ERDAS IMAGINEIMAGINE Photogrammetry 新功能详细Word格式文档下载.docx
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ERDASIMAGINE2020可以访问公有和私有AmazonS3云存储服务,其中最有效的格式是云优化GeoTIFF格式,以此种方式访问的数据可以通过ImageChain进行显示或者在SpatialModelEditor中使用。
图1打开COG格式数据并在视图窗口显示
∙MIE4NITF格式
时间序列数据集现在由MIE4NITF标准进行存储和传输,它可以由存储在NITF中的数百甚至上千个独立的图像帧组成。
ERDASIMAGINE2020支持将多个MIE4NITF图像帧打开为工具,如使用Flicker闪烁工具进行时序播放,也支持将每个图像帧单独打开用于后续开发。
图2打开MIE4NITF格式数据并在视图窗口内显示
∙GeoPackage格式
ERDASIMAGINE2020支持GeoPackage格式,其中栅格数据通过空间建模工具及ImageChain工具读取,矢量数据通过空间建模工具进行访问。
图3打开GeoPackage格式的矢量数据
∙LuciadTerrainService
来自LuciadFusion的Luciad地形服务可以作为标准的栅格数据源在ERDASIMAGINE中使用。
图4连接Luciad地形服务
∙NetCDF格式
ERDASIMAGINE2020的SpatialModeler工具和ImageChain工具可读取NetCDF格式数据。
∙WMS
此前的ERDASIMAGINE的2D视图主要基于从元数据中提取图像块进行显示,但是当用户希望返回的仅为当前视图窗口内的图像块时,通常会导致WMS服务器出问题,对此,ERDASIMAGINE2020版本通过引入了第二个显示模式进行了优化。
这个选择在Ribbon界面中以复选框按钮的形式出现,称为“持续漫游”。
如果打开此复选框将导致对WMS服务器的请求是针对图像块(tile),而不是针对视图范围。
打开模式的好处是当在视图范围内进行平移或缩放操作时也可以发送服务请求并将数据呈现到屏幕上,缺点是填充视图范围的总时间可能更长。
相反,如果模式关闭,则数据请求仅针对当前视图的范围,与针对图像块(tile)相比可以更快地返回和呈现数据。
然而,缺点是只有当漫游/缩放操作停止时才能发送请求。
因此,当在视图窗口内进行数据漫游时,在释放鼠标之前,用户将在先前的数据范围周围看到黑色。
但是对于WMS层,印象通常是性能提高了。
因此,此复选框按钮默认为关闭状态。
3.通用功能
1)优化的AutoSync批量纠正
此前AutoSync模块在进行批量纠正时需要针对每一景数据分别建工程,相对来说比较繁琐,针对这个问题,2020版本进行了优化,支持对同一传感器的数据进行批量全自动正射纠正,输入若干个待纠正数据和一个参考DOM,就可以批量匹配点,然后基于RPC和DEM解算误差,最后执行批量正射纠正。
图5基于AutoSync模块批量处理高分一号卫星数据4景影像
2)支持ImageChain打印
使用ImageChain方式打开的影像可以被包含在地图制图中,也可以发送到打印设备,也可以发送至PowerPoint、JPEG、GeospatialPDF等。
图6将以ImageChain方式打开渲染的图像进行专题制图
3)优化的镶嵌线生成方式
在MosaicPro中增加了一个新的镶嵌线生成选项OptimalSeamline,该选项使用像素值和梯度作为成本函数和图形切割来查找图像之间的可选镶嵌线,以避免拼接区域辐射失调和大的错位,保证拼接成果看起来无缝。
图7使用优化后的镶嵌线生成算法生成拼接线
4)支持3DconnexionSpaceMousePro设备
支持外接3DconnexionSpaceMousePro,在StereoPointMeasurementtool、TerrainEditor、ORIMA、PRO600等模块的立体环境下作为数字化设备。
图83DconnexionSpaceMousePro设备
5)断裂线新增/优化功能
∙支持选中断裂线进行复制:
地形编辑面板新增CopySelectedBreaklines选项,可以将已有断裂线复制至特定位置。
图9断裂线复制选项
∙优化编辑断裂线顶点:
可以将断裂线顶点作为离散点进行编辑,必须要选中整条断裂线。
∙等高线动态更新:
在断裂线编辑过程中,等高线实时进行更新,可以给用户及时反馈,此前版本需要编辑完成后才能进行等高线更新。
6)一致的样式库位置存储
ERDASIMAGINE2020现在只需要到etc文件夹的子目录中寻找相关样式库,如果用户有自定义的样式文件存储在其他路径,需要将该文件移动到现在的位置。
各类别样式的存储名称如下:
∙Arrowstyles:
etc/Arrows
∙Colors:
etc/Colors
∙Fillstyles:
etc/FillStyles
∙Linestyles:
etc/LineStyles
∙Symbols:
etc/symbols
∙Textstyles:
etc/TextStyles
4.增强的空间建模
