erdas基本操作Word下载.docx
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在主菜单中执行RasterGeomatricCorrection
选择Polynomial(多项式法)
选择ExistingViewer(存在的影像)
出现提示对话框,在要链接的图像中单击一下。
选取采样点
进行重采样
打开重采样对话框,选择保存几何处理图像输出的目录
处理完成后点OK
检查
1分别在两个视窗对照
这时可以关闭掉tmatlant.img,在一个新的视窗中打开经过几何处理生成的影像。
先要进行两个影像的链接,执行ViewLink\UnlinkViewsGeografical
在要链接的图像上单击一下。
十字交叉线检查
执行UtilityInquireCursor
可以用鼠标的拖动来看两幅图上同名点的对应情况
拉帘式检查
在一个视窗中叠加显视(在打开对话框的RasterOptions中一定要勾掉ClearDisplay选项
然后执行UtilitySwipe命令
用鼠标拖动控制按钮就可以像拉窗帘一样进行两幅图的对照
二,图像融合
用到的图像:
panAtalanta.img和上面几何处理生成的结果jh.img文件
执行InterpreterSpacialEnhancementResolutionMerge
打开如下对话框后采用主分量(PrincipalComponent),采样方法使用双三次卷积(CubicConvolution)或双线性内插法(BilinearInerpolation)或用最临近像元法(nearestNeighbor)都行,并输入刚生成的影像和panAtlanta.img,及输出影像的目录。
然后点ok进行融合处理。
处理完成后就可以查看结果
融合后的图像具有两幅图像共有的优点
三、像彩色增强
假彩色增强
在图像视窗中执行RasterBandConbination
打开这个对话框,可以对各个波段进行颜色的设置
五,模式识别(计算机自动分类)
用到的图像:
lnclump.img
有两种方法,一种是监督分类(有先验知识的),一种是非监督分类(没有先验知识的,盲目进行分类),在软件中先验知识体现为样本文件。
即监督分类要有样本文件。
1、监督法分类
(1)先编辑样本文件,依次执行ClassifierSignatureEditor.弹出SignatureEditor对话框。
(2)在待分类的影像的视窗中执行”AOITools,打开工具箱,如下图
用工具箱中的工具在图像上勾同一种颜色的区域作为一个样本,并用SignatureEditor对话框中的添加按钮添加到表格中。
当把所有的样本添加完毕后,在SignatureEditor对话框中执行“FileSaveAs”,保存sig格式的样本文件。
关闭上面窗口后,在分类对话框中选择”SupervisedClassification”,打开如下窗口输入要处理影像,输出影像,样本文件(刚保存的样本文件)其中MaximumLikelihood表示最大似然法
下图是监督分类的处理结果。
检验的另一种方法(两个图层,让其中一个的某些地物透明,进行图层间切换显示,即表现为闪动的样子)
打开图像Incump,img.
在图像lncump.img的视窗上再重叠打开刚分类的结果图像(方法如前面所说得在同一视窗中重叠显示两张图)。
通过视窗上的RasterAttributes的命令可以打开Attributes对话框,选择ClassProperties,可以对Attibutes对话框表格中各属性的顺序进行调节。
下一步在Attributes对话框中将其中几中地物的透明度设为0(透明度为Opacity,它的值0表示透明,1表示不透明)。
然后在视窗中执行UtilityFlicker,打开ViewerFlicker对话框,点击ManualFicker按钮进行闪烁
这就是最终分别点击鼠标时的效果
2、非监督法分类
在ERDAs软件的主菜单依次执行Classifier->
UnspervisedClassifier,如下图所示。
弹出非监督分类参数设置的对话框后,设置“Numberofclass”(要分成的类的个数)为3,
输入要处理的影像lncump,img和监督分类的结果影像保存的目录,点“OK”即可。
非监督分类完成。
再打开一个新视窗,将刚生成的影像进行检查(方法如前面的)
下面的图为分类结果影像。
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