《遥感数字图象处理实验指导书》

实 习 须 知

实验室资源：

1 硬件设备：

局域网系统；

高级PC 计算机 （每人一台，在规定时间使用）；

2 软件系统

Windows 2000 或 Windows XP

ERDAS IMAGINE 8.6

ArcToolbox

ArcMap

Microsoft Word

Microsoft Excel

Zip program

3 数据资源

数据源：

ERDAS IMAGINE 8.6软件附带的examples；

XX地区TM、ETM、Spot遥感数据

XX区部分矿山企业基础数据

实习目的与内容

1 实习目的

本实习为已具有RS的基本概念和理论基础的学生设计，目的是帮助学生在了解RS基本组成与数据结构模型的基础上，重点学习使用ERDAS IMAGINE8.6软件进行视窗操作、数据数据预处理、图像解译、图像分类和矢量功能；了解地图投影系统的使用；学习多种数据输入的方法，不同数据格式转换，数据库模式的定义等多种前后期处理工作；掌握遥感图像前后处理和解译、分类地理的技术流程和方法，数据库建设以及地理数据的编辑和管理；配合具体实例运用GIS空间分析工具。通过系列实习过程，重点培养学习者掌握RS提取信息的基本过程和技巧，并可初步用来解决运用遥感提取信息的问题。

2 实习内容

实习1：ERDAS IMAGINE 8.6系统简介与入门；包括：软件概述，视窗操作中的菜单工具条的介绍，数据的输入输出。

实习2：数据预处理；包括：图像分幅剪裁，图像几何校正，图像拼接处理，图像投影变换；

实习3：图像解译；包括 功能简介，辐射增强处理（去霾处理）、常用的光谱增强处理（假彩色合成与指数计算）、空间增强处理（分辨率融合）。

实习4：图像分类；包括；非监督分类和监督分类，专家分类器（在高级练习中学习）

实习5： 地理信息系统分析和矢量功能介绍，综合运用GIS工具解决实例提出的问题。

实习6：专题制图输出全过程学习。

3 本书有关约定

实习所用原始数据存放在%sampledata目录下；

为保证整个实习过程安全、完整地进行，要求开始实习前，先在合适的硬盘位置创建自己的工作目录，实习过程所有新产生的数据文件均应保存在自己的工作目录下，切记！！！

实习1　ERDAS IMAGINE 8.6系统简介与入门

实习内容:

1、 了解有关ERDAS IMAGINE系统的基本概念和功能。

2、 了解ERDAS IMAGINE8.6 软件的主要扩展模块及其功能，熟悉系统的操作环境。

3、 ERDAS IMAGINE8.6的快速入门。

课时安排：4课时

1遥感的应用领域和ERDAS IMAGINE系统的基本概念和功能：

遥感技术作为对地观测，提取地表最现势状况的最有利工具，被广泛应用在各行各业，包括测绘，自然资源管理，林业，水利，交通，环境保护，电力电信、防震减灾、城市规划、国防军事等，ERDAS IMAGINE作为遥感界的排头兵，为大家提供了不仅仅是增强，滤波，纠正，融合等简单的基本应用，而是提供了强大的工具，使你在定量化的分析方面，系统功能的可扩充性方面使您更加得心应手，如专家分类，子象元分类（混合象元），三维可视化分析，数字摄影测量等，同时，还给您带来与GIS一化集成的解决方案，如查询检索编辑ArcInfo的地理信息，建立矢量层后的人工解译，直接得到目标的矢量数椐，还可将分好类的专题影像转换成ArcInfo的矢量数据（Coverage, Shape File）,使分析的结果可以直接为地理信息系统管理与应用，从而发挥更大的作用。

ERDAS IMAGINE是美国ERDAS公司开发的专业遥感图像处理与地理信息系统软件。

ERDAS IMAGINE是以模块化的方式提供给用户的，可使用户根据自己的应用要求、资金情况合理地选择不同功能模块及其不同组合，对系统进行剪裁，充分利用软硬件资源，并最大限度地满足用户的专业应用要求。

ERDAS IMAGINE面向不同需求的用户，对于系统的扩展功能采用开放的体系结构， 以IMAGINE Essentials、IMAGINE Advamage、IMAGINE Professional的形式为用户提供了低、中、高三档产品架构，并有丰富的功能扩展模块供用户选择，使产品模块的组合具有极大的灵活性，

1.1 IMAGINE Essentials级

是一个花费极少的，包括制图和可视化核心功能的图像工具软件．无论您是独立地从事工作或是处在企业协同计算的环境下，都可以借助IMAGINE Essentials完成二维／三维显示、数据输入，排序与管理、地图配准，专题制图以及简单的分析。可以集成使用多种数据类型，井在保持相同的易于使用和易于剪裁的界面下升级到其它的ERDAS公司产品。

可扩充的模块：

（1）Vector模块——直接采用GIS工业界领袖ESRI的Arclnfo数据结构Coverage，可以建立，显示、编辑和查询Coverage，完成拓朴关系的建立和修改，实现及矢量图形和栅格图像的双向转换等：

（2）Virtual GIS模块——功能强大的三维可视化分析工具，可以完成实时3D飞行模拟，建立虚拟世界，进行空间视域分析，矢量与栅格的三维叠加，空间GIS分析等：

（3）Developer's Toolkit模块--ERDAS INIAGINE的C语言开发工具包，包含了几百个函数，是ERDAS IMAGINE客户化的基础。

1.2 IMAGINE Advantage级

建立在IMAGINE Essential级基础之上的，增加了更丰富的栅格图像GIS分析和单张航片：正射校正等强大功能的软件。IMAGINE Advantage为用户提供了灵活可靠的用于栅格分析、正射校正，地形编辑及图像拼接工具，简而言之，IMAGINE Advantage是一个完整的图像地理信息系统（Imaging GIS），

可扩充模块：

（1）Radar模块——完成雷达图像的基本处理，包括亮度调整、斑点噪声消除．纹理分析、边缘提取等功能；

（2）OrthoMAX模块——全功能、高性能的数宇航测软件，依据立体像对进行正射校正、自动DEM提取、立体地形显示及浮动光标方式的DEM交互编辑等；

（3）OrthoBase模块——区域数字摄影测量模块．用于航空影像的空中测量和正射校正；

（4）OrthoRadar模块——可对Radarsat，ERS雷达图像进行地理编码、正射校正等处理；

（5）SmreoSAR DEM模块——采用类似于立体测量的方法，从雷达图像数据中提取DEM；

（6）IFSAR DEM模块——采用干涉方法，以像对为基础从雷达图像数据中提取DEM；

（7）ATCOR模块——用于大气因子校正和雾曦消除．

1.3 IMAGINE Professional级

是面向从事复杂分析，需要最新和最全面处理工具，经验丰富的专业用户。Professional是功能完整丰富的图像地理信息系统。除了Essentials和Advantage中包含的功能以外，IMAGINE Professional还提供轻松易用的空间建模工具（使用简单的图形化界面），高级的参数/非参数分类器，知识工程师和专家分类器，分类优化和精度评定，以及雷达图像分析工具．

可扩充模块：

（1）SubpixeI Classifier模块——子象元分类器利用先进的算法对多光谱图像进行信息提取，可达到提取混合象元中占20％以上物质的目标。

2、ERDAS IMAGINE软件的主要特点 ——为什么我们选择ERDAS IMAGINE作为学习遥感信息技术处理的操作软件？

1 图像处理方面

1) 方便和直观的操作步骤使用户操作非常灵活：ERDAS IMAGINE具有非常友好、方便地管理多窗口的功能。不论是几何校正还是航片、卫片区域正射矫正以及其它与多个窗口有关的功能，IMAGINE都将相关的多个窗口非常方便地组织起来，免去了用户开关窗口、排列窗口、组织窗口的麻烦，应用方便因而加快了产品的生产速度。IMAGINE的窗口提供了卷帘、闪烁、设置透明度以及根据坐标进行窗口联接的功能，为多个相关图像的比较提供了方便的工具。IMAGINE的窗口还提供了整倍的放大缩小、任意矩形放大缩小、实时交互式放大缩小、虚拟及类似动画游戏式漫游等工具，方便对图像进行各种形式的观看与比较。

2) ERDAS IMAGINE为不同的应用提供了250多种地图投影系统。支持用户添加自己定义的坐标系统。支持不同投影间的实时转换、不同投影图像的同时显示对不同投影图像直接进行操作等。支持相对坐标的应用。另外有非常方便的坐标转换工具，经纬度到大地坐标，反之亦然。

3) 常用的图像处理算法都可用图形菜单驱动，用户也可指定批处理方式（batch），使图像处理操作在用户指定的时刻开始执行；

4) 图像的处理过程可以由图像的属性信息控制，而上层属性信息可存在于本层或任何其他数据层次；

5) 图像处理过程可以用于具有不同分辨率的图像数据上，输出结果的分辨率可由用户指定；

6) 支持对不同图像数据源的交集、并集和补集的图像处理；

7) 图解空间建模语言，EML和C语言开发包的应用使得解决应用问题的客户化更加容易与简单。用户可以对IMAGINE本身应用的功能进行客户化的编辑，满足自己专业的独特需求。还可以将自己多年探索、研究的成果及工作流程以模型的形式表现出来。模型既可以单独运行也可以和界面结合象其它功能一样运行。更可以利用C Toolkit进行新型算法及功能的开发。