ERDASIMAGINE2020对SpatialModeler空间建模工具进行了持续的改进,包括新增多种算子及改进原有算子,用户可根据丰富的算子创建自己的工作流或扩展应用。
1)新增算子
∙ClassifyBuildings:
对点云数据进行建筑物分类,要求点云数据的地面点已经被分类(Class2)。
∙ExtractBuildingFootprints:
针对已经进行建筑物(Class6)分类的点云数据提取建筑物Footprint
∙ComputeGroundSamplingDistance:
对点云数据计算地面采样距离,通常可用于将点云数据转换为栅格数据时设置像元尺寸。
∙CalculateCellSize:
计算像元尺寸
∙GrowFeatures:
基于区域增长算法提取栅格影像中的特征
图10基于GrowFeatures算子建模提取水体
∙InitializeCARTRegressor:
定义和训练CART回归量
∙InitializeRandomForestRegressor:
定义和训练初始化随机森林回归量
∙PredictUsingMachineLearning:
基于训练模型对输入数据进行预测
∙AugmentTrainingData:
增加训练数据
∙AssessObjectDetectionAccuracy:
评估目标提取精度
∙DensifyGeometry:
基于最大距离因子对输入特征的顶点进行加密。
∙SmoothGeometry:
基于加权平均平滑算法对几何特征进行平滑
∙ArrangeItems:
根据RangeList端口上指定的顺序,从列表或表中选择、排列和复制值,以创建输出新的列表或表。
∙CatchError:
检测子模型运行过程中是否出现错误
∙ColorInput:
创建颜色
∙Combine:
将多个列表合并
∙ComputeGLCMTexture:
使用GLCM(gray-levelco-occurrencematrix)计算纹理特征
∙CreateDiceBoundaries:
创建可将影像分割成更小的、特定大小的分块边界。
可用于后续区域变化监测或者深度学习特征提取。
图11基于CreateDiceBoundaries算子建模,创建矩形格网的矢量文件
∙CreateImagePyramid:
创建影像金字塔
图12使用CreateImagePyramid算子建模,基于不同算法计算影像金字塔
∙DeleteImagePyramid:
删除外部金字塔文件
∙EnhanceContrastUsingCLAHE:
使用CLAHE(ContrastLimitedAdaptiveHistogramEqualization)算法增强影像对比度。
优势在于可以恢复特别暗或者特别亮的区域的细节特征,同时保存中间色调区域的对比度。
图13基于EnhanceContrastUsingCLAHE算子建模,进行对比度增强
∙GetTIFFOptions:
为TIFF格式文件创建格式特定的输出选项
∙ResizeMatrix:
调整矩阵大小(行/列)
∙ResizeTable:
调整表格行数
∙SetMatrixValues:
修改已有矩阵特定单元格的值
∙SetTableValues:
设置表格中特定行的值
∙SortItems:
基于列表或表格创建排序/降序后的列表或表格
∙UpdateImagewithRPCs:
基于RPC文件更新影像信息
2)改进算子
∙ClassifyUsingMachineLearning:
增加一个输出端口(TrainingAttributeImportances)
∙InitializeNaï
veBayes:
增加一个输入端口(TrainingAttributesScaling)
∙Orthorectify:
增加多个输入端口(CellCalculationMethod,AllowApproximation,ApproximationTolerance,ApproximationMaxOrder,ApproximationGridSize,UsePyramids)。
∙SettoNoData:
增加输入类,允许栅格数据作为输入。
3)水文分析算子
注:
使用此类算子需IMAGINEAdvantage/Professional,GeoMediaAdvantage/Professional中的任意一个许可。
∙AccumulateFlow:
计算整个表面的流量积累。
可以作为水文分析工作流程的一部分,用于识别河流、溪流网络或识别排水出口,用于寻找流域(流域盆地)区域
∙CalculateFlow:
对连续的高程表面数据(如DEM)进行计算,生成一个流栅格,其中每个像素值表示径流在地形上的流动方向(实际上是最陡的坡度)。
一般用于识别排水管网和流域。
∙FillDepressions:
对连续的高程表面数据(如DEM)进行凹陷填补。
∙FindWatersheds:
寻找水源
∙InterpolateUsingIDW:
使用IDW算法进行内插,适用于半连续数据,如等高线或有间隙的遥感图像。
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