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。
ERDAS实习报告
ERDAS实习报告我在一家地理信息系统公司实习期间，被分配到了ERDAS平台的实习项目中。
在这个项目中，我学习了如何使用ERDAS Imagine和ERDAS AutoSync等软件，以及如何对地图和遥感数据进行处理和分析。
在这个项目中，我首先学习了ERDAS Imagine软件的基础知识，如如何创建新的图层，如何导入和处理遥感数据以及如何使用工具和过滤器来增强与修复数据。
在这个过程中，我学会了如何使用栅格数据进行空间分析和图形展示。
我还学会了如何使用栅格数据制作二维和三维地图。
我接下来学习了ERDAS AutoSync软件的使用方法。
AutoSync是一款用于同步和校正AERIAL影像数据的软件。
在这个项目中，我学习了如何使用它来处理数个不同的遥感数据集，如何自动匹配和校准图像，并利用地面控制点（GCP）和路网匹配来进行精确标准化。
理解了AutoSync的基础知识和操作后，我通过与同事协作进行了真实数据集的处理，经过一番努力，得到了精度非常高的结果。
在实习期间，我与同事共同处理了一个大型的遥感数据集，包括航拍图像、卫星图像，以及全球定位系统（GPS）测量数据。
凭着我们的努力，我们得到了一张高度准确的地图，并能够识别出各种地貌特征，如河流、山脉、道路和建筑物等。
在分析这张地图时，我们还引入了一些附加的空间数据、属性数据和统计数据，使分析得到了一些有趣的结果。
总的来说，我的ERDAS实习经历非常有收获。
通过这个项目，我获得了关于遥感数据处理和空间分析的技能和知识，同时也锻炼了我的团队合作和沟通技巧。
我相信这些知识和技能将对我未来的职业生涯非常有帮助。
ERDAS实验
ERDAS实验实验一、 ERDAS 视窗的基本操作实验目的：初步了解目前主流的遥感图象处理软件 ERDAS 的主要功能模块，在此基础上，掌握视窗操作模块的功能和操作技能，为遥感图像的几何校正等后续实习奠定基础。
实验内容：视窗功能介绍；文件菜单操作；实用菜单操作；显示菜单操作；矢量和删格菜单操作等。
视窗操作是 ERDAS 软件操作的基础 , ERDAS 所有模块都涉及到视窗操作。
本实验要求掌握视窗的基本功能，熟练掌握图像显示操作和矢量菜单操作，从而为深入理解和学习 ERDAS 软件打好基础。
•视窗功能简介二维视窗（图 1-1 ）是显示删格图像、矢量图形、注记文件、 AOI 等数据层的主要窗口。
通过实际操作，掌握视窗菜单的主要功能、视窗工具功能。
重点掌握 ERDAS 图表面板菜单条； ERDAS 图表面板工具条；掌握视窗菜单功能和视窗工具功能等基本操作。
2 、图像显示操作（ Display an Image ）第一步：启动程序（ Start Program ）视窗菜单条：File→open→ RasterLayer→Select Layer To Add 对话框。
第二步：确定文件（ Determine File ）在 Select Layer To Add 对话框中有 File 和 Raster Option 两个选择项，其中 File 就是用于确定图像文件的，具体内容和操作实例如表。
表 1-1 图像文件确定参数第四步：打开图像（ Open Raster Layer ) •实用菜单操作了解光标查询功能；量测功能；数据叠加功能；文件信息操作；三维图像操作等。
4 、显示菜单操作掌握文件显示顺序（图 1-3 ）；显示比例；显示变换操作等。
5 、矢量菜单操作矢量菜单操作功能是 ERDAS 软件将遥感与地理信息系统相结合的一个体现。
主要介绍矢量操作的有关命令，这是本次实验的重点掌握内容。
指导学生掌握适量工具面板功能，在此基础上重点掌握矢量文件的生成与编辑。
erdas空间建模实验报告
实验报告书
（验证性实验）
题目 erdas空间建模操作
成绩
姓名
专业班级
学号
指导教师
日期 2011 年 6 月 1 日
在工具面板中单击Raster图标，在视窗窗口中放置一个栅格图形。
再单击
视窗窗口中放置一个矩阵图形。
再单击Function图标，在视窗窗口中放置一个函数图形，最后再单图标，在视窗窗口中放置一个栅格图形。
