遥感数据图像处理实验三、遥感图像的几何校正与裁剪

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61-实验三遥感图像预处理(波段合成、裁剪与拼接)

61-实验三遥感图像预处理(波段合成、裁剪与拼接)

实验三遥感图像预处理(波段合成、裁剪与拼接)一、 实验目的通过实验了解整个图像的预处理过程,从而加深对遥感图像计算机处理的内容及概念的理解。

二、 实验内容1.自定义坐标系2.波段合成(图像融合)3.图像镶嵌(图像拼接)4.图像裁剪三、 实验数据1. TM-30m.img2. bldr_sp.img3. Mosaic1.img4. Mosaic2.img5. bhtmsat.img6. can_tmr.img7. qb_boulder_msi.img8. qb_boulder_pan.img四、 实验操作原理及步骤遥感图像预处理主要包括图像几何校正、图像融合、图像镶嵌、图像裁剪等过程,其处理顺序一般如下图所示。

图 1一般图像预处理流程1.自定义坐标系一般国外商业软件坐标系都分为标准坐标系和自定义坐标系两种。

我国情况较为特殊,往往需要自定义坐标系。

所以,在ENVI第一次使用时,需要对系统自定义北京54坐标系西安80坐标系。

1.1添加参考椭球体找到ENVI系统自定义坐标文件夹—C:\Program Files\ITT\IDL708\products\envi46\map_proj。

根据每台电脑安装的路径以及版本不同而略有不同。

以记事本形式打开ellipse.txt,将“Krasovsky,6378245.0,6356863.0”和“IAG-75,6378140.0,6356755.3”加入文本末端。

(这里主要是为了修改克拉索夫斯基因音译而产生的错误,以便让其他软件识别;另外中间的逗号必须是英文半角。

)1.2添加基准面以记事本格式打开datum.txt,将“Beijing-54, Krasovsky, -12, -113, -41”和“Xi'an-80,IAG-75,0,0,0”加入文本末端。

1.3定义坐标定义完椭球参数和基准面后就可以在ENVI中以我们定义的投影参数新建一个投影信息(Customize Map Projections),在编辑栏里分别定义投影类型、投影基准面、中央子午线、缩放系数等,最后添加为新的投影信息并保存。

遥感实验报告裁剪拼接(3篇)

遥感实验报告裁剪拼接(3篇)

第1篇一、实验目的本次实验旨在学习遥感影像处理中的裁剪与拼接技术,通过对遥感影像进行裁剪和拼接,提高遥感数据的可用性和分析效率。

二、实验背景遥感技术是获取地球表面信息的重要手段,广泛应用于资源调查、环境监测、灾害评估等领域。

遥感影像经过处理和提取后,才能为实际应用提供有价值的信息。

裁剪与拼接是遥感影像处理中的基本操作,通过对影像进行裁剪和拼接,可以去除无关信息,提高影像的可用性。

三、实验材料1. 遥感影像数据:包括多景遥感影像,如Landsat、Sentinel-2等;2. 裁剪与拼接软件:如ENVI、ArcGIS等;3. 实验环境:计算机、遥感数据处理软件等。

四、实验步骤1. 数据准备(1)选择遥感影像数据,确保影像质量良好、覆盖范围完整;(2)对遥感影像进行预处理,包括辐射校正、大气校正等,提高影像质量。

2. 裁剪操作(1)确定裁剪范围:根据实验需求,选择合适的裁剪范围,如行政区域、研究区域等;(2)使用裁剪工具对遥感影像进行裁剪,生成新的影像。

3. 拼接操作(1)选择拼接方式:根据实际情况,选择合适的拼接方式,如同名像元拼接、重叠区域拼接等;(2)使用拼接工具对遥感影像进行拼接,生成新的影像。

4. 质量评估(1)检查拼接后的影像是否完整,是否存在缝隙、错位等问题;(2)分析拼接区域的地物特征,确保拼接效果良好。

五、实验结果与分析1. 裁剪结果经过裁剪操作,生成了新的遥感影像,去除了无关信息,提高了影像的可用性。

2. 拼接结果经过拼接操作,生成了新的遥感影像,拼接区域地物特征良好,拼接效果满意。

3. 质量评估(1)拼接后的影像完整,无缝隙、错位等问题;(2)拼接区域地物特征良好,拼接效果满意。

六、实验结论通过本次实验,掌握了遥感影像的裁剪与拼接技术,提高了遥感数据的可用性和分析效率。

在实际应用中,可根据具体需求选择合适的裁剪与拼接方法,为遥感数据处理提供有力支持。

七、实验心得1. 裁剪与拼接是遥感影像处理中的基本操作,对于提高遥感数据的可用性具有重要意义;2. 在实际操作中,应根据具体需求选择合适的裁剪与拼接方法,确保拼接效果良好;3. 学习遥感影像处理技术,有助于提高遥感数据的分析和应用水平。

