利用Erdas和Arcgis来裁切影像图
(整理)ERDAS分类后处理与ArcGIS数据交换.
基于专家知识的决策树分类可以将多源数据用于影像分类当中，这就是专家知识的决策树分类器，本专题以ENVI中Decision Tree为例来叙述这一分类器。
概述基于知识的决策树分类是基于遥感影像数据及其他空间数据，通过专家经验总结、简单的数学统计和归纳方法等，获得分类规则并进行遥感分类。
分类规则易于理解，分类过程也符合人的认知过程，最大的特点是利用的多源数据。
如图1所示，影像+DEM就能区分缓坡和陡坡的植被信息，如果添加其他数据，如区域图、道路图土地利用图等，就能进一步划分出那些是自然生长的植被，那些是公园植被。
图1 专家知识决策树分类器说明图专家知识决策树分类的步骤大体上可分为四步：知识（规则）定义、规则输入、决策树运行和分类后处理。
1.知识（规则）定义规则的定义是讲知识用数学语言表达的过程，可以通过一些算法获取，也可以通过经验总结获得。
2.规则输入将分类规则录入分类器中，不同的平台有着不同规则录入界面。
3.决策树运行运行分类器或者是算法程序。
4.分类后处理这步骤与监督/非监督分类的分类后处理类似。
知识（规则）定义分类规则获取的途径比较灵活，如从经验中获得，坡度小于20度，就认为是缓坡，等等。
也可以从样本中利用算法来获取，这里要讲述的就是C4.5算法。
利用C4.5算法获取规则可分为以下几个步骤：（1）多元文件的的构建：遥感数据经过几何校正、辐射校正处理后，进行波段运算，得到一些植被指数，连同影像一起输入空间数据库；其他空间数据经过矢量化、格式转换、地理配准，组成一个或多个多波段文件。
（2）提取样本，构建样本库：在遥感图像处理软件或者GIS软件支持下，选取合适的图层，采用计算机自动选点、人工解译影像选点等方法采集样本。
（3）分类规则挖掘与评价：在样本库的基础上采用适当的数据挖掘方法挖掘分类规则，后基于评价样本集对分类规则进行评价，并对分类规则做出适当的调整和筛选。
这里就是C4.5算法。
4.5算法的基本思路,如下：从树的根节点处的所有训练样本D0开始，离散化连续条件属性。
erdas裁剪图像步骤详解
对于经常使用ERDAS IMAGINE处理遥感影像的人来说，用ERDAS来裁剪遥感影像图是经常要做的事情，那么怎样使用ArcGIS的Shape文件作为边界来裁剪遥感影像图呢？下面笔者就来详细的讲一下。
（1）在ArcGIS中将需要裁减的区域的边界勾绘出来；注意：勾绘时需要使用面要素（Polygon Feature），如果使用线要素，那么需要将线要素转换为面要素。
（2）在ERDAS的View窗口中，选择File—>Open—>Vector Layer…，在弹出的对话框中选择选择刚才勾绘的边界，点击OK将其加载到当前窗口中。
（3）在窗口中，点击边界多边形，使其处于选中状态（即变为黄色，ERDAS中默认的未选中状态为淡蓝色），然后在AOI菜单中选则Copy Selection to AOI…，此时，被选中多边形的边界变为虚线。
（4）在窗口中，点击刚才转为AOI的多边形，其周围出现一个矩形框，将整个边界包围起来（即边界的外界矩形），在File菜单中选择Save—>AOI Layer as…，在对话框中设置AOI文件的名称及保存路径，点击将AOI文件保存在磁盘上已被后面使用。
（5）关闭当前View窗口，在ERDAS主菜单上选择DataPrep—>Sunset Image…，在弹出的对话框中设定要裁剪的影像位置，裁剪后影像的输出位置，是否在输出统计中忽略零值。
点击AOI…按钮，在弹出的对话框中选择AOI File，并指定刚才保存的AOI文件的路径，点击确定回到Subset对话框，点击确定按钮开始裁剪。
具体设置如图一所示。
图一Subset对话框设置到此，遥感影像裁剪的整个过程就结束了。
Erdas遥感影像矢量图像裁剪实习报告
遥感影像矢量图像裁剪：1、实习目的：通过对zone88实例数据的裁剪练习，熟悉应用erdas软件对矢量数据进行裁剪的过程，并能广泛应用到所有矢量数据的裁剪中；2、实习过程：（1）启动erdas软件，打开一个viewer窗口，单击打开select layer to add对话框，在erdas example文件夹中找到gertm.img文件，单击打开：图一加载gertm图二打开影像（2）按照上面步骤，打开arc coverage类型的zone88文件：图三打开zone88（3）打开erdas9.2的image interpreter（图像增强）下拉菜单中的utilities，单击其下的vector to raster，弹出vecter to raster对话框：图四打开vecter to raster（4）在input vecter file一栏中浏览打开zone88矢量文件，vector type为polygon,选中use attribute as value，下拉框中选择zone88#或zone88-ID；（5）在output image file一栏中，选择存储路径以及存储文件名“矢量转换zone88”，layer type为thematic，意为专题；（6）在cell size一栏中将x、y值改为80，选中square cells；（7）units一栏将单位改为feet，然后单击ok；图五矢量转img（8）打开新建的“矢量转换zone88”图像，单击菜单栏中的raster,在下拉菜单中选择attributes，将0值的透明度颜色改为0：图六修改“矢量转换zone88”属性（9）对“矢量转换zone88”进行添加投影信息，单击图标，打开image info，单击edit，打开change map info对话框，将projection改为state plane，单击ok；图七增加投影信息（10）在erdas 9.2下打开image interpreter（图像增强）下拉菜单中的mask，弹出mask对话框：图八打开mask对话框（11）在input img一栏中浏览打开gertm.img图像，在window 一栏中选择intersection；（12）在input mask file一栏中浏览打开刚矢量转换过来的“矢量转换zone88”图像，点击setup recode，在弹出的表中select all，选中所有数据，按住shift去掉0值一行，在new value 一栏中选择数值1，单击change selected rows，将除了0行外的数据改为1：图九改thematic recode属性值（13）在output一栏中选择要储存的路径以及文件名“矢量裁剪”，单击ok。
基于erdas的图像拼接与裁剪步骤
