ERDAS操作技巧

ERDAS操作技巧
加载波段成影像：interpreter---utilities---layer stack
ERDAS 操作⼩技巧：
1、配准影像图：从Viewer 中打开两幅图（⼀幅参照，⼀幅配准）从菜单栏Raster 中选Geometric correction （⼏何校正）在Set Geometric Model 中选Polynomial ，后点击ok ，打开Polynomial Model Properties 对话框，在Parameters 中Polynomial Order （多项式次⽅）中选1或2[最少GCP 公式：2
)2)(1++n n （]，在Projection （投影参数）中Map Units 选Meters 点击Add/Change Projection 在Custom 中选择所需的Projection Type ，Spheroid Name ，Datum Name ，Scale factor at central meridian ，Longitude of central meridian （可以参考参照图中Imagine info 中的信息），Latitude of origin of projection ，False easting （⼀般选500000meters ），False northing （⼀般忽略为零），点击Ok Set Projection from GCP Tool 中选择Collect Reference Point From （选择视窗采点模式）中的 Existing Viewer 选项，Ok 。

RMS 误差(均⽅根)=2
2)()i r i r y y x x -+-（
这⾥：x i 和y i 是输⼊的原坐标；x r 和y r 是逆变换后的坐标
定义：RMS 误差是指GCP 的输⼊（原）位置和逆变换的位置之间的距离（或者说是在⽤转
换矩阵对⼀个GCP 作转换时，所期望输出的坐标与实际输出的坐标之间的偏差）。

若RMS 误差以坐标系统的距离来表⽰的话，⽐如，RMS 误差是2，意味着参考像元与逆转换像元之间的距离是2个像元。

2、在影像中要显⽰符合⼈的⾁眼所见到图像模式：可以从Raster Band combinations 下⾯的波段组合中去选择（如5，4，3或7，4，1）。

3、消除⾦字塔（为了使影像图打开的速度增快）：在打开的图中点击⼯具栏中第三个image info 图标（或者Utility 下的Layer Info ）选菜单栏上的Edit Compute Pyramid layers 中选2×2（或4×4），然后点击ok 。

4、选择⼀⼩幅或多个AOI 区，保存为.img 影像：⾸先打开⼀幅影像图，从AOI 中打开AOI ⼯具条，选择想要的区域，如为多个，可按住shift 键，点选多个AOI 区，后从DataPrep 中选Subset Image ，输⼊Input File,输出Output File
直接在Subset 对话框中点击AOI ，选择Viewer ）,最后点Utility 下的Inquire Box ，选择区域范围，然后选DataPrep 下的Subset image ，填写输⼊、输出⽂件名，点击From Inquire Box ，Ok 。

5、⾮监督分类：打开⼀幅图，选择⼯具栏上的Classfier 图标，点击Unsupervise Classfication ，输⼊Input Raster File
，Output Cluster File ，Output Signature Set Filename （分类模板），Number Classes （分⼏类），Color Scheme Options ，Maximun Iterations （最⼤循环次数），Convergence Threshold （循环收敛阈值0.950），ok 。

[调出两幅图，第⼀幅为要被分类的图像，第⼆幅为即将产⽣的分类图像。

在调第⼆幅时（不必要再从Viewer 中打开，直接从第⼀幅的⼯具栏上选打开按钮即可），可以在S elect Layer To Add 中的Raster Options 下⾯的Clear Display 点击去掉，ok 。

（为了便于Blend 、swipe 、Flicker 显⽰）。

显⽰分类后影像图的属性：在第⼆幅⼯具栏上点击“锤⼦”图标以打开Raster ⼯具⾯板，然后点击“表格”图标打开Raster Attribute Editor 对话框（或者点击Raster 下拉菜单⾥的Attribute ，打开Raster Attribute Editor 对话框），在Edit 中选Column Properties ，（可以在Columns ⼀栏中调整排列顺序，通过
Up、Down、Top、Bottom、New、Delete，如果选择Editable复选框，则可以在Title 中修改各个字段的名字及其它内容），在 Raster Attribute Editor对话框的属性表中选择各个类别颜⾊。

]
6、数据叠加显⽰（Blend，Swipe，Flicker）：打开⼀幅影像图，在该幅图的视窗中同时打
开另⼀个⽂件（File Open Raster Layer Select Layer To Add对话框，其中在 Raster Options中不选Clear Display），然后在视窗菜单栏Utility的下拉框中选择Blend，Swipe，Flicker。

