ERDAS实验报告
Erdas实习报告
ERDAS遥感影像处理综合实习报告一：自定义坐标系（北京54、西安80、2000坐标系）操作步骤：1.1 添加椭球体修改文件为ellipse.txt，语法为<椭球体名称>,<长半轴>,<短半轴>。
这里的逗号为英文半角输入状态下的逗号，建议直接复制文件中已有的椭球体进行修改。
这里将下面三行加在ellipse.txt文件的末尾，保存关闭即可。
最终效果如下图所示。
• Krasovsky,6378245.0,6356863.0• IAG-75,6378140.0,6356755.3• CGCS2000,6378137.0,6356752.3注：ellipse.txt文件中已经有了克拉索夫斯基椭球，由于翻译原因，这里的英文名称是Krassovsky，为了让其他软件平台识别，这里新建一个Krasovsky椭球体。
1.2 添加基准面修改文件为datum.txt，语法为<基准面名称>,<椭球体名称>,<平移三参数>。
这里将下面三行添加在datum.txt文件末尾，保存关闭即可。
最终效果如下图所示。
• D_Beijing_1954, Krasovsky, -12, -113, -41• D_Xian_1980,IAG-75,0,0,0• D_China_2000,CGCS2000,0,0,01.3 定义坐标系操作步骤如下：（1）打开ENVI Classic，选择Map > Customize Map Projection工具；（2）在弹出的CustomizedMap ProjectionDefinition对话框内填写如图所示参数，其中Projection Name保持与ArcGIS中的名称一致；（3）选择Projection > Add New Project ion…，保存投影坐标系；（4）选择File > Save Projections…，在弹出对话框中点击OK，将新建坐标系保存在map_proj.txt文件内，以便下次启动ENVI后依然可以使用。
遥感图像ERDAS几何校正实习报告参考模板
遥感原理与应用遥感图像几何校正实习报告班级：姓名：学号：指导教师：目录第一章概述 (1)1.1 实习任务 (1)1.2 实习目的与要求 (1)1.3 实习原理 (1)第二章实习内容与过程 (3)2.1 几何校正过程描述 (3)2.2 操作步骤 (3)第三章实习结果与分析 (7)第一章概述1.1 实习任务利用ERDAS软件进行遥感图像的几何校正，并评价几何校正的效果与精度。
1.2 实习目的与要求实验目的：（1）了解遥感图像变形的原因，掌握遥感图像校正的原理与方法。
（2）熟悉软件ERDAS的工作环境，熟悉其部分的功能。
（3）掌握使用ERDAS软件进行遥感图像校正的方法和步骤。
（4）学会对图像几何校正的效果与精度进行评价。
实验要求：（1）利用已纠正的影像Ws87_rs.img对未纠正影像Wt87_sub2.img进行纠正，并评价纠正后的效果。
（2）撰写实习报告1.3 实习原理1.几何畸变的概念与原因：由于遥感平台位置和运动状态的变化、地形起伏、地球表面曲率、大气折射、地球自转等因素的影响，遥感图像在几何位置上会发生变化，产生诸如行列不均匀，像元大小与地面大小对应不准确，地物形状不规则变化等畸变，称为遥感图像的几何畸变。
2. 几何校正的必要性几何校正是各种专题图的生产的预处理中的必要过程。
畸变的图像若未经几何校正会给定量分析及位置配准造成困难，因此在遥感数据接收后需要对图像进行几何校正以保证多源遥感信息处理时几何的一致性，且使其能够反映出接近真实的地理状况。
3.几何校正的原理：遥感影像相对于地图投影坐标系统进行配准校正，即要找到遥感影像与地图投影坐标系统之间的数学函数关系，通过这种函数关系可计算出原遥感影像中每个像元在地图投影坐标系统上的位置从而得到校正后的图像。
4.几何校正的方法：几何校正有许多方法，Erdas软件中提供了7中几何校正的模型，具体如下：表 1 几何校正计算机模型与功能在本次实验中采用的是Polynomial(多项式变换)的模型，通过在遥感影像和参考图像上分别选取相应的控制点，求出二元二次多项式函数：x′,y′）与参考图像坐标的关系，从而对图像进行几何校正。
ERDAS实验报告2--矢量处理
西北师范大学学生实验报告
在视窗菜单中点击选择
对话框。
为一个符号文件（
，在视窗菜单中点击选择
）在视窗菜单中点击，点击
（3）在Symbology对话框中点击，选择
对话框的，选择
选择字段。
（5）点击，此时视窗中的矢量图层将以刚才设置好的显示方式进行显示。
）在视窗工具条中点击图标，打开工具面板。
点击
）在视窗菜单中点击，选择
工具面板中点击
在矢量图层的属性表菜单中点击。
菜单中点击
）在视窗菜单中点击，选择
）点击菜单，选择
列的列头，选择
）选择
图标，打开
西北师范大学学生实验报告
图标，打开
11。
erdas实验报告-数据处理
