遥感影像成图步骤—以ETM为例
基于ETM_图像的植被覆盖度遥感估算模型

Fig. 1 Locations of the sampling sites (the background is band 4 of the ETM+ image)
生态环境 第 17 卷第 2 期(2008 年 3 月)
1 材料与方法
1.1 基础数据 遥感数据选用 Landsat 7 ETM+图像 (列号
120, 行号 038),成像时间为 2001 年 11 月 6 日。遥 感影像覆盖了南京市主城区及郊区,其中研究区面 积约 820 km2 (118°38′E, 31°56′N) (图 1)。研究区地 形主要为低山丘陵和沿江平原,平原海拔多为 7~ 10 m,城东南的紫金山海拔 448 m, 是全市最高峰。
顾祝军等:基于 ETM+图像的植被覆盖度遥感估算模型
表 1 不同植被的 VFC 与 NDVI 相关性分析 Table 1 Correlation analysis between VFC and
NDVI of different vegetation types
样方类型 林地 灌木 草地 总体
相关系数(r) 0.636 0.916 0.673 0.874
植被覆盖度的获取主要包括地表实测和遥感 估算两种方法,前者多用于田间尺度,后者多服务 于区域尺度(地区、国家乃至全球)的VFC监测。 自20世纪70年代以来,VFC的遥感监测在全世界得 到了蓬勃发展。在VFC遥感监测的各种方法中,最 为简便、使用时间最久的是基于遥感数据与VFC进 行回归分析的经验模型法。人们对多种遥感图像、 不同波段或波段组合与VFC之间的相互关系做了 广泛研究[4]。Graetz等[5] 将Landsat MSS第5波段与 VFC实测数据进行回归分析,并利用得到的回归模 型估算了澳大利亚南部半干旱稀疏草地的植被覆 盖度,结果证明利用MSS影像的单波段可以概略估 测区域地表植被覆盖度。North[6]基于ATSR-2遥感图 像,将555 nm、670 nm、870 nm和1 630 nm四个波 段数据与植被覆盖度进行线性回归,结果表明使用 四波段组合的线性混合模型估算植被覆盖度较好。 随着研究的深入,利用遥感数据波段线性和非线性 组合而形成的各种植被指数在VFC遥感估算中的 作用日益得到认可,其中使用最为广泛的是归一化
etm数据典范地物光谱采集方法介绍[整理版]
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ETM 数据典型地物光谱采集方法介绍地物, 光谱, ETM, 典型, 数据遥感的物理基础是地物对电磁波的反射、吸收和发射特性;遥感研究的最终目的是应用,遥感技术及其应用实质上是一个地物电磁波谱特性成像与反演的问题,要想利用遥感图像正确有效地分析问题、解决问题,必须对各类地物波谱特性及其变化规律有较全面、深入的认识。
过去,在对地物波谱特性研究方面,人们更多地侧重于在地面和实验室进行光谱的测试与研究,而对卫星数据地物光谱特性的研究不足,这使得理论研究和应用研究不能很好地相结合,理论研究的成果不能有效地、更直接地指导应用。
遥感应用的实践证明,地物波谱研究不仅包括地面(近地面)地物光谱测量和研究,而且还应包括同步(准同步)航天遥感数据的光谱采集与研究。
Landsat-7 ETM+数据是目前及今后我国遥感用户使用最多的遥感数据源之一,本文以北京幅ETM+数据为例,概括介绍如何利用Landsat7 ETM+数据采集、反演地物光谱数据。
1.1.数据的选择与预处理根据研究区植被的季节变化特点,选择了2001年4月1号、2001年4月17号、2001年5月19号和2001年6月4号4个时相北京幅ETM+数据,考虑到白天的热红外波段6的数据对本项研究没有太大的意义,另外,从光谱的角度来说全色波段8并不是一个独立的波段,所以此研究所使用的是ETM+波段1~5、波段7共5个波段的数据。
首先对以上4个时相的遥感数据做系统级校正,然后对它们进行精确的空间配准,使相同地物在不同时相的遥感图像上的位置相一致,并使多时相遥感数据处于同一地理坐标系统之下。