7、在⼀幅图上选择指定的要素，并将之保存：打开⼀幅影像图，⽤栅格⼯具⾯板（Raster
tools）中的区域增长⽣成多边形AOI(Region Growing AOI)选择指定要素，然后选择视窗菜单File下的Save AOI Layer As，保存⼀个后缀名为.aoi的⽂件，ok。

再在该幅影像图上打开刚才保存的.aoi⽂件，可以进⾏数据叠加显⽰。

8、在影像图上选择多个AOI区：打开影像图，在Viewer菜单栏上点击⼗字光标，将其移到
要选择的区域，后点击AOI Seed properties，在Area栏输⼊适当的数值，点击Grow at inquire（或者选择AOI⼯具⾯板中的第五⾏第⼆个图标，或者Raster下tools的⼯具⾯板中的第四⾏第⼆个图标，然后在Area栏输⼊适当的数值，点击Grow at
inquire）；如果要多选⼏个AOI区，可以点击AOI Invert Polygon，然后移动⼗字光标到另外要选的区域，点击AOI Seed properties，在Area栏输⼊适当的数值，点击Grow at inquire。

9、将要选择的⼩范围区域删掉（填充）：打开Raster下⾯的Fill及AOI或Raster Tools
⼯具⾯板，选择第⼆⾏第⼀个图标，圈选（⼩范围），在Function栏⾥选Majority等。

可从Preview中看颜⾊是否相符，单击Apply即可。

查看未知像元值，可选Viewer菜单栏中的Select Profile Tool图标或Raster 下拉菜单下的Profile tools（图像剖⾯⼯具），ok，在图上拉⼀条线，即可从Spatial Profile图上看到像元值。

10、添加注记（Annotation）：打开⼀幅影像图，选择File下的New⾥的Annotation Layer
对话框，保存为.ovr的⽂件。

当要进⾏注记时，在⼀幅影像图上要同时打开.img和.ovr 的两个⽂件，选择菜单栏上Annotation 下的Tools，点选A，注记（英⽂）。

11、三维图像操作：点击Utility下的Image Drape，打开⼀幅三维影像图。

在Utility下
的Options(三维显⽰信息设置，包括DEM、Fog、Background)，Dump Contents to Viewer(三维视窗信息转存到⼆维视窗，在Image Drape菜单条：View下Link/Unlink With Viewer完成三维到⼆维的直接连接；在⼆维视窗菜单条：Utility下Selector Properties可打开Eye/Target Edit对话框)。

另外Image Drape菜单条：View下[Sun Position(太阳光源参数设置)、LOD Control(详细程度设置)]，Position下Current Position(观测位置参数设置)。

12、图像对⽐度调整：菜单条Raster下的Contrast（对⽐度调整）有8项⼆级菜单命令
（Histogram Equation直⽅图均衡化处理，Standard Deviation Stretch标准差拉伸处理，General Contrast通⽤对⽐度调
整，Brightness/Contrast亮度/对⽐度调整，Piecewise Contrast分段对⽐度调整，Breakpoints直⽅图断点处理，Load Breakpoints加载直⽅图断点，Save Breakpoints保存直⽅图断点）。

13、ArcInfo多边形裁剪以及与影像图的裁剪（将⼀幅影像图进⾏掩膜）：⾸先将影像图进
⾏配准（详见步骤1），然后①将Vector图转为Raster图（Main下的Image Interpreter
下的Utility下的Vector to Raster,
②打开Vector层，选取感兴趣的
区域⽣成⼀个AOI⽂件（copy selection to aoi），然后再掩膜Mask；③直接Copy⽮量Vector图层中的感兴趣区域⽣成新的Vector图层（打开Vector层，选取感兴趣的区
域，点击菜单栏Vector下拉菜单中的Copy,再点击File下的New（新⽮量图层名），Vector layer，Paste，然后新建⼀个窗⼝，打开刚刚创建的⽮量图层名，Paste即可，将它配准（打开ImageInfo，点击Edit下的Change Map Info⾥的Projection,选择，⽽后，再在Edit下的Add/Change Projection修改配准设置），成为Mask图，Ok。

[或者将Raster与Vector进⾏叠加，⽤AOI进⾏圈选，并存为.aoi的格式]打开Interpreter 下的Utility下的Mask，设置完参数（Input原始图，Input Mask图，Output⽂件名），Ok。

