如何进行影像图裁剪
遥感影像处理知识

1.几何校正:几何校正是利用地面控制点和几何校正数学模型来矫正非系统因素产生的误差,同时也是将图像投影到平面上,使其符合地图投影系统的过程。
2.图像镶嵌:指在一定的数学基础控制下,把多景相邻遥感影像拼接成一个大范围、无缝的图像的过程。
3.图像裁剪:图像裁剪的目的是将研究之外的区域去除。
常用方法是按照行政区划边界或自然区划边界进行图像裁剪。
在基础数据生产中,还经常要进行标准分幅裁剪。
按照ENVI 的图像裁剪过程,可分为规则裁剪和不规则裁剪。
4.图像分类:遥感图像分类也称为遥感图像计算机信息提取技术,是通过模式识别理论,分析图像中反映同类地物的光谱、空间相似性和异类地物的差异,进而将遥感图像自动分成若干地物类别。
5.正射校正:正射校正是对图像空间和几何畸变进行校正生成多中心投影平面正射图像的处理过程。
6.面向对象图像分类技术:是集合邻近像元为对象用来识别感兴趣的光谱要素,充分利用高分辨率的全色和多光谱数据的空间、纹理和光谱信息来分割和分类,以高精度的分类结果或者矢量输出。
7.DEM:数字高程模型是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型。
8.立体像对:从两个不同位置对同一地区所摄取的一对相片。
9.遥感动态监测:从不同时间或在不同条件获取同一地区的遥感图像中,识别和量化地表变化的类型、空间分布情况和变化量,这一过程就是遥感动态监测过程。
10.高光谱分辨率遥感:是用很窄而连续的波谱通道对地物持续遥感成像的技术。
在可见光到短波红外波段,其波谱分辨率高达纳米数量级,通常具有波段多的特点,波谱通道多达数十甚至数百个,而且各波谱通道间往往是连续的,因此高光谱遥感又通常被称为"成像波谱遥感"。
11.端元波谱:端元波谱作为高光谱分类、地物识别和混合像元分解等过程中的参考波谱,与监督分类中的分类样本具有类似的作用,直接影响波谱识别与混合像元分解结果的精度。
12.可视域分析:可视域分析工具利用DEM数据,可以从一个或多个观察源来确定可见的地表范围,观测源可以是一个单点,线或多边形13.三维可视化:ENVI的三维可视化功能可以将DEM数据以网格结构、规则格网或点的形式显示出来或者将一幅图像叠加到DEM数据上。
影像图裁剪工具使用指南

3370569.6068
499842.040414
3370129.524677
499865.0924
3370393.1372
499678.861573
3370289.499392
499703.9402
3370544.8483
499677.432812
3370690.702268
499699.7712
3370932.8665
500003.302930
3370527.289609
500034.9820
3370796.5441
500273.370438
3370777.393574
500300.4147
3371034.1303
由图上坐标到实测当地坐标的平面位移(当地-图上):
dE(y) 20.916792 21.041813 23.051986 25.078627 22.338388 31.679070 27.044262 24.450134
3371060.025695
499505.367399+ 24.450134 =
499529.817533
图上坐标
N(x)
E(y)
3370803.177502
499505.367399
至此,我们获取了影像图配准裁剪的关键参数之一——左上角坐标:
左上角坐标
当地坐标
N(x)
E(y)
3371060.025695
运行该软件文件夹中 sggs.exe 程序,进入谷歌卫星地图下载界面:
找到目标地区的影像区域,选择“框选下载区域”,选定所需影像图范围:
在弹出的“新建任务”对话框中,设定存储目录、任务名称以及影像图级别(最高只能 下载第 21 级的影像图),点击“确定”即开始下载,下载完成后,点击“导出|拼接图片”:
(最新)ENVI对图像进行配准、校正、拼接、裁剪