2.典型地物类型选择首先,根据地物在遥感图像上的影像特征并结合专业知识,在图像上初步选择水体、植被(小麦、林地)、裸沙地、城镇和机场跑道为典型地物样本14个,然后,到实地进行考察,对所选典型地物的类型及位置进行检查和调整。
3.3.光谱数据采集先从遥感图像上读取各样本点在各波段上的灰度值(DN值),并对样本的灰度值进行统计运算和数值分析,结合遥感图像的影像特征进行样本的筛选与纯化。
基于ENVI4_2的遥感图像分析处理_以广州市北部地区的ETM遥感图像为例

作者简介:张焱(1983 ̄),女,湖北大悟人,中国地质大学(武汉)资源学院硕士研究生,研究方向为数学地质;陈清(1982 ̄),女,湖北沙市人,中国地质大学(武汉)资源学院硕士研究生,研究方向为遥感地质;何丽娟(1985 ̄),女,湖北潜江人,中国地质大学(武汉)资源学院硕士研究生,研究方向为数学地质。
基于ENVI4.2的遥感图像分析处理———以广州市北部地区的ETM遥感图像为例张焱,陈清,何丽娟(中国地质大学资源学院数地所地质过程与矿产资源国家重点实验室,湖北武汉430074)摘要:使用ENVI4.2(TheEnvironmentforVisualizingImages),进行遥感图像的几何校正、植被指数、数据融合、主成份分析等操作。
制作一幅专题图像:地名标注、图框、坐标、比例尺、图例等要素;并作解译。
关键词:遥感;几何校正;主成份分析;数据融合;专题图像;ENVI中图分类号:TP751文献标识码:A文章编号:1672-7800(2008)06-0110-020引言ENVI是一个完善的数字影像处理系统,它具有全面分析卫星和航空遥感影像的能力。
它能在各种计算机操作平台上提供强大新颖的友好界面,显示和分析任何数据尺寸和类型的影像。
由于采用了基本文件和基于波段的技术,ENVI能够处理整个影像文件或单一的某个波段。
此外,ENVI自带了多种波谱处理工具,包括波谱提取、波谱库以及高光谱数据集的能力,这些高光谱数据集涵盖了AVIRIS、GERIS、GEOSCAN和HyMap等数据。
1几何校正遥感成像时,由于飞行器姿态(侧滚、俯仰、偏航)、高度、速度、地球自转等因素而造成图像相对于地面目标而发生几何畸变,畸变表现为像元相对于地面目标实际位置发生挤压、扭曲、伸展和偏移等,针对几何畸变进行的误差校正就称为几何校正。
将数据参照水系图进行几何校正,该方法是:(1)坐标转换从原始畸变图像空间中的像元位置出发,建立空间转换关系,确定每个像元在标准图像空间中的正确位置。
landsat卫星图像波段合成

Landsat卫星TM/ETM数据——波段组合321:真彩色合成,即3、2、1波段分别赋予红、绿、蓝色,则获得自然彩色合成图像,图像的色彩与原地区或景物的实际色彩一致,适合于非遥感应用专业人员使用。
432:标准假彩色合成,即4、3、2波段分别赋予红、绿、蓝色,获得图像植被成红色,由于突出表现了植被的特征,应用十分的广泛,而被称为标准假彩色。
举例:卫星遥感图像示蓝藻暴发情况。
我们先看一看蓝藻爆发时遥感监测机理。
蓝藻暴发时绿色的藻类生物体拌随着白色的泡沫状污染物聚集于水体表面,蓝藻覆盖区的光谱特征与周围湖面有明显差异。
由于所含高叶绿素A的作用,蓝藻区在LandsatTM2波段具有较高的反射率,在TM3波段反射率略降但仍比湖水高,在TM4波段反射率达到最大。
因此,在TM4(红)、3(绿)、2(蓝)假彩色合成图像上,蓝藻区呈绯红色,与周围深蓝色、蓝黑色湖水有明显区别。
此外,蓝藻暴发聚集受湖流、风向的影响,呈条带延伸,在TM图像上呈条带状结构和絮状纹理,与周围的湖水面也有明显不同。
451:信息量最丰富的组合,TM图像的光波信息具有3~4维结构,其物理含义相当于亮度、绿度、热度和湿度。
在TM7个波段光谱图像中,一般第5个波段包含的地物信息最丰富。
3个可见光波段(即第1、2、3波段)之间,两个中红外波段(即第4、7波段)之间相关性很高,表明这些波段的信息中有相当大的重复性或者冗余性。
第4、6波段较特殊,尤其是第4波段与其他波段的相关性得很低,表明这个波段信息有很大的独立性。
