ERDAS-遥感专题信息提取与专题图制作

遥感专题信息提取与专题图制作设计报告

1、课程设计的目的与意义

本次课程设计的目的主要就是为了加深理解与巩固遥感原理与应用的有关理论知识;熟悉遥感图像处理的方法与步骤,学习运用ERDAS软件对遥感图像进行几何纠正、图像镶嵌、图像融合、自动分类以及专题图制作等处理。锻炼独立分析问题与解决问题的能力,培养良好的工作习惯与科学素养,为今后工作打下良好的基础。

2、课程设计的原理与方法

2、1课程设计原理

2、1、1 图像预处理

ERDAS软件默认的文件格式就是img格式,因此首先需要将实习数据由TIFF 格式转换为img格式图像。

多波段影像包含的信息量较大,实习中将6个单波段影像合成多波段影像进行处理。

Spot影像需具有地理信息,要将影像头文件信息添加进去。

2、1、2几何纠正

遥感所获取的数据,均存在几何畸变。因此需要对图像进行几何纠正。几何纠正的原理就是将图像数据投影到平面上,使其符合地图投影系统。而将地图投影系统赋予图像数据的过程,称为地理参考。由于所有地图投影系统都遵循一定的地图坐标系统,因此几何纠正的过程包含了地理参考过程。在实习过程中,采用了一次多项式法进行几何纠正。

2、1、3图像镶嵌

因研究范围的要求,需要在几何上将左右两幅图像连接在一起,并且保证拼接后的图像反差一致,色调相近,没有明显的接缝。遥感影像在镶嵌之前,必须包含投影信息、地理坐标信息,还要有相同的波段数。当然,在挑选遥感数据时,要尽可能选择成像时间与成像条件相近的遥感图像,要求相邻影像的色调一致。

2、1、4图像裁剪

在实际工作中,经常需要根据研究工作范围对图像进行裁剪,按照ERDAS实际图像分幅裁剪的过程,可以将图像分幅裁剪分为两种类型:规则分幅裁剪与不规则分幅裁剪。

规则分幅裁剪就是指裁剪图像的边界范围就是一个矩形,通过左上角与右下角两点的坐标,就可以确定图像的裁剪位置,整个裁剪过程比较简单。

不规则分幅裁剪就是指裁剪图像的边界范围就是任意多边形,无法通过左上角与右下角两点的坐标确定裁减位置,而必须事先生成一个完整的闭合多边形区域,可以就是一个AOI多边形,也可以就是ArcInfo的一个Polygon Coverage,针对不同的情况采用不同的裁剪过程。

2、1、5图像融合

图像融合就是指将多源信道所采集到的关于同一目标的图像数据经过图像处理与计算机技术等,最大限度的提取各自信道中的有利信息,最后综合成高质量的图像,以提高图像信息的利用率、改善计算机解译精度与可靠性、提升原始图像的空间分辨率与光谱分辨率,利于监测。

2、1、6图像分类

图像分类就就是基于图像像元的数据文件值,将像元归并成有限的几种类型、等级或数据集的过程。常规图像分类主要有两种方法:监督分类与非监督分类。

2、2课程设计方案

1.首先对实习数据进行图像格式转换,将实习数据由TIFF格式转换为ERDAS软件方便处理的img文件格式;对TM影像进行彩色合成增加信息量,便于处理;根据readme、txt中给出的数据对Spot影像添加头信息。

2.根据Spot影像数据对TM影像进行几何纠正,消除TM波段影像中存在的形变,将它们归划到统一的坐标系中。

3.将左像片与右像片进行镶嵌,对重叠区域进行平滑处理并调整左右色差使成图效果较为理想。

4.对镶嵌后的影像进行裁剪使生成规则的矩形图形。

5.将裁剪影像与Spot影像进行融合、

6.对融合与非融合影像进行监督分类与非监督分类,对非监督分类结果进行分类重编码,聚类统计与去除分析操作;对监督分类结果进行聚类统计,去除分析与精度评定;比较融合与非融合影像精度评定的效果,选出分类精度较高的影像。

