《遙感圖像處理》

1、遙感圖像處理ERDAS遙感數(shù)字圖像處理整理課件1彩色合成處理彩色合成真彩色合成假彩色合成整理課件把紅色波段的影像作為合成圖像的紅色分量把綠色波段的影像作為合成圖像中的綠色分量把藍(lán)色波段的影像作為合成圖像中的藍(lán)色分量利用數(shù)字技術(shù)合成真彩色圖像時(shí)假彩色合成（False color composition；Pseudocolor）只是在三個(gè)通道內(nèi)輸入其它波段影像數(shù)據(jù)，合成的圖像就是假彩色圖像R通道G通道B通道真彩色合成真彩色圖像Natural color composition整理課件選擇多光譜波段數(shù)據(jù)合成一幅真彩色和假彩色遙感圖像 Landsat ETM+數(shù)據(jù)內(nèi)容圖像類(lèi)型波段波長(zhǎng)范圍 (um)分

2、辨 率(m)所屬波段TM10.450.5228.5屬可見(jiàn)光藍(lán)光波段20.520.6028.5屬可見(jiàn)光綠光波段30.630.6928.5屬可見(jiàn)光紅光波段40.760.9028.5屬近紅外波段51.551.7528.5屬近紅外波段610.4512.5120屬遠(yuǎn)紅外波段72.082.3528.5屬近紅外波段ETM+80.500.9015全色波段整理課件 真彩色合成： 3R2G1B 假彩色合成： 4R3G2B4R3G2B：遙感中最常見(jiàn)的假彩色圖像是彩色紅外合成的標(biāo)準(zhǔn)假彩色圖像。它是在彩色合成時(shí)，把近紅外波段的影像作為合成圖像中的紅色分量、把紅色波段的影像作為合成圖像中的綠色分量、把綠色波段的影像作為合

3、成圖像中的藍(lán)色分量進(jìn)行合成的結(jié)果。整理課件彩色合成軟件演示Landsat TM多光譜波段數(shù)據(jù)（TIF格式）。采用ERDAS的“Layer Stack”功能（Interpreter圖標(biāo)UtilitiesLayer Stack）。使用時(shí)輸入單波段數(shù)據(jù)的通道順序應(yīng)該是B通道、G通道、R通道（真彩色和假彩色合成）。輸出數(shù)據(jù)類(lèi)型:Unsigned 8 bit波段組合選擇：Union輸出統(tǒng)計(jì)忽略零值：Ignore Zero In Stats整理課件321真彩色合成影像整理課件432假彩色合成影像整理課件真彩色圖像是指影像上地物的色調(diào)與地物的實(shí)際色調(diào)相一致的圖像；假彩色圖像是指影像上地物的色調(diào)與地物的實(shí)際色

4、調(diào)不一致的圖像。432假彩色合成影像是標(biāo)準(zhǔn)的假彩色圖像，大片紅色是植被，因?yàn)橹脖辉诮t外4波段的反射率非常的高，因此，呈現(xiàn)紅色，而且可以通過(guò)紅色的飽和度和亮度反映出植被的健康狀態(tài)和年齡等隱性信息,純凈的水體呈黑色。整理課件2 圖像分幅裁剪實(shí)際工作中，我們經(jīng)常會(huì)得到一幅覆蓋較大范圍的圖像，而我們需要的數(shù)據(jù)只覆蓋其中的一部分。為節(jié)約磁盤(pán)存儲(chǔ)空間，減少數(shù)據(jù)處理時(shí)間，常常需要對(duì)圖像進(jìn)行分幅裁剪（Subset）。一般采用不規(guī)則分幅裁剪。整理課件不規(guī)則分幅裁剪不規(guī)則分幅是指裁剪范圍是任意多邊形，因此必須首先設(shè)置一個(gè)完整的閉合多邊形區(qū)域，可以利用AOI工具創(chuàng)建裁剪多邊形，然后利用Subset完成不規(guī)則分幅在