14、图像拼接（Image Mosaic）：Ⅰ（a）Main下的Data Preparation下的Mosaic Image，
打开Mosaic Tool视窗，点击Edit下的Add Images或⼯具条上的Add Image图标,打开对话框，输⼊要拼接的图像⽂件，在图像拼接区域（Image Area Option）选择Compute Active Area(edge)，点击Add;同样的操作加载要拼接的图像⽂件，完成后点击Close。

（b）在Mosaic Tool视窗，点击⼯具条上的第⼀⾏的第⼆个图标（Set Input Mode图标），进⼊设置输⼊图像模式的状态，根据需要对图像进⾏上下层调整，调整完成后，在Mosaic Tool视窗图形窗⼝点击⼀下，退出图像叠置组合状态。

(c)选择Edit下的Image Matching或者选择⼯具条上第⼆⾏的第三个图标，打开图像匹配设置对话框（Matching Options）,在设置匹配⽅法（Matching Method）中选Overlap Areas(重叠区域匹配)，ok。

点选Edit下的Set Overlap Function，打开Set Overlap Function 对话框或者选择⼯具条上的第⼀⾏的第三个图标和第⼆⾏的第四个图标打开Set Overlap Function对话框，设置相交关系（Intersection Method）：No Cutline Exists(没有裁切线)，设置重叠区像元灰度计算（Select Function）：Average[最好⽤Overlay，可以保持原先每⼀幅图的原始状态]，Apply，Close。

最后运⾏Mosaic⼯具（Run the Mosaic），Process下的
Run Mosaic，设置参数：输出⽂件名，确定输出图像区域（All）,忽略输⼊图像值（0），输出图像背景值（0），忽略输出统计值（0），ok。

Ⅱ⾸先打开Data Preparation下的Mosaic Image的Mosaic Tool视窗；打开AOI Tool 图标⾯板，点击Polygon 图标，沿第⼀幅图像轮廓绘制多边形AOI，将其保存为template.aoi；然后加载Mosaic图像，通过Edit下的Add Images实现，第⼀步，输⼊第⼀幅图像⽂件，在Image Area Option:选中Template AOI，点击Set，输⼊template.aoi，ok，同样⽅法加载第⼆幅图像，在Image Area Option:选中Compute Active Area(edge)，ok；在Mosaic Tool视窗，点击⼯具条上的第⼀⾏的第⼆个图标（Set Input Mode图标），进⼊设置输⼊图像模式的状态，然后选择Edit下的Image Matching或者选择⼯具条上第⼆⾏的第三个图标，打开图像匹配设置对话框（Matching Options），设置匹配⽅法（Matching Method）:Overlay Areas，ok；点击Mosaic Tool 视窗⼯具条上的Set Intersection Mode图标（第⼀⾏的第三个图标），进⼊设置图像关系模式，点击选择两幅图像的相交线，使其发亮；接着点击Cutline Selection Viewer 图标（第⼆⾏的第九个图标）以打开截切线选择视窗
（Viewer#3），在其中绘制线状AOI 功能及相交区域的外轮廓线，然后点击⼯具条上的AOI Cutlines图标以打开Choose AOI 对话框，定义AOI来源：Viewer后点击Viewer#3，接着点选Edit下的Set Overlap Function，打开Set Overlap Function对话框或者选择⼯具条上的第⼀⾏的第三个图标和第⼆⾏的第四个图标打开Set Overlap Function对话框，设置相交类型（Intersection Type）:Cutline Exists，设置选择功能（Select Function）:Cut/Feature，Apply,Close；点击Edit下的Output Options，打开Output Image Options对话框，定义参数：最后运⾏Mosaic⼯具（Run the Mosaic），Process 下的Run Mosaic，设置参数：输出⽂件名，确定输出图像区域（All）,忽略输⼊图像值（0），输出图像背景值（0），忽略输出统计值（0），ok。

⽮量图层拼接（Match）：点击⼯具栏Vector图标，在Vector Utilities的下拉菜单下选择Mosaic Polygon layers，选择Input、Output⽂件名，Ok。

15、在⼀⽮量层以不同颜⾊组合显⽰：打开⽮量层，选View下的polygon symbology，
Automatic下的Equal Divisions选择ID、Number Of class(分类数)、勾上Generate New Styles，Ok。