目录第一部分利用ENVI对图像进行配准-校正-拼接-裁剪 (2)一、图像配准与校正 (2)(一)基础知识 (2)(二)ENVI操作 (4)二、图像镶嵌(图像拼接) (16)(一)基础知识 (16)(二)ENVI操作 (16)三、图像裁剪 (20)(一)基础知识 (20)(二)ENVI操作 (21)第二部分:下载影像及介绍 (26)(一)基本信息 (26)(二)日期信息 (26)(三)云量信息 (26)(四)空间信息 (26)第一部分利用ENVI对图像进行配准-校正-拼接-裁剪一、图像配准与校正(一)基础知识1、图像配准就是将不同时间、不同传感器(成像设备)或不同条件下(天候、照度、摄像位置和角度等)获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程,它已经被广泛地应用于遥感数据分析、计算机视觉、图像处理等领域。
2、几何校正是指利用地面控制点和几何校正数学模型,来矫正非系统因素产生的误差,非系统因素如传感器本身的高度、地球曲率、空气折射或地形等的影响。
由于校正过程中会将坐标系统赋予图像数据,所以此过程包括了地理编码。
简单来说,图像校正是借助一组控制点,对一幅图像进行地理坐标的校正。
本文将采用地面控制点+校正模型的几何校正方式中的Image to Image,利用Image格式的基准影像对2006年兰州TM影像进行配准与校正。
3、图像选点原则[1]选取图像上易分辨且较精细的特征点,如道路交叉点、河流弯曲或分叉处、海岸线弯曲处、飞机场、城廓边缘等。
[2]特征变化大的地区需要多选。
[3]图像边缘部分一定要选取控制点。
[4]尽可能满幅均匀选取。
[5]保证一定数量的控制点,不是控制点越多越好。
4、数理知识:[1]多项式模型x=a0+a1X+a2Y+a3X²+a4XY+ a5Y²+....y=b0+ b1X+b2Y+b3X²+ b4XY +b5Y²+ ....X,Y:校正前该点的位置;x,y:校正后该点的位置[2]最少控制点个数: ( n+1 )²[3]误差计算:RMSEerror= sqrt( (x' -x)²+ (y' -y)²)5、重采样方法(插值算法)[1]最近邻法概念:取与所计算点( x,y )周围相邻的4个点,比较它们与被计算点的距离,哪个点距离最近就取哪个亮度值作为 ( x,y )点的亮度值优点:简单易用,计算显小缺点:图像的亮度具有不连续性,精度差[2]双线性内插法概念:取(x,y)点周围的4个邻点,在y方向内插2次,再在x方向内插1次,得到( x,y)点的亮度值 f ( x,y)优点:双线性内插法比最近邻法虽然计算虽有所增加,但精度明显提高,特别是对亮度不连续现象或线状特征的块状化现象有明显的改善。
ENVI中用矢量图裁剪栅格图想(不规则裁剪)

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 xinjiang.roi。保存为xj19980401.img。
Will and Grace
2.envi中如果读入的矢量图象有经纬度显示代表该矢量图有地理坐标系。通常一副矢量图层一般不会显示经纬度信息,所以envi打开矢量图层的时候,必须先知道原本矢量图层的投影坐标系统。然后再envi软件中定义相ion)矢量图层的投影坐标信息时方便选中刚才定义的坐标系统。在这里还要说明两点,一是即使该矢量图层在envi中打开过,而且还定义了坐标系,但是当第二次打开的时候仍然是没有地理坐标信息,所以可以这样理解envi中定义坐标信息,它只是临时把投影坐标信息附加到矢量数据上去,因此当envi第二次打开矢量图层时,仍然需要定义投影坐标信息;二是在ArcGis中定义的矢量图层信息(.prj)在envi中是识别不出来的。
图一 导入Shape文件设置
(3)导入成功后在Available Vectors List中可以看到导入的shape文件,点击Load Selected,在弹出的对话框中选择world_dem所在的窗口,点确定就可以看到矢量数据加载到窗口中了。
图二 导入的矢量数据
图三 选择矢量数据加载的图层
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 an EVF layer to one ROI,点击OK。转成xinjiang.roi了。
如何arcgis下用SHP文件切DEM和影像图

2、利用矩;raster>clip
InputRaster中选择被裁剪的栅格数据,设定好矩形四个顶点即可//
3、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。
(下面情况未验证~!)
栅格数据的剪切可以用Arcmap spatial analysis 工具中的Raster caculation 首先在spatial analysis中的option中选择要剪切的范围(可利用矢量图层作为掩膜),计算中进行+0运算,就可以得到所要范围的栅格图像。
-------------------------------------
Raster:栅格数据
DEM:数字高程模型(ASCII)
Image:图片
Grid:grid是ARCGIS专有一种栅格数据类型。
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ArcGIS中对矢量和栅格数据进行裁剪切割的方法
1、对矢量数据进行裁减: Arctoolbox中,spatial tool > extract>clip
如何arcgis下用SHP文件切DEM和影像图
ArcGIS9软件,ArcToolbox -->Spatial Analysis Tools-->Extraction--->Extract by Mask(记得:必须安装SPatial Analysis扩展模块; 地形图shp文件需要是 面 状;空间参考得和你得DEM用一样得,如果不一样,要用PROJECT先转换~。)---ok
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。
全媒体时代如何做好影像图片编辑

