erdas遥感图像基本处理傻瓜式步骤[1]

erdas遥感图像基本处理傻瓜式步骤2007年09月30日星期日 11:471、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TIFF③ 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 ManagementTools—>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Poly⑥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，在aoi下拉菜单选择“Copy Selection to AOI”，单击File—>Save—AOI Layer as，保存为aoi文件。

OK！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）⑪输出文件名称（Output File）⑫单击AOI按钮确定裁剪范围⑬打开Choose AOI对话框⑭在Choose AOI对话框中确定AOI的来源为File（或Viewer）⑮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⑯输出数据类型（Output Data Type）为Unsigned 8 Bit，输出文件类型（Output Layer Type）为Themetic⑰输出象元波段（Select Layers）为1 ：6（表示选择1-6六个波段）⑱输出统计忽略零值，选中Ignore Zero In Output Stats复选框⑲单击OK按钮4、图像预览在开始进行分类之前，需要先仔细查看合成后的图像，确定卫片所覆盖的地理区域及海拔范围，确定主要的地标性元素。

由于卫片原始数据的差异，同样的地表覆盖物斑块在不同时期的卫片中或不同地区的卫片中显示的颜色都可能不同，所以在预览中，还要熟悉整个范围内的地表覆盖类型和不同地物之间的变化。

①打开显示窗口，加载裁切后的6通道的图像（4，3，2）或者（4、5、3）、（7，4，2）；②把图像缩小至适合窗口，浏览图像，注意河流、城镇、植被、水体、土壤的分布；③选择特定区域放大，查看各种不同的地表覆盖物类型的分布及色调变化；根据经验，在4，3，2（RGB）的波段组合下，各种地表覆盖物类型的特点如下：a．森林——森林显示出棕色、红色、褐色等一系列多变的色调。

在高海拔地区，成熟针叶林为很浓的棕色或暗红色；在中低海拔地区，森林的颜色多变，从棕色到红色到暗绿色都有，部分落叶林在冬季呈现出锈黄色；b．灌丛和草甸——相对于临近的森林斑块，灌丛和草甸呈现出明亮许多的红色到浅红色。

在高海拔地区，大片的草地在夏季可能为浅红或锈红色，而冬季则呈现青绿色；c．湖泊、河流——湖泊通常为边界清晰的黑色斑块，河流则显示为黑色或深蓝色。

在冬季，水面结冰或覆盖有雪则显示出不同深浅的紫红色；d．城镇——很明显的比较亮的灰色或青灰色斑块，通常可见有规则的灰色线条（公路）穿过；e．农田——颜色多变的绿色、灰色、淡紫色、浅红色斑块，通常沿河谷两侧不规则分布，在平原区则大片分布。

河道边的水田往往显示出富含水分的青灰色。

5、图像分类5.1 进行非监督分类步骤：第1步：启动非监督分类在ERDAS图标面板工具条中单击Classifier图标，打开Classification 对话框，单击Unsupervised Classification 按钮，打开Unsupervised Classification对话框第2步：进行非监督分类在Unsupervised Classification对话框中进行下列设置：① 确定输入文件（Input Raster File）(要进行分类的文件)；②确定输出文件（Output File）（产生的分类文件），文件名定为ppprrr_YYYYMMDD_123457_unsupervised_15.img；③选择生成分类模板文件Output Signature Set，确定模板文件名称,命名同上；④确定聚类参数（Clustering Options），需要确定初始聚类方法与分类数：⑤默认选择Initialize from Statistics（按照图像的统计值产生自由聚类）；⑥确定初始分类（Number of classes）为15（分为15类）；⑦单击Initializing Options按钮，打开File Statistics Options对话框，设置一些统计参数，一般采用默认值；⑧单击Color Scheme Options按钮，打开Output Color Scheme Options 对话框，设置分类图像彩色属性，此处单击Approximate True Color，采用RGB 对应453波段合成。

⑨ 其他参数采用默认值。

⑩单击OK按钮（关闭Unsupervised Classification对话框，执行非监督分类）。

5.2 定义分类模板（1）步骤：Main－>Image Classification－>Classification－>Signature Editor，打开分类模板编辑器。

在Viewer窗口下的Raster下打开Tools图标，选择多边形AOI绘制。

（2）定义模板原则①必须在分类之前就知道研究区域的森林类型、覆盖范围以及图像的叠和现象，以保证输出分类的连续性。

②当创建训练区时，对于每一个类别都有一些子类，每个子类选择的AOI区域应该不少于5个，并且每个AOI区域内象素的颜色类型一致，跳跃不能很大，即不出现杂色。

5.3 执行监督分类①依次选择：Main－>Image Classification－>Classification－>Supervised Classification，打开监督分类对话框。

②输入原始文件③定义输出文件④确定分类模板文件⑤选择输出分类距离文件为Distance File⑥定义分类距离文件⑦选择非参数规则（Non-Parametric Rule）为Feature Space⑧选择叠加规则（Overlay Rule）为Parametric Rule⑨选择未分类规则（Unclassified Rule）为Parametric Rule⑩选择参数规则为Maximum Likelihood（即最大似然法）⑪取消选中Classify zeros复选框⑫ OK执行监督分类。

5.4 后期检查修正打开两个viewer窗口，进行链接（选择link工具）。

并可以选择aoi 的显示功能检查子类选择的正确性。

反复验证、修改模板。

5.5 重新分类重复以上步骤，重新分类，达到最佳分类结果6、图像拼接7、分类重编码将分类结果图像进行分类重编码，减少分类数量。

判断每个分类的专题属性，对相近或类似的分类通过图像重编码进行合并，并定义分类名称和颜色。

① Main->Image Interpreter->GIS Analysis->Recode②确定输入、输出文件；③ 设置新的分类编码(Setup Recode)，打开Thematic Recode表格，根据需要改变“New Value”字段取值(直接输入)；④单击OK；⑤单击OK8、滤波①Image Interpreter | GIS Analysis... | Eliminate...；② 输入文件为“.._ clp4.img”，输出文件为“..._ elim25.img”；③ “Minimum”选择“25”；(因为象素分辨率为28.5M，25个象素接近于2公顷；这样最小图斑为2公顷)④ “Output”选择“8bit”9.erdas配准步骤配准步骤：要求1。

在viewer模块里打开你的正确得影像。

2。

点击dataprep模块，打开他下面得image geometric correction子模块，3选择from image file，选择你要配得图像，打开4，在出现得set geometric model里选择第2个polyonial5。

在下面得对话框里有个polynomial order 一般选2就可以6，然后应用，在close那个对话框7 在下面得对话筐里，选第一个8出现一个小的对话框，不用管他，点击你第一步打开得准确得图像界面，就可以配准了9在你得准确图像里面点击一个点，然后转到你的需要配的图象里面找与他相似的点，点击，选够6个点后，在gcp tool那个界面里面将出现误差参数，可以看你得点是不是准确。