ENVI遥感图像处理实验教程 实验三 几何校正(影像、地形图)ok

ENVI遥感图像处理实验教程 实验三 几何校正(影像、地形图)ok

实验三 ENVI影像的几何校正本专题旨在介绍如何在ENVI中对影像进行地理校正,添加地理坐标,以及如何使用ENVI进行影像到影像的几何校正。

遥感图像的几何纠正是指消除影像中的几何形变,产生一幅符合某种地图投影或图形表达要求的新影像。

一般常见的几何纠正有从影像到地图的纠正,以及从影像到影像的纠正,后者也称为影像的配准。

遥感影像中需要改正的几何形变主要来自相机系统误差、地形起伏、地球曲率以及大气折射等。

几何纠正包括两个核心环节:一是像素坐标的变换,即将影像坐标转变为地图或地面坐标;二是对坐标变换后的像素亮度值进行重采样。

本实验将针对不同的数据源和辅助数据,提供以下几种校正方法:Image to Map几何校正:通过地面控制点对遥感图像几何进行平面化的过程,控制点可以是键盘输入、从矢量文件中获取。

地形图校正就采取这种方法。

Image to image几何校正:以一副已经经过几何校正的栅格影像作为基准图,通过从两幅图像上选择同名点(GCP)来配准另一幅栅格影像,使相同地物出现在校正后的图像相同位置。

大多数几何校正都是利用此方法完成的。

Image to image自动图像配准:根据像元灰度值自动寻找两幅图像上的同名点,根据同名点完成两幅图像的配准过程。

当同一地区的两幅图像由于各自校正误差的影像,使得图上的相同地物不重叠时,可利用此方法进行调整1. 地形图的几何校正(1)打开并显示地形图从ENVI主菜单中,选择file →open image file,打开3-几何校正\地形图\G-48-34-a.JPG。

(2)定义坐标从ENVI主菜单栏中,选择Map →Registration →Select GCPs:Image to map。

在image to Map Registration对话框中,点击并选择New,定义一个坐标系从ENVI主菜单栏中,选择Map →Registration →Select GCPs: Image to Map。

遥感图像几何精校正实验报告

遥感图像几何精校正实验报告

遥感图像几何精校正实验名称:遥感图像的几何精校正。

实验目的:1.了解和熟悉envi软件的几何校正的原理2.熟悉和掌握envi软件的几何校正的功能和使用方法;3.对自己的图像先找到投影,再另存一幅图像,去掉投影,在其它软件中旋转一角度,用原先的图像作为参考对旋转后的图像进行几何校正,使得其比较精确。

实验原理:几何校正,主要方法是采用多项式法,机理是通过若干控制点,建立不同图像间的多项式控件变换和像元插值运算,实现遥感图像与实际地理图件间的配准,达到消减以及消除遥感图像的几何畸变。

多项式几何校正激励实现的两大步:1. 图像坐标的空间变换:有几何畸变的遥感图像与没有几何畸变的遥感图像,其对应的像元的坐标是不一样的,如下图1右边为无几何畸变的图像像元分布图,像元是均匀且不等距的分布。

为了在有几何畸变的图像上获取无几何畸变的像元坐标,需要进行两图像坐标系统的空间装换。

图1:图像几何校正示意图在数学方法上,对于不同二维笛卡儿坐标系统间的空间转换,通常采用的是二元n次多项式,表达式如下:其中x, y为变换前图像坐标, u, v为变换后图像坐标, aij , bij为多项式系数, n = 1, 2,3, ⋯。