文/韩 喻1.全媒体时代“全媒体”可理解为:综合运用各种传播表现形式,如文、图、声、光、电来全方位、立体地展示传播内容,同时通过文字、声像、网络、通信等传播手段来传输的一种新的传播形态,这将必然成为现代媒体传播新闻的全景模式。
已经活跃了100年的公共广播,近些年也会安排记者拍摄一些现场影像图片,与新闻同期发布在所属的网站上。
新闻影像图片属于视觉新闻,它向大众传播新闻信息主要通过视觉形象。
图片的标题与文字说明相对处于从属地位,读者选择新闻报道时,首先也就是选择图片或影像。
以前曾有人认为新闻影像图片只是平面媒体和网络媒体的点缀品,但后来大家越来越意识到,影像图片所表现的内容逐渐发展到不可以单纯用文字来替代,影像图片已经不再简单地是文字新闻的陪衬和补充,而是成为独立的与文字新闻同等重要的新闻表现形式。
到了全媒体时代,影像图片越发成为媒体不可或缺的重要门类,登上了前所未有的重要位置。
不论是哪种传媒媒介,影像、图片和文字日益相辅相成、相得益彰,因此,影像图片编辑的作用至关重要。
一个好的影像图片编辑,必须要眼光独到、视野开阔,能够熟练驾驭各种影像图片资料,适当掌握相关的编辑软件,能够在纷繁复杂、海量传播的影像图片中,快速准确地找到最适合社会发展、群众喜闻乐见,能够传播正确价值观、世界观、人生观的影像图片。
2.新闻影像图片的编辑要求(1)真实。
真实是新闻的生命,新闻影像图片亦是如此。
由于新闻事件具有先发性,拍摄相对滞后,加上拍摄者的能力、角度、拍摄器材、拍摄方法等各种原因,新闻影像图片很难达到十全十美的效果,同时出于新闻真实性的要求,新闻影像图片要避免“摆拍”和“补拍”,这就更加要求编辑能最大限度表现出影像图片的感染力、冲击力和生命力。
(2)感人。
一幅好的新闻影像图片追求的最佳效果应该是通过视觉效果使人目光不能离开,引人深思联想。
平淡无奇的新闻影像图片只具备记录功能,说明拍摄者没有拍到精彩的瞬间,没有把握住事件本身的主要矛盾所在,要求编辑必须对此进一步修改剪辑。
裁剪欧拉镜像操作

裁剪欧拉镜像操作裁剪欧拉镜像操作,是指在欧拉镜像中对图像进行裁剪的操作。
欧拉镜像是一种常用的图像处理技术,通过将图像旋转一定角度并进行裁剪,可以实现对图像的各种处理和变换。
裁剪欧拉镜像操作的步骤如下:1. 首先,选择要进行裁剪的图像。
可以是一张照片、一幅绘画作品或其他任何图像。
2. 确定要裁剪的区域。
可以使用鼠标或触摸屏选择要裁剪的区域,也可以通过输入坐标来确定裁剪区域的位置和大小。
3. 进行裁剪操作。
点击裁剪按钮或选择相应的菜单选项,即可对图像进行裁剪。
裁剪后的图像将只包含选定区域的内容,其他部分将被裁剪掉。
4. 查看裁剪结果。
裁剪完成后,可以立即查看裁剪后的图像,以确认是否满足要求。
如果不满意,可以重新选择区域并进行裁剪。
5. 保存裁剪结果。
如果满意裁剪结果,可以将图像保存到本地或其他存储介质中,以便后续使用或分享。
裁剪欧拉镜像操作可以应用于许多不同的领域和场景,例如美术创作、摄影后期处理、图像编辑等。
通过裁剪欧拉镜像,可以突出图像中的重要元素,改变图像的构图和视觉效果,以达到更好的艺术表现或视觉传达效果。
裁剪欧拉镜像操作的好处在于,它简单易用,不需要复杂的数学或计算公式,任何人都可以轻松掌握。
同时,裁剪操作具有实时预览的功能,可以即时看到裁剪结果,方便快捷。
此外,裁剪欧拉镜像操作还提供了多种选区方式和参数设置,可以满足不同需求的裁剪要求。
总的来说,裁剪欧拉镜像操作是一种简单实用的图像处理技术,可以帮助人们实现各种图像的裁剪和变换。
通过合理运用裁剪欧拉镜像操作,可以创造出更具艺术感和视觉冲击力的图像作品。
无论是专业人士还是普通用户,都可以通过裁剪欧拉镜像操作来提升图像的质量和表现力。
无人机航拍的影像处理流程教程

无人机航拍的影像处理流程教程无人机航拍技术的快速发展已经使得无人机航拍影像成为现代摄影及旅游行业的重要组成部分。
然而,仅凭精彩的航拍影像并不能直接呈现给观众,我们还需要将这些影像进行处理,使其得到优化和编辑,以获得更好的视觉效果。
本文将介绍无人机航拍影像处理的基本流程,帮助您了解如何处理和优化无人机航拍影像。
第一步:导入和选择影像在开始处理无人机航拍影像之前,我们首先需要导入这些影像。
将无人机航拍的影像通过数据线或者无线传输方式传输到计算机上,并将其保存在指定的文件夹中。
然后,在图像处理软件中选择导入影像的选项,并从文件夹中选择要处理的影像文件。
根据需要,您可以选择导入单个影像或者一批影像。
第二步:预处理在导入影像后,我们需要对其进行预处理,以优化其质量并准备进行后续的编辑。
预处理包括调整图像的曝光、对比度、色彩平衡和白平衡等参数,以确保图像的整体质量和色彩表现力。
您可以使用图像处理软件提供的自动调整功能,也可以手动调整参数来获得更好的效果。
第三步:图像编辑和优化在完成预处理后,我们可以进一步对航拍影像进行编辑和优化。
常见的图像编辑和优化操作包括裁剪、旋转、矫正、修复瑕疵和调整图像的清晰度、锐化和噪声等。
通过这些操作,可以让影像更加清晰、生动,并能凸显出影像的主题和特点。
此外,还可以通过添加滤镜或特效来增强图像的视觉效果,例如黑白化、素描化或油画效果等。
第四步:去除畸变和校正由于无人机航拍所使用的广角镜头以及特殊的拍摄角度,航拍影像往往存在畸变和视角失真的问题。
为了解决这些问题,我们需要使用图像处理软件提供的镜头校正工具,对影像进行去畸变和校正操作。
通过这样的操作,可以使影像更加准确地呈现航拍实际场景的形状和比例。
第五步:调整色调和饱和度航拍影像的色调和饱和度对最终的视觉效果有着至关重要的影响。
您可以根据影像的主题和风格来调整色调和饱和度,使其更加鲜艳、明亮或柔和。
同时,需要注意保持影像的自然和真实感,避免过度的调整导致画面失真或失去真实感。
mapgis工程裁减和图形裁剪