8) 独一无二的专家工程师及专家分类器工具，为高光谱、高分辨率图像的快速高精度分类提供了可能。此工具突破了传统分类只能利用光谱信息的局限，可以利用空间信息辅助分类。此工具可以将我们所积累的几乎所有数字信息应用于分类，是分类应用的一大飞越。其功能强大且应用方便，其提供的游标功能使知识库的优化成为轻而易举的操作。其知识库的可移动性为其它非专业人员进行分类工作提供了方便，为成熟知识库的推广应用提供了方便易行的途径。利用专家的知识还可以建立决策支持系统，为决策人提供工具。

2 与地理信息系统的集成方面

ERDAS IMAGINE系统已经内含了ArcInfo Coverage矢量数据模型，可以不经转换地读取、查询、检索其coverage、GRID、SHAPEFILE、SDE矢量数据，并可以直接编辑coverage、SHAPEFILE数据。如果ERDAS IMAGINE再加上扩展功能，还可实现GIS的建立拓扑关系、图形拼接、专题分类图与矢量二者相互转换。节省了工作流程中让人头疼、费时费力的数据转换工作，解决了信息丢失问题，可大大提高工作效率，使遥感定量化分析更完善。

3 其它方面的特色

1) ERDAS IMAGINE支持海量数据，如果操作系统及磁盘允许，其img图像可以达到48TB大小。可以直接读取MrSID压缩图像以及SDE数据，为海量数据的管理及应用提供了可能。

2) ERDAS IMAGINE可以让不同应用水平的人员都有充分发挥自己水平的空间，对于初级用户，其提供的缺省选项可以很好地解决问题。对于工作多年专业知识丰富的用户可以方便地修改其中的算法及参数，进而更好地满足特殊的应用。

3) 软件100%由C语言编写，并可用C++进行编译；

4) 图像数据在磁盘上分块存储，加快了图像显示的速度和处理效率；

5) Imagine可充分利用多处理器的优势（如果系统有的话）；

6) 提供全套的手册、联机求助功能（Online Help、Online Document），良好方便的用户界面、充实的内容，使用户用起来十分方便；

7) 其网站上有用户开发的实用模型以及其它工具供下载使用。有操作过程帮助您尽快掌握其使用。

8) ERDAS公司还提供给用户《ERDAS Field Guide》，向用户详细介绍了遥感图像处理原理和方法，ERDAS IMAGINE软件所相应采取的一些算法、设备参数的意义和用法，并帮助用户了解遥感技术的基本概念和技术方法，具有很强的理论与实用性。

3、ERDAS IMAGINE的图表面板（如下图1.1所示）

图1.1 ERDAS IMAGINE8.6的图标面板

表1.1 ERDAS IMAGINE8.6的图标面板菜单条

表1.2 ERDAS IMAGINE8.6的图标面板工具条

练习1 打开一个ERDAS IMAGINE image（*.img）文件

在ERDAS图标面板菜单条单击Main/start IMAGINE Viewer命令，打开二维窗口（图1.2）

图 1.2 二维窗口（打开图像之后）

图像显示操作有两种方式：

1、在菜单条单击File->Open->Raster Layer->Select Layer To Add命令，打开Select Layer To Add对话框（图1.3）

2、在工具条单击【打开文件】图标，打开Select Layer To Add对话框

确定文件%sampledata/openimage/ XS_truecolor_sub.img并设置参数：

确定文件名为xs_truecolor_sub.img，单击Raster Options 选项卡，设置图像文件显示的各项参数，具体内容及实例操作设置如图1.4所示。

1、数据叠加显示

数据叠加显示（Blend,Swipe,Flicker）是针对具有相同的地理参考系统（地图投影和坐标系统）的两个文件进行操作的，所以，在进行数据叠加操作之前，首先需要按照在一个窗口中同时打开两个文件，需要说明的是：在打开第2个文件的时候，一定要在Raster Options或者Vector Options中设置不清除窗口中已经打开的文件（取消选中Clear Display复选框）。见图1.4

1 叠加数据准备（Prepare Overlay Data）

视窗菜单条:File->Open->Raster Layer->Select Layer To Add对话框（图1.3）

视窗工具条:鼠标左键点击“打开文件”图标->Select Layer To Add对话框（图1.3）

（1）确定文件路径（Look in）: %sampledata/openimage

（2）确定文件类型（Files of type）: IMAGINE Image （*.img）

（3）选择文件名称（File Name）: lanier.img

（4）单击OK（关闭Select Layer to Add对话框,打开下层图像文件）

视窗工具条:鼠标左键点击“打开文件”图标->Select Layer To Add对话框（图1.3）

（1）确定文件路径（Look in）: %sampledata/openimage

（2）确定文件类型（Files of Type）: IMAGINE Image （".img）

（3）选择文件名称（File Name）: lnlandc.img

（4）在Raster Options栏目中:不选择Clear Display

（5）单击OK（关闭Select Layer to Add对话框，打开上层图像文件）

2 叠加显示操作（Operate Overlay Display）

IMAGINE系统所提供的数据叠加显示工具有三个，分别是混合显示工具（Blend Tool）,卷帘显示工具（Swipe Tool）、和闪烁显示工具（Flicker Tool），都集成在实用菜单中。

（1）混合显示工具（Blend Tool）

本操作通过控制上层图像显示的透明度大小，使得上下两层图像混合显示.

视窗菜单条:Utility->Blend->Viewer Blend / Fade对话框（图1.5）:

在Viewer Blend / Fade对话框中，用户既可以通过设置Blend /Fade Percentage （0 -100）达到混合显示效果，也可以通过定义Speed和选择Auto Mode自动显示文件混合效果。

需要说明的是本操作适用于以下几种文件:

1.真彩色（True Color）,假彩色（（Pseudo Color）以及灰度（Gray Scale）图像文件;2.Arc / Info的Coverage矢量图形文件;3.IMAGINE注记文件（Annotation）和符号文件（（Symbology）；4.ERDAS IMAGINE所支持的所有其它栅格图像文件。

（2）卷帘显示工具（Swipe Tool）

卷帘显示工具通过一条位于视窗中部可实时控制和移动的过度线，将视窗中的上层数据文件分为不透明（Opacity）和透明（Transparency）两个部分，移动过度线就可以同时显示上下两层数据文件，查看其相互关系。

视窗菜单条:Utility->Swipe->Viewer Swipe对话框（图1.6）:

从图1.6可以看出:在Viewer Swipe对话框中，可以设置手动卷帘（Manual Swipe）、自动卷帘（Automatic Swipe）两种模式，还可以设置水平卷帘（Horizontal）、垂直卷帘（Vertical）两种方向，具体参数及功能如图1.6所列。水平卷帘与垂直卷帘的显示效果如图1.7所示。

3）闪烁显示工具（Flicker Tool）

本操作主要用于自动比较上下两层图像的属性差异及其关系，经常应用该操作的典型实例是分类专题图像与原始图像之间的比较，本例中的inlandc.img是TM原始图像 lanier.img的分类专题图像。

视窗菜单条Utility->Flicker->Viewer Flicker对话框（图1.8）

从图1.8可以看出:在Viewer Flicker对话框中，可以设置自动闪烁（Automatic Flicker）与手动闪烁（Manual Flicker）两种模式，自动闪烁是按照所设定的速度（Speed）自动控制上层图像的显示与否，而手动闪烁则是手动控制上层图像的显示与否。

2、文件显示顺序的问题

在实际工作中，经常需要在同一个视窗中同时打开多个文件，包括图像文件、图形文件、AOI文件、注记文件等，可以应用Arrange Layers命令调整文件显示顺序。为了说明文件显示顺序操作功能，需要首先在视窗中依次打开一组图像文件（lnlandc.img, Lanier.img, lndem.img,lnlakes.img ），注意打开上层图像时，不要清除视窗y中已经打开的图像。依次打开%sampledata/openimage下的以上文件

视窗菜单条:View->Arrange Layers->Arrange Layers Viewer对话框（图1.9）

在Arrange Layers Viewer对话框中点击鼠标左键或拖动文件，达到调整文件顺序之目的，然后应用（Apple）显示顺序调整，并关闭（Close） Arrange Layers Viewer对话框，结束文件显示顺序操作。

显示比例操作（Display Scale）

用于调整文件显示比例及其与视窗的对比关系，Scale菜单对应的二级下拉菜单中包括四个，命令依次是：（1）Image to Window: 按照视窗大小调整文件显示比例；（2）Window to Image: 按照文件尺寸调整视窗大小；（3）Extent:显示文件整体范围；（4）Scale Tool:通过比例工具定义显示比例。