要是想要将有不同颜⾊组合的⽮量层保存，可以选择File下的Save ⾥的Top layer as，输⼊⽂件名，就可以保存为.arcinfo的⽮量⽂件。

（如果先点击Vector下的Viewer Properties选择ID，在Attribute-based symbology选项上打勾，然后再点击菜单栏Vector下的Symbology，在打开的对话框的菜单栏中，选View下的polygon symbology，Automatic下的Unique Value，选择下⼀级菜单的ID选
项，ok。

则要⼀个⼀个修改）
可以把⽮量层保存为img 格式：打开⽮量层，点击File下的View to image file，输⼊⼀个⽂件名即可。

栅格转⽮量时：注意将weed tolerance的容限设为图的分辨率。

16、数据输⼊输出：点击Main下的Import/Export或点击菜单⼯具条上的第三个图标，打
开数据输⼊输出对话框。

<以下是以Landsat5单波段整景TM⽆头数据为例>输⼊数据操作：Import,输⼊数据类型：Generic Binary，输⼊数据媒体(Media)：File，确定输⼊、输出⽂件路径和⽂件名，Ok,打开Import Generic Data对话框，定义参数：数据格式：(BSQ)BIL，数据类型：Unsigned 8 Bit，图像记录长度：0，头⽂件字节数：0，数据⽂件⾏数：5728，数据⽂件列数：6920，⽂件波段数：1，保存参数设置（Save Options）以打开Save Options File对话框，定义参数⽂件名：
*.gen（⽬的是为了输⼊其余波段时直接调⽤该参数），Ok,预览图像效果，打开⼀个视窗显⽰输⼊图像，如果正确，点击Ok，打开Importing Generic Data进程状态条，Ok。

重复上述部分过程，依次将多个波段数据全部输⼊，转换为IMG⽂件。

组合多波段数据：Main下Image Interpreter 下Utilities下Layer Stack下Layer Selection and Stacking对话框（或点击Interpreter图标下的Utilities下Layer Stack下Layer Selection and Stacking 对话框），依次选择并加载（Add）单波段图像：
band3.img，Add,band4.img，Add，band5.img，Add，···输出多波段⽂件：bandstack.img，输出数据类型：Unsigned 8 Bit，波段组合选择：Union，输出统计忽略零值：Ignore Zero In Stats，Ok。

TIFF 图像数据输⼊输出：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。

输出JPEG图像数据（Export JPEG Data）：点击Main下的
Import/Export 或点击菜单⼯具条上的第三个图标，打开数据输⼊输出对话框，输出数据操作：Export，输出数据类型（Type）为JPEG：JFIF（JPEG），输出数据媒体：File，确定输⼊、输出⽂件路径和⽂件名，Ok，打开Export JFIF Data对话框，设置参数：图像对⽐度调整：Apply Standard Deviation Stretch，标准差拉伸倍数：2，图像转换质量：100，在Export JFIF Data对话框中点击选择Export Options，打开Export Options对话框，定义参数：选择波段：4，3，2，坐标类型：Map，定义⼦区：ULX、ULY、LRX、LRY，Ok,返回Export JFIJ Data对话框，Ok。

17、Coverage转为AOI：点击Vector图标，选择Build Vector Layer Topology，后选择
AOI下Copy Selection To AOI，选中AOI,然后即可参照步骤4进⾏切割。

18、算法编辑功能：Modeler下Model Maker，输完点击⼯具栏上红⾊闪电标志。

Model Maker⾥Condition条件下EITHER IF ( ) OR OTHERWISE ⾥的arg1为原图像，test为条件（如为第⼆幅图，假设not第⼆幅图，or 0 otherwise），则输出结果为扣掉第⼆幅图后输出的影像图。

例⼦：EITHER 1 IF ( ⽂件名==1 ) OR 0 OTHERWISE，表⽰将⽂件名中值为1的信息保
留下来，其余赋值为零。

⽽Condition条件下CONDITIONAL { () , () , ... } ⾥的test1为图名1，arg1为图名1的值；即是将test1赋值为arg1。

…以此类推。

例⼦：CONDITIONAL { (专题图名1==1) 1,
(专题图名2==1) 1}
输出结果为：将各专题图中值为1的数据输出，合并⽣成⼀幅专题图，并将其赋值为1。