5、圖像窗口中打開(kāi)432.img，在Viewer圖標(biāo)面板中選擇AOI/AOI Tool工具條應(yīng)用矩形AOI工具，選擇矩形的感興趣區(qū)域，并保存AOI文件打開(kāi)Subset（DataPrep/Subset image）對(duì)話(huà)框，打開(kāi)432.img輸出文件路徑和名稱(chēng)單擊AOI按鈕，選擇AOI來(lái)源為Viewer，或者AOI File(將上面的AOI保存為文件)輸出數(shù)據(jù)類(lèi)型為Unsigned 8 Bit輸出統(tǒng)計(jì)忽略零值輸出波段為1：3單擊OK整理課件涵義：直方圖均衡化處理實(shí)際上是對(duì)圖像進(jìn)行非線(xiàn)性拉伸，重新分配圖像像元值，使一定灰度范圍內(nèi)像元的數(shù)量大致相等，從而改善了圖像效果。3 直方圖均衡化處理(Histogr

6、am Equalization)整理課件“Interpreter”圖標(biāo)“Radiometric Enhancement” Histogram Equalization確定輸入文件：裁剪后的圖像輸出路徑和文件名文件坐標(biāo)類(lèi)型：File，處理范圍默認(rèn)輸出數(shù)據(jù)分段：256（可以小一點(diǎn)，即將灰度值拉伸到多大的亮度范圍）輸出數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)時(shí)忽略零值：Ignore Zero in StatsOK，執(zhí)行直方圖均衡化處理。直方圖均衡化處理的軟件操作整理課件4 遙感數(shù)字圖像分類(lèi)的軟件演示目的：深刻理解遙感數(shù)字圖像的計(jì)算機(jī)分類(lèi)的原理和方法。熟悉在ERDAS里進(jìn)行圖像的計(jì)算機(jī)分類(lèi)的具體方法和步驟。軟件：ERDAS IMAG

7、INE9.1內(nèi)容：監(jiān)督分類(lèi)。 整理課件監(jiān)督分類(lèi)數(shù)據(jù)：連云港海岸帶TM影像圖要求：1）利用上面直方圖均衡化之后的圖像 2）提取植被、水體、房屋、農(nóng)田、鹽田等主要地物整理課件1）樣本信息提取標(biāo)志植被信息提取 TM4是近紅外區(qū)的唯一的通道，在TM4單波段的影像上，植被極易與水體區(qū)分。在遙感影像上，植被以紅色放映出來(lái)，極易于其他地物區(qū)分。在TM4波段中，植被反射近紅外的強(qiáng)弱與植被的生活力、葉面積指數(shù)和生物量等信息有關(guān)，而且TM4的光譜信息有較大的獨(dú)立性。因此，TM4是反映植被信息的重要波段。在圖上呈現(xiàn)深紅色，表面有不規(guī)則紋理，較集中并且大面積分布的區(qū)域我們判斷為植被。整理課件農(nóng)田信息提取 在近紅外波段

8、上，植被顯示為紅色，極易與水體區(qū)分，不同植被由于葉子的組織結(jié)構(gòu)和所含色素不同，具有不同的光譜特征。農(nóng)田和山體上覆蓋植被由于葉子的組織結(jié)構(gòu)和所含的色素不同，所以具有不同的光譜特征。顯示為深紅色的，表面有不規(guī)則紋理的我們判斷為植被，而顯示為洋紅色，表面較光滑有較規(guī)則紋理，矩形均勻排列的大面積區(qū)域我們判斷為農(nóng)田。整理課件居民地信息提取 居民地的反射光譜特征應(yīng)該是表現(xiàn)為混合物的反射光譜特征，居民地大部分是由水泥物質(zhì)構(gòu)成，然后是居民地由于人居住的比較集中，活動(dòng)量較大，所以其溫度會(huì)比周?chē)渌匚锏囊摺７课莸某叽绺甙煌?，所以表面?huì)有星星點(diǎn)點(diǎn)的紋理。在圖上顯示為淺藍(lán)色，表面有星星點(diǎn)點(diǎn)的紋理，不規(guī)則分布的區(qū)

9、域我們判斷為居民地，其中，有大片的較集中的居民地，可以判斷為城鎮(zhèn)地區(qū)，也有小面積的零星分布的，可判斷為鄉(xiāng)村的居民地。整理課件鹽田信息提取 鹽田地理區(qū)位在潮灘上緣，具有較大格網(wǎng)結(jié)晶蒸發(fā)池，連接外部的道路鹽池埂與白色光斑底，系低反射率，所以在圖像上顯示為深色藍(lán)紫色。附近并有高反射率的輔助生活設(shè)施。整理課件水體信息提取 水體在近紅外影像上呈現(xiàn)黑色，因此，采用432假彩色合成影像來(lái)判斷水體。整理課件2）監(jiān)督分類(lèi)分類(lèi)步驟定義分類(lèi)模板評(píng)價(jià)分類(lèi)模板進(jìn)行監(jiān)督分類(lèi)整理課件定義分類(lèi)模板在Viewer中打開(kāi)要分類(lèi)的圖像（經(jīng)過(guò)直方圖均衡化之后的圖像），在Raster Options選擇Fit to Frame單擊Cl