Mapgis工程裁减的必要性
提高数据处理效率
通过裁减不必要的图层和数据,可以减少数据冗 余,提高数据处理速度和效率。
提升地图精度
根据实际需求选择合适的图层和数据,可以更好 地突出重点,提升地图的精度和可视化效果。
Mapgis工程裁减和图形裁剪
contents
目录
• Mapgis工程裁减 • 图形裁剪 • Mapgis工程裁减和图形裁剪的应用场景 • Mapgis工程裁减和图形裁剪的优缺点 • Mapgis工程裁减和图形裁剪的未来发展
01 Mapgis工程裁减
Mapgis工程裁减的定义
Mapgis工程裁减是指根据实际需求 ,对Mapgis工程中的图层、数据和 属性进行筛选、整合和优化,以减少 数据冗余和提高数据处理效率的过程 。
总结词
图形裁剪的实现方式有多种,包括矢量裁剪、栅格裁剪和混合裁剪等。
详细描述
矢量裁剪是基于矢量数据进行的,通过计算矢量对象之间的几何关系进行裁剪。栅格裁剪则是基于栅格数据进行 的,通过设置阈值或区域进行裁剪。混合裁剪则是结合了矢量裁剪和栅格裁剪的方法,以提高裁剪效率和精度。 在实际应用中,应根据具体需求选择合适的实现方式。
Mapgis支持的数据格式有限,对于一些特 殊格式的数据可能无法进行有效的裁剪。
操作复杂度
成本较高
虽然Mapgis提供了丰富的参数和选项,但 操作相对较为复杂,需要一定的专业知识 和经验。
相对于一些开源的GIS软件,Mapgis的价 格较高,对于一些小型企业和个人可能不 太友好。
05 Mapgis工程裁减和图形 裁剪的未来发展
ERDAS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。
怎么自己裁剪1寸或2寸照片

Ps:怎么自己裁剪1寸或2寸照片1寸有效尺寸2.5X3.5cm,以分辨率为300像素/英寸换算,像素值295*413。
2寸有效尺寸3.6×5.4cm,以分辨率为300像素/英寸换算,像素值450*600。
2种方法:第一种大图变成小图。
:不进行裁剪,直接缩放到合适(其实就是照片的缩放,在可牛、美图秀秀里面都有这个功能)首先在PS中新建一个3.4 x 5.2 cm,分辨率为300像素的画布(制作2寸);再用photoshop打开要修改的照片,按ctrl+a全选择,然后ctrl+c复制,在新建画布中ctrl+v,按ctrl+t自由变换,将自由拖放到(拉大或缩小)填充满2寸。
但是因为原照片和要制作的1寸照片宽高比不一致,制作后照片会变形。
(保留了照片的全部范围,但失真)这时用矩形工具框起来,右键---自由变换,然后对变形的上下或左右两边拖放,直到不再变形,双击即可完成。
(实际就是下面讲的第二法裁剪)。
第二种裁剪法。
用ps自己剪切,只有这种方法比较完美,详见下面。
先了解一下数码相机拍摄的各种相片的尺寸规格,规格不同冲印的效果也不同。
照片所说的“几寸”是指照片长的一边的英寸长度。
比如6寸照片,就是指规格为6*4英寸的照片。
大部分数码相机都会提供多种相片拍摄质量供用户选择。
主要分为Best(最佳质量)、Good(良好质量)及Normal(普通质量)。
其区别是把拍摄后的JPEG相片按不同程度进行压缩。
但过分压缩会严重影响相片冲印质量。
拍摄质量越高及文件越大,冲印相片的效果越好。
所以后者拍出的相片未必真正适合冲印。
在把相片拿去冲印前,用户最好先检查清楚冲印后的相片质量与拍摄到的影像文件是否成比例。
建议拍摄时尽量选用“最佳质量”以减少相片细节损耗和确保冲印效果良好。
要确保冲印效果令人满意,大家可参考下表。
使用ps制作时分辨率最好设为300像素/英寸,至少不能小于150像素/英寸,否则影响冲印效果。
在普通电脑显示器上PS图像时,如果图片分辨率大于72像素/英寸,显示器上的图像会比照片实际尺寸大很多,这很正常,不必刻意缩小图片。
ENVI进行图像裁剪