移动图形排好顺序，在工具面板单击，并单击图标，给每个图形绘制连接线。
如图所示。
在视窗窗口里双击左上方的栅格图形，定义参数与操作。
双击中间的函数图形，定义参数与操作。
双击最下面的栅格图形，定义参数与操作。
确定输出的图像。
完成保存，最后单击Run
并可叠加原图做对比。
（2）条件操作函数应用
启动模型生成器，在Model Maker视窗中创建如下图形，并定义各个图形参数与操作。
步骤同上。
如下图所示。
定义栅格图形参数与操作。
定义条件函数参数与操作。
保存图形模板
Run。
ERDAS实验报告8--非监督&监督分类
西北师范大学学生实验报告（2）在unsupervised classification对话框中定义参数：对聚类选项clustering options选择initialize from statistics的统计值产生自由聚类，分出类别的数目由用户自己决定；定的模版文件进行非监督分类，类别的数目由板文件决定)初始分类类别数：10（一般取最终分类数的2倍以上）最大循环次数maximum iterations：24（是指重新聚类的最多次数，是为了避免程序运行时间太长或由于没有达到聚类指标而导致的死循环，一般都取convergence threshold：0.95（两次分类结果相比保持不变的像元占最2.分类评价在获得一个初步的分类结果以后，可以应用分类叠加方法来评价检查分类精度。
1）显示原图像与分类图像在视窗中同时显示isodata分类前后的两幅图像，两幅图像的叠加顺序为分类前在下，分类后在上，分类前图像显示方式为R4，G5，B32）打开分类图像属性表并调整字段显示顺序（1）在视窗菜单中点击raster（2）点击attributes，打开raster attribute editor（3）属性表中的11个记录分别对应产生的10的字段。
如果想要看到所有字段，需要用鼠标拖动浏览条。
为了方便看到关心的重要字段，需要调整字段显示序列。
（4）在raster attribute editor对话框菜单中点击5）确定类别专题意义及其准确程度（1）在视窗菜单中点击utility（2）点击flicker,打开viewer flicker对话框（3）在viewer flicker对话框中，选择auto mode察它与背景图像的关系从而断定该类别的专题意义，并分析准确与否）2.打开模版编辑器并调整显示字段（1）在ERDAS工具面板上点击Classifier，打开Classification （2）点击Signature Editor打开对话框。
监督分类实验报告ERDAS
遥感影像的监督分类实验一、实验目的理解遥感影像监督分类的基本原理；掌握利用ERDAS软件进行遥感影像监督分类的方法和基本流程。
二、实验准备Lanier湖地区原始遥感影像数据、ERDAS2013三、基本原理首先根据已知的样本类别和类别的先验知识，确定判别函数和相应的判别准则，其中利用一定数量的已知类别的样本观测值求解待定参数的过程称之为学习或训练，然后将未知类别的样本的观测值代入判别函数，再依据判别准则对该样本的所属类别作出判定。
四、操作过程1.原始遥感影像图的导入打开ERDAS2013软件→File →Open →Raster Layer →选择原始影像图文件→OK2.分类样本的选取在软件上方工具栏中点击“Raster”→Supervised →Supervised Editor →点击软件上方工具栏中的“Drawing”→在“Insert Geometry”功能区中选择不同的框选方式→选定框选方式后，在原始影像图中框定欲选择的样本区域→点击弹出窗口工具栏中的→每个类别重复上述操作选定多个样本区域→同时选定设定好的同类样本的多个区域，点击工具栏中的即将同类样本进行合并→将合并前的类别同时选定，点击鼠标右键，点击“Delete Selection”对其进行删除→点击“Signature Name”列修改所选定类别的名字，点击“Color”列修改所选定类别的颜色→重复操作至选择完所有类别3.