图像拼接与裁剪●实习目的：通过实习操作，学会如何进行图像分幅裁剪和图像拼接。
●内容：·图像规则分幅裁剪·图像不规则分幅裁剪·卫星影像拼接·航空影像拼接一、图像分幅裁剪在实际工作中，经常根据研究区的工作范围进行图像分幅裁剪，利用ERDAS可实现两种图像分幅裁剪：规则分幅裁剪，不规则分幅裁剪。
1规则分幅裁剪规则分幅裁剪是指裁剪的边界范围为一矩形，通过左上角和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，其具体方法如下：ERDAS图标面板菜单条→Main→Data preparation→subset Image，打开subset Image对话框（图1.1）。
ERDAS图标面板工具条→DataPrep→Data preparation→subset Image，打开subset Image对话框（图1.1）。
图1.1 subset Image对话框裁剪范围输入有如下三种方法：1)通过键盘直接输入左上角、右下角的坐标值；2)先在图像视窗中放置查询框（右键→Inquire Box），用查询框选定裁剪范围，然后在图1.1对话框中选择From Inquire Box；3)先在图像视窗中绘制AOL区域，然后在对话框中选择AIO功能，利用此方法也可实现不规则裁剪。
裁剪结果见下图。
图1.2 裁剪结果示意图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、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。
AOI多边形裁剪首先在视窗中打开需要裁剪的图像，并应用AOI工具绘制多边形AOI，可以将多边形AOI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：ERDAS图标面板菜单条→Main→Data preparation→subset Image，打开subset Image对话框（图1.1）。
ArcGIS中对栅格数据(遥感影像或地形图)进行裁剪切割的方法
A r c G I S中对栅格数据
(遥感影像或地形图)
进行裁剪切割的方法-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN
ArcGIS中对栅格数据（遥感影像或地形图）进行裁剪切割的方法本次林保工作利用遥感影像图做底图，图与图的接边处因有空白区域覆盖而无法显示底图上的遥感影像，可以通过对栅格数据进行裁剪切割的方法消除重叠部分，显示底图信息。
常用方法有：
1、利用矩形对栅格数据裁剪:Arctoolbox中，data management tools>raster>raster Processing>clip,在Input Raster中选择被裁剪的栅格数据，设定好矩形四个顶点即可。
2、在Spatial Analyst Tools中提供了多种对栅格数据的提取方法，Arctoolbox中，Spatial Analyst Tools>extraction包括提取值到点，根据属性提取，用圆提取，用多边形提取，用掩模提
取，用点提取，用矩形提取等，其中的用掩模提取功能可以让我们通过不规则边界来获取需要的栅格数据。
erdas裁剪图像
ERDAS下批处理裁剪栅格图像ERDAS下批处理裁剪栅格图像下批处理裁剪栅格图像( ERDAS下批处理裁剪栅格图像(转) 这几天一直在寻找如何在 ENVI/IDL 下编写批处理文件,无奈没太搞明白,还得继续研究.找了些代码,但其中都有些问题.留言给作者都还没回.之所以一直在追寻代码是因为觉得比较方便, 而且按照 rsgisman 的代码可以顺便把 DN 值转成真实 NDVI 值,不用一幅一幅图像的做了. 所以转向ERDAS,有的是 xinjiang.shp 矢量文件和数幅 spot4 vgt_ndvi img 栅格图像,要根据新疆的边界将栅格图像上面的相应部分裁剪下来,而且要一共处理 360 图像. 在ERDAS里面,用 shp 文件转换成 aoi,可以裁剪.步骤如下: 1,shp 文件转成 aoi 文件 (1)在ERDAS下打开一个 Viewer 窗口,通过 File-Open-New Raster Layer 打开 19890401 的全景图像,缩小到合适位置,通过 File-Open-New Vector Layer 打开xinjiang.shp 文件,可以看到 shp 文件覆盖到全景图像的相应位置. (2)选中这个地区,被 shp 文件覆盖的地区颜色变黄. (3)新建一个 Aoi 层 New-Aoi layer,点击菜单下 view-arrange layers,可以看到出现的窗口里面有三个图层的文件,其中包括全景栅格图像,xinjiang.shp 文件和新建的 aoi 层.右键点击 xinjiang.shp 层—show properties,在弹出的对话框中将 polygon 勾中,点击 Apply. (4)使用 Aoi-tool 里面的小黑箭头选中黄色区域,这时新疆地区被框住,AOI 菜单下选择 copy selection to AOI,然后在 File 菜单下save-AOI layers as 保存为 xinjiang.aoi 文件. 注意: 一定要选中 select only 复选框 2,用保存的 aoi 文件批处理裁剪图像 (1)点击ERDAS的DataPrep 按钮-subset image. Input File:19980401 全景图像,OutputFile:19890401.img,指定好保存的路径, Data Type 中 Oustput 选择 singend 8 bit/Continuous, 在选中 ignore Zero in output stats 复选框 (2)点击下面的 AOI 按钮-Aoi Files-选择 xinjiang.aoi 文件-OK (3)回到 subset image 的对话框中,点击下面的 batch 按钮,在出现的对话框中选择第二项 Modify Commands manually(手工修改命令)-Next-点击那个了两个箭头围成一个圆圈的图标(自动生成变量以替代输入名) 注意:这时命令行处理对象的全路径被一个变量所代替,这个变量的名字现在只与一个文件的全路径名字关联(就是刚才在 subset image 对话框中的 input 19980401 全景图像),下面将该变量与多个文件名字关联起来,以通过该变量是多个图像的到处理. (3) 点击 Next-点击在 input 旁边的文件夹图标, 选择其他要处理的文件-Next选择现在要处理或者是定时处理-Finish-开始裁剪这些文件. 