练习2 数据的输入/输出简介

ERDAS IMAGINE的数据输入输出功能（import/Export），允许您输入多种格式的数据供IMAGINE使用，同时允许您将IMAGINE的文件转换成多种数据格式。目前，IMAGINE可以输入的数据格式达70多种，可以输出的数据格式近34中，几乎包括常用或常见的栅格数据和矢量数据格式，具体的数据格式都罗列在IMAGINE输入输出对话框中（图1.10）。

数据输入输出的一般操作过程如下:（在此我们以××地区的TM多光谱卫星数据输入为例，演示如何操作数据的输入/输出工作。

首先我们获得的数据是刻录在光盘上的，为了工作方便，我们先把数据复制到硬盘上你的工作目录%sampledata/im-export/19860730，复制完成后我们发现，TM数据是分波段存放的。根据需要，我们有输入单波段数据和组合多波段数据两种方法。

1、输入单波段数据

ERDAS图标面板菜单条:Main->Import/Export->数据输入输出对话框（图1.10）

在数据输入输出对话框中，通常需要设置下列参数信息:

（1）确定是输入数据（Import）、还是输出数据（Export），在此我们选择Import

（2）在列表中选择输入数据或输出数据的类型（Type），我们选择Generic Binary格式

（3）在列表中选择输入数据或输出数据的媒体（Media: CD-ROM,. Tape, File）,选择File

（4）确定输入数据文件路径和文件名（Input File: *.*）,确定文件名为19860730scene/ band1.dat

（5）确定输出数据文件路径和文件名（Output File: *.*） 为band1.img

（6）OK（进入下一级参数的设置，随数据类型而不同）,如下图设置

补充说明：二进制图像数据输入：我们从遥感卫星地面站购置的TM图像数据或其它图像数据，往往是经过转换以后的单波段普通二进制数据文件、外加一个说明头文件（header.dat）。对于这种数据，必须按照普通二进制来（Generic Binary）输入，而不能按照TM图像或SPOT图像来输入。同时，虽然数据文件是存储在只读光盘（CD-ROM）或磁带（Tape）中，但为了提高数据转换速度、并保证转换质量，最好是将数据文件直接复制到计算机硬盘中，而后选择文件（File）作为输入媒体、而不要选择CD-ROM或Tape。

补充：说明头文件（header.dat）可以通过Windows系统自带的记事本程序打开，内容如下：

通过阅读说明头文件，你可以获悉图像拍摄时间，投影参数，文件的行列数等信息。

2、组合多波段数据（LaverStack Bands Data）

上面的数据输入只是将单波段的普通二进制数据文件转换成ERDAS自己的单波段IMG文件，而在实际工作中，对遥感图像的处理和分析都是针对多波段图像进行的，所以，还需要将若干单波段图像文件组合（Laver Stack）成一个多波段图像文件，具体过程如下:

ERDAS图标面板菜单条:Main->Image Interpreter->Utilities->Layer Stack

打开Layer Selection and Stacking对话框（图1.11）

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（图 1.11）

在Layer Selection and Stacking对话框中，依次选择并加载（Add）单波段图像:

（1）输入单波段文件（（InputFile: *.img）:Band1.img->Add

（2）输入单波段文件（（Input File:’img）:Band2,img->Add

（3）输入单波段文件（（InputFile: *.img）:Band3,img->Add

………

（4）输出多波段文件（Output File: *.img）:bandstack, img

（5）输出数据类型（Output Data Type）:Unsigned 8 Bit

（6）波段组合选择（OutputOption）:Union

（7）输出统计忽略零值:Ignore Zero In Stats

（8）单击OK（关闭Layer Selection and Stacking对话框，执行波段组合）

我们就得到一个具有7个波段的多光谱卫星影像，保存到工作目录下，文件名为：19860730tm.img。

3. TIFF图像数据输入输出（Import / Export TIFF Data）

TIFF图像数据是非常通用的图像文件格式，从ERDAS IMAGINE8.4起增加了一个TIFF DLL动态连接库，从而使ERDAS IMAGINE支持6.0版本的TIFF图像数据格式的直接读写，包括普通TIFF和GeoTIFF。

用户在使用TIFF图像数据时，不需要再象以前那样通过Import/Export来转换TIFF文件，而是只要在打开图像文件时，将文件类型指定为TIFF格式就可以直接在视窗中显示TIFF图像。

如果要在图像解译器（Interpreter）或其它模块下对图像做进一步的处理操作，依然需要将TIFF文件转换为IMG文件，这种转换非常简单，只要在打开TIFF的视窗中将TIFF文件另存为（（Save As） IMG文件就可以了。同样，如果ERDAS IMAGINE的IMG文件需要转换为GeoTIFF文件，只要在打开IMG图像文件的视窗中将IMG文件另存为TIFF文件就可以了。

4. 输出JPEG图像数据（Export JPEG Data）

JPEG图像数据是一种通用的图像文件格式，ERDAS可以将自己的IMG图像文件输出成JPEG图像文件，供其它图像处理系统或办公软件使用，在ERDAS图标面板菜单条:Main->Import/Export输入输出对话框中（如图1.12）

（1）选择输出数据操作:Export

（2）选择输出数据类型（Type）为JPEG: JFIF （JPEG ）

（3）选择输出数据媒体（Media）为文件:File

（4）确定输入文件路径和文件名为19860730tm.img

（5）确定输出文件路径和文件名为19860730tm.jpg，单击OK按钮（关闭Import/Export对话框），

打开Export JFIF Data对话框（如图1.13）。在Export JFIF Data对话框中设置下列输出参数：

设置图像对比度调整（Contrast Options）为Apply Standard Deviation Stretch；

设标准差拉伸倍数（Standard Deviations）为2；

设图像转换质量（Quality）为100；

在Export JFIF Data中，定义下列参数：

①选择波段（Select Layers）为4,3,2；

②坐标类型（Coordinate Type）为Map；

③定义子区（Subset Definition）为ULX,ULY,LRX,LRY；

④单击OK按钮（关闭Export Options对话框，结束输出参数定义）；

⑤返回Export JFIF Data对话框；

（6）单击OK按钮（关闭Export Options对话框，执行JPG数据输出）。

实习2　ERDAS IMAGINE 8.6系统的数据预处理

内容：

1、 图像分幅的基本概念和功能。

2、 图像几何校正。

3、 卫星图像拼接。

4、 图像投影变换。

课时安排：4课时

练习1 图像分幅裁剪

在实际工作中，经常需要根据研究工作范围对图像进行分幅裁剪，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，不规则分幅裁剪。练习数据均存放在%sampledata/subimage下。

1、规则分幅裁剪（Rectangle Subset Image）

规则分幅裁剪是指裁剪图像的边界范围是一个矩形，通讨左下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。

（1）ERDAS图标面板菜单条:Main->Data Preparation->Data Preparation菜单（图2.1.）

或 ERDAS图标面板工具条:点击Data Prep图标->打开Data Preparation菜单（图2.1）

选择Subset Image->打开Subset Image对话框（图2.1）

在Subset Image对话框中需要设置下列参数:

①输入文件名称（Input File）:Lanier.img；

②输出文件名称（Output File）:Lanier sub.img；

③坐标类型（Coordinate Type）:File；

④裁剪范围（Subset Definition）输入ULX, ULY, LRX, LRY；⑤输出数据类型（Output Data Type”）:Unsigned 8 Bit；

⑥输出文件类型（Oouput Layer Type） : Continuous；

⑦输出统计忽略零值:Ignore Zero In Output Stats；

⑧输出像元波段（（Select Layers）:2:5（表示选择2, 3, 4, 5四个波段）

（2）单击OK（关闭Subset Image对话框，执行图像裁剪）

说明:在上述图像裁剪过程中，裁剪范围是通过直接输入左上角点坐标（ULX, ULY）和右下角点坐标（LRX; LRY）定义的。此外，还可以通过两种方式定义裁剪范围:其一是应用查询框（Inquire Box），具体过程是首先在打开被裁剪图像的视窗中放置查询框，然后在SubsetImage对话框中选择From Inquire Box功能:其二是应用感兴趣区域（AOI），具体过程是首先在打开被裁剪图像的视窗中绘画矩形AOI，然后在Subset Image对话框中选择AOI功能，打开AOI对话框，并确定AOI区域来自图像视窗即可。

2、不规则分幅裁剪（Polygon Subset Image）

在实际工作中，我们经常遇到的问题是不规则的边界剪裁问题。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，无法通过左上角和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，也可以是ArcInfo的一个Polygon Coverage，针对不同的情况采用不同裁剪过程。

1、 AOI多边形裁剪（Polygon AOI Subset Image ）

（1）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，（如图2.2）：

可以将多边形AOI保存在文件中（（*.aoi ），保存名为：subluotere.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：

（2）ERDAS图标面板菜单条：Main->Data Preparation->Data Preparation菜单，选择Subset Image->打开Subset Image对话框（图2.1）

ERDAS图标面板工具条:点击Data Prep图标->打开Data Preparation菜单

（3）选择Subset Image->打开Subset Image对话框（图2.1），在Subset Image对话框中需要设置下列参数：

输入文件名称（Input File）： luotere.img；输出文件名称（Output File）： subluotere.img；

（4）应用AOI确定裁剪范围：点击AOI按钮，打开选择AOI （Choose AOI）对话框（图2.3）

（5）在Choose AOI对话框中确定AOI的来源（AOI Source） : File（或Viewer），如果选择了文件（File），则进一步确定AOI文件，否则，直接进入下一步