实验步骤：（一）多波段数据的组合（1）从USGS网站下载TM影像图，并且将其解压。
（2）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。
见图1。
图1将下载的TM影像图加载进来见图2：图 2重复上述步骤将7个波段依次添加进来得出如图3.图 3输出多波段文件（Output File: *.img）:2014yaan, img。
输出数据类型（Output Data Type）:Unsigned 8 Bit波段组合选择（OutputOption）:Union输出统计忽略零值:Ignore Zero IOk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：2014yaan, img。
图4.图 4（二）将TM影像分割为单独的7个波段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。
输入多波段文件（Input File: *.img）:2014yaan, img。
输出多波段文件（Output File: *.img）:2014yaan1, img、2014yaan2, img、2014yaan3, img、2014yaan4, img、2014yaan5, img、2014yaan6, img、2014yaan7, img.输出数据类型（Output Data Type）:Unsigned 8 Bit波段组合选择（OutputOption）:Intersection结果见图5至图11。
图5图6图7图8图9图10图11。
erdas软件实习报告
遥感综合实习报告——ERDAS软件的操作姓名：学号：指导老师：东华理工大学测绘工程学院ERDAS软件的操作实习一、实习目的：通过实习让大家了解和初步掌握ERDAS软件的操作和使用，学会遥感影像的显示、输入输出、数据的预处理（图像的几何校正，剪裁和融合）、非监督分类和监督分类等操作，并在规定时间内完成TM图象的处理工作，提交临川区TM土地分类图和技术报告书。
二、数据准备：1:10万临川区土地利用图；配准好的临川区2000年9月23日的TM图象；临川区行政边界AOI文件。
三、实习过程：1、图象裁剪利用临川区行政边界AOI文件对TM图象进行裁剪，裁剪出临川区TM图象。
（1）在Erdas面标点击DataPraparation，如下图：点击subsetimage 设置好输入输出路径并选择AOI文件进行剪裁，点OK （2）在Viewer中打开剪裁得到的图片如下：2、图象配准map-to-image: 1:10万土地利用图与TM图象配准；要求最初选GCP点6-10个，及检测点5个，各点均匀分布，RMS检验误差小于30米(1个像元)。
（1）分别在Viewer1、2窗口分别打开临川区的1：10万的土地利用图和上面剪裁所得的TM图像，如下图：（2）在Erdas面标点击DataPraparation，如下图：（下图依操作步骤依次排列）点击image geometric conection 点击select viewer选择前面的土地规划图选择多项式变换polynomial 定义校正模型参数和投影参数，点击关闭点击ok ，并选择前面得到的裁剪图点击ok（3）由以上步骤得到下图：（4）采集6—10个控制点和5个检查点：对其进行检查数据在误差范围内，进行下一操作重采样点击第三个图标输入输出路径和名称得到配准后的图像3、图象监督分类使用多边形选择工具；保留每个类型训练文件及aoi文件。
分类结果与1:10万土地利用图比较，反复修正训练样区。
ERDAS实验报告
实验报告一，坡度分析1，打开Surface Slope 对话框2，选择输入文件demmerge-slope,img，选择输入文件1.img，点击OK，完成操作处理完成：3，坡度分析成果如下图：二，坡向分析1，打开surface aspect 对话框2，输入文件demmerge-sub.img，确定输出文件为2,img，输出图像类型为thematic。
参数设置如下图：,3，点击OK输出文件，打开成果图如下：三，地形阴影1，打开shaded rilief对话框：2，输入文件eldodem.img，确定在地形阴影上叠加图像eldotm,img，确定输入文件为3,img，。
叠加类型为True Color，垂直比例设置为2.0，环境亮度因子ambient light设置为0.5，设置如下图：3，点击OK确定输入，打开输出成果，如下图：四，点视域分析1，准备工作：显示DEM图像，如图显示遥感图像，如图：进行图像三维显示，如图：2，点视域分析的具体操作。
首先确定视域分析视窗3，点击apply按钮，在二维视图中出现一个视域分析结果,4，选择Viewsed对话框中的Obcservers选项卡，浏览观测位置5，在以上的基本操作之后，我们来进行点视域分析参数应用。