学弟在做计画时碰到要把全台东的SPOT 影像,依照每一个行政区切开,其实也没有很多块,但算一算也要做 60 几次重复的动作,加上等待电脑计算的时间, 往往一整天的时间就耗在那边了,不能帮忙去买便当,不能帮忙去领东西,不能帮忙下楼倒垃圾,不能帮忙打扫环境....阿!离题了. 原则是,重复的动作都可以交由电脑代劳,重点是要知道如何请电脑作.在请电脑依照乡镇界帮忙把切取 SPOT 影像时,我们必需先指定范围,ErdasImagine 是依照 AOI 的设定范围切取影像,因此我们得先把乡镇界的SHP file(Vector)档开启, 然后一一点选, 再利用 Viewer 功能表中 AOI 选单内 Copy Selection To AOI, 这样就有一个乡镇的 AOI 范围了. 当然,在 AOI 选取完成后,我们必需要把它存档.做一个 AOI,存一个 AOI,这个部分必需手动来完成.(因为我还不知道自动该怎做.) 全部的 AOI 都做好后,现在我们有一大堆的 AOI 档桉了. 接下来是切取影像,指令为 Subset Image 如 Step 1.,点选后 Subset 的视窗就会出现,这时我们只要把里面的空格填满就可以执行影像切取的动作. Step 2.为输入欲切取的影像(input file),及切取后的影像存档(Output file). Step 3.指定欲由 Input file 影像的范围,这部分很重要,若范围设错了将会切取不到影像. Step 4.点选 AOI,将刚刚存好的 AOI 档桉载入(Step 5.),等会就要让程式依照这 AOI 的范围做切取的动作.以上就是做影像切取(Subset)的动作. 接下来是让程式批次(batch)切取影像, Step 6.点选在Subset 视窗下的 Batch 指令,会出现一个 Batch Commands 视窗. Step 7.选择Modify commands automatically,然后按 Next 的按键. 在 Next 按下后,视窗上会显现切取过程的指令,长长的一串,看都看不懂.(看不懂是因为没认真去看,用心看就懂了.) 会改变的项目叫作变数(Variables),指令(Commands)是不会变的,而我们要输入的 AOI File 就是变数. Step 8.在 Batch Commands 的视窗中选择 Variables,这边我们可以看到原来已经有 Input 及 output 两个变数在这. Step 9.现在我们要新增一个 Variables 叫 AOI,按下 NEW. Step 10.在Name 的空格填入 AOI,现在新增的变数名字就会改成 AOI. 再回到 Commands 的部分,找到指令中 AOI File 的位置. Step 11. 变数的地方选择刚刚新设的aoi Step 12. AOI file 的位置反白 Step 13. 以 aoi 变数取代 D:\aoi\30.aoi 替换掉后会变成下面这个样子,原来 D:\aoi\30.aoi 变成 aoi.按 Next. 刚刚输入的变数 aoi,现在多了一个格子要把档名填入,一个 input,一个 aoi, 一个output,这样就成了一个档桉.不过一个一个开档按输入要填到甚时后. 右下角有一个磁片的 ICON,点一下将会存一个 BlS 档桉,这是 Batch Commands 用的档桉. 用 EXCEL 开启刚刚存的 XXX.BLS file,会发现里面有 Input 及 AOI 两格,利用 Excel 将所有的档名都填入.存档(BLS). Step 16. 载入刚刚的 BLS.按下 Finish. 假设所有的步骤都没有错的话,那程式就会自动帮你把所有的图一个个切出来. 假如程式切图失败,或是跑完却没半个图,请回去检视 Step 3.,那个地方是最容易 (转自:) ENVI/Erdas下裁剪栅格影像图的步骤数据:矢量数据为 SHP 格式,面状(多边形)特征文件 test.tif.栅格数据为 TIFF 格式 testshp.shp . 1,打开栅格数据:通过 File -- Open Image 或者 File -- Open External File -- Generic Formats -- TIFF/GeoTIFF 2,打开矢量数据:通过 File -- Open Vector 或者 Vector -- Open Vector,选择文件类型 Shapefile(*.shp) ,选择矢量文件 testshp.shp,注意在弹出的Import Vector Files Parameters 对话框选择正确的投影类型.然后 OK 之后ENVI 自动将矢量文件转为 EVF 格式. 这里要注意栅格数据和矢量数据的投影系统必须一致. 如果不一致就需要重投影使其一致. 3,将矢量数据转为 ROI:在 Availabel Vectors List 选择数据,在 File 选择 Export Layers to ROI,然后在 Select Data File to Associate with new ROIS 中选择需要裁减的栅格数据, 再在 Export EVF Layers to ROI 中选择 Convert all records of anEVF layer to one ROI,点击 OK. 4,裁剪栅格数据:在 ENVI 主菜单 Basic Tools 中选择 Subset Data via ROIs, 在 Select Input File to Subset via ROI 中选择需要裁减的栅格数据,OK. 然后出现 Spatial Subset via ROI Param...对话框,在 Slect Input ROIs 中选择建立的 ROI.最后选择输出结果到文件还是内存即可. 补充:在Erdas下利用*.shp 数据进行裁剪时,把 shp 转换成 AOI 的步骤: 1),使用 Vector 打开 shp 文件,在 Vector 下使其变成可编辑状态2),在 Vector Attribute 属性表中选择所有的多边形,Edit>Copy,然后在 Aoi 下选择"copy selection to AOI...",最后在 File>Save aoi layer as...". ** 这里需要注意 Mask pixels outside of ROI ?这个选项,如果选择 No ,则是以包括 ROI 在内的最小矩形范围裁剪,得到的结果数据也是矩形.如果选择 Yes,则需要在 Mask Background Value 后给出 ROI 范围外的数据值,默认是 Yes 0 (该值自己谨慎设定,尤其是分类图像中 0 作为一个类别时,应该赋予其它值, 否则会造成统计混乱),这样得到的结果就是大家想要的不规则边界裁剪结果. ** 另外矢量数据必须是多边形类型,如果是线类型裁剪,在想要得到按照边界裁剪时就会出错如图启动ERDAS后打开Data Prep，选择Subset Image，会弹出如下对话框，在如上图的相应位置，添加需要裁剪的图像，并选择存放裁剪后图像的位置和名称，下面的tow or four corners是规则裁剪图像的，可以是两点或者四点裁剪，最下面的AOI是可以实现不规则裁剪的，现在是灰色的不可用，当你添加好后影像，此功能就可以使用了，矢量的不规则多边形可以是以前做好的，导入即可，也可是当前画的。