（6）输出数据类型（Output Data Type）:Unsigned 8 Bit

（7）输出像元波段（Select Layers）:1:6（表示选择1,2, 3, 4, 5,6六个波段）

（8）OK（关闭Subset Image对话框，执行图像裁剪）

在Viewer视窗中打开剪裁后的图像如图2.5所示

2、 ArcInfo多边形裁剪（Polygon Coverage Subset Image）

如果是按照行政区划边界或自然区划边界进行图像的分幅裁剪，往往是首先利用ArcInfo或ERDAS的Vector模块绘制精确的边界多边形（Polygon ），然后以.ArcInfo的Polygon为边界条件进行图像裁剪。对于这种情况，需要调用ERDAS其它模块的功能分两步完成。

（1）将ArcInfo多边形转换成栅格图像文件（有4种方式可以打开）

ERDAS图标面板菜单条:Main->Image Interprete:->Utilities->Vector to Raster

打开Vector to Raster对话框（图2.6）

ERDAS图标面板菜单条:Main->Vector->Vector to Raster，打开Vector to Raster对话框（图2.6）

ERDAS图标面板工具条:点击Interpreter图标->Utilities->Vector to Raster

打开Vector to Raster对话框（图2.6）

ERDAS图标面板工具条:点击Vector图标->Vector to Raster

（2）打开Vector to Raster对话框（图2.6）

在Vector to Raster对话框中需要设置下列参数:①输入矢量文件名称（Input Vector File）:zone88；②确定矢量文件类型（Vector Type） : Polygon；③输出栅格文件名称（Output Image File）:raster.img；④栅格数据类型（Data Type）:Unsigned 8 bit；⑤栅格文件类型（Layer Type） : Continuous；⑥转换范围大小（Size Definition） : ULX, ULY, LRX, LRY；⑦坐标单位（Units） :feet；⑧输出像元大小（Cell Size）:X:30/Y:30；⑨选择正方形像元:Squire Cell

（3）OK（关闭Vector to Raster对话框，执行矢栅转换）

注意：1、为保证掩膜制作的精确和准确，在Vector 转为 Raster之前，一定要把zone88添加投影信息使之与待掩膜的图象的投影信息保持一致。如在本例子中，projection type: State Plane, State plane zone: 4126, Zone type: Old USGS （D0154）, NAD: NAD27。2、同时需要注意，由于germtm .img的单位是feet，所以需要在投影变换的时候把raster的单位也调整为feet。(在viewer中打开zone88,点击工具栏第三个按钮info工具，在vectorinfo对话框中点edti，打开add projection).

（4）通过掩膜运算（Mask）实现图像不规则裁剪

ERDAS图标面板菜单条:Main->Image Interpreter->Utilities->Mask，打开Mask对话框（图2.7）

ERDAS图标面板工具条:点击Interpreter图标->Utilities->Mask，打开Mask对话框（图2.7）

在Mask对话框中需要设置下列参数:

①输入图像文件名称（Input File） :germtm .img；

②输入掩膜文件名称（Input Mask File）:raster.img；

③点击Setup Recode设里裁剪区域内新值（New Value）为1，区域外取0值；

④确定掩膜区域做交集运算:Intersection；

⑤输出图像文件名称（Output File）:mask.img；

⑥输出数据类型（Output Data Type）:Unsigned 8 bit

（5）OK（关闭Mask对话框，执行掩膜运算）

打开多边形剪切后的图像mask.img如图2.8所示。

练习2 图像几何校正（Geometric Correction）

几何校正就是将图像数据投影到平面上，使其符合（Conform）地图投影系统的过程;而将地图坐标系统赋予图像数据的过程，称为地理参考（Geo-referencing）。由于所有地图投影系统都遵从于一定的地图坐标系统，所以几何校正过程包含了地理参考过程。数据存放在%sampledata/gc-image下。

1、图像几何校正途径（Geometric Correction Process）

在ERDAS IMAGINE系统中进行图像几何校正，通常有两种途径启动几何校正模块。

（1）数据预处理途径（ Start from Data Preparation）

ERDAS图标面板菜单条:Main->Data Preparation->Image Geometric Correction,打开Set Geo-Correction Input File对话框（图2.9）

ERDAS图标面板工具条:点击Data Prep图标-> Image Geometric Correction

打开Set Geo-Correction Input File对话框（图2.9 ）

2、几何校正计算模型（Geometric Correction Model）

如图所示，ERDAS提供的图像几何校正计算模型有10种，具体功能如表4.1所列:

表2.1几何校正计算模型与功能

注：DPPDB —Digital Point Positioning Data Base

以资源卫星图像校正为例，介绍的是以已经具有地理参考的SPOT图像为基础，进行Landsat TM图像校正过程。

（1）显示图像文件

首先，在ERDAS图标面板中点击Viewer图标两次，打开两个视窗〔Viewer #I/ viewer #2 ），并将两个视窗平铺放置，操作过程如下:

ERDAS图标面板菜单条:Session->Tile Viewers

然后，在Viewer #1中打开需要校正的Landsat TM图像:tmAtlanta.img

在Viewer #2中打开作为地理参考的校正过的SPOT图像:panAtlanta.img:

（2）启动几何校正模块（Geometric Correction Tool）

Viewer #1菜单条:Raster->Geometric Correction，

打开Set Geometric Model对话框（图2.11）

选择多项式几何校正计算模型:Polynomial – OK，

同时打开Polynomial Model Properties对话框（图2.12）和Geo Correction Tools对话框（图2.13）

在Polynomial Model Properties对话框中，定义多项式模型参数及投影参数:1） 定义多项式次方（Polynomial Order）；2） 定义投影参数（Projection）（略）；

（3）Apply->Close，打开GCP Tool Reference Setup对话框（图2.13）

说明:该实例是采用视窗采点模式，作为地理参考的SPOT图像已经含有投影信息，所以，这里不需要定义投影参数。如果不是采用视窗采点模式，或者参考图像没有包含投影信息，则必须在这里定义投影信息，包括投影类型及其对应的投影参数。

（4）启动控制点工具（Start GCP Tools ）

首先在GCP Toots Reference Setup对话框（图2.13）中选择采点模式:

选择视窗采点模式:Existing Viewer，单击OK（关闭GCP Tools Reference Setup对话框），自动打开Viewer Selection Instiuctions指示器（图2.14）

（5）在显示作为地理参考图像panAtlanta.img的Viewer #2中点击左键，打开Reference Map Information提示框（图2.15）（显示参考图像的投影信息），OK（关闭Reference Map Information提示框）

（6）整个屏幕将自动变化为如图2.16所示的状态:其中包含两个主视窗、两个放大窗口、两个关联方框（分别位于两个视窗中，指示放大窗口与主视窗的关系）、控制点工具对话框、几何校正工具等。表明控制点工具被启动，进入控制点采集状态。

（7）采集地面控制点（Ground Control Point）

说明：控制点工具对话框简介（Introduction to GCP Tool）

在正式开始采集控制点之前，首先对控制点工具对话框进行说明GCP工具对话框（GCP Tool）由菜单条、工具条、控制点数据表（GCP Cell ）及状态条（Status Bar）4个部分组成，菜单条中菜单命令及其功能详见软件菜单说明。

关于GCP工具对话框，还需要说明几点:

（a）输入控制点（Input GCP）的是在原始文件视窗中采集的，具有原文件的坐标系统;而参考控制点（Reference GCP）是在参考文件视窗中采集的，具有己知的参考坐标系统，GCP工具将根据对应点的坐标值自动生成转换模型。

（b）在GCP数据表中，残差（Residuals）、中误差（RMS ）、贡献率（Contribution）及匹配程度（Match）等参数，是在编辑GCP的过程中自动计算更新的，用户是不可以任意改变的，但可以通过精确GCP位置来调整。

（c）每个IMG文件都可以有一个GCP数据集与之相关联，GCP数据集保存在一个栅格层数据文件中;如果IMG文件有一个GCP数据集存在的话，只要打开GCP工具，GCP点就会出现在视窗中。

（d）所有的输入GCP都可以直接保存在图像文件中（Save Ii）put），也可以保存在控制点文件中（Save Input As）。如果是保存在文件中，调用的方法如（c）所述，如果是保存在GCP文件中，可以通过加载调用（Load Input）。

（e）参考GCP也可以类似地保存在参考图像中（Save Reference）或GCP文件中（（Save Reference As），便于以后调用。

（8） GCP的具体采集过程（Steps of GCP Selection）

在图像几何校正过程中，采集控制点是一项非常重要和相当繁重的工作，具体过程如下:

（a）在GCP工具对话框中点击Select GCP图标，进入GCP选择状态;

（b）在GCP数据表中将输入GCP的颜色（Color）设置为比较明显的黄色，-

（c）在Viewer #1中移动关联方框位置，寻找明显的地物特征点，作为输入GCP:

（d）在GCP工具对话框中点击Create GCP图标，并在Viewer #3中点击左键定点，GCP.数据表将记录一个输入GCP，包括其编号、标识码、X坐标、Y坐标:

（e）在GCP工具对话框中点击Select GCP图标，重新进入GCP选择状态;

（f）在GCP数据表中将参考GCP的颜色（Color）设置为比较明显的红色:

（g）在Viewer #2中移动关联方框位置，寻找对应的地物特征点，作为参考GCP:

（h）在GCP工具对话框中点击Create GCP图标，并在Viewer #4中点击左键定点，系统将自动把参考点的坐标‘X Reference, Y Reference’显示在GCP表中，

（i）在GCP工具对话框中点击Select GCP图标，重新进入GCP选择状态:并将光标移回到Viewer #1，准备采集另一个输入控制点。

（j）不断重复 （a） - （i），采集若干GCP,直到满足所选定的几何校正模型为止；而后，每采集一个Input GCP, 系统自动产生 一个Ref. GCP, 通过移动Ref.GCP 可以逐步优化校正模型。采集GCP以后，GCP数据表如图2.17而示:（实际数据以所采集的GSP的点位不同而不同。）

（9）采集地面检查点

以上所采集的GCP的类型为Control Point（控制点），用于控制计算，建立转换模型及多项式方程。下面所要采集的GCP的类型均是Check（检查点），用于检验所建立的转换方程的精度和实用性。依然在GCP Tool对话框状态下:

（a）在GCP Tool菜单条中确定GCP类型:Edit->Set Point Type->Check

（b）在GCP Tool菜单条中确定GCP匹配参数（Matching Parameter）:

Edit-> Point Matching->打开GCP Matching对话框（略）

在GCP Matching对话框中，需要定义下列参数:①匹配参数（Matching Parameters）；②最大搜索半径（Max. Search Radius）为3；③搜索窗口大小（Search Window Size）: X:5 Y:5;④约束参数（Threshold Parameters ）:设相关阈值（Correlation Threshold）:0.8；⑤删除不匹配的点（Discard Unmatched Point）:Active

（c）在匹配所有/选择点（Match All / Selected Point）选项组中设从输入到参考（Reference from Input）或从参考到输入（Input from Reference）

（d）Close（关闭GCP Matching对话框）

（e）确定地面检查点:在GCP Tool工具条中选择Create GCP图标，并将Lock图标打开，锁住Create GCP功能，如同选择控制点一样，分别在Viewer #l和Viewer #2中定义5个检查点，定义完毕后点击Unlock图标，解除Create GCP功能。

（f）计算检查点误差:在GCP Tool工具条中点击Compute Error图标，检查点的误差就会显示在GCP Tool的上方，只有所有检查点的误差均小于一个像元（Pixel），才能继续进行合理的重采样。一般来说，如果你的控制点（GCP）定位选择比较准确的话,检查点匹配会比较好，误差会在限差范围内。否则，若控制点定义不精确，检查点就无法匹配，误差会超标。

（10）计算转换模型（Compute Transformation）:

在控制点采集过程中，一般是设置为自动转换计算模式，所以，随着控制点采集过程的完成，转换模型就自动计算生成，下面是转换模型的查阅过程:

（a）在Geo-Correction Tools对话框中点击Display Model Properties图标

（b） 打开Polynomial Model Properties（多项式模型参数）对话框（图2.12）

（c）在多项式模型参数对话框中查阅模型参数，并记录转换模型

（d）Close（关闭模型特性对话框，进入图像重采样阶段）

（11）图像重采样（Resample the Image）

图像重采样简介（Introduction to image Resample）

重采样过程就是依据未校正图像像元值计算生成一幅校正图像的过程，原图像中所有栅格数据层都将进行重采样。ERDAS IMAGINE提供三种最常用的重采样方法:

（1） Neatest Neighbor:邻近点插值法，将最邻近像元值直接赋予输出像元;

（2） Bilinear Interpolation:双线性插值法，用双线性方程和2X2窗口计算输出像元值;

（3） Cubic Convolution:立方卷积插值法，用立方方程和4X4窗口计算输出像元值;

图像重采样过程（Process of Image Resample）:

（a）首先，在Geo Correction Too、对话框中选择Image Resampl。图标

（b）打开Image Resample（图像重采样）对话框

（c）然后，在Image Resample对话框中，定义重采样参数:①输出图像文件名（Output File）:rectify.img;②选择重采样方法（Resample Method）: Nearest Neighbor;③定义输出图像范围（0output Corners）: ULX, ULY, LRX, LRY;④定义输出像元大小（Output Cell Size）: X:30. Y:30;⑤设置输出统计中忽略零值:Ignore Zero in Stats;⑥设置重新计算输出缺省值（Recalculate Output Default）: Skip Factor. 10

单击OK（关闭Image Resample 对话框，启动重采样进程）

（12）保存几何校正模式（Save Rectification Mode）

在Geo Correction Tools对话框中点击Exit按钮，退出图像几何校正过程，按照系统提示选择保存图像几何校正模式，并定义模式文件（*.gm ），以便下次直接使用。

（13）检验校正结果（Verify Rectification Result）

检验校正结果的基本方法是:同时在两个视窗中打开两幅图像，其中一幅是校正以后的图像，一幅是当时的参考图像，通过视窗地理连接（Geo Link/Unlink）功能及查询光标（Inquirecursor）功能进行目视定性检脸，具体过程如下:

（a）打开两个平铺视窗（open and Tile two Viewer）,视窗菜单条:File->Open->RasterOption->图像文件,ERDAS图标面板:Session->Tile Viewer->平铺视窗

（b）建立视窗地理连接关系（Geo Link two Viewer）,在Viewer #1中:按住右键->快捷菜单->Geo Link /Unlink,在Viewer #2中:点击左键一建立与Viewer #1的连接

（c）通过查询光标进行检验（Check with Inquire Cursor）,在Viewer #1中:按住右键->快捷菜单->Inquire Cursor->打开光标查询对话框,在Viewer #1中:移动查询光标，观测其在两屏幕中的位置及匹配程度，并注意光标查询对话框中数据的变化。如果满意的话，关闭光标查询对话框。

练习3 卫星图像拼接（Satellite Image Mosaic）

图像拼接处理（Mosaic Image）的说明：

图像拼接处理是要将具有地理参考的若干相邻图像合并成一幅图像或一组图像，需要拼接的输入图像必须含有地图投影信息，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（Calibrated）。虽然所有的输入图像可以具有不同的投影类型、不同的像元大小，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、像元大小和数据类型。

Mosaic Tool视窗由菜单条（Menu Bar）、工具条（Tool Bar）、图形窗口（Graphic View）、和状态条（Status Bar）四部分组成。

本次实习我们通过三幅陆地资源卫星（wasia_mss.img, wasia2_mss.img, wasia3_tm.img）拼接处理，介绍卫星图像的拼接过程。数据存放在%sampledata/mosaic下。

（1） 启动图像拼接工具（Start Mosaic Tools）

图像拼接工具可以通过下列两种途径启动:

ERDAS图标面板菜单条:Main->Data Preparation->Data Preparation菜单（图2.1）

选择Mosaic Images->打开Mosaic Tool视窗（图2.19）

ERDAS图标面板工具条:点击Data Prep图标->打开Data Preparation菜单（图2.1）

选择Mosaic Images->打开Mosaic Tool视窗（图2.19）

（2）加载Mosaic图像（Add Images for Mosaic）

Mosaic Tool视窗菜单条:Edit->Add Images

打开Add Images for Mosaic对话框（图2.19）

Mosaic Tool视窗工具条:点击Add图标，打开Add Images for Mosaic对话框（图2.19）

在Add Images for Mosaic对话框中，需要设置以下参数:

①拼接图像文件（Image FileName）: wasial mss.img；

②图像拼接区域（Image Area Option）->Compute Active Area （edge）；

③Add（图像wasial_ mss.img被加载到Mosaic视窗中）。（同样的过程加载wasia2_mss.img和wasia3_tm.img ）；

④Close（关闭Add Images for Mosaic对话框）。

（3）图像叠置组合（Images Stacking）

Mosaic Too:视窗工具条:点击Set，Input Mode图标，进入设置输入图像模式的状态，Mosaic Tool视窗工具条中会出现与该模式对应的调整图像叠置次序的编辑图标。充分利用系统所提供的编辑工具，根据需要进行上下层调整，这些调整工具包括:

①Send Image to Top:将选择图像置于最上层；②Send Image Up One:将选择图像上移一层；③Send Image to Bottom:将选择图像置于最下层；④end Image Down One:将选择图像下移一层；⑤everse Imge Order:将选择图像次序颠倒。

调整完成后，在Mosaic Tool视窗图形窗口点击一下，退出图像叠置组合状态。

（4）匹配设置（Image Matching）

Mosaic Tool视窗菜单条:Edit->Image Matching ->打开Matching Options对话框（图2.20）

Mosaic Tool，视窗工具条:点击Set Input Mode。图标，进入设置输入图像模式,

点击;Image Matchin:图标,打开Matching Options对话框（图2.20）

Matching Options对话框中做如下设置:①设置匹配方法（Matching Method）: Overlap Areas（重叠区域匹配）；②OK（保存设置，关闭Matching Options对话框）