任务二图像裁剪一、规则分幅裁剪 (1)二、不规则裁剪 (3)1、手工绘制感兴趣区 (4)2、矢量数据生成感兴趣区 (6)图像裁剪的目的是将研究之外的区域去除。
常用方法是按照行政区划边界或自然区划边界进行图像裁剪;在基础数据生产中,还经常要进行标准分幅裁剪。
按照ENVI的图像裁剪过程,可分为规则裁剪和不规则裁剪。
一、规则分幅裁剪规则分幅裁剪是指裁剪图像的边界范围是一个矩形,这个矩形范围获取途径包括行列号、左上角和右下角两点坐标、图像文件、ROI/矢量文件。
数据准备:TM影像处理过程(1)打开裁剪图像bhtmsat.img。
(2)在主菜单中,选择File→Save File as→ENVI Standard,弹出New File Builder对话框。
(3)在New File Builder对话框中,单击Import File按钮,弹出Create New File Input File对话框。
(4)在Create New File Input File对话框中,选中Select Input File列表中的裁剪图像,单击Spatial Subset按钮。
(5)在Select Spatial Subset对话框中,单击Image按钮,弹出Subset by Image对话框。
(6)在Subset by Image对话框中,可以通过输入行列数确定裁剪尺寸,或者直接按住鼠标左键拖动图像中的红色矩形框确定裁剪尺寸及位置,单击OK。
(7)在Select Spatial Subset对话框中可以看到裁剪区域信息,OK确认。
(8)在Create New File Input File对话框中,可以通过Spectral Subset按钮选择输出波段子集,单击OK。
(9)选择输出路径及文件名,单击OK,执行规则分幅裁剪过程。
其他几种确定外边界矩形框的方式●Map:通过输入左上角和右下角两点坐标来确定外边界矩形框●File:以另外一个图像文件范围为标准确定外边界矩形框●ROI/EVF:以感兴趣区或者矢量外围最大矩形为外边界矩形框●Scroll:根据当前放大的缩放窗口中的显示为外边界矩形框二、不规则裁剪不规则裁剪是指裁剪图像的外边界范围是一个任意多边形。
在arcgis下如何进行影像图裁剪

软件阅读评论字号:大中小订阅等都可以.文档来自于网络搜索地裁剪功能不怎么好用,裁剪后只能保留三个波段,推荐用或进行裁剪.中有两个裁剪方法:裁剪方法:中地裁切,有好几个功能都是不改变影像大小,只改变指定范围外地象元像素值总结一下利用和来随意图形分割影像图:影像图格式为随意图形格式随意(就当格式)一:合并影像图:由于影像图地分割需要,则要全部覆盖格式地边界. 分和两种合并法:合并:①打开,再打开窗口(注意:再打开图层时,要将地和前打勾,这样图层就不会失真).②打开需要合并地图:选择,选择对应地地图层③在窗口—— ,弹出窗口④在窗口——,弹出窗口⑤在窗口选择为格式,存放路径自己选择,点击完成合并: ①打开(), 加入要合并地图层②———或然后按需求选择和还有名称.二:生成分割边界:①先用打开图,选中边界②———然后按需求选择和在填入存储路径,点击完成,生成格式.③然后在用窗口打开图和图.④再矢量图上用鼠标点击你要裁切地边界线,再点击“”菜单,选择;—> 打开对话框,在图层上单击右键,选择,打开对话框,选中,点击按钮,再选中矢量图中重叠地部分.⑤利用工具条上地转换工具(带右箭头地工具),将此按钮选中单击,线界转换为,单击—>—,保存为文件.三:对影像图裁剪:格式文件裁剪:(好像裁剪后地矩形黑色边框去不掉)在图标面板工具条中单击图标,,打开对话框.在对话框中需要设置下列参数:①输入文件名()②输出文件名()③单击选中裁剪文件名:在选项中选中文件名④其余地我选择默认,然后等结果裁剪:(注意地是文件如* ,所以要几经周折地数据转换才能转过来,可以从中转格式,也可以从中转)裁剪:(黑色边框可以去掉)> >> (记得必须安装扩展模块.工具为面类型或)总结一下利用和来随意图形分割影像图:影像图格式为随意图形格式随意(就当格式)一:合并影像图:由于影像图地分割需要,则要全部覆盖格式地边界. 分和两种合并法:合并:①打开,再打开窗口(注意:再打开图层时,要将地和前打勾,这样图层就不会失真).②打开需要合并地图:选择,选择对应地地图层③在窗口—— ,弹出窗口④在窗口——,弹出窗口⑤在窗口选择为格式,存放路径自己选择,点击完成合并: ①打开(), 加入要合并地图层②———或然后按需求选择和还有名称.二:生成分割边界:①先用打开图,选中边界②———然后按需求选择和在填入存储路径,点击完成,生成格式.③然后在用窗口打开图和图.④再矢量图上用鼠标点击你要裁切地边界线,再点击“”菜单,选择;—> 打开对话框,在图层上单击右键,选择,打开对话框,选中,点击按钮,再选中矢量图中重叠地部分.⑤利用工具条上地转换工具(带右箭头地工具),将此按钮选中单击,线界转换为,单击—>—,保存为文件.三:对影像图裁剪:格式文件裁剪:(好像裁剪后地矩形黑色边框去不掉)在图标面板工具条中单击图标,,打开对话框.在对话框中需要设置下列参数:①输入文件名()②输出文件名()③单击选中裁剪文件名:在选项中选中文件名④其余地我选择默认,然后等结果裁剪:(注意地是文件如* ,所以要几经周折地数据转换才能转过来,可以从中转格式,也可以从中转)裁剪:(黑色边框可以去掉) > >> (记得必须安装扩展模块.工具为面类型或)。
(最新)ENVI对图像进行配准、校正、拼接、裁剪

