ERDAS遥感图像处理教程,绝对给力
《遥感数字图象处理实验指导书》
实习须知
实验室资源：
1 硬件设备：
局域网系统；
高级PC 计算机（每人一台，在规定时间使用）；
2 软件系统
Windows 2000 或Windows XP
ERDAS IMAGINE 8.6
ArcToolbox
ArcMap
Microsoft Word
Microsoft Excel
Zip program
3 数据资源
数据源：
ERDAS IMAGINE 8.6软件附带的examples；
XX地区TM、ETM、Spot遥感数据
XX区部分矿山企业基础数据
实习目的与内容
1 实习目的
本实习为已具有RS的基本概念和理论基础的学生设计，目的是帮助学生在了解RS基本组成与数据结构模型的基础上，重点学习使用ERDAS IMAGINE8.6软件进行视窗操作、数据数据预处理、图像解译、图像分类和矢量功能；了解地图投影系统的使用；学习多种数据输入的方法，不同数据格式转换，数据库模式的定义等多种前后期处理工作；掌握遥感图像前后处理和解译、分类地理的技术流程和方法，数据库建设以及地理数据的编辑和管理；配合具体实例运用GIS空间分析工具。通过系列实习过程，重点培养学习者掌握RS提取信息的基本过程和技巧，并可初步用来解决运用遥感提取信息的问题。
2 实习内容
实习1：ERDAS IMAGINE 8.6系统简介与入门；包括：软件概述，视窗操作中的菜单工具条的介绍，数据的输入输出。
实习2：数据预处理；包括：图像分幅剪裁，图像几何校正，图像拼接处理，图像投影变换；
实习3：图像解译；包括功能简介，辐射增强处理（去霾处理）、常用的光谱增强处理（假彩色合成与指数计算）、空间增强处理（分辨率融合）。
实习4：图像分类；包括；非监督分类和监督分类，专家分类器（在高级练习中学习）
实习5：地理信息系统分析和矢量功能介绍，综合运用GIS工具解决实例提出的问题。
实习6：专题制图输出全过程学习。
3 本书有关约定
实习所用原始数据存放在%sampledata目录下；
实习1ERDAS IMAGINE 8.6系统简介与入门
实习内容:
1、了解有关ERDAS IMAGINE系统的基本概念和功能。
2、了解ERDAS IMAGINE8.6 软件的主要扩展模块及其功能，熟悉系统的操作环境。
3、ERDAS IMAGINE8.6的快速入门。
课时安排：4课时
1遥感的应用领域和ERDAS IMAGINE系统的基本概念和功能：遥感技术作为对地观测，提取地表最现势状况的最有利工具，被广泛应用在各行各业，包括测绘，自然资源管理，林业，水利，交通，环境保护，电力电信、防震减灾、城市规划、国防军事等，ERDAS IMAGINE作为遥感界的排头兵，为大家提供了不仅仅是增强，滤波，纠正，融合等简单的基本应用，而是提供了强大的工具，使你在定量化的分析方面，系统功能的可扩充性方面使您更加得心应手，如专家分类，子象元分类（混合象元），三维可视化分析，数字摄影测量等，同时，还给您带来与GIS一化集成的解决方案，如查询检索编辑ArcInfo的地理信息，建立矢量层后的人工解译，直接得到目标的矢量数椐，还可将分好类的专题影像转换成ArcInfo的矢量数据（Coverage, Shape File）,使分析的结果可以直接为地理信息系统管理与应用，从而发挥更大的作用。
ERDAS IMAGINE是美国ERDAS公司开发的专业遥感图像处理与地理信息系统软件。
ERDAS IMAGINE是以模块化的方式提供给用户的，可使用户根据自己的应用要求、资金情况合理地选择不同功能模块及其不同组合，对系统进行剪裁，充分利用软硬件资源，并最大限度地满足用户的专业应用要求。
ERDAS IMAGINE面向不同需求的用户，对于系统的扩展功能采用开放的体系结构，以IMAGINE Essentials、IMAGINE Advamage、IMAGINE Professional的形式为用户提供了低、中、高三档产品架构，并有丰富的功能扩展模块供用户选择，使产品模块的组合具有极大的灵活性，1.1 IMAGINE Essentials级
是一个花费极少的，包括制图和可视化核心功能的图像工具软件．无论您是独立地从事工作或是处在企业协同计算的环境下，都可以借助IMAGINE Essentials完成二维／三维显示、数据输入，排序与管理、地图配准，专题制图以及简单的分析。可以集成使用多种数据类型，井在保持相同的易于使用和易于剪裁的界面下升级到其它的ERDAS公司产品。
可扩充的模块：
（1）V ector模块——直接采用GIS工业界领袖ESRI的Arclnfo数据结构Coverage，可以建立，显示、编辑和查询Coverage，完成拓朴关系的建立和修改，实现及矢量图形和栅格图像的双向转换等：
（2）Virtual GIS模块——功能强大的三维可视化分析工具，可以完成实时3D飞行模拟，建立虚拟世界，进行空间视域分析，矢量与栅格的三维叠加，空间GIS分析等：（3）Developer's Toolkit模块--ERDAS INIAGINE的C语言开发工具包，包含了几百个函数，是ERDAS IMAGINE客户化的基础。
1.2 IMAGINE Advantage级
建立在IMAGINE Essential级基础之上的，增加了更丰富的栅格图像GIS分析和单张航片：正射校正等强大功能的软件。IMAGINE Advantage为用户提供了灵活可靠的用于栅格分析、正射校正，地形编辑及图像拼接工具，简而言之，IMAGINE Advantage是一个完整的图像地理信息系统（Imaging GIS），
可扩充模块：
（1）Radar模块——完成雷达图像的基本处理，包括亮度调整、斑点噪声消除．纹理分析、边缘提取等功能；
（2）OrthoMAX模块——全功能、高性能的数宇航测软件，依据立体像对进行正射校正、自动DEM提取、立体地形显示及浮动光标方式的DEM交互编辑等；
（3）OrthoBase模块——区域数字摄影测量模块．用于航空影像的空中测量和正射校正；
（4）OrthoRadar模块——可对Radarsat，ERS雷达图像进行地理编码、正射校正等处理；
（5）SmreoSAR DEM模块——采用类似于立体测量的方法，从雷达图像数据中提取DEM；（6）IFSAR DEM模块——采用干涉方法，以像对为基础从雷达图像数据中提取DEM；
（7）A TCOR模块——用于大气因子校正和雾曦消除．
1.3 IMAGINE Professional级
是面向从事复杂分析，需要最新和最全面处理工具，经验丰富的专业用户。Professional是功能完整丰富的图像地理信息系统。除了Essentials和Advantage中包含的功能以外，IMAGINE Professional还提供轻松易用的空间建模工具（使用简单的图形化界面），高级的参数/非参数分类器，知识工程师和专家分类器，分类优化和精度评定，以及雷达图像分析工具．可扩充模块：
（1）SubpixeI Classifier模块——子象元分类器利用先进的算法对多光谱图像进行信息提取，
可达到提取混合象元中占20％以上物质的目标。
2、ERDAS IMAGINE软件的主要特点——为什么我们选择ERDAS IMAGINE作为学习遥感信息技术处理的操作软件？
1 图像处理方面
1)方便和直观的操作步骤使用户操作非常灵活：ERDAS IMAGINE具有非常友好、方便地管理多窗口的功能。不论是几何校正还是航片、卫片区域正射矫正以及其它与多个窗口有关的功能，IMAGINE都将相关的多个窗口非常方便地组织起来，免去了用户开关窗口、排列窗口、组织窗口的麻烦，应用方便因而加快了产品的生产速度。IMAGINE的窗口提供了卷帘、闪烁、设置透明度以及根据坐标进行窗口联接的功能，为多个相关图像的比较提供了方便的工具。IMAGINE 的窗口还提供了整倍的放大缩小、任意矩形放大缩小、实时交互式放大缩小、虚拟及类似动画游戏式漫游等工具，方便对图像进行各种形式的观看与比较。
2)ERDAS IMAGINE为不同的应用提供了250多种地图投影系统。支持用户添加自己定义的坐标系统。支持不同投影间的实时转换、不同投影图像的同时显示对不同投影图像直接进行操作等。支持相对坐标的应用。另外有非常方便的坐标转换工具，经纬度到大地坐标，反之亦然。
3)常用的图像处理算法都可用图形菜单驱动，用户也可指定批处理方式（batch），使图像处理操作在用户指定的时刻开始执行；
4)图像的处理过程可以由图像的属性信息控制，而上层属性信息可存在于本层或任何其他数据层次；
5)图像处理过程可以用于具有不同分辨率的图像数据上，输出结果的分辨率可由用户指定；
6)支持对不同图像数据源的交集、并集和补集的图像处理；
7)图解空间建模语言，EML和C语言开发包的应用使得解决应用问题的客户化更加容易与简单。用户可以对IMAGINE本身应用的功能进行客户化的编辑，满足自己专业的独特需求。还可以将自己多年探索、研究的成果及工作流程以模型的形式表现出来。模型既可以单独运行也可以和界面结合象其它功能一样运行。更可以利用C Toolkit进行新型算法及功能的开发。
8)独一无二的专家工程师及专家分类器工具，为高光谱、高分辨率图像的快速高精度分类提供了可能。此工具突破了传统分类只能利用光谱信息的局限，可以利用空间信息辅助分类。此工具可以将我们所积累的几乎所有数字信息应用于分类，是分类应用的一大飞越。其功能强大且应用方便，其提供的游标功能使知识库的优化成为轻而易举的操作。其知识库的可移动性为其它非专业人员进行分类工作提供了方便，为成熟知识库的推广应用提供了方便易行的途径。利用专家的
知识还可以建立决策支持系统，为决策人提供工具。
2 与地理信息系统的集成方面
ERDAS IMAGINE系统已经内含了ArcInfo Coverage矢量数据模型，可以不经转换地读取、查询、检索其coverage、GRID、SHAPEFILE、SDE矢量数据，并可以直接编辑coverage、SHAPEFILE 数据。如果ERDAS IMAGINE再加上扩展功能，还可实现GIS的建立拓扑关系、图形拼接、专题分类图与矢量二者相互转换。节省了工作流程中让人头疼、费时费力的数据转换工作，解决了信息丢失问题，可大大提高工作效率，使遥感定量化分析更完善。
3 其它方面的特色
1)ERDAS IMAGINE支持海量数据，如果操作系统及磁盘允许，其img图像可以达到48TB大小。可以直接读取MrSID压缩图像以及SDE数据，为海量数据的管理及应用提供了可能。
2)ERDAS IMAGINE可以让不同应用水平的人员都有充分发挥自己水平的空间，对于初级用户，其提供的缺省选项可以很好地解决问题。对于工作多年专业知识丰富的用户可以方便地修改其中的算法及参数，进而更好地满足特殊的应用。
3)软件100%由C语言编写，并可用C++进行编译；
4)图像数据在磁盘上分块存储，加快了图像显示的速度和处理效率；