（5）Mosaic Tool视窗菜单条:Edit->Set Overlap Function

打开Set Overlap Function对话框（图2.21）

Mosaic Tool视窗工具条:点击Set Intersection Mod。图标，进入设置图像关系模式

点击Overlap Function图标

打开Set Overlap Function对话框（图2.21）

在Set Overlap Function对话框中，设置以下参数:①设置相交关系（Intersection Method）- No Cutline Exists（没有裁切线）；②设置重叠区像元灰度计算（Select Function） : Average（均值）；③Apply（保存设置）->Close（关闭Matching Options对话框）

（6）运行Mosaic工具（Run the Mosaic）

Mosaic Tool视窗菜单条:Process -> Run Mosaic->打开Run Mosaic对话框（图2.22）

在Run Mosaic对话框中，设置下列参数:①确定输出文件名（Output File Name）- wasia_mosaic.img；②确定输出图像区域（Witch Outputs） : All；③忽略输入图像值（Ignore Input Value）: 0；④输出图像背景值（Output Background Value）:0；⑤忽略输出统计值（（Stars Ignore Value）: 0；⑥OK（关闭Run Mosaic对话框，运行图像拼接）

（7）退出Mosaic工具（Exit the Mosaic）:

Mosaic Tool视窗菜单条:File->Close，系统将会提示是否保存Mosaic设置

（8）No（关闭Mosaic Tool视窗，退出Mosaic工具）。

练习4 图像投影变换（Reproject Images）

图像投影变换的目的在于将图像文件从一种地图投影类型转换到另一种投影类型，这种转换可以对单幅图像进行，也可以通过批处理向导（Batch Wizard）对多幅图像进行.与图像几校正过程中的投影变换相比，这种直接的投影变换可以避免多项式近似值的拟合，对于大范围的地理参考是非常有意义的。数据文件存放在%sampledate/project下

（1）启动投影变换（Start Reproject）

图像投影变换功能既可以数据预处理模块中启动，也可以在图像解译模块中启动。

（a）在数据预处理模块（Data Preparation）中可以通过两种途径启动:

ERDAS图标面板菜单条:Main->Data Preparation->Reproject Images，Reproject Images对话框（图2.23）

ERDAS图标面板工具条:点击Daterep图标->Reproject Images-RePject Images对话框（图2.23）

（b）在图像解译模块（Image Interpreter）中也可以通过两种途径启动:ERDAS图标面板菜单条:Main->Image Interpreter->Utilities->Reproject Images->Reproject Images对话框（图2.23）

ERDAS图标面板工具条:点击DataPrep图标->Utilities->Reproject Images->Reproject Images对话框（图2.23）

（2）投影变换操作（Reproject Operation）

在Reproject Images对话框中必须设置下列参数，方可进行投影变换:

1 确定输入图像文件（Input File）: seattle.img;

2 定义输出图像文件（Output File）: reproject.img;

3 定义投影类型（Categories）: UTM Clark 1866 North;

4 定义投影参数（Projection）: UTM Zone 50 （Range 114E-120E）;

5 定义输出图像单位（Units）: Meters/ Feet /Degrees;

6 确定输出统计缺省零值:Ignore Zero in Stats;

7 定义输出像元大小（Output Cell Sizes）: X: 0.5 Y: 0.5;

8 选择重采样方法（Resample Method）: Nearest Neighbor;

9 定义转换方法:Rigorous Transformation（严格按照投影数学模型进行变换）;Polynomial Approximation（应用多项近似拟合实现变换）

如果选择Polynomial Approximation转换方法，还需设置下列参数:

多项式最大次方（Maximum Poly Order）: 3；定义像元误差（Tolerance Pixels）: 1；

如果在设置的最大次方内没有达到像元误差要求，则按照下列设置执行：If Tolerance Exceeded: Continue Approximate（依然应用多项式模型转换）；Rigorous Transformation（严格按照投影模型转换）

（3）OK（关闭Reproject Images对话框，执行投影变换）

实习3　图像解译

实习内容:

1、去霾处理

2、光谱增强

3、图像空间增强

课时安排：4课时

图像解译功能简介（Introduction of Image Interpreter）

ERADS IMAGINE的图像解译器（Image Interpreter）包含了50多个用于遥感图像处理的功能模块，这些功能模块在执行过程中都需要您通过各种按键或对话框定义参数，多数解译功能都借助模型生成器（Model Maker）建立了图形模型算法，很容易调用或编辑。

图像解译器又称Image Interpreter或Interpreter，可以通过两种途径启动:

ERDAS图标面板菜单条:Main->Image Irnerpreter->Image Interpreter菜单（图3.1）

ERDAS图标面板工具条:点击Interpreter图标->Image Interpreter菜单（图3.1）

从图3.1可以看出，ERDAS图像解译模块包含了8个方面的功能，依次是遥感图像的空间增强（Spatial Enhancement）、辐射增强（Radiometric Enhancemen）、光谱增强（SpectralEnhancement）、高光谱工具（Hyper Spectral Tools）、傅立叶变换（Fourier Analysis）、地形分析（Topographic Analysis）、地理信息系统分析（GIS Analysis）、以及其它实用功能（Utilities），每一项功能菜单中又包含若干具体的遥感图像处理功能。

1空间增强（Spatial Enhancement）

空问增强技术是利用像元自身及其周围像元的灰度值进行运算，达到增强整个图像之目的。

2辐射增强（Radiometric Enhancement）

辐射增强处理是对单个像元的灰度恒进行变换运到图像增强的目的。

3光谱增强（Spectral Enhancement）

光谱增强处理是基于多波段数据对每个像元的灰度值进行变换，达到图像增强的目的。

4高光谱工具（ Hyper spectral Tools）

高光谱工具是通过补偿大气对光谱的混淆来增强图像．

5傅立叶变换（ Fourier Analysis）

傅立叶变换是首先把遥感图像从空间域转换到频率域，然后在频率域上对图像进行滤波处理，减少或消除周期性噪声，再把图像从频率域转换到空间域，达到增强图像的目的。

6地形分析（Topographic Analysis）

地形分析功能主要是在点、线、面高程基础上，对多种地形因素进行分析，井对图像进行地形校正。

7地理信息系统分析（GIS Analysis）

地理信息系统分析功能主要是对图像进行各种空间分析，涉及像元之间或专题分类之间的空间关系处理，使处理后的图像更好地表达主要的专题信息。

8实用分析功能（Utilities）

实用分析功能包括了基本的图像处理操作。其中常用的图象掩膜和投影变换已经练习过。

练习1 去霾处理（Haze Reduction）

去霾处理的目的是降低多波段图像（Landsat TM）或全色图像的模糊度（霾）。对于多波段图像（Landsat TM），该方法实质上是基于缨穗变换方法（Tasseled Cap Transformation），首先对图像逆行主成份变换，找出与模糊度相关的成份井剔除，然后再进行主成份逆变换回到RGB彩色空间，达到去霾之目的。对于全色图像，该方法采用点扩展卷积反转（Inverse Point Spread Convolution）进行处理，根据情况选择5×5或3×3的卷积运算于分别用于高频模糊度（High-haze）或低频模糊度（Low-haze）的去除。数据文件存放在%sampledate/ haze下。

（1）ERDAS 图标面板菜单条.: 单击Main->Image Interpreter->Radiometric Enhancement

打开 Haze Reduction 对话框（图3.2）,在对话框中，需要设置下列参数：

①确定输入文件（Input File）：klon_tm.img；

②定义输出文件（Ouput File）：haze.img；

③定义坐标类型为（Coordinate Type）：Map；

④处理范围确定（Subset Definition）：在ULX／Y、LRX／Y微调框中输入需要的数值（缺省状态为整个图像范围，可以应用InquireBox定义子区）；

⑤处理方法（Method）：选择Landsat 5 TM（或Landsat 4 TM）

（2）单击OK按钮，关闭 Haze Reduction对话框，执行去霾处理。

去霾处理（HazeReduction）的前后对比效果如下图3.3和3.4所示：

练习2 光谱增强

1彩色变换

（1）突出显示水体信息

根据加色法的原理，选择遥感影像的某三个波段，分别赋予红、绿、蓝三种原色，就可以合成彩色影像。由于原色的选择与原来遥感波段所代表的真实颜色不同，因此生成的合成色不是地物真实的颜色，因此这种合成叫做假彩色合成。多波段影像合成时，方案的选择十分重要，它决定了彩色图像能否显示较丰富的地物信息或突出某一方面的信息。Landsat TM（ETM）的7个波段中，TM2、ETM+2（0.52-0.60µm）适用于水体污染的研究。不少研究表明，水体的兰谱段和绿谱段的辐射比值，是溶解有机质和浮游生物出现情况的一种度量。

数据文件存放在%sampledate/ spectral下

用4、3、2作假彩色合成，具体操作如下：在Viewer窗口中打开1986.img图像后，在Viewer窗口中单击Raster工具条，单击Band Combinations,出现Set Layer Combinations for 窗口如图3.5，