目录第一部分利用ENVI对图像进行配准-校正-拼接-裁剪 (2)一、图像配准与校正 (2)(一)基础知识 (2)(二)ENVI操作 (4)二、图像镶嵌(图像拼接) (16)(一)基础知识 (16)(二)ENVI操作 (16)三、图像裁剪 (20)(一)基础知识 (20)(二)ENVI操作 (21)第二部分:下载影像及介绍 (26)(一)基本信息 (26)(二)日期信息 (26)(三)云量信息 (26)(四)空间信息 (26)第一部分利用ENVI对图像进行配准-校正-拼接-裁剪一、图像配准与校正(一)基础知识1、图像配准就是将不同时间、不同传感器(成像设备)或不同条件下(天候、照度、摄像位置和角度等)获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程,它已经被广泛地应用于遥感数据分析、计算机视觉、图像处理等领域。
2、几何校正是指利用地面控制点和几何校正数学模型,来矫正非系统因素产生的误差,非系统因素如传感器本身的高度、地球曲率、空气折射或地形等的影响。
由于校正过程中会将坐标系统赋予图像数据,所以此过程包括了地理编码。
简单来说,图像校正是借助一组控制点,对一幅图像进行地理坐标的校正。
本文将采用地面控制点+校正模型的几何校正方式中的Image to Image,利用Image格式的基准影像对2006年兰州TM影像进行配准与校正。
3、图像选点原则[1]选取图像上易分辨且较精细的特征点,如道路交叉点、河流弯曲或分叉处、海岸线弯曲处、飞机场、城廓边缘等。
[2]特征变化大的地区需要多选。
[3]图像边缘部分一定要选取控制点。
[4]尽可能满幅均匀选取。
[5]保证一定数量的控制点,不是控制点越多越好。
4、数理知识:[1]多项式模型x=a0+a1X+a2Y+a3X²+a4XY+ a5Y²+....y=b0+ b1X+b2Y+b3X²+ b4XY +b5Y²+ ....X,Y:校正前该点的位置;x,y:校正后该点的位置[2]最少控制点个数: ( n+1 )²[3]误差计算:RMSEerror= sqrt( (x' -x)²+ (y' -y)²)5、重采样方法(插值算法)[1]最近邻法概念:取与所计算点( x,y )周围相邻的4个点,比较它们与被计算点的距离,哪个点距离最近就取哪个亮度值作为 ( x,y )点的亮度值优点:简单易用,计算显小缺点:图像的亮度具有不连续性,精度差[2]双线性内插法概念:取(x,y)点周围的4个邻点,在y方向内插2次,再在x方向内插1次,得到( x,y)点的亮度值 f ( x,y)优点:双线性内插法比最近邻法虽然计算虽有所增加,但精度明显提高,特别是对亮度不连续现象或线状特征的块状化现象有明显的改善。
ENVI--专题四 图像融合

专题四图像融合一、影像文件一到多为了将一个影像文件分成多个不同通道的影像文件,可以在ENVI主菜单中Fil e→Save File As→ENVI Standard.二、影像文件多到一为了将多个影像文件合并到一个影像文件,需要将多个影像文件打包。
可以在ENVI 主菜单中Fil e→Save File As→ENVI Standard.三、图像融合图像融合是将多幅影像组合到单一合成影像的处理过程。
它一般使用高空间分辨率的全色影像或单一波段的雷达影像来增强多光谱影像的空间分辨率。
1.数据说明及读取本专题使用的数据是London地区的TM和SPOT影像,都是二进制的文件,含有ERMapper的头文件,它们能够自动的被ENVI的ERMapper读取程序读取。
选择Fil e→Open External File→IP Software→ER Mapper, 然后选择lon_tm.ers文件和lon_spot.ers文件。
2.影像裁剪影像裁剪通常有三种方法:(1)主菜单中,Basic Tools→Resize Data,出现Resize Data Input File对话框,在对话框中选中要裁剪的图像,点击Spatial Subset,出现Select Spatial Subset 对话框,通过Image来进行影像裁剪。
(2)通过Map来进行影像裁剪。
(3)通过File来进行影像裁剪。
3.重采样由于TM和SPOT空间分辨率不一样,为了能够使两者进行融合,必须把二者重采样为同样的空间分辨率。
首先计算TM影像以多少倍率来调整大小,以产生与SPOT影像相匹配的10米大小的像元。
点击ENVI主菜单Basic Tools→Resize Data,出现Resize Data Input File对话框,选择裁剪后的图像,直接点击“OK”,在Resize Data Parameters 对话框中,x fac, y fac右边的空格内输入重采样前后的因子系数,选择适当的采样方法,选取合适的重采样后的文件名和路径,点击“OK”即可。
遥感影像处理步骤