5)Imagine可充分利用多处理器的优势（如果系统有的话）；
6)提供全套的手册、联机求助功能（Online Help、Online Document），良好方便的用户界面、充实的内容，使用户用起来十分方便；
7)其网站上有用户开发的实用模型以及其它工具供下载使用。有操作过程帮助您尽快掌握其使用。
8)ERDAS公司还提供给用户《ERDAS Field Guide》，向用户详细介绍了遥感图像处理原理和方法，ERDAS IMAGINE软件所相应采取的一些算法、设备参数的意义和用法，并帮助用户了解遥感技术的基本概念和技术方法，具有很强的理论与实用性。
3、ERDAS IMAGINE的图表面板（如下图1.1所示）
图1.1 ERDAS IMAGINE8.6的图标面板
练习1 打开一个ERDAS IMAGINE image （*.img ）文件
在ERDAS
图标面板菜单条单击Main/start IMAGINE Viewer 命令，打开二维窗口（图1.2）
图 1.2 二维窗口（打开图像之后）
图像显示操作有两种方式：
1、在菜单条单击File ->Open ->Raster Layer ->Select Layer To Add 命令，打开Select Layer To Add 对话框（图1.3）
2、在工具条单击【打开文件】图标，打开Select Layer To Add 对话框
确定文件%sampledata/openimage/ XS_truecolor_sub.img 并设置参数：
确定文件名为xs_truecolor_sub.img ，单击Raster Options 选项卡，设置图像文件显示的各项参数，具体内容及实例操作设置如图1.4所示。
显示窗
菜单条 工具条 状态条
图1.3 Select Layer To Add
对话框（File 选项卡） 图1.4 Select Layer To Add 对话框
（Raster Options 选项卡）
1、数据叠加显示
数据叠加显示（Blend,Swipe,Flicker）是针对具有相同的地理参考系统（地图投影和坐标系统）的两个文件进行操作的，所以，在进行数据叠加操作之前，首先需要按照在一个窗口中同时打开两个文件，需要说明的是：在打开第2个文件的时候，一定要在Raster Options或者V ector Options 中设置不清除窗口中已经打开的文件（取消选中Clear Display复选框）。见图1.4
1 叠加数据准备（Prepare Overlay Data）
视窗菜单条:File->Open->Raster Layer->Select Layer To Add对话框（图1.3）
视窗工具条:鼠标左键点击―打开文件‖图标->Select Layer To Add对话框（图1.3）
（1）确定文件路径（Look in）: %sampledata/openimage
（2）确定文件类型（Files of type）: IMAGINE Image （*.img）
（3）选择文件名称（File Name）: lanier.img
（4）单击OK（关闭Select Layer to Add对话框,打开下层图像文件）
视窗工具条:鼠标左键点击―打开文件‖图标->Select Layer To Add对话框（图1.3）
（1）确定文件路径（Look in）: %sampledata/openimage
（2）确定文件类型（Files of Type）: IMAGINE Image （".img）
（3）选择文件名称（File Name）: lnlandc.img
（4）在Raster Options栏目中:不选择Clear Display
（5）单击OK（关闭Select Layer to Add对话框，打开上层图像文件）
2 叠加显示操作（Operate Overlay Display）
IMAGINE系统所提供的数据叠加显示工具有三个，分别是混合显示工具（Blend Tool）,卷帘显示工具（Swipe Tool）、和闪烁显示工具（Flicker Tool），都集成在实用菜单中。
（1）混合显示工具（Blend Tool）
本操作通过控制上层图像显示的透明度大小，使得上下两层图像混合显示.
视窗菜单条:Utility->Blend->Viewer Blend / Fade 对话框（图1.5）:
在Viewer Blend / Fade对话框中，用户既可以通过设置Blend /Fade Percentage （0 -100）达到混合显示效果，也可以通过定义Speed和选择Auto Mode自动显示文件混合效果。
图1.5 V iewer Blend / Fade对话框
需要说明的是本操作适用于以下几种文件:
1.真彩色（True Color ）,假彩色（（Pseudo Color ）以及灰度（Gray Scale ）图像文件;
2.Arc / Info 的Coverage 矢量图形文件;
3.IMAGINE 注记文件（Annotation ）和符号文件（（Symbology ）；
4.ERDAS IMAGINE 所支持的所有其它栅格图像
文件。
（2）卷帘显示工具（Swipe Tool ）
卷帘显示工具通过一条位于视窗中
部可实时控制和移动的过度线，将视窗
中的上层数据文件分为不透明（Opacity ）和透明（Transparency ）两个部分，移动过度线就可以同时显示上下两层数据文件，查看其相互关系。
视窗菜单条:Utility->Swipe->Viewer Swipe 对话框（图1.6）:
从图 1.6可以看出:在V iewer Swipe 对话框中，可以设置手动卷帘（Manual Swipe ）、自动卷帘（Automatic Swipe ）两种模式，还可以设置水平卷帘（Horizontal ）、垂直卷帘（V ertical ）两种方向，具体参数及功能如图1.6所列。水平卷帘与垂直卷帘的显示效果如图1.7所示。
3）闪烁显示工具（
Flicker Tool ）
本操作主要用于自动比较上下两层图像的属性差
异及其关系，经常应用该操作的典型实例是分类专题
图像与原始图像之间的比较，本例中的inlandc.img 是
TM 原始图像 lanier.img 的分类专题图像。
图1.7 垂直卷帘（左）与水平卷帘（右）的显示效果比较
图1.6 V iewer Swipe 对话框
图1.8 V iewer Flicker 对话框
视窗菜单条Utility->Flicker->Viewer Flicker 对话框（图1.8）
从图1.8可以看出:在V iewer Flicker 对话框中，可以设置自动闪烁（Automatic Flicker ）与手动闪烁（Manual Flicker ）两种模式，自动闪烁是按照所设定的速度（Speed ）自动控制上层图像的显示与否，而手动闪烁则是手动控制上层图像的显示与否。
2、文件显示顺序的问题
在实际工作中，经常需要在同一个视窗中同时打开多个文件，包括图像文件、图形文件、AOI 文件、注记文件等，可以应用Arrange Layers 命令调整文件显示顺序。为了说明文件显示顺序操作功能，需要首先在视窗中依次打开一组图像文件（lnlandc.img, Lanier.img, lndem.img,lnlakes.img ），注意打开上层图像时，不要清除视窗y 中已经打开的图像。依次打开%sampledata/openimage 下的以上文件
视窗菜单条:View->Arrange Layers->Arrange Layers
Viewer 对话框（图1.9）
在Arrange Layers Viewer 对话框中点击鼠标左键或拖
动文件，达到调整文件顺序之目的，然后应用（Apple ）
显示顺序调整，并关闭（Close ） Arrange Layers Viewer
对话框，结束文件显示顺序操作。
显示比例操作（Display Scale ）
用于调整文件显示比例及其与视窗的对比关系，Scale
菜单对应的二级下拉菜单中包括四个，命令依次是：（1）
Image to Window: 按照视窗大小调整文件显示比例；（2）
Window to Image: 按照文件尺寸调整视窗大小；（3）Extent:
显示文件整体范围；（4）Scale Tool:通过比例工具定义显示比例。 练习2 数据的输入/输出简介
ERDAS IMAGINE 的数据输入输出功能（import/Export ），允许您输入多种格式的数据供IMAGINE 使用，同时允许您将IMAGINE 的文件转换成多种数据格式。目前，IMAGINE 可以输入的数据格式达70多种，可以输出的数据格式近34中，几乎包括常用或常见的栅格数据和矢量数据格式，具体的数据格式都罗列在IMAGINE 输入输出对话框中（图1.10）。
数据输入输出的一般操作过程如下:（在此我们以××地区的TM
多光谱卫星数据输入为例，
图1.9 Arrange Layers Viewer 对话框
演示如何操作数据的输入/输出工作。
首先我们获得的数据是刻录在光盘上的，为了工作方便，我们先把数据复制到硬盘上你的工作目录%sampledata/im-export/19860730，复制完成后我们发现，TM 数据是分波段存放的。根据需要，我们有输入单波段数据和组合多波段数据两种方法。
1、输入单波段数据
ERDAS 图标面板菜单
条:Main->Import/Export->数据输入输出
对话框（图1.10）
在数据输入输出对话框中，通常需要设
置下列参数信息:
（1）确定是输入数据（Import ）、还是输
出数据（Export ），在此我们选择Import
（2）在列表中选择输入数据或输出数据
的类型（Type ），我们选择Generic Binary
格式 （3）在列表中选择输入数据或输出数据的媒体（Media: CD-ROM,. Tape, File ）,选择File
（4）确定输入数据文件路径和文件名（Input File: *.*）,确定文件名为19860730scene/ band1.dat
（5）确定输出数据文件路径和文件名（Output File: *.*） 为band1.img
（6）OK （进入下一级参数的设置，随数据类型而不同）,如下图设置
补充说明：二进制图像数据输入：我们从遥感卫星地面
站购置的TM 图像数据或其它图像数据，往往是经过转
换以后的单波段普通二进制数据文件、外加一个说明头
文件（header .dat ）。对于这种数据，必须按照普通二进
制来（Generic Binary ）输入，而不能按照TM 图像或SPOT
图像来输入。同时，虽然数据文件是存储在只读光盘
（CD-ROM ）或磁带（Tape ）中，但为了提高数据转换
速度、并保证转换质量，最好是将数据文件直接复制到
计算机硬盘中，而后选择文件（File ）作为输入媒体、而不要选择CD-ROM 或Tape 。