在对话框中分别选择Red为4，Green为3，Blue为2，单击Apply和ok后，退出对话框，审视4、3、2作假彩色合成后的图像（见图3-6），

我们可以发现：合成之后的图像可以更好的反映水体污染的情况，清洁水体的影像呈均匀的深蓝-蓝黑色，轻污染区的水体影像蓝中夹杂着不均匀的呈条状、块状分布的淡蓝、淡青色调，重污染区的水体影像呈现淡蓝色-青色。

（2）突出矿点和居民点信息

TM1、ETM+1（0.45-0.52µm）能反映岩矿石中铁离子叠加吸收谱带，为褐铁矿、铁帽特征识别谱带，并且矿物在红光波段TM3、ETM+3（0.63-0.69µm）的反射值较大，RGB为7、3、1或5、3、1波段组合（见图3-7）有利于突出矿区信息。在531波段合成图像上，矿区的影像特征大致为：颜色呈淡绿色、青偏绿色，较大的矿区呈不规则多边形状，无植被覆盖。而据Barry（1983）研究，用7、4、3或7、5、4作假彩色合成有利于居民地的提取，743波段合成图像上（见图3-8），居民地影像颜色呈紫色。

2图像运算

两幅或多幅单波段影像，完成空间配准后，通过一系列运算，可以实现图像增强，达到提取某些信息或去掉某些不必要信息的目的。

两幅同样行、列数的图像，对应像元的亮度值相减就是差值计算，即：

fD（x，y）= f1（x，y）-f2（x，y）

差值计算应用于两个波段时，相减后的值反映了同一地物光谱反射率之间的差。由于不同地物反射率差值不同，两波段亮度值相减后，差值大的被突出出来。例如，当红外波段减红波段时，植被的反射率差异很大，相减后的差值就大，而土壤和水在这两个波段反射率差值就很小，因此相减后的图像可以把植被信息突出出来。

两幅同样行、列数的图像，对应像元的亮度值相除（除数不为0）就是比值计算，即：

fR（x，y）= f1（x，y）/f2（x，y）

比值运算可以检测波段的斜率信息并加以扩展，以突出不同波段见地物光谱的差异，提高对比度。该运算常用于突出遥感影像中的植被特征、提取植被类型或估算植被生物量，这种算法称为植被指数（VI，Vegetation Index），如归一化差异植被指数NDVI（见图3-9），（TM4-TM3）/（TM4+TM3），是最广泛使用的一种VI。在NDVI图中，植被覆盖多的地方光谱值就大，呈灰白色，相反像水体裸地等无植被覆盖光谱值就小，呈暗黑色。类似，铁矿指数（即ironoxide指数，实质为红光波段（band3）与蓝光波段（band1）反射值的比值，见图3-10），体现了含铁氧化物的矿石band3/band1比值较大的特点。在ironoxide图中，地表含铁矿物多的地方，尤其是开采矿区、矿渣堆放区等，ironoxide指数就高，光谱值就大，在图上呈亮白色。

接着通过指数运算和波段组合得到矿区指数图（R（5/7）、G（5/4）、B（3/1）），由于TM（ETM）的波段3/1和5/4能体现含铁和铁的氧化物，而5/7表示含粘土矿物的特点，可以大致提取矿区范围（见图3.12）。具体步骤如下：

（1）打开Reproject Images 工具菜单，Input File 为2002.img,output File 为2002tm-2.5，定义投影参数与校正后SPOT图像一致，Output Cell Sizes为2.5米，Resample Method 为Cubic Convolution，单击OK输出图像（见图3.11）

（2）打开Image Interpreter/Spectural Enhancement/Indices命令，打开Indices对话框（图3.13），输入文件（Input File）为2002tm.img，输出文件（Output File）为2002tm-minerals.img，分别选择运算方法（Select Function）为IRON OXIDE，CLAY MINERALS，FERROUS MINERALS，输出数据类型（Output Date Type）为 Unsigned 8 bit生成的三幅图像分别为3.10，3.12所示。

练习3 图像空间增强（Spatial Enhancement）

分辨率融合（Resolution Merge）

分辨率融合是对不同空间分辨率遥感图像的融合处理，使融合后的遥感图像既具有较好的空间分辨率、又具有多光谱特征，从而运到图像增强的目的．操作过程比较简单，关键是融合前两幅图像的配准（ Rectification）以及融合过程中融合方法（ Method）的选择。

数据文件存放在%sampledate/ merge下。

ERDAS图标面板菜单条:Main->Image Interpreter->Spatial Enhancement

->Resolution Merge->Resolution Merge对话框（图3.13）

ERDAS图标面板工具条:点击Interpreter图标->Spatial Enhancement

Resolution Merge->Resolution Merge对话框（图3.13）

图3.13 Resolution Merge对话框

在Resolution Merge对话框中，需要设置下列参数:

①确定高分辨率输入文件（High Resolution Input File）: spots.img

②确定多光谱输入文件（Multispecoral Input File）: dmtm.img

③定义输出文件（Output File）: merge.img

④选择融合方法（Method）: Principle Component（主成份变换法）系统提供的另外两种融合方法是:Mutiplicative（乘积方法）和Brovey Transform（比值方法）

⑤选择重采样方法（Resampling Techniques）: Bilinear Interpolation

⑥输出数据选择（Output Option）: Stretch Unsigned 8 bit

⑦输出波段选择（Layer Selection）: Select Layers 1:7

⑧单击OK（关闭Resolution Merge对话框，执行分辨率融合）

以某地区的矿山环境监测TM与SPOT图像融合为例子，具体分析融合效果

在Resolution Merge对话框中，需要设置下列参数:

①确定高分辨率输入文件（High Resolution Input File）: subspot.img（图3.14）

②确定多光谱输入文件（Multispecoral Input File）: subetm-mine.img（图3.15）

③定义输出文件（Output File）: etmspot-merge.img

④选择融合方法（Method）: Principle Component（主成份变换法）

⑤选择重采样方法（Resampling Techniques）: Bilinear Interpolation

⑥输出数据选择（Output Option）: Stretch Unsigned 8 bit

⑦输出波段选择（Layer Selection）: Select Layers 1:3

⑧单击OK（关闭Resolution Merge对话框，执行分辨率融合），融合后的图像见（图3.16）

实习4　图像分类

实习内容:

1、非监督分类

2、监督分类

3、专家分类器

课时安排：4课时

1.图像分类简介（Introduction to Classification）

图像分类就是基于图像像元的数据文件值，将像元归并成有限几种类型、等级或数据集的过程。常规图像分类主要有两种方法:非监督分类与监督分类，专家分类方法是近年来发展起来的新兴遥感图像分类方法，本次练习将依次介绍这三种分类方法。

非监督分类运用ISODATA （Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique）算法，完全按照像元的光谱特性进行统计分类，常常用于对分类区没有什么了解的情况。使用该方法时。原始图像的所有波段都参于分类运算，分类结果往往是各类像元数大体等比例。由于人为干预较少，非监督分类过程的自动化程度较高。非监督分类一般要经过以下几个步骤:初始分类、专题判别、分类合并、色彩确定、分类后处理、色彩重定义、栅格矢量转换、统计分析。

监督分类比非监督分类更多地要用户来控制，常用于对研究区域比较了解的情况。在监督分类过程中，首先选择可以识别或者借助其它信息可以断定其类型的像元建立模板，然后基于该模板使计算机系统自动识别具有相同特性的像元。对分类结果进行评价后再对模板进行修改，多次反复后建立一个比较准确的模板，并在此基础上最终进行分类。监督分类一般要经过以下几个步骤:建立模板（训练样本）、评价模板、确定初步分类图、检验分类结果、分类后处理、分类特征统计、栅格矢量转换。

专家分类首先需要建立知识库，根据分类目标提出假设，并依据所拥有的数据资料定义支持假设的规则、条件和变量，然后应用知识库自动进行分类。ERDAS IMAGINE图像处理系统率先推出专家分类器模块，包括知识工程师和知识分类器两部分，分别应用于不同的情况。

2非监督分类（Unsupervised Classification）

ERDAS IMAGINE使用ISODATA算法（基于最小光谱距离公式）来进行非监督分类。聚类过程始于任意聚类平均值或一个己有分类模板的平均值:聚类每重复一次，聚类的平均值就更新一次，新聚类的均值再用于下次聚类循环。ISODATA实用程序不断重复，直到最大的循环次数己达到设定阈值或者两次聚类结果相比有达到要求百分比的像元类别已经不再发生变化。

本节将通过举例说明如何进行非监督分类。数据文件存放在%sampledate/ class下

练习1 非监督分类

1分类过程（Classification Procedure）

（1）调出非监督分类对话框

调出非监督分类对话框的方法有以下两种:

方法一:在ERDAS图标面板工具条中点击DataPrep图标

Data Preparation菜单->Unsupervised Classification菜单项

Unsupervised Classification对话框（图4.1）

方法二:在ERDAS图标面板工具条中点击Classifier图标，Classification菜单，Unsupervised Classification菜单项，Unsupervised Classification对话框（图4.2）

