Erdas非监督分类全过程Word文件下载.docx

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调出非监督分类对话框

调出非监督分类对话框的方法有以下两种：

方法一：

在ERDAS图标面板工具条中，点击Dataprep图标

→DataPreparation→unsupervisedClassification→UnsupervisedClassification对话框如下：

方法二：

在ERDAS图标面板工具条中点击Classifier图标

→C1assification→UnsupervisedClassification---→unsupervisedclassification对话框如下：

可以看到，两种方法调出的UnsupervisedClassification对话框是有一些区别的。

第二步：

进行非监督分类

在Unsupervisedclassification对话框中：

获得一个初步的分类结果以后，可以应用分类叠加（Classificationover1ay）方法来评价检查分类精度。

其方法如下：

显示原图像与分类图像

在视窗中同时显示lanzhoucity.img和lz-isodat.img：

两个图像的叠加顺序为lanzhoucity.img在下、lz-isodat.img在上，lanzhoucity显示方式用红（4）、绿（5）、蓝（3）。

打开分类图像属性并调整字段显示顺序

在视窗工具条中：

点击

图标（或者选择Raster菜单项—--选择Tools菜单）

→打开Raster工具面板

→点击RaSter工具面板的图标（或者在视窗菜单条：

Rster---Attributes）

→打开RasterAttributeEditor对话框（lz-isodat.img的属性表）

属性表中的19个记录分别对应产生的18个类及Unclassified类，每个记录都有一系列的字段。

如果想看到所有字段，需要用鼠标拖动浏览条，为了方便看到关心的重要字段，需要调整字段显示顺序。

RasterAttributeEditor对话框菜单条：

Edit→ColumnProperties→columnproperties对话框

在Columns中选择要调整显示顺序的字段，通过Up、Down、Top、Bottom等几个按钮调整其合适的位置，通过选择DisplayWidth调整其显示宽度，通过Alignment调整其对齐方式。

如果选择Editable复选框，则可以在Title中修改各个字段的名字及其它内容。

→在ColumnProperties对话框中调整字段顺序，最后使Histogram、opacity、color、class_names四个手段的显示顺序依次排在前面。

→点击OK按钮（关闭Columnproperties对话框）

→返回RasterAttributeEditor对话框（lz-isodat.img的属性表）

第三步：

给各个类别赋相应的颜色（如果在分类时选择了彩色，这一步就可以省去）

RasterAttributeEditor对话框（lz-isodat.img的属性）：

→点击一个类别的Row字段从而选择该类别

→右键点击该类别的Color字段（颜色显示区）

→AsIs菜单→选择一种颜色

→重复以上步骤直到给所有类别赋予合适的颜色

第四步：

不透明度设置

由于分类图像覆盖在原图像上面，为了对单个类别的判别精度进行分析，首先要把其它所有类别的不透明程度（Opacity）值设为0（即改为透明），而要分析的类别的透明度设为1（即不透明）。

RasterAttributeEditor对话框（lz-isodat.img的属性表）：

→右键点击Opacity字段的名字

→ColumnOptions菜单→Formula菜单项

→Formula对话框

→在Formula对话框的Formula输入框中（用鼠标点击右上数字区）输入0

→点击Apply按钮（应用设置）

→返回RasterAttributeEditor对话框（lz-isodat.img的属性表）：

→点击一个类别的ROW字段从而选择该类别

→点击该类别的Opacity字段从而进入输入状态

→在该类别的Opacity字段中输入1，并按回车键

此时，在视窗中只有要分析类别的颜色显示在原图像的上面，其它类别都是透明的。

第五步：

确定类别专题意义及其准确程度

视窗菜单条：

Utility→flicker→viewerFlicker对话框→AutoMode

本小步是设置分类图像在原图像修背景上闪烁，观察它与背景图像之间的关系从而断定该类别的专题意义，并分析其分类准确与否。

第六步：

标注类别的名称和相应颜色

RasterAttributeEditor对话框（lz-isodat.img的属性表）：

→点击刚才分析类别的ROW字段从而选择该类别

→点击该类别的classNames字段从而进入输入状态

→在该类别的ClassNames字段中输入其专题意义（如居民区），并按回车键

→AsIs菜单→选择一种合适的颜色

重复以上4、5、6三步直到对所有类别都进行了分析与处理。

注意，在进行分类叠加分析时，一次可以选择一个类别，也可以选择多个类别同时进行。

数据预处理

在ERDAS中，数据预处理模块为Datapreparation。

图标面板工具条中，点击图标——DataPreparation菜单

1、图象几何校正

显示图象文件

在视窗中打开需要校正的LandsatTM图象：

lanzhoucity.img.