一.预处理1.降噪处理由于传感器的因素,一些获取的遥感图像中,会出现周期性的噪声,我们必须对其进展消除或减弱方可使用。
〔1〕除周期性噪声和锋利性噪声周期性噪声一般重叠在原图像上,成为周期性的干预图形,具有不同的幅度、频率、和相位。
它形成一系列的尖峰或者亮斑,代表在*些空间频率位置最为突出。
一般可以用带通或者槽形滤波的方法来消除。
消除尖峰噪声,特别是与扫描方向不平行的,一般用傅立叶变换进展滤波处理的方法比拟方便。
〔2〕除坏线和条带去除遥感图像中的坏线。
遥感图像常会出现与扫描方向平行的条带,还有一些与辐射信号无关的条带噪声,一般称为坏线。
一般采用傅里叶变换和低通滤波进展消除或减弱。
2.薄云处理由于天气原因,对于有些遥感图形中出现的薄云可以进展减弱处理。
3.阴影处理由于太阳高度角的原因,有些图像会出现山体阴影,可以采用比值法对其进展消除。
二.几何纠正通常我们获取的遥感影像一般都是Level2级产品,为使其定位准确,我们在使用遥感图像前,必须对其进展几何精纠正,在地形起伏较区,还必须对其进展正射纠正。
特殊情况下还须对遥感图像进展大气纠正,此处不做阐述。
1.图像配准为同一地区的两种数据源能在同一个地理坐标系中进展叠加显示和数学运算,必须先将其中一种数据源的地理坐标配准到另一种数据源的地理坐标上,这个过程叫做配准。
〔1〕影像对栅格图像的配准将一幅遥感影像配准到一样地区另一幅影像或栅格地图中,使其在空间位置能重合叠加显示。
〔2〕影像对矢量图形的配准将一幅遥感影像配准到一样地区一幅矢量图形中,使其在空间位置上能进展重合叠加显示。
2.几何粗纠正这种校正是针对引起几何畸变的原因进展的,地面接收站在提供应用户资料前,已按常规处理方案与图像同时接收到的有关运行姿态、传感器性能指标、大气状态、太阳高度角对该幅图像几何畸变进展了校正.3.几何精纠正为准确对遥感数据进展地理定位,需要将遥感数据准确定位到特定的地理坐标系的,这个过程称为几何精纠正。
arcgis裁剪影像的方法

arcgis裁剪影像的方法ArcGIS是一款功能强大的地理信息系统软件,其中一个重要的功能就是裁剪影像。
这个功能非常有用,特别是当你需要处理大量的地图数据时,而且要快速剖析不同区域的地图情况时。
在本文中,我们将详细介绍如何使用ArcGIS裁剪影像。
步骤 1:准备裁剪区域首先,我们需要确定裁剪区域,也就是决定我们想要从影像中裁剪哪个部分。
我们可以使用任何在ArcGIS中可用的图层、地图或者其他元素来确定裁剪区域,包括矢量图层(如多边形、线段等),栅格图像、DEM等。
步骤 2:创建一个裁剪图层接下来,我们需要创建一个裁剪图层,以便将裁剪区域与原始影像拼接起来。
可以使用任何图层类型作为裁剪图层。
首先,右击鼠标选择“新建数据集”,然后选择“地图document”或“地图样式模板”,并在“新建地图文档”对话框中指定地图名称、文件夹位置等属性。
步骤 3:裁剪影像在创建裁剪图层后,我们可以开始对影像进行裁剪操作了。
请根据以下步骤进行操作:1、选择“ArcToolbox”窗口中的“Data Management Tools”文件夹,然后单击“Raster”文件夹。
2、选择“Clip”工具并打开。
3、在“输入栅格”字段中输入要裁剪的栅格图像路径。
4、输入要用来裁剪原始影像的多边形或线段等几何图形的路径。
5、设定输出栅格路径和名称,然后在“Environment Settings”标签中设置“Processing Extents”和“Processing Resolution”等参数。
6、单击“OK”按钮,等待处理完毕。
在这个过程中,裁剪的结果将会被保存为新的栅格图像,并存储在指定的输出路径下。
步骤 4:查看裁剪效果裁剪完成后,我们可以通过对裁剪后的影像进行视觉检查,来确定裁剪效果是否符合要求。
我们可以将裁剪后的栅格图像和原始影像进行比较,检查分辨率、图像质量和颜色等方面是否有区别。
最后,尽管ArcGIS的使用需要一定的学习和实践,但是裁剪影像是一项非常有用的功能,可以让地图制作变得更为方便和高效。
【GoogleEarthEngine】GEE实例学习(1)--矢量图形裁剪影像