Modeler下的Modeler Maker中的算法进⾏实现）
Model Maker，Open，选择Veg_NDVI.gmd，输⼊Input Raster和输出Output Raster，即可实现。

19、信息依特征提取后合并：⽤AOI选区域（可多选），然后⽤Classifier下的Signature
Editor进⾏合并，如果不合并，则在图层拼接时会因各个图层的值不同造成拼接Mosaic 失败。

亦可将所选区域显⽰的结果加以保存（View菜单下Arrange layers，选择要删除的层，在提⽰是否保存时，将其存为img 图层）。

另外，在打开的Signature Editor 对话框和另⼀个⼩框的同时，可以选择圆形进⾏公式编辑，亦可选择其旁边的图形进⾏Cell编辑；通过框选AOI，点击Signature Editor对话框⼯具条上的统计图标，查看其属性Cell值，然后在编辑时，添加较明显波段的层，>最⼩值，<最⼤值，Ok。

在提取出的专题图层进⾏叠加时，应注意在打开该专题图层时，在Raster Option中的Display as选Pseudo color,将该专题图层中⽆关的类设为透明⾊，就可进⾏⽐较。

20、⽮量层中添加Projection与TM影像图叠加：⼀是⽮量层的Projection 与TM的
Projection⼀致；⼆是将⽮量层的Projection⾥的Datum设为⽆定义。

21、Arc Tool下可进⾏图像格式转换：如shape到Arc coverage。

22、分辨率融合：选择Main下的Image Interpreter下的Spatial Enhancement中的
Resolution Merge。

设置参数：融合⽅法（Principle Component），重采样⽅法（Bilinear Interpolation），输出数据选择（Stretch Unsigned 8 bit），输出波段选择（Select Layers 1:70），Ok。

融合特点：对不同空间分辨率遥感图像的融合处理，使融合后的遥感图像既具有较好的空间分辨率，⼜具有多光谱特征，从⽽达到图像增强的⽬的。

注意：融合需要相当⼤的空间，故最好选择⼩范围区域进⾏融合操作。

*23、将专题图Thematic中的图斑进⾏整合处理：Interpreter下的GIS Analysis，先进⾏聚类统计（Clump），connected neighbors 8，后去除分析（Eliminate），Eliminate 与过滤分析（Sieve）的区别：前者按照周围⼤部分像元值对其进⾏填充，⽽后者则不会，是按照设定的最⼩值(minimum size)进⾏过滤。

24、⽮量层选项Option的设置：点击Vector的⼯具⾯板中第⼋⾏第四个图标，打开Option
选项设置，Node Snap Dist 1.0；Arc Snap Dist 1.0；Weed Dist 0.1；Grain
25、专题图层颜⾊设置：打开图层之前，选择Raster Option中Display as的下级选项中
颜⾊选择为Pseudo Color，后即可在专题图层中进⾏Attribute颜⾊属性的修改。

26、定义分类模板：
（⼀）打开模板编辑器并调整显⽰字段
点击⼯具条上的Classifier图标，Signature Editor，可以打开View下的Columns，对有些意义不⼤的字段不加以显⽰。

（全选Column字段，按住Shift键的同时分别点击不需要的字段，Apply，Close）
（⼆）获取分类模板信息
a 应⽤AOI绘图⼯具在原始图像获取分类模板信息
打开Raster⼯具⾯板，绘制多边形AOI，在Signature Editor对话框中点击
标，将多边形AOI区域加载到Signature分类模板中，可以改变Signature Name和，重复上述操作以多选⼏个区，并将其作为
新的模板加⼊到Signature Editor当中。

如果对同⼀个专题类型采集了多个AOI并分别⽣成了模板，可以将这些模板合并（选择Signature，然后点击合并图标，这时⼀个综合的新模板将⽣成，原来的多个Signature 同时存在，如果必要也可以删除。

）
27、保存任意⼀幅影像图的任意⼏个波段
打开⼀幅影像图，从Interpreter下的Utility中选Layer Stack，从⾥⾯的Layer中
28、保存为专题图
打开⼀幅影像图，在DataPrep下Subset Image⾥⾯Output中选者Thematic的格式。

29、在ERDAS下滤波：
Radar下Radar Interpreter⾥的Speckle Suppression。

另外，在滤波的同时，可以选择Calculate Coefficient of Variation复选框，然后从主菜单Session下的Session log⾥看最适合的参数。

