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一、实习任务:
学会使用ERDASIMAGINE软件、写实习报告。
二、实习时间:
2011年9月——10月
三、实习地点:
四教五楼机房
四、实习目的:
了解ERDASIMAGINE的应用,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。
通过对ERDAS软件的学习和实际操作,掌握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,加深对所学课程原理的理解,为从事相关行业奠定基础。
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、图像增强、遥感图像分类。
实验一
实习要求:
分别对023013.img和024013.img进行几何校正。
实习步骤:
1、加载航空影像启动几何校正模块
打开EDRASIMAGINE,点击Viewer新建一个窗口。
并在Viewer中单击OpenLayer图标,添加待校正影像023013.img。
在Viewer菜单条中选择Raster|GeometricCorrection命令,打开SetGeometricModel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GCPToolReferenceSetup对话框。
2、采集地面控制点
在GCPToolReferenceSetup窗口中选择KeyboardOnly采点模式,单击OK按钮关闭该窗口。
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。
3、计算检查点误差
在GCPTool工具条选择ComputeError按钮,检查点的误差就会显示在GCPTool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。
4、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(对024013.img的校正方法同上)。
校正后的023013.img如下:
校正后的024013如下:
实验二
将校正好的两个图像进行裁剪、拼接。
1、加载拼接图像
选择Main|DataPreparation|MosaicImages|MosaicTool命令,打开添加图像对话框,添加完毕后再选择ImageAreaOptions标签,进行拼接影像范围的选择,此处选择CropArea。
2、图像叠置组合绘制AOI
在MosaicTool工具条选择SetModeforInputImages按钮,进入图像模式设置状态,确定重叠区域。
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AOILayer。
打开SubsetImage,选择AOI的来源为AOIFile,输出数据类型为Unsigned8Bit,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:
裁剪后的024013.img如下:
3、图像匹配设置运行Mosaic工具
在MosaicTool工具条选择DisplayColorCorrections按钮,打开色彩校正对话框。
匹配方法为OverlapAreas,直方图类型为BandByBand,设置重叠区像元灰度计算为Average。
在菜单条中选择Process|RunMosaic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。
实验三
用拼接好的图像023024.img来校正spotpan01422.img
1、加载图像启动几何校正模块
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spotpan01422.img,在Viewer#2中加载参考图像023024.img。
在Viewer#1菜单条中选择Raster|GeometricCorrection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GCPToolReferenceSetup对话框。
在GCPToolReferenceSetup窗口中选择采点模式为ExistingViewer按钮,单击OK按钮关闭该窗口,打开ViewerSelectionInstruction指示器。
鼠标点击地理参考图像023024.img的Viewer#2窗口,打开ReferenceMapInformation对话框,显示参考图像的投影信息,单击OK按钮。
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。
采集6个点后开启自动追踪。
参考图像的10个点的分布图如下:
校正后的spotpan01422.img的十个点的分布图如下:
最终输出校正后的误差计算如下:
5、保存几何校正模式
在GeoCorrectionTools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。
实验四
用校正后的spotpan01422.img图像来校正ETM+图像。
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。
鼠标点击显示作为地理参考图像spotpan01422.img的Viewer#2窗口,打开ReferenceMapInformation对话框,显示参考图像的投影信息,单击OK按钮。
采到六个点后开启自动追踪。
参考图像的10个点及ETM+的10个点的分布图如下:
5、图像融合
打开ResolutionMerge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StretchUnsigned8Bit,输出波段选择为1:
7。
单击OK按钮执行分辨率融合。
实验五
对图像进行非监督分类
1、启动非监督分类模块,选择输入、输出影像
在ERDAS面板工具中选择DATAPrep|UnsupervisedClassification命令,打开非监督分类对话框。
选择InputRasterFile和OutputClusterLayerFilename设置被分类的图像和分类结果,并选择OutputSignatureSet产生一个模板文件。
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:
选择Classifier|UnsupervisedClassification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:
首先设置聚类方法为InitialfromStatistics,确定初始分类数为10,设置分类颜色属性为4、3、2。
然后设置ISODATA的统计参数InitializingMeansAlong和ScalingRange分别为计算初始均值所沿的轴和度量范围。
置处理选项,确定循环次数和阈值。
在UnsupervisedClassification面板中的Processingoptions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:
结束语
通过这次的上机操作,使我对ERDAS有了更深刻的了解。
这几次的上机操作,使我对ERDAS软件学会了简单的使用,并发现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。
只有通过自己的练习,自己的思考,才能够学好一门知识。
在这次短暂的上机过程中,我深深的感觉到所学知识和在实际运用是不可分割的一个整体,刚开始的一段时间里,对一些工作感到无从下手,茫然不知所措,这让我感到非常的难过。
在课堂总以为自己学的不错,一旦接触到实际,才发现自己知道的是多么少,这时才真正领悟到“学无止境”的含义。
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