①，在vewshed对话框中进行如下操作：调整视域分析颜色：调整后颜色如下图②，添加一个新的观测者，，选择蓝色区分观测者。
调整他们的水平坐标分别为475400和471980，垂直坐标分别为4419208和4419280，绝对高程2150和2200视程范围设置为3000，方位角度分别为30和50.，点击apply，效果如下图：。
ERDAS实验报告
实验一：数据更新变换(1)图幅拼接
（2）利用AOI裁剪研究区
（3）图像融合
实验一较简单，按步骤做到最后能得到融合图像，但比较图像时找不到原来的那副图像
实验二：DEM数据与遥感影像复合（1）色彩变换
（2）用DEM数据替换IHS图像中的H分量
(3)色彩逆变换
(a)增强后的图像（b）原始图像出现的问题：书上的步骤似乎有些问题，有些文件在实验数据中找不到
实验三：某地区的遥感影像分类（1）非监督分类
（2）监督分类
分类预警评价
可能性评价
分类的分离性
③进行监督分类
(3)结果评价
①分类叠加（注意是在同一个Viewer窗口打开smtm.img和super.img）
②精度评估。
erdas实验报告
erdas实验报告ERDAS实验报告一、引言ERDAS（Earth Resource Data Analysis System）是一种专业的遥感图像处理软件，广泛应用于地理信息系统（GIS）和遥感领域。
本实验旨在探索ERDAS的功能和应用，并通过实际操作来了解其在遥感图像处理中的作用。
二、实验目的1. 熟悉ERDAS软件的界面和基本操作；2. 掌握ERDAS的图像预处理功能，包括图像增强、图像融合等；3. 学习如何进行遥感图像分类和地物提取；4. 了解ERDAS在地理信息系统中的应用。
三、实验步骤1. ERDAS软件的安装和配置：首先，我们需要下载并安装ERDAS软件，并进行必要的配置，如设置数据路径和图像格式等。
2. 图像导入和显示：通过导入遥感图像文件，我们可以在ERDAS中进行图像的显示和浏览。
ERDAS支持多种图像格式，如TIFF、JPEG等。
3. 图像增强：ERDAS提供了多种图像增强算法，如直方图均衡化、滤波等。
我们可以根据需要选择合适的算法来增强图像的质量和细节。
4. 图像融合：ERDAS可以将多幅不同波段或分辨率的遥感图像进行融合，以获得更全面和准确的信息。
这在农业、环境监测等领域具有重要的应用价值。
5. 图像分类和地物提取：ERDAS提供了多种图像分类算法，如最大似然分类、支持向量机等。
通过对遥感图像进行分类，我们可以识别和提取出感兴趣的地物信息。
6. 地理信息系统应用：ERDAS可以与其他GIS软件进行数据交互和集成，以实现更复杂的地理信息分析和可视化。
我们可以将ERDAS处理过的遥感图像导入到GIS软件中进行进一步的分析和展示。
四、实验结果与分析通过对ERDAS软件的实际操作，我们成功导入了一幅遥感图像，并进行了图像增强和融合处理。
通过图像分类算法，我们成功提取出了图像中的建筑物和植被等地物信息。
此外，我们还将处理后的遥感图像导入到GIS软件中，实现了地理信息的可视化和分析。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
遥感实验四图像增强和利用监督分类提
取地类信息
一、实验目的
根据任务分配表获取自己所需要的数据源，应用ERDAS和ArcGIS软件将本人所分配城市范围内城镇用地和水域面积进行统计并作对比, 并制作城市土地变化图。
二、实验数据
tm12103820041014.img、tm12103820090604.img、new_boundry.shp
三、实验内容及主要步骤
1.图像增强(主成分变换的方法)：打开Erdas软件，点击Interpreter->Spectral Enhancement->principal Comp，选择2004年数据为要进行增强的影像，选择输出文件路径和名称，并设置参数如下表，点击OK。
图1
图2
2.裁剪（AOI视图裁剪方法）：点击Data Prep->Subset Image，弹出Subset对话框，选择要输入和输出的文件路径和名称，打开视图窗口，加载new_boundry.shp，点击合肥市所在区域，点击AOI->Copy Selection to AOI，点击Subset对话框中的AOI按钮，选择Viewer，
点击OK。
图3 图4
图6
3.监督分类
i点击Classifier->Signature Editor，弹出Signature Editor对话框，点击视图窗口
AOI->Tools。
利用按钮在裁剪的图上勾选出感兴趣区域，点击按钮添加到Signature Editor对话框中。
添加9个水域的感兴趣区域后，选择所有添加的记录，点击Signature Editor
对话框将上面的记录归结为一类，并命名为water，点击Edit->Delete，删除选中的记录。
