类的图例加载上去，并且可以进行颜色、名称等编辑。 ? 比例尺注记（Scale Bar）：Object>>Scale bar ? 偏差图注记（Declination）：Object>>Declination，Declination 选项允许你在图像上放置一个磁偏角图表。磁偏角图表包括指向真北（True North，用星号显示）、坐标北（Grid North，GN）和磁北（Magnetic North，MN）的箭头的任意组合。 ? 覆盖分类结果：Image:Overlay>>classification ? 边界设置（Set Display Border）：Option>>Set Display Border ? 其他注记略 ? 若要对注记进行选择或编辑：Object>>Selection/Edit 注：每一种注记添加到图像中后，单击鼠标右键进行确定。所有注记对象都有一个小的彩色菱形 “handle”，它被用来决定位置。 (2) 保存注记文件：1.选择Annotation: File > Save Annotation.2. 当出现新的对话框时， 在文本框中键入输出文件名，或点击 “Choose”，然后当出现 ENVI 文件选择对话框时后，输入一个文件名。3. 选择 “OK” ，把注记保存到一个输出文件。 ? 图形输出 1．分类结果图像输出：Image: File>>Save Image As >>Image File （有多种格式可供选择）or Postscript File 2．分类结果的矢量输出：ENVI: Classification >> Post Classification >> Classification to Vector：将选择的类变换为矢量多边形进行输出。 注：输出图像名不能与其他文件名相同。 8. 图像存取的举例说明 ENVI中支持多种格式的图像文件，有些格式无法直接打开，需要添加头文件信息。下面以一DAT格式为例，说明如何打开其他格式的图像文件，并转换为ENVI标准格式。 如下图是.dat格式的TM图像文件，每一个文件包含一个波段信息，header为头文件信息。 （1）File >> Open Image File，选择待打开的图像，如先打开band1，将会出现头文件对话框。从头文件中查出图像行列数（若行列数填写错误将不能正确打开图像），填入Header Info对话框中。波段数选择1（注意这里的波段数是指待打开的文件包含几个波段，并不是指第几波段）。 注：若无法用File >> Open Image File则需要用File >> Open External File来选择相应的文件格式类型。 （2）点击OK后band1文件将出现在可利用波段列表中。重复以上操作打开所有的波段。若要将这些波段合并到一个ENVI标准格式文件中，需进行下面的操作。 （3）ENVI: File >> Save File As>>ENVI Standard ，将出现New File Builder对话框，点击Import File…，选择待添加的波段文件，确定后文件将出现在对话框中。点击Reorder Files…可改变文件顺序。最后键入输出文件名即可。 ERDAS基本操作入门 1、图像导入 在erdas的Import/Export模块中，分别导入TM图像的第1、2、3、4、5、7波段，具体操作步骤为 ① 点击import模块，打开对话框 ②选择type类型为TIFF ③ media为file； ④ 然后选择输入、输出文件名路径和文件名 ⑤ 分别对123457波段进行导入； ⑥在此之前可以选择session－>preference，选择输入、输出主 目录 工贸企业有限空间作业目录特种设备作业人员作业种类与目录特种设备作业人员目录1类医疗器械目录高值医用耗材参考目录 。 2、图像波段合成 在erdas的interpreter模块中将单波段影像进行合成，生成多波段文件，具体操作步骤为： interpreter－>utilities－>layer stack， ① 在出现的对话框中import框中依次选择需要合成的波段，每选择输入一个波段用Add添加一次； ②     output file选择导出文件路径及命名文件。 ③ Data type 设为 Unsigned 8 bit； ④Output option 设置为Union ，选中 ignore zero     stats； ⑤进行操作。 3、 用shape文件进行图像切割 3.1 Shape文件制作AOI文件： ①     在ERDAS中点击Import图标，出现Import/Export对话框 ②     选中Imput，Type栏选择Shapefile，Media栏选择File，在Input File（*.shp）中确定要转换的shape文件，在Output File（*.arcinfo）中确定输出路径及名称，单击OK按钮，出现Import Shapefile对话框，单击Import Shapefile Now。 ③     注意此步骤中输出路径及输出名称均为英文字母 ④     建立拓扑多边形 ⑤     在Arcgis中打开ArcToolbox，Data Management Tools—>Topology—>Build，双击Build，出现Build对话框，在Input 中填入*.arcinfo文件的路径，Feature选择Poly ⑥     单击OK按钮。 ⑦     在ERDAS中打开一个viewer窗口，打开arc coverage文件，新建一个aoi层（New—>AOI Layer） ⑧     View—>Arrange Layers Viewer打开Arrange Layers Viewer对话框，在Vector图层上单击右键，选择Show Properties，打开Properties对话框，选中Polygon，点击Apply按钮。 ⑨     在View窗口中打开AOI工具栏，先选中内部区域，再点击 ，产生aoi，选中该aoi，单击File—>Save—AOI Layer as，保存为aoi文件。 3.2 用AOI文件进行对遥感图像切割 在ERDAS图标面板工具条中单击Data Prep图标，Subset，打开Subset对话框。在Subset对话框中需要设置下列参数： ⑩     输入文件名称（Input File） ⑪ 输出文件名称（Output File） ⑫ 单击AOI按钮确定裁剪范围 ⑬ 打开Choose AOI对话框 ⑭ 在Choose AOI对话框中确定AOI的来源为File（或Viewer） ⑮ 如果选择了文件（File），刚进一步确定AOI文件；否则，直接进入下一步 ⑯ 输出数据类型（Output Data Type）为Unsigned 8 Bit，输出文件类型（Output Layer Type）为Themetic ⑰ 输出象元波段（Select Layers）为1 ：6（表示选择1-6六个波段） ⑱ 输出统计忽略零值，选中Ignore Zero In Output Stats复选框 ⑲ 单击OK按钮 4、图像预览 在开始进行分类之前，需要先仔细查看合成后的图像，确定卫片所覆盖的地理区域及海拔范围，确定主要的地标性元素。由于卫片原始数据的差异，同样的地表覆盖物斑块在不同时期的卫片中或不同地区的卫片中显示的颜色都可能不同，所以在预览中，还要熟悉整个范围内的地表覆盖类型和不同地物之间的变化。 ①打开显示窗口，加载裁切后的6通道的图像（4，3，2）或者（4、5、3）、（7，4，2）； ②把图像缩小至适合窗口，浏览图像，注意河流、城镇、植被、水体、土壤的分布； ③选择特定区域放大，查看各种不同的地表覆盖物类型的分布及色调变化； 根据经验，在4，3，2（RGB）的波段组合下，各种地表覆盖物类型的特点如下： a．森林——森林显示出棕色、红色、褐色等一系列多变的色调。在高海拔地区，成熟针叶林为很浓的棕色或暗红色；在中低海拔地区，森林的颜色多变，从棕色到红色到暗绿色都有，部分落叶林在冬季呈现出锈黄色； b．灌丛和草甸——相对于临近的森林斑块，灌丛和草甸呈现出明亮许多的红色到浅红色。在高海拔地区，大片的草地在夏季可能为浅红或锈红色，而冬季则呈现青绿色； c．湖泊、河流——湖泊通常为边界清晰的黑色斑块，河流则显示为黑色或深蓝色。在冬季，水面结冰或覆盖有雪则显示出不同深浅的紫红色； d．城镇——很明显的比较亮的灰色或青灰色斑块，通常可见有规则的灰色线条（公路）穿过； e．农田——颜色多变的绿色、灰色、淡紫色、浅红色斑块，通常沿河谷两侧不规则分布，在平原区则大片分布。河道边的水田往往显示出富含水分的青灰色。 5、图像分类 5.1 进行非监督分类 步骤： 第1步：启动非监督分类 在ERDAS图标面板工具条中单击Classifier图标，打开Classification 对话框，单击Unsupervised Classification 按钮，打开Unsupervised Classification对话框 第2步：进行非监督分类 在Unsupervised Classification对话框中进行下列设置： ① 确定输入文件（Input Raster File）(要进行分类的文件)； ②     确定输出文件（Output File）（产生的分类文件），文件名定为ppprrr_YYYYMMDD_123457_unsupervised_15.img； ③     选择生成分类模板文件Output Signature Set，确定模板文件名称,命名同上； ④     确定聚类参数（Clustering Options），需要确定初始聚类方法与分类数： ⑤     默认选择Initialize from Statistics（按照图像的统计值产生自由聚类）； ⑥     确定初始分类（Number of classes）为15（分为15类）； ⑦     单击Initializing Options按钮，打开File Statistics Options对话框，设置一些统计参数，一般采用默认值； ⑧     单击Color Scheme Options按钮，打开Output Color Scheme Options对话框，设置分类图像彩色属性，此处单击Approximate True Color，采用RGB对应453波段合成。 ⑨ 其他参数采用默认值。 ⑩     单击OK按钮（关闭Unsupervised Classification对话框，执行非监督分类）。 5.2 定义分类模板 （1）步骤： Main－>Image Classification－>Classification－>Signature Editor，打开分类模板编辑器。在Viewer窗口下的Raster下打开Tools图标，选择多边形AOI绘制。 （2）定义模板原则 ①必须在分类之前就知道研究区域的森林类型、覆盖范围以及图像的叠和现象，以保证输出分类的连续性。 ②当创建训练区时，对于每一个类别都有一些子类，每个子类选择的AOI区域应该不少于5个，并且每个AOI区域内象素的颜色类型一致，跳跃不能很大，即不出现杂色。 5.3 执行监督分类 ①     依次选择：Main－>Image Classification－>Classification－>Supervised Classification，打开监督分类对话框。 ②     输入原始文件 ③     定义输出文件 ④     确定分类模板文件 ⑤     选择输出分类距离文件为Distance File ⑥      定义分类距离文件 ⑦     选择非参数规则（Non-Parametric Rule）为Feature Space ⑧     选择叠加规则（Overlay Rule）为Parametric Rule ⑨     选择未分类规则（Unclassified Rule）为Parametric Rule ⑩     选择参数规则为Maximum Likelihood（即最大似然法） ⑪ 取消选中Classify zeros复选框 ⑫     OK执行监督分类。 5.4 后期检查修正        打开两个viewer窗口，进行链接（选择link工具）。并可以选择aoi的显示功能检查子类选择的正确性。反复验证、修改模板。 5.5 重新分类 重复以上步骤，重新分类，达到最佳分类结果 6、图像拼接 7、分类重编码 将分类结果图像进行分类重编码，减少分类数量。判断每个分类的专题属性，对相近或类似的分类通过图像重编码进行合并，并定义分类名称和颜色。 ①     Main->Image Interpreter->GIS Analysis->Recode ②     确定输入、输出文件； ③ 设置新的分类编码(Setup Recode)，打开Thematic Recode表格，根据需要改变“New Value”字段取值(直接输入)； ④     单击OK； ⑤     单击OK 8、 滤波 ①Image Interpreter | GIS Analysis... | Eliminate...； ② 输入文件为“.._ clp4.img”，输出文件为“..._ elim25.img”； ③ “Minimum”选择“25”；(因为象素分辨率为28.5M，25个象素接近于2公顷；这样最小图斑为2公顷) ④ “Output”选择“8bit” 9.erdas配准步骤 配准步骤：要求 1。在viewer模块里打开你的正确得影像。 2。点击dataprep模块，打开他下面得image geometric correction子模块， 3选择from image file，选择你要配得图像，打开 4，在出现得set geometric model里 选择第2个polyonial 5。在下面得对话框里有个polynomial order 一般选2就可以 6， 然后应用，在close那个对话框 7 在下面得对话筐里，选第一个 8出现一个小的对话框，不用管他，点击你第一步打开得准确得图像界面，就可以配准了 9在你得准确图像里面点击一个点，然后转到你的需要配的图象里面找与他相似的点，点击，选够6个点后，在gcp tool那个界面里面将出现误差参数，可以看你得点是不是准确。这6个点是控制点，所以你选择时应该分散开，尽量在全图范围里找。 10。然后选择其他点越多越好 11，如果你不想那样麻烦的找，你可以在任何一幅图像上点击鼠标右键，然后选择geo。link/unlink选项，那样子的话，你只需要在一个图象里点点，机器自动给你在另一个里面找， 不过头六个点不会出现误差参数，从第七个点开始会出现误差参数，如果误差太大，你必须在修改。 12，在你配完后，在geo correction tools里面点击第3个图标就ok 13，如果你配准到中间要休息，需要保存gcp tools对话框， 下次在匹配直接打开就行。 14。配准完后得总误差也就是那个rms误差必须在0。5个像元以里。 工作完毕，你的图就ok 帖子 19  精华 0  积分 15  活跃度 9 度  阅读权限 10  注册时间 2007-10-23  最后登录 2007-12-28  查看详细资料