Interpreter下的Spatial Enhancement下Convolution⾥的Kernet中选择⾼通、低通等进⾏滤波。

30、格式输出：
在ERDAS的输⼊输出模块中，Import/Export中可以选择需要的类型（如GeoTIFF等）。

31、GIS分析：
（1）邻域分析（Neighborhood）：是针对分类专题图像，采⽤类似卷积滤波的⽅法对图像分类值进⾏多种分析，每个像元的值都参与定义的邻域范围和分析函数所进⾏的分析，⽽邻域中⼼像元的值将被分析结果所取代。

（2）周长计算（Perimeter）：仅对做过Clump聚类的专题图像计算每个类组的周长。

（3）查找分析（Search）：是对输⼊的分类专题图像或⽮量图形进⾏邻近(Proximity)分析，产⽣⼀个新的输出删格⽂件、输出像元的属性值取决于其位置与您选择专题类型像元的接近程度和定义的接近距离，输出⽂件中您所选择专题类型的属性值重新编码为0，其它相邻区域属性值取决于它们与所选择专题类型像元的欧⽒距离。

（4）指标分析（Index）：可以将两个分类专题图像或⽮量地图数据，按照定义的权重因⼦（Weighting Factor）进⾏想加，产⽣⼀个新的综合图像⽂件。

（5）叠加分析（Overlay）：根据两个输⼊分类专题图像⽂件或⽮量图形⽂件数据的最⼩值或最⼤值，产⽣⼀个新的综合图像⽂件，系统所提供的叠加选项允许提前对数据进⾏处理，可以根据需要删除⼀定的数值。

（6）矩阵分析（Matrix）：可以将两个输⼊分类专题图像⽂件或⽮量图形⽂件数据，按照其专题属性在空间上重叠性产⽣⼀个新的图像⽂件，新⽂件包含两个输⼊⽂件中重叠的分类专题属性。

（7）归纳分析（Summary）：根据两个输⼊分类专题图像产⽣⼀个双向统计表格（输出报告），内容包括每个Zone类型区域内所有Class类型的像元数量及其⾯积、百分⽐等统计值，可⽤于⼀定区域内多种专题数据相互关系的栅格叠加统计分析。

（8）区域特征（Zonal Attributes）：根据多边形Coverage与背景图像之间的地理关系，按照多边形分区统计种图像特征值，并作为多边形的属性数据保存在多边形属性表中，常⽤于按照⾏政区划边计栅格分类图像的专题属性，如⼟地利⽤状况。

32、信息提取⽅法：（1）Interpreter下的Spectral Enhancement下的indices，在Selection Function⾥可以选择
NDVI，IR/R（⽐值法），SQRT(IR/R)，Vege.Index，TNDVI，IRON OXIDE，CLAY MINERALS，FERROUS MINERALS，MINERAL COMPOSITE，HYDROTHEMAL COMPOSITE等。

（2）在Model Maker⾥直接按照算法公式进⾏编辑。

下⾯是常⽤的⼏种植被指数：
（1）差值植被指数（DVI）：DVI=NIR-a*R
（2）归⼀化植被指数（NDVI）：NDVI=(NIR-R)/(NIR+R) 常⽤
（3）垂直植被指数（PVI）：PVI+(NIR-a*R-b)/(sqart(1+a*a))
（4）⽐值植被指数（RVI）：RVI=NIR/R
（5）⼟壤调整⽐值植被指数（SARVI）：SARVI=NIR/(R+b/a)
（6）⼟壤调整植被指数（SAVI）：SAVI=[(1+L)*(NIR-R)]/(NIR+R+L)
（7）⼟壤调整变换植被指数（TSAVI）：TSAVI=[a*(NIR-a*R-b)]/(R+a*NIR-a*b)
其中，a=0.96916,b=0.084726,L=0.5
<以上摘录⾄《⼟地覆盖遥感专题信息的分层提取⽅法及其应⽤》，李四海等，遥感技术与应⽤,1999>
33、主成分变换：在多波段的TM影像上，n个波段的图像经过主成分变换，可以得到n个主成分图像。

Interpreter，Spectral Enhancement，Principal Components，就可以进⾏主成分变换。

34、重采样分辨率：（1）Data Preparation，Reproject images,选择Categories，Projection，然后设定Output Cell Size的分辨率。

（2）Interpreter，Utilities，Degrade，在Scaling Factor中填⼊⽐例，就可修改分辨率。