补充：说明头文件（header .dat ）可以通过Windows 系统自带的记事本程序打开，内容如下：
图1.10 Import/Export 图标~数据输入输出对话框
通过阅读说明头文件，你可以获悉图像拍摄时间，投影参数，文件的行列数等信息。
2、组合多波段数据（LaverStack Bands Data）
上面的数据输入只是将单波段的普通二进制数据文件转换成ERDAS自己的单波段IMG文件，而在实际工作中，对遥感图像的处理和分析都是针对多波段图像进行的，所以，还需要将若干单波段图像文件组合（Laver Stack）成一个多波段图像文件，具体过程如下: ERDAS图标面板菜单条:Main->Image Interpreter->Utilities->Layer Stack
打开Layer Selection and Stacking对话框（图1.11）
ERDAS图标面板工具条:点击Interpreter图标->Utilities->Layer Stack
打开Layer Selection and Stacking对话框（图1.11）
在Layer Selection and Stacking对话框中，依次选择并加载（Add）单波段图像:
（1）输入单波段文件（（InputFile: *.img）:Band1.img->Add
（2）输入单波段文件（（Input Fil e:’img）:Band2,img->Add
（3）输入单波段文件（（InputFile: *.img）:Band3,img->Add
………
（4）输出多波段文件（Output File: *.img）:bandstack, img
（5）输出数据类型（Output Data Type ）:Unsigned
8 Bit
（6）波段组合选择（OutputOption ）:Union
（7）输出统计忽略零值:Ignore Zero In Stats
（8）单击OK （关闭Layer Selection and Stacking
对话框，执行波段组合）
我们就得到一个具有7个波段的多光谱卫星影像，
保存到工作目录下，文件名为：19860730tm.img 。
3. TIFF 图像数据输入输出（Import /
Export TIFF Data ） TIFF 图像数据是非常通用的图像文件格式，从ERDAS IMAGINE8.4起增加了一个TIFF DLL 动态连接库，从而使ERDAS IMAGINE 支持6.0版本的TIFF 图像数据格式的直接读写，包括普通TIFF 和GeoTIFF 。
用户在使用TIFF 图像数据时，不需要再象以前那样通过Import/Export 来转换TIFF 文件，而是只要在打开图像文件时，将文件类型指定为TIFF 格式就可以直接在视窗中显示TIFF 图像。
如果要在图像解译器（Interpreter ）或其它模块下对图像做进一步的处理操作，依然需要将TIFF 文件转换为IMG 文件，这种转换非常简单，只要在打开TIFF 的视窗中将TIFF 文件另存为（（Save As ） IMG 文件就可以了。同样，如果ERDAS IMAGINE 的IMG 文件需要转换为GeoTIFF 文件，只要在打开IMG 图像文件的视窗中将IMG 文件另存为TIFF 文件就可以了。
4. 输出JPEG 图像数据（Export JPEG Data ）
JPEG 图像数据是一种通用的图像文件格式，ERDAS 可
以将自己的IMG 图像文件输出成JPEG 图像文件，供其它
图像处理系统或办公软件使用，在ERDAS 图标面板菜单
条:Main->Import/Export 输入输出对话框中（如图1.12）
（1）选择输出数据操作:Export
（2）选择输出数据类型（Type ）为JPEG: JFIF （JPEG ）
（3）选择输出数据媒体（Media ）为文件:File
（4）确定输入文件路径和文件名为19860730tm.img （5）确定输出文件路径和文件名为19860730tm.jpg ，单击OK 按钮（关闭Import/Export 对话框），
图 1.11 Layer Selection and Stacking 对话框
图1.12 Export JFIF Data 对话框
打开Export JFIF Data 对话框（如图1.13）。在Export JFIF Data 对话框中设置下列输出参数： 设置图像对比度调整（Contrast Options ）为Apply Standard Deviation Stretch ；
设标准差拉伸倍数（Standard Deviations ）为2；
设图像转换质量（Quality ）为100；
在Export JFIF Data 中，定义下列参数：
①选择波段（Select Layers ）为4,3,2；
②坐标类型（Coordinate Type ）为Map ；
③定义子区（Subset Definition ）为
ULX,ULY,LRX,LRY ； ④单击OK 按钮（关闭Export Options 对话框，结束输出参数定义）；
⑤返回Export JFIF Data 对话框；
（6）单击OK 按钮（关闭Export Options 对话框，执行JPG 数据输出）。
图 1.13 Export Options 对话框
实习2ERDAS IMAGINE 8.6系统的数据预处理
内容：
1、图像分幅的基本概念和功能。
2、图像几何校正。
3、卫星图像拼接。
4、图像投影变换。
课时安排：4课时
练习1 图像分幅裁剪
在实际工作中，经常需要根据研究工作范围对图像进行分幅裁剪，按照ERDAS实现图像分幅裁剪的过程，可以将图像分幅裁剪分为两种类型:规则分幅裁剪，不规则分幅裁剪。练习数据均存放在%sampledata/subimage下。
1、规则分幅裁剪（Rectangle Subset Image）
规则分幅裁剪是指裁剪图像的边界范围是一个矩形，通讨左下角和右下角两点的坐标，就可以确定图像的裁剪位置，整个裁剪过程比较简单。
（1）ERDAS图标面板菜单条:Main->Data Preparation->Data Preparation菜单（图2.1.）
或ERDAS图标面板工具条:点击Data Prep图标->打开Data Preparation菜单（图2.1）
选择Subset Image->打开Subset Image对话框（图2.1）
在Subset Image对话框中需要设置下列参数:
①输入文件名称（Input File）:Lanier.img；
②输出文件名称（Output File）:Lanier sub.img；
③坐标类型（Coordinate Type）:File；
④裁剪范围（Subset Definition）输入ULX, ULY, LRX, LRY；
⑤输出数据类型（Output Data Type‖）:Unsigned 8 Bit；
⑥输出文件类型（Oouput Layer Type）: Continuous；
⑦输出统计忽略零值:Ignore Zero In Output Stats；
⑧输出像元波段（（Select Layers）:2:5（表示选择2, 3, 4, 5四个波段）
图2.1 Subset Image对话框
（2）单击OK （关闭Subset Image 对话框，执行图像裁剪）
说明:在上述图像裁剪过程中，裁剪范围是通过直接输入左上角点坐标（ULX, ULY ）和右下角点坐标（LRX; LRY ）定义的。此外，还可以通过两种方式定义裁剪范围:其一是应用查询框（Inquire Box ），具体过程是首先在打开被裁剪图像的视窗中放置查询框，然后在SubsetImage 对话框中选择From Inquire Box 功能:其二是应用感兴趣区域（AOI ），具体过程是首先在打开被裁剪图像的视窗中绘画矩形AOI ，然后在Subset Image 对话框中选择AOI 功能，打开AOI 对话框，并确定AOI 区域来自图像视窗即可。
2、不规则分幅裁剪（Polygon Subset Image ）
在实际工作中，我们经常遇到的问题是不规则的边界剪裁问题。不规则分幅裁剪是指裁剪图像的边界范围是个任意多边形，无法通过左上角和右下
角两点的坐标确定图像的裁剪位置，而必须事先生成一
个完整的闭合多边形区域，可以是一个AOI 多边形，也
可以是ArcInfo 的一个Polygon Coverage ，针对不同的情
况采用不同裁剪过程。
1、 AOI 多边形裁剪（Polygon AOI Subset Image ）
（1）首先在视窗中打开需要裁剪的图像，并应用AOI 工
具绘制多边形AOI ，（如图2.2）：
可以将多边形AOI 保存在文件中（（*.aoi ），保存名为：subluotere.aoi 也可以暂时不退出视窗，将图像与AOI 多边形保留在视窗中，然后：
（2）ERDAS 图标面板菜单条：Main->Data Preparation->Data Preparation 菜单，选择Subset Image->打开Subset Image 对话框（图2.1）
ERDAS 图标面板工具条:点击Data Prep 图标->打开Data
Preparation 菜单
（3）选择Subset Image->打开Subset Image 对话框（图2.1），
在Subset Image 对话框中需要设置下列参数：
输入文件名称（Input File ）： luotere.img ；输出文件名称
（Output File ）： subluotere.img ；
（4）应用AOI 确定裁剪范围：点击AOI 按钮，打开选择
AOI （Choose AOI ）对话框（图2.3）
图2.2 绘制多边形AOI 对话框
图2.3 Choose AOI 对话框
（5）在Choose AOI 对话框中确定AOI 的来源（AOI Source ） : File （或Viewer ），如果选择了文件（File ），则进一步确定AOI 文件，否则，直接进入下一步
（6）输出数据类型（Output Data Type ）
:Unsigned 8 Bit
（7）输出像元波段（Select Layers ）:1:6（表示选择
1,2, 3, 4, 5,6六个波段）
（8）OK （关闭Subset Image 对话框，执行图像裁剪）
在Viewer 视窗中打开剪裁后的图像如图2.5所示
2、 ArcInfo 多边形裁剪（Polygon Coverage Subset Image ）
如果是按照行政区划边界或自然区划边界进行图像的分幅裁剪，往往是首先利用ArcInfo 或ERDAS 的V ector 模块绘制精确的边界多边形（Polygon ），然后以.ArcInfo 的Polygon 为边界条件进行图像裁剪。对于这种情况，需要调用ERDAS 其它模块的功能分两步完成。