启动几何校正模块

在Viewer#1的菜单条中，选择Raster|GeometricCorrection

.打开SetGeometricModel对话框

.选择多项式几何校正模型Polynomial——OK

.程序自动打开GeoCorrectionTools对话框和

PolynomialModelProperties对话框

.先选择Close关闭PolynomialModelProperties对话框

.程序自动打开GCPToolReferenceSetup对话框

.选择KeyboardOnly

.OK

.程序自动打开ReferenceMapInformation提示框。

.选择MapUnits:

Meters

.添加地图投影参数，如下图：

.选择OK确定地图投影参数，并关闭上图。

.选择OK，确定ReferenceMapInformation，并关闭提示框。

.并自动打开采集控制点对话框。

GCP的具体采集过程:

在图像几何校正过程中，采集控制点是一项非常重要和相当重要的工作，具体过程如下：

.在GCP工具对话框中点selectGCP图标，进行GCP选择状态。

.在view#1中移动关联方框位置，寻找明显地物特征点，作为输入GCP。

.在GCP工具对话框中点击GreatGCP图标，并在view#2中点击左键定点，GCP数据表将记录一个输入的GCP，包括编号、标识码、X、Y坐标。

.在GCP工具对话框中输入地图参数坐标X、Y。

.不断重复上述步骤，采集若干GCP，直到满足所选是的几何校正模型为止。

采集地面检查点

以上所采集的GCP为控制点，用于建立转换方模型及多项式方程，地面检查点，则用于检验所建立的转换方程的精度和实用性，具体过程如下：

.在GCPTOOL菜单条中选择GCP类型：

Edit/SetPointType—check。

.在GCPTOOL菜单条中确定GCP匹配参数：

Edit/Pointmatching—打开GCPMatching对话框，并确定参数。

.确定地面检查点，其操作与选择控制点完全一样。

.计算检查点误差：

在GCPTOOL工具条中，点击ComputeError图标，检查点的误差就会显示在GCPTOOL的上方（如下图），只有所有检查的误差小于一个像元时，才能进行以下的步骤。

.在GeoCorrectionTools对话框中选择ModelProperties图标打开

选择或检查参数，然后选择close关闭。

图像重采样

.在GeoCorrectionTools对话框中选择ImageResample图标—打开ImageResample对话框，并定义重采样参数。

.输出图像文件名（outputfile）:

rectify.img

.选择重采样方法（ResampleMethod）:

NearestNeighbor

.定义输出图像在图与像元大小。

.设查输出统计中忽略零值。

.选择OK启动重采样进程，并关闭ImageResample对话框。

2.图象拼接处理

本练习将同一区域机邻的三幅TM图象进行拼接。

其过程如下：

.启动图象拼接工具,在ERDAS图标面板工具条中，点击Dataprep/Datapreparation/Mosaicclmages—打开MosaicTool视窗。

.加载Mosaic图像，在MosaicTool视窗菜单条中，Edit/Addimages—打开AddImagesforMosaic对话框。

依次加载窗拼接的图像。

.在MosaicTool视窗工具条中，点击setInputMode图标，进入设置图象模式的状态，利用所提供的编辑工具，进行图象叠置组合调查。

.图象匹配设置，点击Edit/ImageMatching—打击Matchingoptions对话框，设置匹配方法：

OverlapAreas。

.在MosaicTool视窗菜单条中，点击Edit/setOverlapFunction—打开setOverlapFunction对话框

设置以下参数：

.设置相交关系（IntersectionMethod）:

NoCutlineExists。

.设置重叠图像元灰度计算（selectFunction）:

Average。

.Apply—close完成。

.运行Mosaic工具在MosaicTool视窗菜单条中,点击Process/RunMosaic—打开RunMosaic对话框。

设置下列参数：

确定输出文件名：

mosaic.img

确定输出图像区域：

ALL

OK进行图像拼接。

3、图象分幅裁剪

在实际工作中，经常根据研究区的工作范围进行图像分幅裁剪，利用ERDAS可实现两种图像分幅裁剪：

规则分幅裁剪，不规则分幅裁剪。

1、规则分幅裁剪

即裁剪的边界范围为一矩形，其具体方法如下：

在ERDAS图标面板工具条中，点击DataPrep/Datapreparation/subsetImage—打开subsetImage对话框，并设置参数如下：

说明：

裁剪范围输入：

①通过直接输入右上角、右下角的坐标值;

②先在图像视窗中放置查询框，然后在对话框中选择FromInquireBox

③先在图像视窗中绘制AOL区域，然后在对话框中选择AIO功能，利用此方法也可实现不规则裁剪。

2、不规则分幅裁剪

①用AOI区域裁剪，与上述的②的方法相同。

②用Arclnfo的多边形裁剪。

.将Arclnfo多边形转换成网格图象。

.ERDAS图标面板工具条中，点击Vector/vectortoRaster—打开vectortoRaster对话框，并设置参数，并实现转换。

.通过掩膜运算实现图像不规则裁剪。

.ERDAS图标面板工具条中，点击Interpreter/Utilities/Mask--打开Mask对话框，并设置参数如下：

setupRecode设置裁剪区域内新值为1，区域外取0值。

数据输入

陕西师范大学旅游与环境学院

1.单波段二进制图像数据输入

在ERDAS图标面板工具条中，点击——打开输入输出对话框，如图所示。

并做如下的选择：

.选择数据输入操作：

Import

.选择数据输入类型（Type）为普通二进制：

GenericBinary

.选择数据输入媒体（Media）为文件：

File

.确定输入文件路径及文件名（InputFile）:

Band1.dat

.确定输出文件路径及文件名（OutputFile）band1.dat

.OK

.打开ImportGenericBinaryData对话框，如图所示

在ImportGenericBinaryData对话框中定义下列参数：

.数据格式（DataFormat）:

BSQ

.数据类型（DataType）:

Unsigned8Bit

.数据文件行数（Row）:

5728

.数据文件列数（Cols）:

6920

.文件波段数量（Bands）:

1

.保存参数设置（SaveOption）:

*.gen

.OK退出SaveOptionFile

.OK执行输入操作。

上图为进程状态条，OK完成数据输入。

重复上述过程，可依此将多波段数据全部输入，转换为.IMG文件。

2、组合多波段数据

为了图像处理与分析，需要将上述转换的单波段IMG文件组合为一个多波段图像文件。

在ERDAS图标面板工具条中，点击Interpreter|Utilities|LayerStack——

LayerSelectionandStacking的对话框。

在LayerSelectionandStacking对话框中，依此选择并加载（Add）单波段IMG图像：

.输入单波段图像文件（InputFile:

*.img）:

band1.img——Add

band2.img——Add

………

.输入组合多波段图像文件（OutputFile:

*.img）:

bandstack.img

.OK执行并完成波段组合。

影像文件的打开和显示

1、图像显示视窗（Viewer）

图像显示视窗（Viewer）是显示栅格图像、矢量图形、注记文件、AOI等数据层的主要窗口，每次启动ERDASIMAGING时，系统都会自动打开一个二维视窗（Viewer）如图2.1所示。