10、assiferClassificationSignature Editor，打開(kāi)分類(lèi)模板編輯器整理課件調(diào)整分類(lèi)屬性字段：signature editor 窗口中的分類(lèi)屬性表中有很多的字段，不同字段對(duì)于建立分類(lèi)模板的作用不同；在View Sihanture Columns對(duì)話(huà)框，單擊第一個(gè)字段的Column列并向下拖動(dòng)鼠標(biāo)直到最后一個(gè)字段，此時(shí)，所有的字段都被選擇上并用黃色表示出來(lái)；按住shift鍵的同時(shí)分別單擊red green blue三個(gè)字段，則該字段將分別從選擇中被清除；單擊apply按鈕分類(lèi)屬性表中顯示的字段發(fā)生變化。如圖 整理課件整理課件在Viewer窗口中點(diǎn)擊 ，打開(kāi)Raster工

11、具面板選擇 按鈕，進(jìn)入多邊形AOI繪制狀態(tài)，在圖像上選擇深藍(lán) 色區(qū)域，繪制一個(gè)多邊形AOI，在Signature Editor窗口，單擊 按鈕，將多邊形AOI區(qū)域加載到分類(lèi)模板屬性表中在圖像上繼續(xù)選擇深藍(lán)色區(qū)域，再繪制一個(gè)多邊形AOI，用與4同樣的方法加載到分類(lèi)模板屬性表中用同樣的方法加載9-12個(gè)深藍(lán)色多邊形AOI在分類(lèi)模板屬性表中，按住Shift鍵，依次單擊這些AOI，全部選中，并單擊 ，將選中的模板合并生成一個(gè)新的模板。整理課件單擊其Signature Name屬性進(jìn)行編輯狀態(tài)，輸入water，單擊Color屬性，選擇深藍(lán)色在Signature Editor菜單條，單擊EditDelet

12、e，刪除合并前的模板在圖像上繼續(xù)選擇多個(gè)磚紅色區(qū)域AOI（farmland），赭（zhe）色（紅褐色）區(qū)域AOI（forest），綠色區(qū)域AOI（grass），淺藍(lán)色區(qū)域AOI（resident）單擊FileSave，確定路徑和文件名super.sig，即保存分類(lèi)模板文件整理課件整理課件評(píng)價(jià)分類(lèi)模板選中Signature Editor屬性表中的所有類(lèi)別單擊EvaluateContingency，打開(kāi)Contingency Matrix對(duì)話(huà)框，Nonparametric Rule選擇Feature Space，Overlap Rules選擇Parametric Rule，Unclassified

13、 Rule選擇Parametric Rule，Parametric Rule選擇Maximum Likehood.設(shè)置完畢后，單擊OK按鈕，便顯示分類(lèi)誤差矩陣，計(jì)算誤差矩陣的總體誤差，即正確分類(lèi)的像元數(shù)之和（對(duì)角線(xiàn)像元總和）除以所有的像元數(shù)，值大于80就比較好的效果整理課件進(jìn)行監(jiān)督分類(lèi)完成以上步驟后便可以進(jìn)行監(jiān)督分類(lèi)選擇處理圖像文件（Input Raster File）：直方圖均衡化之后的圖像在Input Signature中選擇super.sig在Classified File中設(shè)置輸出數(shù)據(jù)路徑和文件名：super.img選中輸出分類(lèi)距離文件為Distance File在Non-Parametric Rule中選擇Feature Space在Overlap Rule中選擇Parametric Rule在Unclassified Rule中選擇Parametric Rule 在Parametric Rule選擇Maximum Likehood單擊OK執(zhí)行監(jiān)督分類(lèi)整理課件整理課件分類(lèi)重編碼 監(jiān)督分類(lèi)雖然知道實(shí)地有哪些地物類(lèi)