（1）将ArcInfo 多边形转换成栅格图像文件（有4种方式可以打开）
ERDAS 图标面板菜单条:Main->Image Interprete:->Utilities->V ector to Raster
打开V ector to Raster 对话框（图2.6）
ERDAS 图标面板菜单条:Main->V ector->V ector to Raster ，打
开V ector to Raster 对话框（图2.6）
ERDAS 图标面板工具条:点击Interpreter 图标
->Utilities->V ector to Raster
打开V ector to Raster 对话框（图2.6）
ERDAS 图标面板工具条:点击V ector 图标->V ector to Raster
（2）打开V ector to Raster 对话框（图2.6）
在V ector to Raster 对话框中需要设置下列参数:①输入矢量
图2.4 设置Subset Image 参数对图2.5 AOI 多边形裁剪后的图像
话框 图2.6 V ector to Raster 对话框
文件名称（Input V ector File ）:zone88；②确定矢量文件类型（V ector Type ） : Polygon ；③输出栅格文件名称（Output Image File ）:raster.img ；④栅格数据类型（Data Type ）:Unsigned 8 bit ；⑤栅格文件类型（Layer Type ） : Continuous ；⑥转换范围大小（Size Definition ） : ULX, ULY , LRX, LRY ；⑦坐标单位（Units ） :feet ；⑧输出像元大小（Cell Size ）:X:30/Y:30；⑨选择正方形像元:Squire Cell
（3）OK （关闭V ector to Raster 对话框，执行矢栅转换）
注意：1、为保证掩膜制作的精确和准确，在Vector 转为 Raster 之前，一定要把zone88添加投影信息使之与待掩膜的图象的投影信息保持一致。如在本例子中，projection type: State Plane, State plane zone: 4126, Zone type: Old USGS （D0154）, NAD: NAD27。2、同时需要注意，由于germtm .img 的单位是feet ，所以需要在投影变换的时候把raster 的单位也调整为feet 。(在viewer 中打开zone88,点击工具栏第三个按钮info 工具，在vectorinfo 对话框中点edti ，打开add projection).
（4）通过掩膜运算（Mask ）实现图像不规则裁剪
ERDAS 图标面板菜单条:Main->Image Interpreter->Utilities->Mask ，打开Mask 对话框（图2.7）
ERDAS 图标面板工具条:点击Interpreter 图标->Utilities->Mask ，打开Mask 对话框（图2.7） 在Mask 对话框中需要设置下列参数:
①输入图像文件名称（Input File ） :germtm .img ；
②输入掩膜文件名称（Input Mask File ）:raster.img ；
③点击Setup Recode 设里裁剪区域内新值（New V alue ）为1，区域外取0值；
④确定掩膜区域做交集运算:Intersection ；
⑤输出图像文件名称（Output File ）:mask.img ；
⑥输出数据类型（Output Data Type ）:Unsigned 8 bit
（5）OK （关闭Mask 对话框，执行掩膜运算）
打开多边形剪切后的图像mask.img 如图2.8所示。
图2.7 Mask 对话框
图2.8 Mask 后的图像
练习2 图像几何校正（Geometric Correction）
符合（Conform）地图投影系统的过程;而将地图坐标
系统赋予图像数据的过程，称为地理参考
（Geo-referencing）。由于所有地图投影系统都遵从
于一定的地图坐标系统，所以几何校正过程包含了地
理参考过程。数据存放在%sampledata/gc-image下。
图2.9 Set Geo-Connection Input File对话框1、图像几何校正途径（G eometric Correction Process）
在ERDAS IMAGINE系统中进行图像几何校正，通
常有两种途径启动几何校正模块。
（1）数据预处理途径（Start from Data Preparation）
ERDAS图标面板菜单条:Main->Data Preparation->Image Geometric Correction,打开Set
Geo-Correction Input File对话框（图2.9）
ERDAS图标面板工具条:点击Data Prep图标-> Image Geometric Correction
打开Set Geo-Correction Input File对话框（图2.9 ）
2、几何校正计算模型（Geometric Correction Model）
如图所示，ERDAS提供的图像几何校正计算模型有10种，具体功能如表4.1所列:
表2.1几何校正计算模型与功能
注：DPPDB—Digital Point Positioning Data Base
以资源卫星图像校正为例，介绍的是以已经具有地理参考的SPOT图像为基础，进行Landsat
TM图像校正过程。
遥感影像图像处理流程
遥感影像图像处理(processing of remote sensing image data)是对遥感图像进行辐射校正和几何纠正、图像整饰、投影变换、镶嵌、特征提取、分类以及各种专题处理等一系列操作，以求达到预期目的的技术。 一．预处理 1．降噪处理 由于传感器的因素，一些获取的遥感图像中，会出现周期性的噪声，我们必须对其进行消除或减弱方可使用。 （1）除周期性噪声和尖锐性噪声 周期性噪声一般重叠在原图像上，成为周期性的干涉图形，具有不同的幅度、频率、和相位。它形成一系列的尖峰或者亮斑，代表在某些空间频率位置最为突出。一般可以用带通或者槽形滤波的方法来消除。
消除尖峰噪声，特别是与扫描方向不平行的，一般用傅立叶变换进行滤波处理的方法比较方便。 （2）除坏线和条带 去除遥感图像中的坏线。遥感图像中通常会出现与扫描方向平行的条带，还有一些与辐射信号无关的条带噪声，一般称为坏线。一般采用傅里叶变换和低通滤波进行消除或减弱。
2．薄云处理 由于天气原因，对于有些遥感图形中出现的薄云可以进行减弱处理。 3．阴影处理 由于太阳高度角的原因，有些图像会出现山体阴影，可以采用比值法对其进行消除。二．几何纠正
通常我们获取的遥感影像一般都是Level2级产品，为使其定位准确，我们在使用遥感图像前，必须对其进行几何精纠正，在地形起伏较大地区，还必须对其进行正射纠正。特殊情况下还须对遥感图像进行大气纠正，此处不做阐述。 1．图像配准 为同一地区的两种数据源能在同一个地理坐标系中进行叠加显示和数学运算，必须先将其中一种数据源的地理坐标配准到另一种数据源的地理坐标上,这个过程叫做配准。 （1）影像对栅格图像的配准 将一幅遥感影像配准到相同地区另一幅影像或栅格地图中，使其在空间位置能重合叠加显示。 （2）影像对矢量图形的配准 将一幅遥感影像配准到相同地区一幅矢量图形中，使其在空间位置上能进行重合叠加显示。2．几何粗纠正
ERDAS的操作手册
ERDAS的操作手册 纠正，融合，镶嵌是遥感处理中比较常见的三种处理方法。对于初学遥感的人来说，掌握这三种方法是十分必要的。下面，我们通过一些实例，在ERDAS 中的操作，来分别介绍这三种处理方法。 1、纠正 纠正又叫几何校正，就是将图像数据投影到平面上，使其符合地图投影系统的过程；而将地图坐标赋予图像数据的过程，称为地理参考（Geo-referencing）由于所有地图投影系统都遵从于一定的地图坐标系统，所以几何校正包含了地图参考。 （1）启动 在ERDAS中启动几何校正有三种方法： A、菜单方式 B、图标方式 C、窗口栅格操作 窗口启动这种方法比较常用，启动之前在窗口中打开需要纠正的图像，然后在栅格操作菜单中启动几何校正模块。建议使用这种启动方法，更直观简便。
（2）设置几何校正模型 常用模型：功能 Affine 图像仿射变换（不做投影变换） Camera 航空影像正射校正 Landsat Landsat卫星影像正射校正 Polynomial 多项式变换（同时做投影变换） Rubber Sheeting 非线性、非均匀变换 Spot Spot卫星图像正射校正 其中，多项式变换（Polynomial）在卫星图像校正过程中应用较多，在调用多项式模型时，需要确定多项式的次方数（Order），通常整景图象选择3次方。次方数与所需的最少控制点数是相关的，最少控制点数计算公式为（（t+1）*（t+2））/2，公式中t为次方数，即1次方最少需要3个控制点，2次方需要6个控制点，3次方需要10个控制点，依此类推。
（3）几何校正采点模式 A、Viewer to Viewer 已经拥有需要校正图像区域的数字地图、或经过校正的图像，就可以采用Viewer to Viewer的模式。 B、File to Viewer 事先已经通过GPS测量、或摄影测量、或其它途径获得了控制点坐标，并保存为ERDAS IMAGINE的控制点格式或ASCII数据文件，就可以采用File to Viewer模式，直接在数据文件中读取控制点坐标。 C、Map to Viewer 只有印制地图或坐标纸，则只好采用Map to Viewer的模式，在地图上选点并量算坐标，然后通过键盘输入坐标数据。 最常用的是第一种模式，视图对视图的窗口采点模式。
遥感数字图像处理教程复习分析