同理，选择出绿地和城镇的分类信息。
点击File->Save as，存储为*sig格式的分类信息文件。
ii点击Classifier->Supervised Classification，选择要进行分类的图像和分类后的图像名称和路径，选择之前做好的*sig格式分类信息文件导入，点击OK。
图7
4.合并地块
i点击Tnterpreter->GIS Analysis->Record，弹出Recode对话框。
选择分类好的影像，选择输出的文件路径和名称，勾选lgnore Zero in Stats，点击Setup Recode，将同一地类的值设为相同值。
点击Thematic Recode的OK按钮。
点击Recode上的OK按钮。
图8
5.合并零碎图斑
i Clump聚合：点击Inerpreter->GIS Analysis->Clump，弹出Clump对话框，选择合并地类后的影像，选择输出的影响的路径和名称。
勾选lgnore Zero in Output Stats。
图9
ii Eliminate融合：点击Inerpreter->GIS Analysis->Eliminate，在弹出的对话框选择输入的聚合后的影像和输出的影像路径和名称。
在Minimum输入要融合的最小象元数，勾选lgnore Zero in Stats，点击OK。
图10
6.建模二值化
i 打开进行融合过的影像，点击Raster->Profile Tool，弹出Select Profile Tool对话框，选择Spatial，点击OK。
利用SPATIAL PROFILE面板上的工具查看不同颜色的象元值。
其中白色区域为3，亮灰色区域为2，暗灰色区域为1。
图11
ii 点击Modeler->Model Maker，画好建模图，输入要建模的影像和建模二值化后的影像路径和名称。
双击函数定义区域，弹出Function Definition，在Function下拉选择Conditional，具体选择EITHER ..IF.. OR..函数，在下面的函数表达式框中写入EITHER 1 IF ( $n1_quchu=3 ) OR 0 OTHERWISE，表示这个影像值为3的区域全为1，其他全为0，以此进行二值化。
点击OK。
点击按钮运行函数。
这里已经将白色区域即城镇进行二值化。
同理，可以将
水域和绿地进行二值化。
图12
图13城镇二值化图14水域二值化图15绿地二值化
7.栅格图转成矢量图
点击Vector->Raster to Vector，弹出Raster to Vector对话框，将已经二值化的影像输入，并输出转成矢量图的路径和名称。
8.分类变化成图
i 打开ArcGIS->ArcMap，点击工具栏的按钮添加之前转成矢量的数据。
在数据管理窗口右击一个图层->Open Attribute Table，打开这个图层的属性表，在GRID-CODE一列右击Sort Ascending进行升序排列。
点击Option->Select by Attribute，弹出Select by Attribute 对话框，双击GRID-CODE，点击“=”，在SELECT *FROM polygon WHERE框中的等号后面输入1。
点击Apply。
关闭对话框。
右击属性表中GRID-CODE列，选择Field Calculate，弹出对话框，在GRID-CODE = 框中输入2。
点击OK。
同理更改另外两幅矢量图的GRID-CODE属性值为3和4。
图16 图17 ii 右击图层管理窗口的一个图层，选择Data->Export Data ，弹出对话框，选择输出文件的路径，这样就可以将*ArcInfo 格式转成*shp 格式。
点击OK ，并在到地图窗口中。
图18
iii 点击ArcMap 工具栏上ArcToolbox 按钮，打开ArcToolbox ，选择Data Mangement Tools->General->Merge （合并工具），双击Merge ，弹出对话框。
在Input Datasets 下拉框中选择三个*shp 格式的文件，合成一个shp 格式的文件。
在Output Datasets 选择文件输出路径，点击OK 。
合并后的结果为图20。
图19
图20
iv 右击合并过的图层，选择属性，在苏浩选项卡中点击左边show框的Categories，在Value Field选择GRID-CODE，点击Add All Values，在Color Ramp选择合适的色彩搭配，点击应用，点击OK。
利用以上相同步骤可得出2009年合肥市土地利用分类图。
图21-2004年合肥市土地利用分类情况统计
图22-2009年合肥市土地利用分类情况统计
四、实验结果及分析
本次试验是对2004年和2009年合肥市影像进行图像增强和利用分类信息提取的合肥市土地利用情况，具体数据见下表：
表1 合肥市2004年和2009年土地利用分类情况统计表。