二元n次多项式将不同坐标系统下的对应点坐标联系起来, ( x, y )和( u, v )分别应不同坐标系统中的像元坐标。

这是一种多项式数字模拟坐标变换的方法,一旦有了该多项式,就可以从一个坐标系统推算出另一个坐标系统中的对应点坐标。

如何获取和建立二元n次多项式,即二元n次多项式系数中a和b的求解,是几何校正成败的关键。

数学上有一套完善的计算方法,核心是通过已知若干存在于不同图像上的同名点坐标,建立求解n次多项式系数的方程组,采用最小二乘法,得出二元n次多项式系数。

不同的二元n次多项式,反映了几何畸变的遥感图像与无几何畸变的遥感图像间的像元坐标的对应关系, 其中哪种多项式是最佳的空间变换模拟式,能达到图像间坐标的完全配准,是需要考虑和分析的。

遥感几何校正实验报告

遥感几何校正实验报告

遥感几何校正实验报告遥感几何校正实验报告一、引言遥感技术在地球科学和环境研究中起着至关重要的作用。

遥感图像的几何校正是确保图像的准确性和可用性的关键步骤之一。

本实验旨在通过对遥感图像进行几何校正,探索校正过程中的方法和技术。

二、实验目的1. 了解遥感图像的几何校正原理和意义;2. 掌握几何校正的基本步骤和技术;3. 分析几何校正对遥感图像质量的影响。

三、实验材料与方法1. 实验材料:- 遥感图像数据集;- 几何校正软件。

2. 实验方法:- 导入遥感图像数据集;- 对图像进行几何校正;- 分析校正前后图像的差异。

四、实验过程与结果1. 数据导入:在几何校正软件中导入遥感图像数据集,确保图像能够正确显示。

2. 几何校正:根据几何校正软件的操作指南,按照以下步骤进行几何校正:a) 选择合适的控制点:根据图像中的特征选择控制点,以确保校正的准确性;b) 校正图像:通过对控制点进行配准,对图像进行几何校正;c) 评估校正结果:查看校正后的图像,与原始图像进行对比,评估校正的效果。

3. 结果分析:a) 观察校正后的图像:比较校正前后图像的差异,注意观察图像的形状、位置和尺度是否发生变化;b) 分析校正效果:根据观察结果,评估几何校正的效果。

若图像形状、位置和尺度变化较小,说明校正效果较好;c) 讨论校正结果:讨论校正结果对后续遥感分析的影响,如地物提取、变化检测等。

五、讨论与总结几何校正是遥感图像处理的重要步骤,能够提高图像的准确性和可用性。

本实验通过对遥感图像进行几何校正,探索了校正过程中的方法和技术。

校正后的图像形状、位置和尺度变化较小,说明校正效果较好。

几何校正结果对后续遥感分析有重要影响,能够提高地物提取和变化检测的精度。

然而,几何校正过程中仍存在一些挑战和限制。

例如,控制点的选择和配准的准确性对校正结果至关重要。

此外,校正过程中可能出现图像畸变和信息丢失的情况,需要在校正结果的评估中进行综合考虑。

遥感图像的几何校正实验报告

遥感图像的几何校正实验报告

遥感图像的几何校正一、实验目的通过实习操作,掌握遥感图像几何校正的基本原理和和方法,理解遥感图像几何校正的意义。

二、实验环境操作系统:Windows Vista软件:Erdas Imagine 8.4三、实验内容ERDAS软件中图像预处理模块下的图像几何校正。

几何校正的必要性: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。

产生畸变的图像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使其能够反映出接近真实的地理状况。

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。

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模型功能Affine 图像仿射变换(不做投影变换)Polynomial 多项式变换(同时作投影变换)Reproject 投影变换(转换调用多项式变换)Rubber Sheeting 非线性变换、非均匀变换Camera 航空影像正射校正Landsat Landsat卫星图像正射校正Spot Spot卫星图像正射校正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:25243210'25243210'yb x b xy b y b x b b y y a x a xy a y a x a a x +++++=+++++=,得到变换后的图像坐标(x ′,y ′)与参考图像坐标的关系,从而对图像进行几何校正。