计算各种组合的熵值的结果表明,由一个可见光波段、一个中红外波段及第4波段组合而成的彩色合成图像一般具有最丰富的地物信息,其中又常以4,5,3或4,5,1波段的组合为最佳。
第7波段只是在探测森林火灾、岩矿蚀变带及土壤粘土矿物类型等方面有特殊的作用。
最佳波段组合选出后,要想得到最佳彩色合成图像,还必须考虑赋色问题。
人眼最敏感的颜色是绿色,其次是红色、蓝色。
ETM+遥感影像的水体信息提取研究——以泉州市区为例

ETM+遥感影像的水体信息提取研究——以泉州市区为例陈小瑜;林建松【摘要】针对单波段法提取水体信息,存在的人工确定阈值的难度性和提取结果的误差性,以及多波段法提取水体信息存在的地域局限性,以泉州市区ETM+遥感影像为例,在谱间关系法的基础上作进一步改进,采用决策树法分步提取水体信息的方法,首先利用研究区内的典型地物类型的辐射亮度均值作出典型地物辐射亮度响应曲线,并构建自动提取水体信息的模型,实现对研究区的水体信息提取.【期刊名称】《齐齐哈尔大学学报(自然科学版)》【年(卷),期】2015(031)004【总页数】5页(P22-25,29)【关键词】ETM+;水体信息提取;辐射亮度;决策树;泉州【作者】陈小瑜;林建松【作者单位】泉州师范学院资源与环境科学学院,福建泉州362000;泉州师范学院资源与环境科学学院,福建泉州362000【正文语种】中文【中图分类】TP751地表上的水体不管是作为一种能源,还是一种环境因子,都与人们的生产、生活密切相关。
水体信息的提取和分析是遥感影像分类及分析处理的基础,在水资源调查与监测、湿地资源调查与保护、海岸线变化及监测、洪水灾害分析评估等诸多方面都得到广泛的应用[1]。
根据不同区域的地貌特征及水文特点,许多学者针对水体信息的提取方法做了大量深入的研究,如:钟春棋[2]等根据不同地物类型在TM 遥感影像中的比值((TM2+TM3)/(TM4+TM5))差异提取了湿地水体信息;陈华芳[3]等利用香格里拉县部分地区的ETM+影像,采用几种方法提取山地高原地区的水体信息并进行比较;曹凯[4]等利用SPORT5卫星影像构造了一个自动提取城市水体的模型,根据该模型提取的水体信息可以去除大量的地形阴影和建筑物阴影;Mcfeeter[5]提出归一化水体指数(NDWI=(TM2-TM4)/(TM2+TM4))用于水体信息的提取,该指数在一定程度上可以抑制土壤和植被信息的影响;徐涵秋[6]等在NDWI指数的基础上提出了改进后的归一化水体指数(MNDWI=(TM2-TM5)/(TM2+TM5)),该指数在抑制建筑物信息上具有一定的效果。
基于ETM 的六安市真彩色遥感影像地图制作

基于ETM+ 的六安市真彩色遥感影像地图制作杜囡囡摘要:遥感与地理信息系统一体化是科学技术发展的趋势,遥感能够宏观、快速、及时的获取地表信息,遥感影像已经成为地理信息获取与更新的重要手段。
鉴于真彩色遥感影像地图较传统的线画地图具有无法比拟的优点,本文介绍了遥感影像地图编制的理论和实践,阐述了其工艺流程和关键技术,探讨了研究制图比例尺与遥感影像分辨率的关系,遥感影像处理方法,并以六安市真彩色地图的制作为例,说明遥感影像制作地图的具体步骤与关键技术。
实践表明,利用LANDSAT-7卫星ETM+影像数据制作地图周期短,见效快,成本低。
请补充英文摘要,对全文按照学校论文格式进行重新排版。
1 引言真彩色彩色卫星影像地图是新的地图品种,它覆盖范围大,信息丰富,是一种可读性很强的地图。
landsat7 ETM+影像,多光谱波段地面分辨率为30米,全色波段为15米,范围覆盖全球,可宏观判读城市、道路、农田、水利、植被、地质等多种要素的分布,其上标注有县级以上地名、主要公路干线、铁路干线、大的水系、山脉名称。
随着遥感技术的发展,LANDSAT系列数据,基本上可以免费全球共享。
真彩色影像地图具有以下特点:(一)它是数字影像地图。
六安全区卫星影像由4景数字影像镶嵌而成,具有正确的地图投影和大地坐标,因此,它可直接通过彩色绘图仪等计算机输出设备喷绘成挂图,可根据用户需要方便地进行二次开发,生产各种比例尺的影像地图,最大比例尺为1:10万。
可以在影像上叠加各种已有的GIS数据和专题数据,如道路、居民地、境界等,生产各种专题地图。