分类样本的精度评定和样本保存点击弹出窗口的工具栏中的“Evaluate”→Contingency →在“Non-parametric Rule”中选择“Feature Space”→勾定“Use Probabilities”、“Pixel Counts”、“Pixel Percentages”→查看每类样本的精度，对精度不高的样本进行重新选择，直至所有样本符合精度要求→File →Save As →选择样本文件的保存位置，设置文件名→OK4.原始影像的监督分类在软件上方工具栏中点击“Raster”→Supervised →Supervised Classification →选定样本文件和设置欲保存的分类后文件的存放位置及文件名→OK →完成后点击“Close”5.分类后图像的目视检查”打开“ERDAS2013”软件→File →Open →Raster Layer →选择新输出的已分类图像文件→OK →File →Open →Raster layer →选择原始影像文件→点击界面上方的“Raster Options”→取消勾选“Clear Display”→OK在将两幅图放在同一个View界面后，点击软件上方工具栏中“Home”→点击“Swipe”使原始影像产生卷帘效果，然后通过目视进行定性检验分类的效果。
erdas实验报告
前言一、实习任务：练习使用ERDAS IMAGINE软件、撰写实习报告。
二、实习时间：2011年9月三、实习地点：第四教学楼五楼机房四、实习目的：1、了解ERDAS IMAGINE 的应用基础及应用领域。
2、掌握图像校正、拼接、投影变换、分幅裁剪、融合等预处理操作，图像增强，图像分类等遥感数字图像处理基本内容。
3、通过对ERDAS软件的学习和实习操作，了解遥感图像处理的基本原理、流程以及软件系统的基本构成和功能。
4、加深对所学课程原理的理解，为从事相关项目的研究和开发奠定基础。
五、实习内容:1、遥感图像处理软件概述及ERDAS软件基本操作。
2、遥感图像的输入/输出、波段组合及图像显示。
3、遥感图像预处理，主要包括图像校正、分幅裁剪、拼接、投影变换、融合等操作。
4、遥感图像增强。
5、遥感图像分类，分为监督分类和非监督分类。
实习一、对j50e023013.img和j50e024013.img进行几何校正1、加载图像文件：（1）在ERDAS图标面板菜单条选择Main—Start Image Viewer 命令，打开Viewer窗口Viewer#1。
（2）在Viewer#1菜单条选择File—Open—Raster Layer命令，打开Select layer to Add 窗口，选择需要校正的图像j50e023013.img。
选择Raster Options标签，选择Display as下拉条，选择Gray Scale,在Layer中输入2:；选中Fit to Frame复选框，以使添加的图像全幅显示。
单击OK，加载需要校正的j50e023013.img图像。
2、启动几何校正模块：在Viewer#1菜单条选择Raster Geometric Correction命令，打开选择几何校正模型（Set Geometric Model）对话框，选择多项式变换模型Polynomial，单击OK。
在Polynomial Model Properties中定义多项式次方Polynomial Order 为2，单击Apply按钮应用设置。
erdas实习报告范文
erdas实习报告范文篇一：ERDAS实习报告一．实习目的1、熟练掌握ERDAS的基本用途及功能2、学会使用ERDAS对影像数据进行格式转换3、掌握在ERDAS软件中对影像数据进行裁剪、融合及校正的方法4、掌握ERDAS的监督分类方法并进行分类精度检验二．实习数据①1:10万临川区土地利用图；②配准好的临川区2000年9月23日的TM图象。
③临川区行政边界AOI文件三．实习地点核工楼410四．实习内容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。
DataPrep→SubsetImage→Inputfile→outputfile→Chooseaoi→Aoifile→临川区.aoi→OK2、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5-10个，各点均匀分布，RMS检验误差小于30米。