在应用过程中可以随时打开新的视窗。

图2.1二维视窗（Viewer）

二维视窗（Viewer）主要由视窗菜单条、工具条、显示窗和状态条四部分组成。

2、图像显示

启动程序

菜单上选择File|Open|RasterLayer——SelectLayerToAdd对话框图2.2。

或在工具条上选择——SelectLayerToAdd对话框图2.2。

图2.2SelectLayerToAdd对话框

确定文件

图2.2中的File选项用于图像文件的确定，具体内容及实例如表所示。

表2.1图像文件的确定参数

设置参数

在SelectLayerToAdd对话框中点击RasterOptions,就进入设置参数状态，

如图2.3所示。

图2.3SelectLayerToAdd对话框

各项参数具体内容及实例，如表2.2所示。

表2.2图像文件显示参数

打开图像

在SelectLayerToAdd对话框中，点击OK，打开所确定的图像，视窗中显示该图像。

图2.4视窗中显示该图像

图象增强处理

1．图像解译功能简介（IntroductionofImageInterpreter）

利用ERADSIMAGINE进行图像增强主要采用ERADSIMAGINE的图像解译器（ImageInterpreter）模块，该模块包含了50多个用于遥感图像处理的功能模块，这些功能模块在执行过程中都需要通过各种按键或对话框定义参数，多数功能都借助模型生成器（ModelMaker）建立了图形模型算法，容易调用或编辑。

图像解译器（ImageInterpreter或Interpreter），可以通过两种途径启动：

ERDAS图标面板菜单条：

Main/ImageInterpreter----ImageInterpreter菜单ERDAS图标面板工具条：

点击Interpreter图标一ImageInterpreter菜单

从上图可以看出，ERDAS图像解译模块包含了8个方面的功能，依次是遥感图像的空间增强（SpatialEnhancement）、辐射增强（RadiometricEnhancement）、光谱增强（SpectralEnhancement）、高光谱工具（HyperSpectralTools）、傅立叶交换（FourierAnalysis）、地形分析（TopographicAnalysis）。

地理信息系统分析（GlSAnalysis）、以及其它实用功能（Utilities）。

每一项功能菜单中又包含若干具体的遥感图像处理功能。

2、图象空间增强

2．1空间增强（SpatialEnhancement）

空间增强技术是利用像元自身及其周围像元的灰度值进行运算，达到增强整个图像之目的。

ERDASIMAGINE提供的空间增强处理功能如表4.1所列。

表4.1遥感图像空间增强命令及其功能

2.2卷积增强处理

卷积增强是将整个图像按像元分块进行平均处理，用于改变图像的空间频率特征。

卷积处理的关键是卷积算子一-系数矩阵的选择。

ERDAS将常用的卷积积算子放在default.klb的文件中，分别以3×

3、5×

5、7×

7三组，每组又包括edgeDetect/edgeenhance/lowpass/Highpass/Horizontal/vertical/summary等七种不同的处理方式。

具体执行过程如下：

.ERDAS图标面板工具条，点击Interpreter/spatialEnhancement/convolution—打开convolution对话框，并设置如下参数：

2.3纹理分析

纹理分析通过在一定的窗口内进行二次变异分析或三次对称分析，使图像的纹理结构得到增强，具体过程如下：

ERDAS图板面板工具条中，点击Interpreter/spatialEnhancement/Texture—打开Texture对话框，并设置参数如下：

这一分析方法的关键是确定Windowsize的定义操作函数Operator。

3、辐射增强处理：

3.1辐射增强（RadiometricEnhancement）

辐射增强处理是对单个像元的灰度值进行变换达到图像增强的目的。

ERDASIMAGINE供的辐射增强处理功能如表4.2所列。

表4.2遥感图像辐射增强命令及其功能

3.2查找表拉抻处理是通过修改图像查找表，使输出图像值发生变化。

通过定义，可实现线性拉伸、分段线性拉伸、非线性拉伸等处理。

.在ERDAD图标面标工具条中，点出Interpreter/RadiometricEnhancement/LUTStretch—--打开LUTstretch对话框，并设置参数如下：

其中关建是：

点击View/customTable进入查找表编辑状态。

根据需要修改查找表。

3.3直方图均衡化处理该处理实质上是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像元值，使一定灰度范围内的像元的数量大致相等。

.在ERDAS图标面板工具条中，点击Interpreter/RadiometricEnhancement/HistogramEqualization—--打开HistogramEqualization对话框,并设置参数如下：

4.光谱增强处理

4.1光谱增强处理是基于多波段数据对每个像元的灰