可以方便地利用矢量数据按照行政区域或其他研究区域范围进行裁切,用于制图或影像分析。
(二)它所用的影像数据较新。
影像成像时间为2003年度,具有较强现势性,为区内成像时间较近的全区影像图。
(三)位置精度高。
影像采用1:5万地形图进行精纠正,位置精度达到5米,采用图像处理软件进行数字镶嵌,镶嵌后的影像图具有较高的位置精度。
遥感实验报告-影像地图制图

《遥感解译与制图》实验报告
影像地图制图
班级: 620707
学号: ********
**: **
日期: 2010/4/18
要求: 对实验目的与要求、实验内容进行简要说明, 重点说明实验步骤及相应结果(附相关的图像、图形等), 并对存在问题进行适当说明和分析。
一实验目的与要求
目的: 以辽宁省葫芦岛市所在地为研究区, 利用Land sat /ETM+遥感数据, 通过遥感数字图像处理及分幅, 进行影像地图制图, 最终提交1∶5万锦西县影像地图及实验报告。
要求:
1.掌握遥感影像制图的分幅方法
2.掌握影像地图制图要素的制作规范及方法
二实验内容
利用E nvi给图像添加网格线和比例尺, 在利用photo shop软件对图像进行制作, 包括添加图框, 标题, 图例等。
三实验步骤及相应结果
1添加网格线
给图像添加网格线:
对网格线进行设置: 结果:
2添加比例尺结果:
3输出图像
4用photoshop对图像进行制作
用到的主要工具有文字编辑, 画线等。
5最终结果:
遇到的问题:
一开始在photo shop中总是无法编辑文字, 和同学交流, 发现有好几个同学也遇到了同样的问题, 后来在E nvi输出图像的时候选择JPEG格式, 就可以进行文字编辑了。
收获:
通过本实验, 了解了photo shop的一些简单的图像处理功能。
理解了影像地图制图的一般过程。
Landsat卫星图像波段合成

Landsat卫星TM/ETM数据——波段组合321:真彩色合成,即3、2、1波段分别赋予红、绿、蓝色,则获得自然彩色合成图像,图像的色彩与原地区或景物的实际色彩一致,适合于非遥感应用专业人员使用。
432:标准假彩色合成,即4、3、2波段分别赋予红、绿、蓝色,获得图像植被成红色,由于突出表现了植被的特征,应用十分的广泛,而被称为标准假彩色。
举例:卫星遥感图像示蓝藻暴发情况。
我们先看一看蓝藻爆发时遥感监测机理。
蓝藻暴发时绿色的藻类生物体拌随着白色的泡沫状污染物聚集于水体表面,蓝藻覆盖区的光谱特征与周围湖面有明显差异。
由于所含高叶绿素A的作用,蓝藻区在LandsatTM2波段具有较高的反射率,在TM3波段反射率略降但仍比湖水高,在TM4波段反射率达到最大。
因此,在TM4(红)、3(绿)、2(蓝)假彩色合成图像上,蓝藻区呈绯红色,与周围深蓝色、蓝黑色湖水有明显区别。
此外,蓝藻暴发聚集受湖流、风向的影响,呈条带延伸,在TM图像上呈条带状结构和絮状纹理,与周围的湖水面也有明显不同。
451:信息量最丰富的组合,TM图像的光波信息具有3~4维结构,其物理含义相当于亮度、绿度、热度和湿度。
在TM7个波段光谱图像中,一般第5个波段包含的地物信息最丰富。
3个可见光波段(即第1、2、3波段)之间,两个中红外波段(即第4、7波段)之间相关性很高,表明这些波段的信息中有相当大的重复性或者冗余性。
第4、6波段较特殊,尤其是第4波段与其他波段的相关性得很低,表明这个波段信息有很大的独立性。
计算各种组合的熵值的结果表明,由一个可见光波段、一个中红外波段及第4波段组合而成的彩色合成图像一般具有最丰富的地物信息,其中又常以4,5,3或4,5,1波段的组合为最佳。
第7波段只是在探测森林火灾、岩矿蚀变带及土壤粘土矿物类型等方面有特殊的作用。
最佳波段组合选出后,要想得到最佳彩色合成图像,还必须考虑赋色问题。
人眼最敏感的颜色是绿色,其次是红色、蓝色。
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理塘-德巫断裂卫星影像地图制作(1:10万)
——以ETM数据为例
一、主流处理软件对比介绍
ENVI,ERDAS,PCI