第一章． 遥感概念 遥感（Remote Sensing，简称RS），就是“遥远的感知”，遥感技术是利用一定的技术设备和系统，远距离获取目标物的电磁波信息，并根据电磁波的特征进行分析和应用的技术。 遥感技术的原理 地物在不断地吸收、发射（辐射）和反射电磁波，并且不同物体的电磁波特性不同。 遥感就是根据这个原理，利用一定的技术设备和装置，来探测地表物体对电磁波的反射和地物发射的电磁波，从而提取这些物体的信息，完成远距离识别物体。 图像 人对视觉感知的物质再现。图像可以由光学设备获取，如照相机、镜子、望远镜、显微镜等；也可以人为创作，如手工绘画。图像可以记录、保存在纸质媒介、胶片等等对光信号敏感的介质上。随着数字采集技术和信号处理理论的发展，越来越多的图像以数字形式存储。因而，有些情况下“图像”一词实际上是指数字图像。 物理图像：图像是人对视觉感知的物质再现 数字图像：图像以数字形式存储。 图像处理 运用光学、电子光学、数字处理方法，对图像进行复原、校正、增强、统计分析、分类和识别等的加工技术过程。 光学图像处理 应用光学器件或暗室技术对光学图像或模拟图像(胶片或图片)进行加工的方法技术 数字图像处理 是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。图像处理能做什么？（简答） 是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理主要目的：提高图像的视感质量，提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，进行图像的重建，更好地进行图像分析，图像数据的变换、编码和压缩，更好图像的存储和传输。数字图像处理在很多领域都有应用。 遥感图像处理(processing of remote sensing image data )是对遥感图像进行辐射校正和几何纠正、图像整饰、投影变换、镶嵌、特征提取、分类以及各种专题处理的方法。常用的遥感图像处理方法有光学的和数字的两种。
遥感数字图像处理
遥感数字图像处理-要点 1．概论 遥感、遥感过程 遥感图像、遥感数字图像、遥感图像的数据量 遥感图像的数字化、采样和量化 通用遥感数据格式（BSQ、BIL、BIP） 遥感图像的模型：多光谱空间 遥感图像的信息内容： 遥感数字图像处理、遥感数字图像处理的内容 遥感图像的获取方式主要有哪几种? 如何估计一幅遥感图像的存储空间大小? 遥感图像的信息内容包括哪几个方面？ 多光谱空间中，像元点的坐标值的含义是什么？ 与通用图像处理技术比较，遥感数字图像处理有何特点？ 遥感数字图像处理包括那几个环节？各环节的处理目的是什么？ 2.遥感图像的统计特征 2.1图像空间的统计量 灰度直方图：概念、类型、性质、应用 最大值、最小值、均值、方差的意义 2.2多光谱空间的统计特征 均值向量、协方差矩阵、相关系数、相关矩阵的概念及意义波段散点图概念及分析 主要遥感图像的统计特征量的意义 两个重要的图像分析工具：直方图、散点图 3.遥感数字图像增强处理 图像增强：概念、方法 空间域增强、频率域增强 3.1辐射增强：概念、实现原理 直方图修正，线性变换、分段线性变换算法原理 直方图均衡化、直方图匹配的应用 3.2空间增强 邻域、邻域运算、模板、模板运算 空间增强的概念 平滑（均值滤波、中值滤波）原理、特点、应用 锐化、边缘增强概念
方向模板、罗伯特算子、索伯尔算子、拉普拉斯算子的算法和特点? 计算图像经过下列操作后，其中心象元的值： – 3×3中值滤波 –采用3×3平滑图像的减平滑边缘增强 –域值为2的3×1平滑模板 – Sobel边缘检测 – Roberts边缘检测 –模板 3.3频率域处理 高频和低频的意义 图像的傅里叶频谱 频率域增强的一般过程 频率域低通滤波 频率域高通滤波 同态滤波的应用 3.4彩色增强 彩色影像的类型：真彩色、假彩色、伪彩色
ERDAS遥感图像处理教程,绝对给力
《遥感数字图象处理实验指导书》 实习须知 实验室资源： 1 硬件设备： 局域网系统； 高级PC 计算机（每人一台，在规定时间使用）； 2 软件系统 Windows 2000 或Windows XP ERDAS IMAGINE 8.6 ArcToolbox ArcMap Microsoft Word Microsoft Excel Zip program 3 数据资源 数据源： ERDAS IMAGINE 8.6软件附带的examples； XX地区TM、ETM、Spot遥感数据 XX区部分矿山企业基础数据
实习目的与内容 1 实习目的 本实习为已具有RS的基本概念和理论基础的学生设计，目的是帮助学生在了解RS基本组成与数据结构模型的基础上，重点学习使用ERDAS IMAGINE8.6软件进行视窗操作、数据数据预处理、图像解译、图像分类和矢量功能；了解地图投影系统的使用；学习多种数据输入的方法，不同数据格式转换，数据库模式的定义等多种前后期处理工作；掌握遥感图像前后处理和解译、分类地理的技术流程和方法，数据库建设以及地理数据的编辑和管理；配合具体实例运用GIS空间分析工具。通过系列实习过程，重点培养学习者掌握RS提取信息的基本过程和技巧，并可初步用来解决运用遥感提取信息的问题。 2 实习内容 实习1：ERDAS IMAGINE 8.6系统简介与入门；包括：软件概述，视窗操作中的菜单工具条的介绍，数据的输入输出。 实习2：数据预处理；包括：图像分幅剪裁，图像几何校正，图像拼接处理，图像投影变换； 实习3：图像解译；包括功能简介，辐射增强处理（去霾处理）、常用的光谱增强处理（假彩色合成与指数计算）、空间增强处理（分辨率融合）。 实习4：图像分类；包括；非监督分类和监督分类，专家分类器（在高级练习中学习） 实习5：地理信息系统分析和矢量功能介绍，综合运用GIS工具解决实例提出的问题。 实习6：专题制图输出全过程学习。 3 本书有关约定 实习所用原始数据存放在%sampledata目录下；
ENVI遥感图像处理方法
《ENVI遥感图像处理方法》科学出版社2010年6月正式出版 上一篇/ 下一篇 2010-05-26 15:02:30 / 个人分类：ENVI 查看( 643 ) / 评论( 5 ) / 评分( 0 / 0 ) 从上个世纪六十年代E．L．Pruitt提出“遥感”这个词至今，遥感已经成为人类提供了从多维和宏观角度去认识宇宙世界的新方法与新手段。目前，遥感影像日渐成为一种非常可靠、不可替代的空间数据源。ENVI (The Environment for Visualizing Images)是由遥感领域的科学家采 用交互式数据语言IDL(Interactive Data Language)开发的一套功能强大的遥感图像处理软件。ENVI以其强大的图像处理功能，尤其是与ArcGIS 一体化集成，使得众多的影像分析师和科学家选择ENVI来处理遥感图像和获得图像中的信息，从而全面提升了影像的价值。ENVI已经广泛应用于科研、环境保护、气象、石油矿产勘探、农业、林业、医学、国防&安全、地球科学、公用设施管理、遥感工程、水利、海洋、测绘勘察和城市与区域规划等众多领域。与此形成鲜明对比的是，目前关于ENVI 的中文教程非常少，给广大用户学习软件和应用软件带来诸多不便。 针对上述情况，在ESRI中国（北京）有限公司的大力支持下，根据多年遥感应用研究和软件操作经验，历时一年半编著完成本书。全书按照遥感图像处理流程由浅到深逐步引导读者掌握ENVI软件操作。各个章节相对独立，读者可视个人情况进行选择阅读。全书分为17章，第1、2、3章介绍了ENVI软件的基础知识，可作为ENVI软件入门，也可作为参考内容；第4、5、6、7、8章介绍了遥感图像处理一般流程，包
基于erdas的图像增强处理
图像增强处理 ●实习目的：掌握常用的图像增强处理的方法 ●容：空间、辐射、光谱增强处理的主要方法 ·空间增强：包括卷积增强处理、纹理分析 ·辐射增强：LUT拉伸处理、直方图均衡化处理 ·光谱增强：主成份变换、缨穗变换、色彩变换 图像增强处理包括空间、辐射、光谱增强处理，本练习做几种常用的增强处理方法，在实际运用中，不是所有的图象增强处理方法都要用到，具体采用哪种图象增强处理方法，视具体的研究区域，研究容和对象而定。 一、图像解译功能简介 利用ERDAS IMAGINE进行图像增强主要采用ERADS IMAGINE的图像解译器（Image Interpreter）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（Model Maker）建立了图形模型算法，容易调用或编辑。 图像解译器(Image Interpreter或Interpreter)，可以通过两种途径启动： ERDAS图标面板菜单条： Main/Image Interpreter----Image Interpreter菜单（图1.1） ERDAS图标面板工具条：点击Interpreter图标----Image Interpreter菜单（图1.1） 图1.1 Image Interpreter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（Spatial Enhancement）、辐射增强（Radiometric Enhancement）、光谱增强(SpectralEnhancement)、高光谱工具（Hyper Spectral Tools）、傅立叶交换（Fourier Analysis ）、地形分析（Topographic Analysis）。地理信息系统分析（GlS Analysis）、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。
遥感图像分类
实验四遥感图像分类 一、背景知识 图像分类就是基于图像像元的数据文件值，将像元归并成有限几种类型、等级或数据集的过程。常规计算机图像分类主要有两种方法：非监督分类与监督分类，本实验将依次介绍这两种分类方法。 非监督分类运用ISODATA（Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique)算法，完全按照像元的光谱特性进行统计分类，常常用于对分类区没有什么了解的情况。使用该方法时，原始图像的所有波段都参于分类运算，分类结果往往是各类像元数大体等比例。由于人为干预较少，非监督分类过程的自动化程度较高。非监督分类一般要经过以下几个步骤：初始分类、专题判别、分类合并、色彩确定、分类后处理、色彩重定义、栅格矢量转换、统计分析。 监督分类比非监督分类更多地要用户来控制，常用于对研究区域比较了解的情况。在监督分类过程中，首先选择可以识别或者借助其它信息可以断定其类型的像元建立模板，然后基于该模板使计算机系统自动识别具有相同特性的像元。对分类结果进行评价后再对模板进行修改，多次反复后建立一个比较准确的模板，并在此基础上最终进行分类。监督分类一般要经过以下几个步骤：建立模板(训练样本)分类特征统计、栅格矢量转换、评价模板、确定初步分类图、检验分类结果、分类后处理。由于基本的非监督分类属于IMAGINE Essentials级产品功能，但在IMAGINE Professional级产品中有一定的功能扩展，非监督分类命令分别出现在Data Preparation菜单和Classification菜单中，而监督分类命令仅出现在Classification菜单中。 二、实验目的 理解并掌握图像分类的原理，学会图像分类的常用方法：人工分类（目视解译）、计算机分类（监督分类、非监督分类）。能够针对不同情况，区别使用监督分类、非监督分类。理解计算机分类的常用算法实现过程。熟练掌握遥感图像分类精度评价方法、评价指标、评价原理，并能对分类结果进行后期处理。 三、实验内容（6课时） 1.非监督分类（Unsupervised Classification)； 2.监督分类（Supervised Classification)； 3.分类精度评价（evaluate classification）； 4.分类后处理（Post-Classification Process）； 四、实验准备 实验数据： 非监督分类文件：germtm.img 监督分类文件：tm_860516.img 监督模板文件：tm_860516.sig 五、实验步骤、方法 1、非监督分类（Unsupervised Classification)