四、实验步骤运行Erdas Imagine 软件第一步:显示图像文件1) 在Erdas 图标面板中单击Viewer 图标两次,打开两个视窗:Viewer 1和 Viewer 2; 2) 在Viewer 1视窗下打开需要校正的遥感影像wucesourse.img ,在Viewer 2 视窗下打开参考图像wucepoint.img ;第二步:启动几何校正模块(Set Geometric Model )单击Viewer 1视窗菜单栏中的Raster →Geometric Correction →打开Set Geometric Model 对话框(见图1) →选择多项式几何校正模型 Polynomial →OK→打开Geometric Correction Tools 对话框(见图2)和Polynomial Model Properties 对话框(见图3)→在Polynomial Model Properties 对话框中定义多项式次方(Polynomial Order )为2(见图3)→单击Apply →单击Close→打开GCP Tool Reference Setup 对话框(见图4)图1 Set Geometric Model 对话框 图2 Geometric Correction Tools 对话框图 3 Polynomial Model Properties对话框图4 GCP Tool Reference Setup 对话框第三步:启动控制点工具首先在GCP Tool Reference Setup 对话框(图4)中选择采点模式:→选择Existing Viewer→OK→打开Viewer Selection Instructions指示器(见图5)→在参考图像Viewer2中单击左键→打开Reference Map Information 提示框(见图6)→OK→弹出Approximate Statistics 提示框(见图7)→OK→此时,整个屏幕将自动变化为如图8所示的状态,表明控制点工具已启动,进入控制点采点状态图5 Viewer Selection Instructions 指示器图6 Reference Map Information 提示框图7 Approximate Statistics 提示框图8 控制点采点第四步:采集地面控制点1)在Viewer1中移动关联方框的位置,寻找明显的地物特征点,单击Geometric CorrectionTools对话框中的图标,进入控制点选取状态,点击所选择的地物特征点;然后在Viewer2中移动关联方框的位置,寻找对应的地物特征点,同样点击,再单击相应的地物特征点;2)重复以上步骤6次直至6个控制点选择完毕(二次多项式需要6个点来确定);3)单击下方GCP Tool对话框中的图标,在Viewer1中选择第7个点,从而得到RMSError(见图9),从中判断上一步所选控制点的准确性(一般要求RMS Error要小于0.5,若没有达到要求应重新选点或者对所选点进行调整)图9 RMS Error 图10 多项式第五步:计算转换模型在控制点采集过程中,随着控制点采集的完成,转换模型就自动生成,单击Geometric Correction Tools对话框中的图标→Transformation可以查阅多项式参数(见图10)第六步:图像重采样重采样过程是指依据未校正图像的像元值,计算生成一幅校正图像的过程在Geometric Correction Tools对话框中选择图标→在弹出的Resample对话框(见图11)中输入重采样后的图像文件名guangzhou123.img →OK图11→在Viewer中打开guangzhou123.img即可看到几何校正后的图像实验完毕五、实验结果与讨论校正前遥感影像校正后遥感影像参考图像通过以上三幅图像的对比,可以发现校正后的图像相对于校正前的图像房屋、道路等图像信息发生了变化,像元的坐标发生了变化,而其变化后的地物特征更加接近参考图像的地物特征。

遥感数据图像处理实验三、遥感图像的几何校正与裁剪

遥感数据图像处理实验三、遥感图像的几何校正与裁剪

实验三、遥感图像的几何校正与裁剪实验内容:1.图像分幅裁剪(Subset Image)2.图像几何校正(Geometric Correction)3.图像拼接处理(Mosaic Imgaes)4.生成三维地形表面(3D Surfacing)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 IMAGINE 8.4实现图像分幅裁剪的过程,可以将图像分幅裁剪为两类型:规则分幅裁剪,不规则分幅裁剪。