软件功能不作具体说明,ENVI和ERDAS较为主流,各个软件各有自己的优缺点,比如ENVI中提供的数据融合方法就没有ERDAS中的多,ERDAS(破解版)中无法做DEM提取工作;ENVI的影像波段显示和数据操作较为简便,菜单功能有很多重复;PCI破解版本较低。
另外,每个软件对不同类型的卫星遥感影像可能有各自的处理模块,所以也不能绝对就以某一类软件为主,如果遇到一些问题,一类软件解决不了,可以尝试用另一类软件。
如在中科院网站下载的EOS原始卫星数据打不开,用PCI就能打开,然后转换成ENVI STANDSRD格式或者ERDAS IMAGINE格式,即可处理了。
最后,哪种能免费下载,哪种版本功能多,就用哪种吧,没的讲究。
二、数据准备(建议查看百度文库:《遥感影像的获取及处理sky》)
(1)介绍
(2)来源
A /cs_cn/
/cs_cn/中科院对地中心
B /EarthExplorer/ USGS网站
C Ftp://马里兰大学FTP(Landsat 4-7数据存放于WRS2下,建议用360浏览器浏览,)
说明:A, B注册后,方可下载。
USGS上的数据比对地中心要新一些,格式种类要多,有许多是经过正射矫正(Orthorectified)的数据,做图可以直接拿来用,另外,landsat 7在2003年以后的数据(SLC-off)由于卫星故障,有条带,虽然修复过,最好不用,具体说明见中科院对地中心数据下载网站。
C里面数据类型丰富,包括ASTER,QUICKBIRD,EOS等等,可以作为练习数据使用。
D 下载前准备:查询数据行列号(Path/Row)以下是Landsat 7 影像行列号
(3)类型与格式
下载的遥感影像数据分为不同的级别,Level1,Level2,Level3等。
下载的是哪一种,以文件信息或者头文件(Hdr)中的说明为主。
一般下载的影像都经过了辐射校正和简单几何校正。
如果文件提供的参数足够,可以自己做一遍辐射校正,大气校正,几何校正,正射矫正(如果提供了DEM数据)。
基本软件处理可参见相关教程。
以下载的四川理塘-德巫断裂带TM数据为例予以说明:
A 辐射校正
由于ENVI默认将TM第六波段(60M)及1,2,3,4,5,7波段分开显示(30M),所以需要分别选取想要校正的数据。
相关参数默认即可,是ENVI从头文件中读取的,不放心可以查看。
注意Calibration type选择Radiance,存储文件,过大,不要存Memory。
B 大气校正:ENVI软件提供有FLASSH及QUICK两种方法。
快速大气校正结果对比(没有云,可能效果差别不太大)
左:校正后;右:校正前
左:校正后;右:校正前
FlASS校正方法可参见ENVI教程,主要是参数设置问题。
C 几何校正
根据基准影像类型选择:image to image 或者image to map,实验以Landsat 5数据和landsat 7数据为例,L5为待校正影像,L7为基准影像。
首先打开两幅影像:
继续——进行几何校正:
继续——添加控制点,在左、右图中Zoom窗口选好对应特征点,然后点“Add point”,选好若干个点后,可以自动生成其它控制点:
继续——参数设置:
Options,按RMS大小排序,误差较大的可以删除或者修改,或者点On/off键,将其关闭,不参与校正。
继续:
具体的RMS大小多少以内算合适,可以参考教程。
另外注意Degree值的设定。
想保存选择的GCP,以便下次使用,可以:
继续:
继续
此处可以修改校正图像输出参数:包括重采样方法:nearst Neighbor, Bilinear, Cubic Converlution三类,Cubic精度最高,但数据量最大,速度最慢。
此处可以修改输出校正影像的投影类型、参考椭球、基准面等。
输出到指定文件夹
几何校正完毕。
D 图像配准
步骤如上,区别:图像配准时候,待配准影像跟基准影像均不要求有地理参考或投影参数等地理坐标数据,纯粹是图像到图像的匹配,只是两幅图上特征一致的点的像素位置匹配,使相同的地物重合。
当然,基准影像也可以带地理坐标。
三、影像图制作
前期准备:影像校正、配准、融合及其它处理,高分辨率遥感影像还需要进行正射校正,以消除地形影响。
本实验以L7全色波段(14.25M)和多光谱(30M)波段为例,进行相同传感器相同时相不同分辨率的遥感影像融合操作。
