erdas实习报告Word格式.docx
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1、了解ERDAS软件的基本功能和基本操作;
2、掌握ERDAS处理影响的一般流程,能够熟练使用ERDAS进行图像处理和成图作业;
二、实验数据
1、1:
10万临川区土地利用图;
2、配准好的临川区2000年9月23日的TM图象。
3、临川区行政边界AOI文件
三、实验内容
1、图象裁剪
利用临川区行政边界AOI文件对TM图象进行裁剪,裁剪出临川区TM图象。
2、图象配准
map-to-image:
1:
10万土地利用图与TM图象配准;
要求最初选GCP点6-10个,及检测点5个,各点均匀分布,RMS检验误差小于30米(1个像元)。
3、图象监督分类
使用多边形选择工具;
保留每个类型训练文件及aoi文件。
分类结果与1:
10万土地利用图比较,反复修正训练样区,进行监督分类,计算各地类的面积。
4、图象检验
分层随机抽样,每类30个样点,目视判读分类准确与否,统计分类精度。
四、实验步骤
1、格式转换
将1:
10万临川区土地利用图的TIFF格式通过ERDAS转换为img格式。
用ERDAS的数据输入输出模块:
Import,弹出一个对话框:
type选tiff,对话框左边输入tiff文件,右边选择好转换的img格式。
进行相关的设置,点击OK即可完成格式转换。
2、图像裁剪
在DataPrepration模块利用临川区行政边界AOI文件对TM图象进行裁剪,裁剪出临川区TM图象。
第一步:
“DataPrepration”—“SubsetImage”出现Subset对话框
第二步:
在subsetimgae对话框中,inputfile中打开需要裁减的影像(*.img),添加临川区TM影像,outputfile中指定裁减后的影像存储位置。
第三步:
点击subsetimgae对话框中的AOI按钮,出现chooseAOI对话框,选择AOIfile--行政边界AOI文件。
第四步:
在View窗口打开裁剪后的图像,查看裁剪的效果图:
3、图象配准
1:
10万土地利用图与TM图象配准配准步骤
(1)在Viewer#1和Viewer#2中分别打开需要校正的影像(1:
10万土地利用图)和TM影像
(2)点击DataPrepration模块,点击ImageGeometricCorrection子模块
选择fromimagefile,选择左侧临川区土地利用图,被校正影像模型选择Polynomial,设置PolynomialModelProperties对话框,polynomialorder一般选2;
(3)设置完成后的校正界面如图:
(4)选择控制点:
将左右两幅图像调整到合适界面,在左右两幅影像中选择明显地物点作为GCP控制点。
点选GCP控制点选择图标,在左图像里点击一个点,然后转到右侧图象找到与之相似的同名点,点击,选够6个点后,在GCPTOOL界面出现误差参数,可以检查GCP选择是不是准确,并将控制点颜色改为明显的红色。
GCP控制点选择时应该分散开,尽量分布在全图范围。
(5)选择检核点:
选择至少6--10个控制点,之后将选点属性改为Check,按照前面选控制点的方法选择5个检测点,各点均匀分布,RMS检验误差小于1个像元。
控制点分布图如下:
(6)控制点选取完成后,单击顶部对话框中的重采样图标输出校正影像。
经校正后后的图像如下:
两幅图对比:
4、图象监督分类
利用监督分类,对遥感影像上的地物进行识别,将地物分为耕地、林地、居民地、水域、未利用土地和交通用地六类。
(1)在视窗内打开配准好的TM影像,在另一个视窗打开1:
10万临川区土地利用图的图像,对照临川区土地利用图在TM影像上选择训练区。
(2)点击classified,选择signatureeditor出现下面的界面;
(3)根据需要选择类属性字段,这里只选择名字、颜色、属性值和个数四个属性值。
(4)打开AOI工具栏,在影像上不同区域分别选取六种地物类型,点
将选择好的AOI添加分类编辑区(每种地物在不同区域至少选取6个样本),点
将同类的地物进行合并。
训练区样本分布图:
训练区分离度报告:
训练区直方图报告:
要求精度大于85%,不符合要求表明训练区选择误差较大,应重新选取。
ERRORMATRIX
(5)点击“Classification—SupervisedClassification”,打开分类对话框,按照要求进行相应设置,如下图:
点击OK,完成影象的分类,在Viewe打开转换后的监督分类图:
(6)分类结果精度评价:
“Classification---AccuracyAssessment”,打开分类后的图像,点击
将监督分类图进行连接,添加30个随机点。
对照属性,关联点之后的随机点:
(7)点击“Report—AcuuracyReport”输出分类评价报告:
输出分类评价报告
CLASSIFICATIONACCURACYASSESSMENTREPORT
-----------------------------------------
ImageFile:
d:
/专业资料/遥感实习/监督分类图.img
UserName:
Administrator
Date:
SunJun1615:
03:
102013
ACCURACYTOTALS
----------------
ClassReferenceClassifiedNumberProducersUsers
NameTotalsTotalsCorrectAccuracyAccuracy
---------------------------------------------------
Unclassified000------
000------
耕地109990.00%100.00%
水域000------
居民地9109100.00%90.00%
交通用地444100.00%100.00%
未利用地111100.00%100.00%
林地666100.00%100.00%
Totals303029
OverallClassificationAccuracy=96.67%
-----EndofAccuracyTotals-----
KAPPA(K^)STATISTICS
---------------------
OverallKappaStatistics=0.9254
ConditionalKappaforeachCategory.
------------------------------------
ClassNameKappa
---------------
Unclassified0.0000
耕地1.0000
水域0.0000
居民地0.8941
交通用地1.0000
0.0000
未利用地1.0000
林地1.0000
-----EndofKappaStatistics-----
(8)分类后处理:
A聚类统计:
点击“Iterpreter—GISAnalasis--Club”,打开聚类统计对话框,添加分类后影象和分类后影象:
在Viewer中打开聚类统计后的图像:
B过滤分析:
点击“Iterpreter—GISAnalasis—Sieve”,打开过滤对话框,添加聚类统计后的图像和过滤分析图
在Viewer中打开过滤分析图:
C去除分析:
点击“Iterpreter—GISAnalasis—Eliminate”,打开去除对话框,添加聚类统计图和输出去除分析图:
在Viewer中打开去除分析图:
调整颜色后的去除分析图像如下:
最终监督分类后的图像与1:
10万临川区土地利用图对比如下:
五、实习心得
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
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