1.1规则分幅裁剪(以c:\Program File\ IMAGINE 8.4\examples\lanier.img为例)规则分幅裁剪是指裁剪图像的范围是一个矩形,通过左上角和右上角两点的坐标可以确定图像的裁剪位置,过程如下:方法一:→ERDAS IMAGINE 8.4 图标面板菜单条:Main→Data Preparation(或单击ERDAS IMAGINE 8.4 图标面板工具条“DataPrep”图标)→打开Data Preparation 对话框→单击Subset Image按钮,打开Subset对话框在Subset对话框中需要设置下列参数:→输入文件名(Input File):lanier.img→输出文件名(Output File):lanier_sub.img→坐标类型(Coordinate Type):Map→裁剪范围(Subset Definition):ULX、ULY、LRX、LRY(注:ULX,ULY是指左上角的坐标,LRX,LRY是指右上角的坐标,缺省状态为整个图像范围)→输出数据类型(Output Data Type):Unsigned 8 Bit→输出文件类型(Output Layer Type):Continuous→输出统计忽略零值:Ignore Zero In Output Stats→输出像元波段(Select Layers):2,3,4→OK(关闭Subset对话框,执行图像裁剪)方法二:→ERDAS IMAGINE 8.4图标面板菜单条:Main→Start IMAGINE Viewer(或单击RDAS IMAGINE 8.4图标面板工具条“Viewer”图标)→打开一个二维视窗→单击视窗工具条最左端的“打开文件”图标→打开Select Layer To Add对话框在Select Layer To Add对话框完成以下设置:→Look In:examples→File Name:lanier.img→Files of type:IMAGINE Image→双击OK按钮→在二维视窗中打开lanier.img文件→单击ERDAS IMAGINE 8.4 图标面板工具条“DataPrep”图标 →打开Data Preparation对话框→单击Subset Image按钮→打开Subset对话框在Subset对话框中需要设置下列参数:→输入文件名(Input File):lanier.img→输出文件名(Output File):lanier_sub.img→坐标类型(Coordinate Type):Map→输出数据类型(Output Data Type):Unsigned 8 Bit →输出文件类型(Output Layer Type):Continuous→输出统计忽略零值:Ignore Zero In Output Stats→输出像元波段(Select Layers):2,3,4→单击From Inquire Box按钮→打开Invalid Coordinate Type对话框→单击Continue→在显示图像文件lanier.img视窗中单击工具条的“+”按钮,打开Inquire Cursor 对话框,在视窗中移动十字光标,确定裁剪范围左上角和右下角,读取其坐标分别填入Subset Image对话框的ULX,ULY中和LRX,LRY中→单击OK按钮(关闭Subset对话框,执行图像裁剪)方法三:首先在视窗中打开lanier.img文件→AOI→Tools打开AOI工具面板→单击矩形框确定裁剪范围→File→Save→AOI Layer As→打开Save AOI As对话框,输入文件名:2→单击OK(退出Save AOI As对话框)→单击ERDAS IMAGINE 8.4 图标面板工具条“DataPrep”图标 →打开Data Preparation对话框→单击Subset Image按钮→打开Subset对话框在Subset对话框中需要设置下列参数:→输入文件名(Input File):lanier.img→输出文件名(Output File):lanier_sub.img→坐标类型(Coordinate Type):Map→输出数据类型(Output Data Type):Unsigned 8 Bit→输出文件类型(Output Layer Type):Continuous →输出统计忽略零值:Ignore Zero In Output Stats →输出像元波段(Select Layers):2,3,4→单击AOI按钮→打开Choose AOI对话框→在Choose AOI对话框作如下设置:→AOI Source:File→AOI File:2→单击OK(退出Choose AOI对话框)→单击OK(退出Subset对话框,执行图像裁剪)→单击OK(退出Modeler对话框,完成图像裁剪)1.2不规则分幅裁剪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的裁剪过程。

遥感影像裁剪实验报告

遥感影像裁剪实验报告

一、实验目的1. 掌握遥感图像几何校正的基本方法和步骤;2. 掌握图像拼接的原理,以及两幅图像拼接的时候需要的条件,掌握拼接技术;3. 学习通过 ERDAS 进行遥感图像规则分幅裁剪,不规则分幅裁剪和掩膜处理。