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。
进行监督分类，计算各地类的面积。
4、图象检验分层随机抽样，每类30个样点，目视判读分类准确与否，统计分类精度。
5、制图输出①遥感影像地图的规划与版面设计。
根据制图要求确定影像地图的比例尺，根据图面要素计算版面尺寸和安放位置。
②ERDAS图标面板菜单条Main→Composer→NewMapComposer （图11.1），调整版面尺寸单位和大小。
③利用遥感影像制图视窗及注记工具面板实现制图要素的图面配置。
根据地图规划和版面设计安置遥感影像和其它栅格、矢量图层，按要求生成坐标网格，放置图名、图例、比例尺、指北针以及其它各种有关标注。
6、提交图象技术报告，图件，结果存盘，收回图象。
五．实习步骤1、图象裁剪在程序中打开ERDASIMAGINE9.2点击DATEPREPARATION出现下拉菜单,选择SubsetImage选项，在弹出的Subset对话框的inputfile 处选择需要裁剪的图片,在outputfile处选择裁剪后图片的保存文件夹，然后，点击AOI，在ChooseAOI对话框中输入AOI文件。
ERDAS实验报告
遥感图形显示与数据输入输出
一、实验目的：
通过本节掌握遥感数据的几种数据存储方式及其数据格式；熟悉ERDAS9.1软件的界面和图标的基本功能；理解AOI功能模块的基本作用和操做方法；掌握遥感数据的输入与输出及其数据格式的转换；
二、实验数据：1333文件的band1…band7；
三、实验步骤：
1、遥感数据的几种存储方式：
遥感数据是通过几种不同的介质来存储的，如磁盘、CD-ROM格式和文件。
但是，研究数据是怎样存储通常比通过什么介质存储更具有价值。
所有的计算机数据都是二进制存储的，IMAGE 数据也不例外。
其存储方式如下：
对于单一波段的数据，只要不被Blocked，其存储格式是可辩的。
BSQ是波段循序依次排列的。
BIP每个像元是按波段循序依次交叉排列的。
BIL是逐行按波段次序依次排列的。
一般在header文件中具有数据的存储信息。
如图所示：。
Erdas监督分类实验报告
遥感实验七一、实验目的初步掌握数字图像计算机分类的基本操作；掌握非监督分类和监督分类的基本操作步骤，理解监督分类和非监督分类的区别。
二、实验内容1.利用计算机进行监督分类2.利用计算机进行非监督分类三、实验过程1.非监督分类1.1启动非监督分类模块，选择输入输出影像；点击data prep图标，选择data preparation下的unsupervised classification 命令弹出如下对话框选择输入输出路径，设置类别为12类，设置最大循环次数为10次；另外，分别点击initializing option，选择方法为主成分法（principal axis）;点击color scheme option ，并设置配色方案为approximate true color；点击OK得到非监督分类的结果图：1.2分类评价1.2.1 打开新的窗口，并导入非监督分类后的图；在视窗工具条中：点击图标打开raster工具面板，在Raster工具面板上点击图标，弹出Raster Attribute Editor对话框，如下图：1.2.2为各个类别赋予相应的颜色，通过对比xianyou.jpg（土地利用类型图），来识别每一个类别属于那种土地利用类型，并将其类名改为相应的类型；其中，可以通过不透明设置，将要显示的类别的opacity的值设为1，其他设为0，从而只显示其中的一个类别。
1.2.3通过Utility/Flicker/Viewer Flicker工具来观察非监督分类的结果的准确性；1.2.4可以确定类别的地物标注类别名称并设置适当的颜色；最终可以的标注名称和设置颜色后的结果如下：1.3聚类统计（clump）为了消除分类结果中产生的一些小面积图斑，我们需要先对分类结果进行聚类分析，具体步骤如下：在ERDAS图标面板工具条上点击Interpreter图标，选择GIS Analysis 下的Clump命令，打开Clump对话框；设置聚类统计领域大小（Connect Neighbors）为8，点击OK，得到聚类统计后的结果图如下：1.4去除分析（Eliminate）去除分析用于删除原始分类图像中的小图斑或者Clump聚类图像中的小clump类组。