ERDAS影像裁切批处理
12、在 Untitled-Batch Command Editor 对话框上，在 Commands 下的文本框选中需要裁切影 像范围的第二个点坐标，在 Variable Editor 对话框上的 Modifier 后面的选项卡选择 Uly，点 击 Insert 按钮
北京望神州科技有限公司
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15、在 Untitled-Batch Command Editor 对话框上，在 Commands 下的文本框选中需要裁切影 像范围 aoi 路径，在 Variable Editor 对话框上的 er 后面的选项卡选择 none，点击 Insert 按钮
北京望神州科技有限公司
16、点击 Close 按钮，关闭 Variable Editor 对话框 17、在 Untitled-Batch Command Editor 对话框上，选择 Input1 这一列
18、在 Untitled-Batch Command Editor 对话框上点击 Add File 按钮，加载别的需要影像裁切 的数据。
影像裁切批处理
1、首先，启动 ERDAS IMAGINE。 2、点击 Raster/Subset&Chip/Create Subset Image 按钮，打开 Subset 对话框
3、点击 Input File（*img）后面的打开文件夹图标，选中一个需要加载的数据，并点击 Output File（*img）后面的打开文件夹图标设置输出影像的路径和文件名。
13、在 Untitled-Batch Command Editor 对话框上，在 Commands 下的文本框选中需要裁切影 像范围的第三个点坐标，在 Variable Editor 对话框上的 Modifier 后面的选项卡选择 Lrx，点击 Insert 按钮
利用Erdas和Arcgis来裁切影像图
利用Erdas和Arcgis来裁切影像图影像图格式为tif 随意图形格式随意（就当shape格式）一：合并影像图：由于影像图的分割需要，则要全部覆盖shape格式的边界。
分Erdas 和Arcgis两种合并法：Erdas合并：①打开Erdas，再打开viewer窗口(注意：再打开图层时，要将raster option的no stretch和background transparent前打勾，这样图层就不会失真,本人未验证)。
②打开需要合并的图：files of type选择，选择对应的的图层③在窗口viewer—raster—mosaic images,弹出mosaic tool窗口④在窗口mosaic tool—process—run mosaic，弹出窗口（可以在做镶嵌前做些必要的设置，合成的图效果更好）。
⑤在窗口output file name选择files of type为tif格式，存放路径自己选择，点击ok完成Arcgis合并:①打开Arcgis(Arcmap), 加入要合并的图层②ArcToolBox—datamanagementtools—raster—mosaic或mosic to new rastevr然后按需求选择input raster 和output raster还有名称。
二：生成分割边界：①先用arcmap打开shape图，选中shape边界②ArcToolBox—conversion tools—to coverage—feature to class coverage然后按需求选择input feature classse和在output coverage填入存储路径，点击ok完成，生成coverage格式。
③然后在Erdas用窗口viewer打开coverage图和tif图。
④再矢量图上用鼠标点击你要裁切的边界线，再点击“AOI”菜单，选择copy select to aoi；View—>Arrange Layers Viewer打开Arrange Layers Viewer对话框，在Vector图层上单击右键，选择Show Properties，打开Properties对话框，选中Polygon，点击Apply按钮，再选中矢量图中重叠的部分。
arcgis裁剪影像的方法
arcgis裁剪影像的方法
咱们直接上干货，不多罗嗦了。
第一步：打开arcgis（arcmap），将原始影像数据加载进来，将行政界线加载进来（应该也可以自己画个区域）——开始编辑
第二步：右击影像数据——属性——符号系统——勾选显示背景值——拉伸类型选择：无
第三步：打开ArcT oolBox——找到数据管理工具——栅格——栅格处理——裁剪
双击裁剪工具——填写输入栅格数据——输出范围——勾选使用输入要素裁剪集合——确定并等待裁剪完成。
第四步：右击裁剪的数据——导出数据
勾选使用渲染——更改位置、名称和格式——保存
进度条达到100%提示是否添加到地图，加不加都行，这里我不加载。
第五步：重新打开arcgis，将我们保存的数据添加到arcgis一次，会提示金字塔不足，点击是，进度条走完之后，关掉下次就不会提示了
下面看看我们裁好的效果吧！
到这里就全部完成了。
下面我们用思凡将我们裁剪的影像加载到cad中看看效果怎么样？
打开cad——在菜单栏找到思凡制图——思凡设置——绘图影像加载
找到你的栅格影像文件，一定要看清文件格式，点击打开
我们看下在cad中的效果，感觉很清晰呢。
如果觉得有用一定记得给小编一个赞哦。
erdas影像校正剪切及不同时期影像地物动态变化方法
遥感工程技术应用实习报告作者：石宁卓单位：西安科技大学实习内容（一）数据来源：1. 应用1999年航空摄影测量方法制作的1：1万地形图的几何精度，对较新SPOT卫星影像进行几何校正。