7.根据分类结果对图像进行解译,提取专题信息;为专题图层添加底图、标题、图例等内容,进行图幅整饰并输出为专题地图。

3、课程设计的过程与步骤

1.数据预处理

格式转换:用Import模块将12幅TM影像与1幅Spot影像由TIFF格式转换成img格式,注意在弹出的输入输出对话框中选择相应的格式。

彩色合成:用Interpreter模块将左右各6个TM单波段影像叠加合成为多波段影像。选择Interpreter/Utilities/Layer Stack,在弹出的Layer Selection Stacking对话框中添加需要合成的波段。

添加头信息:打开Spot图像,调出ImageInfo对话框,选择Edit菜单,对影像的左上角X、Y坐标、像元值大小、单位与地图投影信息进行添加。

2.几何纠正

打开需要纠正的TM图像与Spot影像,在TM图像菜单中选择Raster/Geometric Correction,选择Polynomial,设次数为1,用已打开的Spot影像作参考,开始分别在两个影像中选择同名点进行纠正。选出5个控制点后,选择Edit/Set Point Type/Check设置检查点,再选择5个检查点来检查精度。

选点完成后,点击Geo Correction Tools中的重采样按钮对图像进行重采样并输

出。对比纠正前后的图像判断纠正精度。

3.影像镶嵌

选择Main/Data Preparation/Mosaic Images/Mosaic Tool,打开影像镶嵌对话框。选择Mosaic Images/Edit/Add Images,加入左右影像,设置图像拼接区域为Compute Active Area(edge)。点击Color Correction图标设置色差调整方式,在实习中选择了Use Color Balanceing与Use Histogram Mathcing两种方式,点击Set Overlap Function设置相交关系为No Cutline Exists,重叠区域像素取均值。选择Rrocess/Run Mosaic输出镶嵌图像。

4.图像裁剪

打开需要裁剪的图像,选择AOI/Tools调出AOI工具栏,选择Main/Data Preparation/Subset Image,在对话框中设置输入、输出图像,选择AOI矩形工具画出裁剪区域进行裁剪。

5、图像融合

选择Main/Image Interperter/Spatial Enhancement/Resolution Merge调出图像融合对话框,设置输入、输出图像,注意高分辨率影像应为Spot影像,多光谱影像输入裁剪后的TM影像,融合方法选择Principle Compoment,重采样方法选择Bilinear Interpolation。

6、非监督分类

选择Main/Data Preparation/Unsupervised Classification调出非监督分类对话框,设置输入、输出图像,根据对分类图像的初始判断,设置分类数为7类,最大循环次数为24次,循环收敛阈值为0、95。

打开分类后影像,选择Raster/Attributes打开类别属性框,对类别的名称、颜色、列表显示顺序均可进行更改。

分类重编码:选择Main/Image Interperter/GIS Analysis/Recode,调出重编码对话框,对需要合并的类的New Value字段取同样值。

聚类统计:在GIS Analysis菜单列中选择Clump对图像进行聚类统计。

去除分析:在GIS Analysis菜单列中选择Eliminate对聚类统计后的图像进行去除分析。

7、监督分类

监督分类首先需要定义分类模板,选择Classifier/Signature Editor对分类字段进行设置,去掉Red,Green,Blue字段。打开需要分类的图像,点击AOI/Tools调出AOI 工具条,用AOI工具从要分类的影像中对代表各个已知类别的像元进行采样。将采样结果添加进Signature Editor中,并对针对同一类别的几次采样进行合并。在Signature Editor的对话框中点Evaluate-Contingency ,观察混淆矩阵,纯度达到85%以上就能满足精度要求。

选择Classifier/Supervised Classification,设置输入、输出影像与分类模板,利用最大似然法进行分类。打开分类后影像,选择Raster/Attributes打开类别属性框,对类别的名称、颜色、列表显示顺序均可进行更改。

对监督分类后影像进行聚类统计与去除分析(操作步骤见上非监督分类)。最