二、实验内容1. 规则分幅裁剪:根据行列号、左上角和右下角两点坐标、图像文件、ROI 矢/量文件等获取矩形裁剪范围,进行规则裁剪。

2. 不规则分幅裁剪:通过手动绘制裁剪范围和外部矢量数据裁剪图像两种方法进行不规则裁剪。

3. 掩膜处理:对全州县东山瑶族自治乡七宝坑研究区TM影像进行掩膜处理,提取研究区信息。

三、实验步骤1. 规则分幅裁剪:(1)打开ENVI软件,选择File>Open Image File,导入124-42双牌幅TM影像数据。

(2)选择File>Save File As>ENVI Standard,创建新文件。

(3)选择Import File,导入裁剪范围数据。

(4)在ENVI主菜单栏中选择File>Save As,保存裁剪后的图像。

2. 不规则分幅裁剪:(1)打开ENVI软件,导入124-42双牌幅TM影像数据。

(2)选择File>Save File As>ENVI Standard,创建新文件。

(3)在ENVI界面中,使用鼠标绘制裁剪范围或导入外部矢量数据。

(4)在ENVI主菜单栏中选择File>Save As,保存裁剪后的图像。

3. 掩膜处理:(1)打开ENVI软件,导入124-42双牌幅TM影像数据。

(2)选择File>Save File As>ENVI Standard,创建新文件。

(3)在ENVI界面中,使用掩膜工具对研究区进行掩膜处理。

(4)在ENVI主菜单栏中选择File>Save As,保存掩膜后的图像。

四、实验结果与分析1. 规则分幅裁剪:成功获取124-42双牌幅TM影像数据的矩形裁剪范围,裁剪后的图像符合预期。

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实验三、遥感图像的几何校正与裁剪实验内容:1.图像分幅裁剪(Subset Image)2.图像几何校正(Geometric Correction)3.图像拼接处理(Mosaic Imgaes)4.生成三维地形表面(3D Surfacing)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 IMAGINE 8.4实现图像分幅裁剪的过程,可以将图像分幅裁剪为两类型:规则分幅裁剪,不规则分幅裁剪。

1.1规则分幅裁剪(以c:\Program File\ IMAGINE 8.4\examples\lanier.img为例)规则分幅裁剪是指裁剪图像的范围是一个矩形,通过左上角和右上角两点的坐标可以确定图像的裁剪位置,过程如下:方法一:→ERDAS IMAGINE 8.4 图标面板菜单条:Main→Data Preparation(或单击ERDAS IMAGINE 8.4 图标面板工具条“DataPrep”图标)→打开Data Preparation 对话框→单击Subset Image按钮,打开Subset对话框在Subset对话框中需要设置下列参数:→输入文件名(Input File):lanier.img→输出文件名(Output File):lanier_sub.img→坐标类型(Coordinate Type):Map→裁剪范围(Subset Definition):ULX、ULY、LRX、LRY(注:ULX,ULY是指左上角的坐标,LRX,LRY是指右上角的坐标,缺省状态为整个图像范围)→输出数据类型(Output Data Type):Unsigned 8 Bit→输出文件类型(Output Layer Type):Continuous→输出统计忽略零值:Ignore Zero In Output Stats→输出像元波段(Select Layers):2,3,4→OK(关闭Subset对话框,执行图像裁剪)方法二:→ERDAS IMAGINE 8.4图标面板菜单条:Main→Start IMAGINE Viewer(或单击RDAS IMAGINE 8.4图标面板工具条“Viewer”图标)→打开一个二维视窗→单击视窗工具条最左端的“打开文件”图标→打开Select Layer To Add对话框在Select Layer To Add对话框完成以下设置:→Look In:examples→File Name:lanier.img→Files of type:IMAGINE Image→双击OK按钮→在二维视窗中打开lanier.img文件→单击ERDAS IMAGINE 8.4 图标面板工具条“DataPrep”图标 →打开Data Preparation对话框→单击Subset Image按钮→打开Subset对话框在Subset对话框中需要设置下列参数:→输入文件名(Input File):lanier.img→输出文件名(Output File):lanier_sub.img→坐标类型(Coordinate Type):Map→输出数据类型(Output Data Type):Unsigned 8 Bit →输出文件类型(Output Layer Type):Continuous→输出统计忽略零值:Ignore Zero In Output Stats→输出像元波段(Select Layers):2,3,4→单击From Inquire Box按钮→打开Invalid Coordinate Type对话框→单击Continue→在显示图像文件lanier.img视窗中单击工具条的“+”按钮,打开Inquire Cursor 对话框,在视窗中移动十字光标,确定裁剪范围左上角和右下角,读取其坐标分别填入Subset Image对话框的ULX,ULY中和LRX,LRY中→单击OK按钮(关闭Subset对话框,执行图像裁剪)方法三:首先在视窗中打开lanier.img文件→AOI→Tools打开AOI工具面板→单击矩形框确定裁剪范围→File→Save→AOI Layer As→打开Save AOI As对话框,输入文件名:2→单击OK(退出Save AOI As对话框)→单击ERDAS IMAGINE 8.4 图标面板工具条“DataPrep”图标 →打开Data Preparation对话框→单击Subset Image按钮→打开Subset对话框在Subset对话框中需要设置下列参数:→输入文件名(Input File):lanier.img→输出文件名(Output File):lanier_sub.img→坐标类型(Coordinate Type):Map→输出数据类型(Output Data Type):Unsigned 8 Bit→输出文件类型(Output Layer Type):Continuous →输出统计忽略零值:Ignore Zero In Output Stats →输出像元波段(Select Layers):2,3,4→单击AOI按钮→打开Choose AOI对话框→在Choose AOI对话框作如下设置:→AOI Source:File→AOI File:2→单击OK(退出Choose AOI对话框)→单击OK(退出Subset对话框,执行图像裁剪)→单击OK(退出Modeler对话框,完成图像裁剪)1.2不规则分幅裁剪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的裁剪过程。