几何校正erdas实验报告
几何校正erdas实验报告1. 实验目的本次实验的目的是学习并掌握ERDAS IMAGINE软件在遥感影像处理中的几何校正功能，了解几何校正的原理和步骤，并通过实际操作掌握几何校正的方法和技巧。
2. 实验原理几何校正是遥感影像处理中一项重要的技术，它是指通过对影像进行空间定位和几何纠正，使其在地理坐标系统中成为有意义的空间信息。
几何校正的过程主要包括以下几个步骤：- 影像控制点的选取：在进行几何校正前，需要选取一些具有标志性的地物作为控制点，这些控制点的坐标需要在地理坐标系统中已知。
- 推求参数转换函数：通过使用控制点的坐标和像素坐标之间的关系，可以得到参数转换函数，从而实现像素坐标到地理坐标的转换。
- 校正变换：利用参数转换函数将待校正的影像从像素坐标转换到地理坐标，实现影像的几何校正。
- 精度评定：通过对校正后的影像与地理坐标系统中已知地物进行对比，评定几何校正的精度。
3. 实验步骤3.1 数据准备首先，需要准备待校正的影像数据以及地理坐标系统中已知的控制点数据。
在本次实验中，我们使用了一张高分辨率的航空影像作为待校正影像，并选取了地理信息数据库中已知地物的坐标作为控制点数据。
3.2 选取控制点在ERDAS软件中，可以通过在待校正影像上点击来选取控制点。
控制点应该选取具有明显特征的地物，比如建筑物的角点或者道路的交叉口等。
为了提高几何校正的精度，应尽量选取多个控制点，并分布在影像的整个区域。
3.3 推求参数转换函数选取完控制点后，可以通过ERDAS软件中的几何校正功能，自动推求参数转换函数。
在推求参数转换函数的过程中，软件会使用控制点的像素坐标和地理坐标之间的对应关系，通过数学模型自动计算出参数转换函数。
3.4 校正变换得到参数转换函数后，就可以进行几何校正的核心步骤，即将待校正的影像从像素坐标转换到地理坐标。
校正后的影像将和地理坐标系统中的其他地图数据相对应，形成一个有意义的空间信息。
3.5 精度评定为了评定几何校正的精度，可以选择一些已知地物作为对照点，在校正后的影像和地理坐标系统的地图数据上进行对比。
erdas实验报告——非监督分类
实习七非监督分类一、实习目的通过实习，掌握在软件中实现非监督分类、分类精度评价及分类后处理的操作流程、步骤。
二、实习内容1.非监督分类2.分类后处理3.分类精度的评价三、实习步骤1、获取初始分类结果1）启动非监督分类步骤：raster → unsupervised（）→ unsupervised classification非监督分类对话框：2）进行非监督分类初步分类结果：2、分类方案调整（p106-107）1）显示原图像与分类图像批阅意见：装订线步骤：→ editor →进行编辑2）定义类别颜色3）设置不透明度4）确定类别意义及精度5）标注类别名称和颜色3、分类后处（）1）聚类分析步骤：raster → thematic → clump 聚类结果：2）去除分析步骤：raster → thematic → eliminate 去除对比：3）重编码步骤：raster → thematic → recode重编码结果：4、评价分类精度1）分类叠加2）精度评估步骤：分别加载重编码后图像和专题图Inlandc.img图像 raster → supervised → accuracy assessment①加载cbm图像②关联专题图③点击edit ：create/add random points点击OK点击edit → show class values；点击view → show all；专题图会随机出现（point#）查看class与reference是否一致并填入reference一栏；最后点击Report 生成报告：．．．．．．．．．．．．．．．．。
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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。