2. 应用2002年获取的10分辨率SPOT-2影像对 1：10000地形图进行更新。
（二）现有数据：1. 1999年西安地区1：10000栅格地形图（9幅）2. 2002年西安地区10米分辨率SPOT-2全色影像。
（三）主要工作过程：1. 对于扫描地形图的影像纠正、裁切、拼接2. 利用拼接好的地形图对遥感影像进行几何纠正3. 利用遥感影像对地形图进行更新（四）采用软件：在本次实习中采用的软件是遥感影像处理软件ERDAS IMAGINE9.2。
一、对于扫描地形图的影像纠正、裁切、拼接由于扫描地形图是利用已有的纸质地形图扫描而成的，在扫描过程中会存在着各种变形，所以在利用扫描地形图进行图像处理及数据采集之前需要对其进行纠正。
纠正原理：通过图廓坐标对扫描地形图进行纠正。
采用ERDAS中图像预处理模块中的几何纠正功能，在扫描地形图上选择一定数量的控制点，然后通过图上坐标判读，在控制点的参考坐标中输入读取的坐标值，并进行重采样，从而对扫描地形图进行纠正。
（一）步骤：1 .格式转换IMPORT模块将tif的地形图转换成为img格式。
tif可以在ERDAS中直接打开，但转换格式之后可以使其操作方便。
2. 分别对九幅图做几何校正以为九幅地形图是纸质打印扫描出来的，纸质扫描和图纸时间久了出现图像误差故要对九幅图纸一一做几何坐标匹配。
步骤如下设置：session——preferences----viewer-----clear display的钩去掉，使多幅图像可在一个窗口中打开。
点击Viewers模块——打开地形图；点Raster----Geometric Correction-----在Set Geometric Model中，选Polynomial（多项式变换），点OK.在Polynomial Model Properties中：Polynomial Order（多项式次数）设为2点Projection选项：Map Units：Meters点Add/Change Projection，点Custom，进行设置Projection Type（投影系统）：Gauss KrugerSpheroid Name（参考椭球）：IAG-75Datum Name（基准面）: xian 80Longitude of central meridian：108:00:00.000000E（1：10000图用的3度带，3*36=108，若为36度带）Latitude of origin of projection:0:00:00.000000NFalse easting：500000metresFalse northing:0.000000metres设置完后,点保存，同时也可以将自己设置的坐标投影信息另存为一个文件，方便每次调用。
ERDAS和ArcGIS相结合做遥感影像土地利用目视解译的方法
ERDAS与ArcGIS相结合做遥感影像土地利用目视解译的方法(转) 研究技术路线图1 研究技术路线图建立解译标志参照国家土地利用分类方法结合本次工作的实际要求，将土地利用类型归结为六个一级分类，即耕地，林地，草地，建设用地，水域及未利用地。
并对六类进行编码。
解译标志建立如下表1所示：表1 土地利用类型采样表纹理比较细腻，并且呈块状有规则分布，地块边缘比较清晰纹理形状规则，颜色为粉色影像纹理略呈颗粒状。
颜色为浅绿或深绿色。
一般都在山坡出现，可以清楚地看见山坡线颜色为浅绿色，纹理比较粗糙。
分布于河流、湖泊、水库两侧。
城市绿地主要为草地为浅绿色或绿色零星分布影像呈紫或浅紫色，内部有白点状分布，街区道路轮廓有时可见。
影像呈蓝或深蓝色。
主要在主城区。
河流轮廓清晰，呈深蓝色。
湖泊轮廓清晰，呈深蓝色。
水库有库坝。
在居民地或农田周围，有明显的溏围。
水面面积较小。
呈小块状分布。
主要分布于山区，暗红色或紫红色间加载着黄绿色，轮廓较清晰。
沼泽地一般位于河流、湖泊、水库的边缘或枝杈上，影像呈紫红色，纹理不规则。
易与天然牧草地混淆，纹理较天然牧草地细腻。
在ArcMap中进行目视解译加载数据打开ArcMap后,分别加载影像数据和面状矢量数据bj_polygon,并把影像数据的波段调整为5,4,3显示,bj_polygon调整为Hollow形式的显示(即边线).见下图1最后保存工作状态为MXD文件(每次退出工作状态均要保存),名字命名为ClassBeijing1991.mxd(以1991年为例).编辑数据加载编辑工具条Editor—Start Editing—选定编辑的图层为bj_polygon主要用到的方法是首先选中需要分割的面,然后画分割线即可.如果在解译对象在图的中间,不与任何地物相连的话,就要用如果对线的某些地方不满意,可以对结果进行修改.用到modify feature,方法也是先选中需要修改的面,然后修改结果即可.每次分割或是创建了一个新的面以后,都要对其属性进行判读,确定其土地类型,并赋值.方法是点击工具条上的在弹出的对话框中输入landtype字段输入属性,例如1(代表耕地).保存退出在编辑过程中,要经常性的保存编辑过的数据,以防因意外情况造成数据丢失,在每次退出ArcMap也要先保存编辑,再保存MXD.保存编辑方法:。
ERDAS、ArcGIS、FME中用矢量裁切影像
前言1.1.数据准备批量裁切时，SHP中须有一个用来命名影像的字段1.2.总结单个文件裁切时，推荐使用Clip工具单个矢量裁切批量裁剪时，推荐使用ERDAS中裁切影像、FME中裁切影像ArcGIS中裁切影像1.1.Clip工具单个矢量裁切（1）使用Clip工具在ArcToolBox中依次点击“数据管理工具—栅格—栅格处理—裁剪”，（2）输入矢量边界、影像和参数在弹出的界面中，“输入栅格”框中选择要裁剪的栅格，“输出范围”则是裁剪的矢量边界。
注意：“将输入要素用于裁剪”：如果不选这个，裁剪的范围是矢量边界的外接矩形，而选中以后就是严格按照范围来裁剪。
NoData值改成255，不然裁切出来的影像是黑色的，需要拉伸才能显示。
（3）裁切效果对比左图是勾选“将输入要素用于裁剪”后处理的效果，裁切后的影像边界就是矢量的边界，右图是不勾选“将输入要素用于裁剪”后处理的效果，裁切后的影像边界是矢量的外接矩形。
1.2.Mask工具（掩膜）单个矢量裁切（1）添加空间分析许可点击“自定义”菜单栏，打开“扩展”菜单项，在弹出的对话框中，勾选上“空间分析”。
（2）使用Mask掩膜工具在ArcToolBox中依次点击“Spatial Analyst工具—提取分析—按掩膜提取”，如下图所示。
（3）输入矢量边界、影像、输出路径（带名称）这里“输入栅格”即为要裁剪的栅格；而“输入栅格数据或要素掩膜数据”为用于定义提取区域的输入掩膜数据，它可以是上面所说的矢量，也可以是栅格范围。