ERDAS基本操作入门
ERDAS基本操作入门 1、图像导入 在erdas的Import/Export模块中，分别导入TM图像的第1、2、3、4、5、7波段，具体操作步骤为 ① 点击import模块，打开对话框 ②选择type类型为TIFF ③ media为file； ④ 然后选择输入、输出文件名路径和文件名 ⑤ 分别对123457波段进行导入； ⑥在此之前可以选择session－>preference，选择输入、输出主目录。 2、图像波段合成 在erdas的interpreter模块中将单波段影像进行合成，生成多波段文件，具体操作步骤为： interpreter－>utilities－>layer stack， ① 在出现的对话框中import框中依次选择需要合成的波段，每选择输入一个波段用Add添加一次； ② output file选择导出文件路径及命名文件。 ③ Data type 设为 Unsigned 8 bit； ④Output option 设置为Union ，选中 ignore zero stats； ⑤进行操作。 3、用shape文件进行图像切割 3.1 Shape文件制作AOI文件： ①在ERDAS中点击Import图标，出现Import/Export对话框 ②选中Imput，Type栏选择Shapefile，Media栏选择File，在Input File （*.shp）中确定要转换的shape文件，在Output File（*.arcinfo）中确定输
出路径及名称，单击OK按钮，出现Import Shapefile对话框，单击Import Shapefile Now。 ③注意此步骤中输出路径及输出名称均为英文字母 ④建立拓扑多边形 ⑤在Arcgis中打开ArcToolbox，Data Management Tools—>Topology—>Build，双击Build，出现Build对话框，在Input 中填入*.arcinfo文件的路径，Feature选择Poly ⑥单击OK按钮。 ⑦在ERDAS中打开一个viewer窗口，打开arc coverage文件，新建一个aoi层（New—>AOI Layer） ⑧ View—>Arrange Layers Viewer打开Arrange Layers Viewer对话框，在Vector图层上单击右键，选择Show Properties，打开Properties对话框，选中Polygon，点击Apply按钮。 ⑨在View窗口中打开AOI工具栏，先选中内部区域，再点击，产生aoi，选中该aoi，单击File—>Save—AOI Layer as，保存为aoi文件。 3.2 用AOI文件进行对遥感图像切割 在ERDAS图标面板工具条中单击Data Prep图标，Subset，打开Subset对话框。在Subset对话框中需要设置下列参数： ⑩输入文件名称（Input File） ? 输出文件名称（Output File） ? 单击AOI按钮确定裁剪范围 ? 打开Choose AOI对话框 ? 在Choose AOI对话框中确定AOI的来源为File（或Viewer） ? 如果选择了文件（File），刚进一步确定AOI文件；否则，直接进入下一步 ? 输出数据类型（Output Data Type）为Unsigned 8 Bit，输出文件类型（Output Layer Type）为Themetic ? 输出象元波段（Select Layers）为1 ：6（表示选择1-6六个波段） ? 输出统计忽略零值，选中Ignore Zero In Output Stats复选框
ERDAS详细操作
目录 1. 影像阅读 2. 遥感影像分幅裁剪与拼接处理 3. 影像几何校正及正射影像制作 4. 影像增强
1. 影像阅读 1.1 设置erdas的各种默认参数 1)在ERDAS IMAGINE的主菜单栏上找到sessio n→Preferences,单击出现Preferences editor对话框。 2)通过拖动Category的滚动条，可以看到右方对应出现的各个参数，同时也可以在文本编辑处修改这些参数。 3)在Category下选择Viewer,拖动滚动条查看它的各种参数。 4)查看Category的帮助信息。点击右下方的“help”和“Category Help”，则出现以下的界面，如果有不懂的地方我们就可以通过这个帮助信息寻求答案。 1.2 显示图像 1)在ERDAS主菜单上点击图标，新建一个经典窗口，如下图： 2)在Viewer界面上点击File→Open →Raster Layer，在默认路径中打开lanier.im g。
3)点击Raster Options栏设置图层的红绿蓝三个波段的分配。将原来的4 3 2 改 为4 5 3后，图象的色调明显变化了。 1.3 查询像素信息 1)使用查询功能 选择Utility→Inquire Cursor出现下图中的对话框,通过左下方的四个三角形的符号来分别调整查询指针的上下左右的位置,圆圈表示使查询指针回到中心处,指针的移动,其中的 X和Y坐标的数值也会跟着作相应的变化。指针所指的像素的信息被显示在单元格里。
选择Utility→Inquire Color,选择为黄色，则查询指针的十字框的颜色由白色变为了黄色。 选择Utility→Inquire Shape,呈现的滚动条列表中选择circle.cursor， 再点击Use Cursor button, 然后点击Apply。 4)量测 通过这个工具可以实现在所在图层中的点，线，面，矩形，椭圆形的长度（周长） 和面积。
遥感影像处理步骤
一．预处理 1．降噪处理 由于传感器的因素，一些获取的遥感图像中，会出现周期性的噪声，我们必须对其进行消除或减弱方可使用。 （1）除周期性噪声和尖锐性噪声 周期性噪声一般重叠在原图像上，成为周期性的干涉图形，具有不同的幅度、频率、和相位。它形成一系列的尖峰或者亮斑，代表在某些空间频率位置最为突出。一般可以用带通或者槽形滤波的方法来消除。 消除尖峰噪声，特别是与扫描方向不平行的，一般用傅立叶变换进行滤波处理的方法比较方便。 （2）除坏线和条带 去除遥感图像中的坏线。遥感图像中通常会出现与扫描方向平行的条带，还有一些与辐射信号无关的条带噪声，一般称为坏线。一般采用傅里叶变换和低通滤波进行消除或减弱。
2．薄云处理 由于天气原因，对于有些遥感图形中出现的薄云可以进行减弱处理。 3．阴影处理 由于太阳高度角的原因，有些图像会出现山体阴影，可以采用比值法对其进行消除。二．几何纠正
通常我们获取的遥感影像一般都是Level2级产品，为使其定位准确，我们在使用遥感图像前，必须对其进行几何精纠正，在地形起伏较大地区，还必须对其进行正射纠正。特殊情况下还须对遥感图像进行大气纠正，此处不做阐述。 1．图像配准 为同一地区的两种数据源能在同一个地理坐标系中进行叠加显示和数学运算，必须先将其中一种数据源的地理坐标配准到另一种数据源的地理坐标上,这个过程叫做配准。 （1）影像对栅格图像的配准 将一幅遥感影像配准到相同地区另一幅影像或栅格地图中，使其在空间位置能重合叠加显示。 （2）影像对矢量图形的配准 将一幅遥感影像配准到相同地区一幅矢量图形中，使其在空间位置上能进行重合叠加显示。2．几何粗纠正
03 遥感图像增强
实验三遥感图像增强 一、背景知识 在获取图像的过程中，由于多种因素的影响，导致图像质量多少会有所退化。图像增强的目的在于：(1)采用一系列技术改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度；(2)将图像转换成一种更适合于人或机器进行分析处理的形式。通过处理设法有选择地突出便于人或机器分析某些感兴趣的信息，抑制一些无用的信息，以提高图像的使用价值。 增强的方法往往具有针对性，增强的结果只是靠人的主观感觉加以评价。因此，图像增强方法只能有选择地使用。 图像增强方法从增强的作用域出发，可分为空间域增强和频率域增强两种。 空间域增强是直接对图像像素灰度进行操作；频率域增强是对图像经傅立叶变换后的频谱成分进行操作，然后经傅立叶逆变换获得所需结果。 图像增强所包含的主要内容如下图。 二、实验目的： 掌握遥感图像增强的基本方法，理解不同处理方法的适用类型。能根据需要对遥感图像进行综合处理。 三、实验内容： ?辐射增强处理 ?直方图均衡化 ?直方图匹配 ?空间增强处理 ?卷积增强处理 ?自适应滤波
?锐化增强处理 ?分辩率融合 光谱增强处理 ?主成份变换（PC变换/K-L变换） ?去相关拉伸 ?缨帽变换（K-T变换） ?指数计算 ?自然色彩变换 四、实验准备 1.软件ERDAS IMAGINE8.5版本以上； 2.实验用相关数据 五、实验步骤： (一)、辐射增强处理(Radiometric Enhancement) 1.直方图均衡化(Histogram Equalization) 直方图均衡化实质上是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像元值，使一定灰度范围内像元的数量大致相等；这样，原来直方图中间的峰顶部分对比度得到增强，而两侧的 谷底部分对比度降低，输出图像的直方图是一较平的分段直方图，如果输出数据分段值较 小的话，会产生粗略分类的视觉效果。 打开方法：（以文件Lanier.img为例） (1).ERDAS图标面板菜单条：Main - Image Interpreter Radiometric Enhancement - Histogram Equalization，打开Histogram Equalization对话框。 (2).ERDAS图标面板工具条：点击Interpreter图标一Radiometric Enhancement一 Histogram Equalization，打开Histogram Equalization对话框。 2.直方图匹配（Histogram Match) 直方图匹配是对图像查找表进行数学变换，使一幅图像的直方图与另一幅图像类似。 直方图匹配经常作为相邻图像拼接或应用多时相遥感图像进行动态变化研究的预处理工 作，通过直方图匹配可以部分消除由于太阳高度角或大气影响造成的相邻图像的效果差异。 操作方法
ERDAS IMAGINE遥感图像处理教程.