(一) AOI多边形裁剪(以c:\Program File\ IMAGINE 8.4\examples\lanier.img为例)→在视窗中打开需要裁剪的图像→应用AOI工具绘制多边形可以将多边形AOI文件保存在文件中(*.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,然后进行以下操作:→ERDAS IMAGINE 8.4 图标面板菜单条:Main→Data Preparation(或单击ERDAS IMAGINE 8.4 图标面板工具条“DataPrep”图标),打开Data Preparation 对话框→单击Subset Image按钮,打开Subset对话框在Subset对话框中需要设置下列参数:→输入文件名(Input File):lanier.img→输出文件名(Output File):lanier_sub.img →Coordinate Type:Map→Output:Unsigned 8 bit→Oupput:Continuous→选定Ignore Zero in Output Stats→Select Layers:2,3,4→单击AOI按钮,打开Choose AOI对话框→选定File→选择文件:2.aoi→单击OK(退出Choose AOI对话框)→单击OK(退出Subset对话框,执行图像裁剪)→单击Modeler对话框中的OK按钮完成图像裁剪(二) ArcInfo多边形裁剪(以c:\Program File\ IMAGINE 8.4\examples\gy_resample.img为例)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或者ERDAS的Vector模块绘制精确的边界多边形(Polygon),然后以ArcInfo的Polygon为边界进行图像裁剪。

对于这种情况,需要调用ERDAS其它模块的功能分两步完成。

第一步:将ArcInfo多边形转换为栅格图像文件打开Vector To Raster对话框有两种方法:方法一:ERDAS IMAGINE 8.4 图标面板菜单条:Main→Image Interpreter (或单击ERDAS IMAGINE 8.4 图标面板工具条“Interpreter”图标)→打开Image Interpreter对话框→单击Utilities→打开Utilities对话框→选择Vector To Raster→打开Vector To Raster对话框方法二:ERDAS IMAGINE 8.4 图标面板菜单条:Main→Vector (或单击ERDAS IMAGINE 8.4 图标面板工具条“Vector”图标)→打开Vector Utilities对话框→选择Vector to Raster→打开Vector to Raster对话框本例中选择前一种方法:在Vector to Raster对话框中设置下列参数:→Input Vector File(输入矢量文件名称):boundgy.shp →Vector Type(确定矢量文件类型):polygon→Use Attribute as Value(使用矢量属性值):GYBOUND_ID→Output File(输出栅格文件名称):raster.img→Data Type(栅格数据类型):Unsigned 8 bit→Layer Type(栅格文件类型):Thematic→Size Difinition(转换范围大小):ULX,ULY,LRX,LRY(缺省条件下为整个图像范围) →Units(坐标单位):Meters→Cell Size(输出像元大小):X:30/Y:30→选择Square Cell(正方形像元)→单击OK(关闭Vector To Raster对话框,执行矢量到栅格的转换)第二步:通过掩模运算(Mask)实现图像的不规则裁剪ERDAS IMAGINE 8.4 图标面板菜单条:Main→Image Interpreter (或单击ERDAS IMAGINE 8.4 图标面板工具条“Interpreter”图标)→Image Interpreter→Utilities→Mask→打开Mask对话框在Mask对话框中设置下列参数:→Input File(输入需要裁剪的图像文件名称):gy_resample.img→Input Mask File(输入掩模文件名称):raster.img→点击Setup Recode按钮设置裁剪区域内新值(New Value)为1,区域外取0值 →选择Intersection(确定掩模区域作交集运算)→Output File(输出图像文件名称):mask.img→Output (输出数据类型):Unsigned 8 bit→单击OK(关闭Mask对话框,执行掩模运算)2.图像几何校正(Geometric Correction)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;而将地图坐标系统赋予图像数据的过程,称为地理参考(Georeferencing)。

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