注意：裁切出来的影像都是黑色的，对比发现转换之后像素深度Pixel Depth由之前的8bit 变成了16bit，可以通过拉伸显示或者转换成8bit数据后就变成彩色了（4）改变影像像素深度在ArcToolBox中依次点击点击“数据管理工具—栅格—栅格数据集—拼接新的栅格”，在弹出的对话框中Pixel Depth选择8_BIT_UNSIGNED，即可。
1.3.Mask工具（掩膜）批量裁切（1）使用Mask掩膜工具在ArcToolBox中依次点击“Spatial Analyst工具—提取分析—按掩膜提取”，如下图所示.（2）输入需要裁切的影像和矢量右键选择batch，在弹出的对话框中分别输入需要裁切的影像和矢量，一个影像对应一个矢量，输出一个结果文件。
erdas图像的导入、校正、裁剪、融合基本步骤
数据可视化ERDAS第二次实习报告一、卫片的纠正1、TM图像的打开（1） Import-type:TM Landsat EOSAT Format-Input File:band1.dat-Output File:band1.img-OK2、SPOT图像的打开（1） Import-type:SPOT CCRS-Media:File-Input File:lead_01.dat-Output File:lead_01.img-OK3、TM图像的纠正（1） Dataprep-Image Geometric Correction-From Image File-band1.img-OK （2） Set Geometric Model-Landsat（3） Landsat Model Properetise-Parameters-Type:TM-Constant-Elevationg value:10:00（4） Landsat Model Properetise-Projection-Add/ChangeProjection-Custom-Projection Type:Gauss Kruger-SpheroidName:Krasovsky-Datuom Name:Krasovsky-OK（5） Landsat Model Properetise-Set Projection from GCP Tool-Keyboard Only-OK（6） GCP Tool-File-Load Input-tm:sh_i.gcc-OK（7） GCP Tool-File-Load Reference-tm:sh_r.gcc-OK（8）∑-Edit-Set Point Type-Check（9） Geo Correction Tools-Display Resample Image Dialog（10）Resample-Output File-tm_cor.img-Output CellSizes:X:10.00Y:10.00-Ignore Zero in Stats:打钩-OK4、SPOT图像的纠正（1） Dataprep-Image Geometric Correction-From ImageFile-lead_01.img-OK（2） Viewer-Show Information for Top Raster,Vector or Annotation Layer （3） Imagelnfo-Add/Change Projection-Custom-Projection:Gauass Kruger Spheroid:Krasovsky Datum:Krasovsky-关闭（4） Set Geometric Model-Polynomial（5） Polynomial Model Properetise-Projection-Add/ChangeProjection-Custom-Projection Type:Gauss Kruger-SpheroidName:Krasovsky-Datuom Name:Krasovsky-OK（6） Polynomial Model Properetise-Set Projection from GCP Tool-Keyboard Only-OK二、图像的裁切（1） Interpreter-Utilities-Vector To Raster（2） Vector To Raster-Input Vector File-huangpu.shp-Output Image File-huangpu_mask.img-Vector Type-Polygon-Use Attribute As Value 打钩-AREA-忽略零值打钩-Cell Size:X:10.00 Y:10.00-Square Cells打钩（3） Viewer-huangpu_mask.img-ImageInfo-Change MapInfo-Projection-Gauss Kruger-OK（4） ImageInfo-Add/Change Projection-Custom-Spheroid:Krasovsky-Datum Name:Krasovaky-OK（5） Utilities-Mask-Input Mask File:Huangpu_mask.img-Input File:spot_cor.img-Output File:Huangpu_rs.img-忽略零值打钩-OK 三、卫片的融合（1） Interpreter-Spatial Enhancenment-Resolution Merge（2） Resolution Merge-High Resolution InputFile:spot_cor.img-Multispectral Input File:tm_cor.img-OutputFile:outcome1.img-Method:Multiplicative-ResamplingTechniques-Cubic Convolution-Output Options-Stretch to Unsigned 8 bit;Ignore Zero in Stats打钩。
ERDAS下批处理裁剪栅格图像
ERDAS下批处理裁剪栅格图像这几天一直在寻找如何在ENVI/IDL下编写批处理文件，无奈没太搞明白，还得继续研究。
找了些代码，但其中都有些问题。
留言给作者都还没回。
之所以一直在追寻代码是因为觉得比较方便，而且按照rsgisman的代码可以顺便把DN值转成真实NDVI值，不用一幅一幅图像的做了。
所以转向ERDAS,有的是xinjiang.shp矢量文件和数幅spot4 vgt_ndvi img栅格图像，要根据新疆的边界将栅格图像上面的相应部分裁剪下来，而且要一共处理360图像。