也可以以L5多光谱数据和L7全色波段数据为例进行融合。
融合方法选择说明:根据需要进行选择。
总体来说,对于ETM数据,741波段多光谱和第8波段数据融合,采用GS法,可以很好的进行遥感地质解译,同时最大程度保留了其空间分辨率和光谱信息。
第一步:选择低空间分辨率的波段:
第二步:选择搞空间分辨率的影像:
输出参数设置:
输出后结果:741与8波段融合效果(GS法)
融合前后效果对比:空间分辨率显著提高
制图步骤:
1打开影像:选New Quickmap
2 参数设置
左:设置前;右:设置后
说明:输出影像纸张大小设置,选cm。
(如果对inches比较熟悉,选它也无所谓),只是page的宽跟高
随便设,根据经验,越大越好,ENVI到时输出只会根据需要纸张大小输出,不会浪费的。
比例尺这里设定。
方向选择Portrait,另一个是landscape,如果选这个,到时出来的图宽与高会互相倒置一下,无大意义。
点OK
在此可以继续对选区进行调整,点红框拖拉即可。
其它不用管。
我的经验是点Spatial Subset,在这里可以根据研究区域的经纬度进行图像大小精确框选出图范围:
这样可以根据左上、右下角左边精确选定范围,然后返回上面的菜单,点OK继续进入输出参数设置:
Main Title 中输入遥感影像图名,字体选黑体,大小设置大一点
在lower and left text 下面的框中右击,load 投影信息,可以将英文改为汉字。
并设置字体大小,
右侧
Scale bar ,比例尺字体大小设置
Gridlines 点击additional properties,出现右边窗口,设置地理网,经纬线的大小,粗细,颜色以及字体大小等等。
我的设置结果:
其它选项均可尝试
需要注意的是,由于ENVI本身的缺陷,为防止经纬度信息显示不正确,Grid line的字体一定要选为Roman 字体,如下:
其它选项可以默认,然后点save Template,这样下次修改重新出图时直接点击Restore Template 就可以调用,不用重新设置浪费时间了。
然后点击apply
预览效果并予以修正。
出图
注意,是预览窗口的那个File,不是第一个File,要对哪个影像出图,就在哪个相关的窗口操作,我走过弯路,好长时间还不知道怎么回事,原来把对象搞错了。
两种方式:区别不大,一般选第一种。
点OK,这里唯一需要改的就是把Landscape改为Portrait,就是图像输出方向的问题。
然后等待输出结果。
输出文件为.ps格式,将其在Photoshop中打开,重采样为满足打印精度的图片,分辨率可选
300DPI-600DPI,当然,越大,出图越慢,生成文件越大,其实也无所谓,当然希望图精度高一点啦,就选600DPI吧,我感觉效果还可以。
可以另存为TIFF或者JPG格式文件。
实际像素大小效果:
制图效果的美化与修饰:
至于经纬网、公里网线宽粗细与标注字体大小如果不满意可以返回修改:
设置边框距离——
在set Display Borders里面可以设置影像图的边框距离影像范围大小,其实就是相当于在Word里面设置页边距。
可以根据实际需要进行调节,这个很有用,因为一般我们都需要做图例,或者插入其他东西,比如我们在图像右侧插入图例,那就把右侧距离边框范围设置大一些,具体大小根据出图效果再行调整。
编辑公里网属性——
注意:现在的属性编辑是我们在Quickmap Parameters里面设置的:下图为Quickmap里面参数设置与Overlay设置的比较
区别1:overlay里面可以分别设置和修改公里网及经纬网Labels大小,二者可以不一样大:但在Quickmap 里面二者都是统一大小。
注意:如果对公里网及经纬网的修改以overlay里面的为主,那么编辑好后点击overlay里面的ok,不要再点击Quickmap parameters里面的Apply,否则,系统将以Quickmap parameters里面的修改为准。
另外,在Overlay下面针对系统参数设置的操作都可以保存为模板文件,下次用时直接调用或做修改即可:
其它还有图例制作,以后再写步骤。