《ERDAS IMAGINE遥感图像处理教程》根据作者多年遥感应用研究和ERDAS IMAGINE软件应用经验编著而成，系统地介绍了ERDAS IMAGINE 9.3的软件功能及遥感图像处理方法。全书分基础篇和扩展篇两部分，共25章。基础篇涵盖了视窗操作、数据转换、几何校正、图像拼接、图像增强、图像解译、图像分类、子像元分类、矢量功能、雷达图像、虚拟GIS、空间建模、命令工具、批处理工具、图像库管理、专题制图等ERDAS IMAGINE Professional级的所有功能，以及扩展模块Subpixel、Vector、OrthoRadar、VirtualGIS等；扩展篇则主要针对ERDAS IMAGINE 9.3的新增扩展模块进行介绍，包括图像大气校正（ATCOR）、图像自动配准（AutoSync）、高级图像镶嵌（MosaicPro）、数字摄影测量（LPS）、三维立体分析（Stereo Analyst）、自动地形提取（Automatic Terrain Extraction）、面向对象信息提取（Objective）、智能变化检测（DeltaCue）、智能矢量化（Easytrace）、二次开发（EML）等十个扩展模块的功能。 《ERDAS IMAGINE遥感图像处理教程》将遥感图像处理的理论和方法与ERDAS IMAGINE软件功能融为一体，可以作为ERDAS IMAGINE软件用户的使用教程，对其他从事遥感技术应用研究的科技人员和高校师生也有参考价值。 目录 基础篇 第1章概述2 1.1 遥感技术基础2
1.1.1 遥感的基本概念2 1.1.2 遥感的主要特点2 1.1.3 遥感的常用分类3 1.1.4 遥感的物理基础3 1.2 ERDAS IMAGINE软件系统6 1. 2.1 ERDAS IMAGINE概述6 1.2.2 ERDAS IMAGINE安装7 1.3 ERDAS IMAGINE图标面板11 1. 3.1 菜单命令及其功能11 1.3.2 工具图标及其功能14 1.4 ERDAS IMAGINE功能体系14 第2章视窗操作16 2.1 视窗功能概述16 2.1.1 视窗菜单功能17 2.1.2 视窗工具功能17 2.1.3 快捷菜单功能18 2.1.4 常用热键功能18 2.2 文件菜单操作19 2.2.1 图像显示操作20 2.2.2 图形显示操作22 2.3 实用菜单操作23
实验二、ERDAS实用菜单操作
实验二、ERDAS实用菜单操作 内容一数据输入 实习目的：掌握TM图像数据输入的主要方法。 实习内容：主要包括单波段TM图像数据输入、多波段组合文件的生成。 从地面站购买的TM图像数据或其它图像数据，不一定都是img格式，要通过数据输入输出得到img格式。 1.JPEG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2.1所示。并做如下的选择： 图2.1 import对话框 1）选择数据输入操作：Import 2）选择数据输入类型（Type）为jpeg格式：JFIF(JPEG) 3）选择数据输入媒体（Media）为文件：File 4）确定输入文件路径及文件名（Input File）：TM1.JPG 5）确定输出文件路径及文件名（Output File）：tm1.img 6）OK
图2.2 import对话框参数设置 打开Import JFIF Files对话框，如图2.3所示 图2.3 Import JFIF Files对话框 在Import JFIF Files对话框中点击OK执行输入操作，完成数据输入，如图2.4所示。
图2.4 进程状态条 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。 第一步：在ERDAS图标面板工具条中，点击Interpreter|Utilities|Layer Stack。出现波段叠加对话框，如图2.5所示。 图2.5 Layer Selection and Stacking对话框
遥感卫星图像处理方法
北京揽宇方圆信息技术有限公司 遥感卫星图像处理方法 随着遥感技术的快速发展，获得了大量的遥感影像数据，如何从这些影像中提取人们感兴趣的对象已成为人们越来越关注的问题。但是传统的方法不能满足人们已有获取手段的需要，另外GIS的快速发展为人们提供了强大的地理数据管理平台，GIS数据库包括了大量空间数据和属性数据，以及未被人们发现的存在于这些数据中的知识。将GIS技术引入遥感图像的分类过程，用来辅助进行遥感图像分类，可进一步提高了图像处理的精度和效率。如何从GIS数据库中挖掘这些数据并加以充分利用是人们最关心的问题。GIS支持下的遥感图像分析特别强调RS和GIS的集成，引进空间数据挖掘和知识发现（SDM&KDD）技术，支持遥感影像的分类，达到较好的结果，专家系统表明了该方法是高效的手段。 遥感图像的边缘特征提取观察一幅图像首先感受到的是图像的总体边缘特征，它是构成图像形状的基本要素，是图像性质的重要表现形式之一，是图像特征的重要组成部分。提取和检测边缘特征是图像特征提取的重要一环，也是解决图像处理中许多复杂问题的一条重要的途径。遥感图像的边缘特征提取是对遥感图像上的明显地物边缘特征进行提取与识别的处理过程。目前解决图像特征检测/定位问题的技术还不是很完善，从图像结构的观点来看，主要是要解决三个问题:①要找出重要的图像灰度特征；②要抑制不必要的细节和噪声；③要保证定位精度图。遥感图像的边缘特征提取的算子很多，最常用的算子如Sobel算子、Log算子、Canny算子等。 1）图像精校正 由于卫星成像时受采样角度、成像高度及卫星姿态等客观因素的影响，造成原始图像非线性变形，必须经过几何精校正，才能满足工作精度要求一般采用几何模型配合常规控制点法对进行几何校正。 在校正时利用地面控制点(GCP)，通过坐标转换函数，把各控制点从地理空间投影到图像空间上去。几何校正的精度直接取决于地面控制点选取的精度、分布和数量。因此，地面控制点的选择必须满足一定的条件，即：地面控制点应当均匀地分布在图像内；地面控制点应当在图像上有明显的、精确的定位识别标志，如公路、铁路交叉点、河流叉口、农田界线等，以保证空间配准的精度；地面控制点要有一定的数量保证。地面控制点选好后，再选择不同的校正算子和插值法进行计算，同时，还对地面控制点(GCPS)进行误差分析，使得其精度满足要求为止。最后将校正好的图像与地形图进行对比，考察校正效果。 2）波段组合及融合 对卫星数据的全色及多光谱波段进行融合。包括选取最佳波段，从多种分辨率融合方法中选取最佳方法进行全色波段和多光谱波段融合，使得图像既有高的空间分辨率和纹理特性，又有丰富的光谱信息，从而达到影像地图信息丰富、视觉效果好、质量高的目的。 3）图像镶嵌
实验六 遥感影像增强处理
实验六遥感影像增强处理 实习目的：掌握常用的遥感影像增强处理的方法。 实习内容：遥感影像空间、辐射、光谱增强处理的主要方法 空间增强：包括卷积增强处理、纹理分析、自适应滤波等 辐射增强：LUT拉伸处理、直方图均衡化处理、直方图匹配、亮度反转处理等 光谱增强：主成份变换、缨帽变换、色彩变换、指数计算等 图像增强是改善图像质量、增加图像信息量、加强图像判读和识别效果的图像处理方法。图像增强的目的是针对给定图像的不同应用，强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或增强某些感兴趣区域的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，满足某些特殊分析的需要。图像增强的途径是通过一定的手段对原图像附加一些信息或变换数据，有选择的突出图像中感兴趣区域的特征或抑制图像中某些不需要的特征。图像增强的方法包括空间域增强和频率域增强两类。空间域增强包括空间增强、辐射增强和光谱增强。在实际运用中，不是所有的图象增强处理方法都要用到，具体采用哪种图象增强处理方法，视具体的研究区域，研究内容和对象而定。 1．图像解译功能简介（Introduction of Image Interpreter） 利用ERADS IMAGINE 进行图像增强主要采用ERADS IMAGINE的图像解译器（Image Interpreter）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（Model Maker）建立了图形模型算法，容易调用或编辑。 图像解译器(Image Interpreter或Interpreter)，可以通过两种途径启动：ERDAS图标面板菜单条： Main/Image Interpreter--Image Interpreter 菜单 ERDAS图标面板工具条：点击Interpreter图标一Image Interpreter菜单
ERDAS影像融合操作流程