在ERDAS里面，用shp文件转换成aoi，可以裁剪。
步骤如下：1、shp文件转成aoi文件（1）在ERDAS下打开一个Viewer窗口，通过File-Open-New Raster Layer打开19890401的全景图像，缩小到合适位置，通过File-Open-New Vector Layer打开xinjiang.shp文件，可以看到shp文件覆盖到全景图像的相应位置。
（2）选中这个地区，被shp文件覆盖的地区颜色变黄。
（3）新建一个Aoi层New-Aoi layer，点击菜单下view-arrange layers，可以看到出现的窗口里面有三个图层的文件，其中包括全景栅格图像、xinjiang.shp文件和新建的aoi层。
右键点击xinjiang.shp层—show properties，在弹出的对话框中将polygon勾中，点击Apply。
（4）使用Aoi-tool里面的小黑箭头选中黄色区域，这时新疆地区被框住，AOI菜单下选择copy selection to AOI，然后在File菜单下save-AOI layers as -保存为xinjiang.aoi文件。
注意：一定要选中select only复选框2、用保存的aoi文件批处理裁剪图像（1）点击ERDAS的DataPrep按钮-subset image。
Input File:19980401全景图像，Output File：19890401.img，指定好保存的路径，在Data Type 中Oustput选择singend 8 bit/Continuous，选中ignore Zero in output stats复选框（2）点击下面的AOI按钮-Aoi Files-选择xinjiang.aoi文件-OK（3）回到subset image的对话框中，点击下面的batch按钮，在出现的对话框中选择第二项Modify Commands manually（手工修改命令）-Next-点击那个了两个箭头围成一个圆圈的图标（自动生成变量以替代输入名）注意：这时命令行处理对象的全路径被一个变量所代替，这个变量的名字现在只与一个文件的全路径名字关联（就是刚才在subset image对话框中的input 19980401全景图像），下面将该变量与多个文件名字关联起来，以通过该变量使多个图像得到处理。
实验二、ERDAS分幅裁剪、拼接操作09.9
实验三、 实验三、遥感图像的分幅裁剪和拼接
实验目的： 实验目的：通过实习操作，掌握遥感图像的分幅裁剪和拼接 的基本方法和步骤，深刻理解遥感图像裁剪和拼接的意义。 实验内容： 实验内容 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(Subset Image)，按照ERDAS实现图像分幅裁剪的 过程，可以将图像分幅裁剪分为两种类型：规则分幅裁剪 (Rectangle Subset)，不规则分幅裁剪(Pdygon Subset)。
图像拼接处理(Mosaic Image)是要将具有地理参考的若地图投影信息，或者说输入图像必须经过几何校 正处理(Rectified)或进行过校正标定。虽然所有的输入图像 可以具有不同的投影类型、不同的象元大小，但必须具有相 同的波段数。在进行图像拼接时，需要确定一幅参考图像， 参考图像将作为输出拼接图像的基准，决定拼接图像的对比 度匹配、以及输出图像的地图投影、象元大小和数据类列。
erdas的影像裁剪方法
一、图像分幅裁剪：
3.1规则的分幅裁剪(裁剪矩形)
DataPrep → Subset Image, 设置参数：
Input File: lanier.img
Output File: lanier_sub1.img
Output: Continuous
ULX ULY LRX LRY 是指要裁剪矩形的左上角和右下角的坐标，可以自己设置。
比如可以设置为 ULX:233716 LRX:242626
ULY:3806046 LRY:3797553
Select layer: 是指选择裁剪输出后的波段范围，比如可以设置为2：5 选择Ignore Zero in Output Stats.
点击OK.
然后打开两个Viewer,点击综合菜单Session → Tile Viewer, 平铺两个视窗。
第一个Viewer 中打开lanier.img ，第二个Viewer 中打开lanier_sub1.img，比较观察。
完成
3.2不规则的分幅裁剪
先打开要裁减的图像lanier.img，打开AOI工具条，进行裁剪：
然后：保存AOI
保存后的格式为：.aoi 格式。
第二步：用DataPrep → Subset Image 对AOI 图形要素进行不规则剪切：
可保存多个AOI 也可单独保存选中的AOI 要素。
点击OK即可。
选择保存的AOI图形要素。
ERDAS分幅裁剪
图象分幅裁剪
在实际工作中，经常根据研究区的工作范围进行图像分幅裁剪，利用ERDAS 可实现两种图像分幅裁剪：规则分幅裁剪，不规则分幅裁剪。
1、规则分幅裁剪
即裁剪的边界范围为一矩形，其具体方法有两种如下：
方法一：在ERDAS图标面板工具条中，点击Viewer打开图片，并点击Utility/Inquire Box 如下:
拖动图中矩形框边决定所选区域的大小，并点击Apply/Close 如下:
在ERDAS图标面板工具条中，点击DataPrep/Subset Image 打开subset Image 对话框，并设置参数如下:
设置完成后点击OK，待转换完成后再点击OK便剪切完成如下:
打开剪切后的图与原图比较如图所示:
方法二：打开图像后点击快捷图标进行图像截取区域选择，如图所示：
同方法一打开subset Image 对话框，并设置参数如下:
转换确定后结果亦和方法一相似如下:
2、不规则分幅裁剪
方法和规则分幅裁剪的方法二相似，也是采用快捷图标裁剪只是选择了不规则区域选择。
如下图所示：
制作人:。
ERDAS软件快速入门和处理影像之前的主要简单步骤
3、参数
地理空间数据云产品
（三）Landsat 4-5 TM与MSS 1、简介 发射时间：Landsat 4发射于1982年7月16日（2001年6月15日TM传感器失效，退役） Landsat 5发射于1984年3月1日（设计寿命3年，实际运行27年） 传感器类型：Landsat 4-5都配有主题成像仪(TM)和多光谱扫描仪(MSS)
2、命名；选择要素类型； 3、Click Edit > Select，选择需要的投影方式； Import > 找到需要处理的文件，直接引用投影方式。