【GoogleEarthEngine】GEE实例学习(1)--⽮量图形裁剪影像在GEE中已经对图像进⾏了图像下载与拼接,真是很⽅便,省去我们下载与拼接的时间,那么要对某⼀个研究区域进⾏研究的话,不进⾏裁剪操作,数据量很⼤,运算时间也会很长。
因此本⽂是运⽤⽮量数据对栅格数据进⾏裁剪。
话不多说,代码附上。
//选择需要裁剪的⽮量数据var cc = ee.FeatureCollection("⾃⼰导⼊⽮量数据的路径");//去云处理function maskL8sr(image) {var cloudShadowBitMask = (1 << 3);var cloudsBitMask = (1 << 5);var qa = image.select('pixel_qa');var mask = qa.bitwiseAnd(cloudShadowBitMask).eq(0).and(qa.bitwiseAnd(cloudsBitMask).eq(0));return image.updateMask(mask);}//选择栅格数据集var cc2019 = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_SR').filterDate('2019-05-01', '2019-9-30').map(maskL8sr);//对栅格数据取中值var cc2019_median = cc2019.median();// 进⾏裁剪var cc2019_clipped = cc2019_median.clipToCollection(cc);// 进⾏图像显⽰Map.centerObject(cc)Map.addLayer(cc,{color:'FFFF00'});var visParams = {bands: ['B4', 'B3', 'B2'],min: 0,max: 3000,gamma: 1.4,};Map.addLayer(cc2019_clipped, visParams, 'clipped composite');裁剪结果:。
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在arcgis下如何进行影像图裁剪TOOLBOX--SPATAILANALYSTTOOLS--EXTRACTION--EXTRACTBYMASK等都可以。
ArcGIS的裁剪功能不怎么好用,裁剪后只能保留三个波段,推荐用ERDAS或PCI进行裁剪.ERDAS中有两个裁剪方法:1.ERDAS--DataPrep—SubsetImage2.ERDAS--Interpreter--Utilities--MaskPCI裁剪方法:PCI--Focus--Tools--Clipping/Subsettingarcgis中的裁切,有好几个功能都是不改变影像大小,只改变指定范围外的象元像素值总结一下利用Erdas和Arcgis来随意图形分割影像图: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rasteroption的nostretch和backgroundtransparent前打勾,这样图层就不会失真)。
②打开需要合并的图:filesoftype选择,选择对应的的图层③在窗口viewer —raster—mosaicimages,弹出mosaictool窗口④在窗口mosaictool—process —runmosaic,弹出窗口⑤在窗口outputfilenam选择filesoftype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mosictonewrastevr然后按需求选择inputraster和outputraster还有名称。
二:生成分割边界:①先用arcmap打开图,选中shape边界②ArcToolBox—conversiontools—tocoverage—f e a t u r e t o c l a s s c o v e r ag e然后按需求选择inputfeatureclassse 和在outputcoverage填入存储路径,点击ok完成,生成coverage格式。
③然后在用窗口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copyselecttoaoi;View—>ArrangeLayersViewer打开ArrangeLayersViewer对话框,在Vector图层上单击右键,选择ShowPropertiesProperties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—AOILayeras,保存为aoi文件。
三:对影像图裁剪Erdas: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DataPrep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(inputfile)②输出文件名(outputfile)③单击aoi选中裁剪文件名:在chooseaoi选项中选中文件名④其余的我选择默认,然后ok等结果mask裁剪:interpreter--utilities--mask (注意的是inputmaskfile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)ArcToolbox-->SpatialAnalysisTools-->Extraction--->ExtractbyMask (记得必须安装SPatialAnalysis扩展模块。
工具为面类型shape或acorage)总结一下利用Erdas和Arcgis来随意图形分割影像图: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rasteroption的nostretch和backgroundtransparent前打勾,这样图层就不会失真)。
②打开需要合并的图:filesoftype选择,选择对应的的图层③在窗口viewer—raster—mosaicimages, 弹出mosaictool窗口④在窗口mosaictool—process—runmosaic,弹出窗口⑤在窗口outputfilenam 选择filesoftype 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mosictonewrastevr然后按需求选择inputraster和还有名称。
二:生成分割边界:①先用arcmap打开shape图,选中shape边界②ArcToolBox—conversiontools—tocoverage—f e a t u r e t o c l a s s c o v e r ag e然后按需求选择inputfeatureclassse 和在填入存储路径,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copyselecttoaoi;View—>ArrangeLayersViewer打开ArrangeLayersViewer 对话框,在Vector图层上单击右键,选择ShowProperties,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—AOILayeras,保存为aoi文件。
三:对影像图裁剪Erdas: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DataPrepSubset,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(inputfile)②输出文件名(outputfile)③单击aoi选中裁剪文件名:在chooseaoi选项中选中文件名④其余的我选择默认,然后okmask裁剪:interpreter--utilities--mask(注意的是inputmaskfile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)ArcToolbox-->SpatialAnalysisTools-->Extraction--->ExtractbyMask (记得必须安装SPatialAnalysis扩展模块。
工具为面类型shape或acorage)。