影象融合流程 影像融合在影象解译模块和雷达影象处理模块中都有，但是雷达模块中的处理效果要相对好一些，下面就两个不同模块中的融合处理流程进行分别介绍。 一、影象解译模块（Interpreter） 1）单击，在弹出的Interpreter菜单中选则Spatial Enhancement （空间增强）弹出Spatial Enhancement菜单，再选择Resolution Merge（分辨率融合）选项。 弹出对话框如下
在Resolution Merge对话框中需要设置下列参数 （1）确定高分辨率输入文件（high Resolution input file）； （2）选择影象波段； （3）确定多光谱输入文件（multispectral input file）； （4）定义输出文件； （5）选择融合方法。在分辨率变换中，erdas提供了三种融合方法Principal Component(主成分变换法)、Multipalcative(乘积变换)、Brovey transform(比值变换)。其图象分别如下： Principal Component(主成分变换法)
Multipalcative(乘积变换) Brovey transform(比值变换) （6）选择重采样方法。系统提供了两种重采样方法Nearest Neighbor（邻近像元法）、Bilinbear Interpolation（二次线形内插）和Cubic Convolution（立方卷积）。其中 以Cubic Convolution方法最为平滑。 （7）确定Output Options输出图象选项。选择Lgnore Zero Stats，可以忽略像素值为
遥感原理与应用-图像增强
实验三：遥感图像的增强处理 (3机时) 实验目的：通过上机操作，了解空间增强、辐射增强几种遥感图象增强处理的过程和方法，加深对图象增强处理的理解。 实验内容：卷积增强处理；锐化增强处理；直方图均衡化；色彩变换。 ERDAS IMAGE图像解译模块主要包括了图像的空间增强、辐射增强、光谱增强、高光谱工具、傅立叶变换、地形分析以及其他实用功能。 实验数据：wx98tm543.img（待校正图像）与wx98spot_pan.img（参考图像）校正的结果 wx98tm543_warp.img；ERDAS安装目录中的若干样例图像数据文件。 1、卷积增强（Convolution） 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。卷积增强（Convolution）是空间增强的一种方法。 卷积增强（Convolution）时将整个像元分块进行平均处理，用于改变图像的空间频率特征。卷积增强（Convolution）处理的关键是卷计算子----系数矩阵的选择。该系数矩阵又称卷积核（Kernal）。ERDAS IMAGINE将常用的卷计算子放在一个名为default.klb的文件中，分为3*3，5*5、7*7三组，每组又包括“EdgeDetect/Low Pass/Horizontal/Vertical/Summary”等七种不同的处理方式。具体执行过程如下： ERDAS图标面板菜单条：Main→Image Interpreter→Spatial enhancement →convolution→convolution对话框。
图3-1 Convolution对话框 几个重要参数的设置： 边缘处理方法：（Handle Edges by）：Reflection 卷积归一化处理：Normalize the Kernel 2、直方图均衡化（Histogram Equalization） 直方图均衡化实质上是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像元值，是一定灰度范围内的像元数量大致相同。这样，原来直方图中间的峰顶部分对比度得到增强，而两侧的谷底部分对比度降低，输出图像的直方图是一较平的分段直方图。注意：认真对比直方图均衡化前后图像差别，仔细观察直方图均衡化的效果。 图3-2直方图均衡化 3、主成分变换 主成分变换（Principal Component Analysis）是一种常用的数据压缩方法，它可以将具有相关性的多波段数据压缩到完全独立的较少的几个波段上，使图像数据更易于解译。ERDAS IMAGE提供的主成分变换功能最多等对256个波段的图象进行转换压缩。 ERDAS 图标面板菜单条：Main →Image Interporeter→Spectral Enhancement →Principial Comp →Pincipal Components对话框。（图3-3）
ERDAS图像分类
背景知识 图像分类就是基于图像像元的数据文件值，将像元归并成有限几种类型、等级或数据集的过程。常规计算机图像分类主要有两种方法：非监督分类与监督分类，本实验将依次介绍这两种分类方法。 非监督分类运用ISODATA（Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique)算法，完全按照像元的光谱特性进行统计分类，常常用于对分类区没有什么了解的情况。使用该方法时，原始图像的所有波段都参于分类运算，分类结果往往是各类像元数大体等比例。由于人为干预较少，非监督分类过程的自动化程度较高。非监督分类一般要经过以下几个步骤：初始分类、专题判别、分类合并、色彩确定、分类后处理、色彩重定义、栅格矢量转换、统计分析。监督分类比非监督分类更多地要用户来控制，常用于对研究区域比较了解的情况。在监督分类过程中，首先选择可以识别或者借助其它信息可以断定其类型的像元建立模板，然后基于该模板使计算机系统自动识别具有相同特性的像元。对分类结果进行评价后再对模板进行修改，多次反复后建立一个比较准确的模板，并在此基础上最终进行分类。 监督分类一般要经过以下几个步骤：建立模板(训练样本)分类特征统计、栅格矢量转换、评价模板、确定初步分类图、检验分类结果、分类后处理。由于基本的非监督分类属于IMAGINE Essentials级产品功能，但在IMAGINE Professional级产品中有一定的功能扩展，非监督分类命令分别出现在Data Preparation菜单和Classification菜单中，而监督分类命令仅出现在Classification菜单中。 非监督分类（Unsupervised Classification) 打开非监督分类对话框 DataPrep图标/Data Preparation/Unsupervised Classification菜单项； 如下图输入相应参数后，OK完成非监督分类；
《遥感数字图像处理》试卷及答案
2008—2009学年考试试题 课程名称：遥感数字图像处理 学号姓名成绩 一、单项选择题（2分×20=40分） 1.遥感技术是利用地物具有完全不同的电磁波（A）或（）辐射特征来判断地物目标和自然现象。 A.反射发射 B.干涉衍射 C.反射干涉 D.反射衍射 2.TM6所采用的10.4~12.6um属于（C ）波段。 A.红外 B.紫外 C.热红外 D.微波 3.彩红外影像上（ B）呈现黑色，而（ A）呈现红色。 A.植被 B. 水体 C.干土 D.建筑物 4.影响地物光谱反射率的变化的主要原因包括（A）。 A. 太阳高度角 B.不同的地理位置 C. 卫星高度 D.成像传感器姿态角 5.红外姿态测量仪可以测定（B）。 A. 航偏角 B. 俯仰角 C.太阳高度角 D. 滚动角 6.下面遥感卫星影像光谱分辨率最高的是（D）。 A. Landsat-7 ETM+ B.SPOT 5 C.IKONOS-2 D. MODIS 7.下面采用近极地轨道的卫星是（A）。 A. Landsat-5 B. SPOT 5 C. 神州7号 D. IKONOS-2 8.下面可获取立体影像的遥感卫星是（ B）。 A. Landsat-7 B.SPOT 5 C.IKONOS-2 D. MODIS 9.侧视雷达图像的几何特征有（A ）。 A.山体前倾 B.高差产生投影差 C.比例尺变化 D. 可构成立体像对 10.通过推扫式传感器获得的一景遥感影像，在（B）属于中心投影。 A.沿轨方向 B. 横轨方向 C. 平行于地球自转轴方向 D. 任意方向 11. SPOT 1-4 卫星上装载的HRV传感器是一种线阵（B）扫描仪。 A. 面阵 B. 推扫式 C. 横扫式 D. 框幅式 12.（A）只能处理三波段影像与全色影像的融合。 A.IHS变换 B.KL变换 C. 比值变换 D. 乘积变换 13.（B）是遥感图像处理软件系统。 A. AreInfo B.ERDAS C. AUTOCAD D. CorelDRAW 14.一阶哈达玛变换相当于将坐标轴旋转了（B）。 A.30° B. 45° C. 60° D.90° 15.遥感影像景物的时间特征在图像上以（C）表现出来。 A. 波谱反射特性曲线 B.空间几何形态 C. 光谱特征及空间特征的变化 D.偏振特性 16.遥感传感器的分辨率指标包括有（C）。 A.几何分辨率 B.光谱分辨率 C.辐射分辨率 D.时间分辨率 17.遥感图像构像方程是指地物点在图像上的（ C）和其在地物对应点的大地坐标之间的数学关系。 A.投影差 B. 几何特征 C.图像坐标 D. 光谱特征