3、在Arcgis中裁剪：掩膜提取（Extract by Mask） (1)打开ArcToolbox，Spatial Analyst Tools > Extraction > Extract by Mask
5、雾霾处理
6、解译
一、 Landsat卫星数据简介
（一）Landsat-8 1、简介
发射时间：2013 年2月11日
传感器类型：OLI陆地成像仪（Operational Land Imager）和TIRS热红外传感 器 （Thermal Infrared Sensபைடு நூலகம்r） 周期：16天，即每16天覆盖全球一次
确定输出图像保存位置：Output Cluster Layer Filename
确定分类模板文件位置：Output Signature Set Filename (2)Cluster Options分类参数设置 选择Initialize from Statistics按照图像的统计值产生自由聚类（另一种Use Signature Means按照选定的模板文件进行非监督分类）； K Means：硬聚类算法（常用非监督分类方法） Isodata：迭代自组织数据分析技术
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利用Erdas和Arcgis来裁切影像图
影像图格式为tif 随意图形格式随意（就当shape格式）
一：合并影像图：
由于影像图的分割需要，则要全部覆盖shape格式的边界。
分Erdas 和Arcgis两种合并法：
Erdas合并：
①打开Erdas，再打开viewer窗口(注意：再打开图层时，要将raster option的no stretch和background transparent前打勾，这样图层就不会失真,本人未验证)。
②打开需要合并的图：files of type选择，选择对应的的图层
③在窗口viewer—raster—mosaic images,弹出mosaic tool窗口
④在窗口mosaic tool—process—run mosaic，弹出窗口（可以在做镶嵌前做些必要的设置，合成的图效果更好）。
⑤在窗口output file name选择files of type为tif格式，存放路径自己选择，点击ok完成
Arcgis合并:
①打开Arcgis(Arcmap), 加入要合并的图层
②ArcToolBox—datamanagementtools—raster—mosaic或mosic to new rastevr然后按需求选择input raster 和output raster还有名称。
二：生成分割边界：
①先用arcmap打开shape图，选中shape边界
②ArcToolBox—conversion tools—to coverage—feature to class coverage然后按需求选择input feature classse和在output coverage填入存储路径，点击ok完成，生成coverage格式。
③然后在Erdas用窗口viewer打开coverage图和tif图。
④再矢量图上用鼠标点击你要裁切的边界线，再点击“AOI”菜单，选择copy select to aoi；View—>Arrange Layers Viewer打开Arrange Layers Viewer对话框，在Vector图层上单击右键，选择Show Properties，打开Properties对话框，选中Polygon，点击Apply按钮，再选中矢量图中重叠的部分。
⑤利用AOI工具条上的AOI转换工具（带右箭头的工具），将此按钮选中单击，线界转换为AOI，单击File—>Save—AOI Layer as，保存为aoi文件。
三：对影像图裁剪
Erdas 裁切：
1:aoi格式文件裁剪：（好像裁剪后的矩形黑色边框去不掉）
在ERDAS图标面板工具条中单击Data Prep图标，Subset，打开Subset 对话框。
在Subset对话框中需要设置下列参数：
①输入文件名（input file）
②输出文件名（output file）
③单击aoi选中裁剪文件名：在choose aoi选项中选中文件名
④其余的我选择默认，然后ok等结果.
注：有些AOI文件是有SHP文件转换过来的，AOI没有做好。
做出来的AOI可能裁切处理的结果不是我们所想要的。
下面还有另外一种方法推荐给大家。
直接使用shape格式进行裁切。
1、启动ERDAS软件
2、打开一个viewer，并在其中打开要进行裁剪的遥感图像；
3、在上面的窗口中同时打开县界矢量图，shape格式的；
4、在矢量图上，用鼠标点中你要裁切的县，并点击“AOI”菜单下的“Tools…”子菜单，调出AOI工具栏；
5、利用AOI工具条上的AOI转换工具（带右箭头的工具），将选中的县界转换为AOI，并选中该AOI；
6、“Data Preparation”中点击“Subset Image…”，启动图像裁切窗体。
接下来，选择好要裁切的遥感影像，点击窗体上的“AOI…”按钮，选中“Viewer”选项，点击“OK”按钮，这是可以看到要输出的图像两角坐标较原图发生了相应的改变。
然后给出裁切后输出图像的存放位置和文件名，这时点击“OK”按钮，从而实现最终的裁切。
7、程序运行完后，点击“ok”按钮。
同时，启动另外一个“Viewer”窗体，在该窗体中打开刚才的裁切结果文件，进行查看，这样整个的裁切过程就完成了。
2:mask裁剪：
interpreter--utilities--mask（注意的是input mask file文件如*img ，所以要几经周折的数据转换才能转过来，可以从arcmap中转格式，也可以从erdas中转）
Arcgis裁剪:（黑色边框可以去掉）
1:Mask掩膜裁剪：
ArcToolbox -->Spatial Analysis Tools-->Extraction--->Extract by Mask 此方法只能单波段的裁切。
作为掩膜和被裁切的数据必须具有相同的空间参考，否则不能裁切。
（记得必须安装SPatial Analysis扩展模块。
工具为面类型shape或acorage）
2:Arvgis裁切栅格图：
ArcToolbox -->data Managementtool-->raster-->raster Processing--> Clip 3:Arvgis裁切矢量数据：
ArcToolbox -->Analysis Tools-->Extraction--->Clip。