可以看到，两种方法调出的Unsupervised Classification对话框是有一些区别的。（推荐采用第二种方法）

（2）进行非监督分类

Unsupervised Classification对话框（图4.3）:

①确定输出文件（Input Raster File）: 1986.img（要被分类的图像）

②确定输出文件（Output File）: 1986_isodata.img〔即将产生的分类图像）

③选择生成分类模板文件: Output Signature Set（将产生一个模板文件）

④确定分类模板文件（FileName）: 1986_isodata.sig

⑤对Clustering Options选择Initialize from Statistic单选框

Initialize from Statistics指由图像文件整体（或其AOl区域）的统计值产生自田聚类，分出类别的多少由用户自己决定。Use Signature Means是基于选定的模板文件进行非监督分类，类别的数目由模板文件决定。

⑥确定初始分类数（Number of classes）: 10（分出10个类别）。实际工作中一般将分类数取为最终分类数的2倍以上。

⑦点击Initializing Options按钮可以调出File Statistics Options对话框以设置1SODATA的一些统计参数。

⑧点击Color Scheme Options按钮可以调出‘Output Color Scheme Options对话框以决定输出的分类图像是彩色的还是黑白的。这两个设置项使用缺省值。

⑨定义最大循环次数（Maximum Iterations）: 24

最大循环次数（Maximum Iterations）是指ISODATA重新聚类的最多次数，这是为了避免程序运行时间太长或由于没有达到聚类标准而导致的死循环。一般在应用中将循环次数都取6次以上。

⑩设置循环收敛阅值（Convergence Threshold）: 0.95

收敛阂值（Convergence Threshold）是指两次分类结果相比保持不变的像元所占最大百分比。此值的设立可以避免ISODATA无限循环下去。

（3）点击OK按钮（关闭Unsupervised Classification对话框， 执行非监督分类，获得一个初步的分类结果）

2分类评价（Evaluate Classification）

获得一个初步的分类结果以后，可以应用分类叠加（Classification Overlay）方法来评价、检查分类精度。其方法如下:

（1）显示原图像与分类图像

在视窗中同时显示germtm.img和germtm_isodat.img:两个图像的叠加顺序为1986.img在下、1986_ isodat.img在上。1986.img显示方式用红（4）、绿（5）、蓝（3）

（2）打开分类图像属性表并调整字段显示顺序

视窗工具条:点击Tools图标（或者选择Raster菜单项->选择Tools菜单）

打开Raster工具面板，点击Raster工具面板的脚图标（或者在视窗菜单条:Raster->Attributes），打开Rarster Attribute Editor对话框（1986_isodata的属性表）（图4.5）

属性表中的11个记录分别对应产生的10个类及Unclassified类，每个记录都有一系列的字段。如果想看到所有字段，需要用鼠标拖动浏览条.为了方便看到关心的重要字段，需要调整字段显示顺序。

Rarster Attribute Editor对话框菜单条:Edit->Column Properties->Column Properties对话框（图4.6）

在Columns中选择要调整显示顺序的字段，通过Up、Down、Top、Bottom等几个按钮调整其合适的位置，通过选择 Display Width调整其显示宽度，通过Alignment调整其对齐方式。如果选择Editable复选框，则可以在Title中修改各个字段的名字及其它内容。在Column Properties对话框中调整字段顺序，最后使Histogram, Opacity, Color, Class Names四个字段的显示顺序依次排在前面。

（3）点击OK按钮（关闭Column Properties对话框），返回Rarster Attribute Editor对话框（1986_isodata的属性表）

（4）给各个类别赋相应的颜色

Rarster Attribute Editor对话框（1986_ isodata的属性表）:①点击一个类别的Row字段从而选择该类别；②右键点击该类别的Color字段（颜色显示区）；③As Is菜单->选择一种颜色；④重复以上步骤直到给所有类别赋予合适的颜色

（5）不透明度设置

由于分类图像覆盖在原图像上面，为了对单个类别的判别精度进行分析，首先要把其它所有类别的不透明程度（Opacity）->值设为0（即改为透明），而要分析的类别的透明度设为1（即不透明）。

Rarster Attribute Editor对话框（1986_isodata的属性表）:①右键点击Opacity字段的名字；②Column Options菜单->Formula菜单项；③Formula对话框（图4.7）；④在formula对话框的formula输入框中（用鼠标点击右上数字区）输入0；⑤点击Apply按钮（应用设置）；⑥点击Close按钮（关闭Formula对话框）；⑦返回Rarster Attribute Editor对话框（germtm_isodata的属性表）

现在己经把所有类别设置成透明的，下面把要所分析类别的不透明度设置为1

Rarster Attribute Editor对话框（germtm_isodata的属性表）:①点击一个类别的Row字段从而选择该类别；②点击该类别的Opacity字段从而进入输入状态；③在该类别的Opacity字段中输入1，并按回车键

此时，在视窗中只有要分析类别的颜色显示在原图像的上面，其它类别都是透明的。

（6）确定类别专题意义及其准确程度

虽然已经得到了一个分类图像，但是对于各个分类的专题意义目前还没有确定，这一步就是要通过设置分类图像在原图像背景上闪烁（Flicker），来观察其与背景图象之间的关系，从而判断该类别的专题意义，并分析其分类准确与否。当然也可以用卷帘显示（Swipe）、混合显示（Blend）等图像叠加显示工具，进行判别分析。

视窗菜单条:Utility->Flicker命令，打开Viewer Flicker对话框，设置参数：①设置闪烁速度（Speed）为500；②设置自动闪烁状态，选择Auto Mode（观察类别与原图像之间的对应关系）；③单击Cancel按钮（关闭Viewer Flicker）

（7）标注类别的名称和相应颇色

Rarster Attribute Editor对话框（germtrn_isodata的属性表），设置参数:①点击刚才分析类别的Row字段从而选择该类别；②点击该类别的Class Names字段从而进入输入状态；③在该类别的Class Names字段中输入其专题意义（如水体），并按回车键；④As Is菜单一选择一种合适的颜色（如水体为蓝色）

重复以上5, 6, 7三步直到对所有类别都进行了分析与处理。

注意，在进行分类叠加分析时，一次可以选择一个类别，也可以选择多个类别同时进行。

练习2 监督分类（Supervised Classification）

监督分类一般有以下几个步骤:定义分类模板（Define Signatures）、评价分类模板（Evaluate Signatures）、进行监督分类（Perform Supervised Classification）、评价分类结果（Evaluate Classification），下面将结合例子讲述这几个步骤。

1定义分类模板（Define Signature Using Signature Editor）

ERDAS IMAGINE的监督分类是基于分类模板来进行的，而分类模板的生成、管理、评价、和编辑等功能是由分类模板编辑器来负责的。毫无疑问，分类模板生成器是进行监督分类一个不可缺少的组件。

在分类模板生成器中生成分类模板的基础是原图像和（或）其特征空间图像。因此，显示这两种图像的视窗也是进行监督分类的重要组件。

（1）显示需要进行分类的图像

在视窗中显示\1986.img （Red4/Green5/Blue3）。选择Fit to Frame,其它采用缺省设置）。

（2）打开模板编辑器并调整显示字段

ERDAS图标面板工具条:点击Classifier图标

①Classification菜单；②Signature Editor菜单项；③Signature Editor对话框（图4.8）

打开分类模板编辑器，可以看到分类模板编辑器由菜单条、工具条和分类模板属性表3部分组成。

从图4.8中可以看到有很多字段，有些字段对分类的意义不大，我们希望不显示这些这段，所以要进行如下调整:

Signature Editor对话框菜单条: 单击View->Columns，打开View Signature Columns对话框（图4.9）

①点击最上一个字段的Column字段向下拖拉直到最后一个段。此时，所有字段都被选择上，并用黄色（缺省色）标识出来。

②按住Shift键的同时分别点击Red, Green, Blue三个字段Red, Green, Blue三个字段将从选择集中被清除.

③点击Apply按钮

④点击Close按钮

从View Signature Columns对话框可以看到Red, Green, Blue三个字段将不再显示。

（3）获取分类模板信息

可以分别应用AOI绘图工具、AOI扩展工具、查询光标等三种方法，在原始图像或特征空间图像中获取分类模板信息。

应用AOI绘图工具在原始图像获取分类模板信息

在显示有1986.img图像的视窗:

①点击图标（或者选择Raster菜单项->选择Tools菜单），打开Raster工具面板

②点击Raster工具面板的图标

③在视窗中选择绿色区域，绘制一个多边形AOI

④在Signature Editor对话框，点击图标，将多边形AOI区域加载到Signature分类模板中

⑤在Signature Editor中，改变刚才加入模板的Signature Name和Color分别为 Agricultural_I和浅绿色。

⑥重复上述操作过程以多选择几个浅绿色区域AOI，并将其作为新的模板加入到 Signature Editor当中，同时确定各类的名字及颜色。

如果对同一个专题类型（如水体）采集了多个AOI并分别生成了模板，可以将这些模板合并，以使该分类模板具多区域的综合特性。具体做法是在Signature Editor对话框中，将该类的Signature全部选定·然后点击合并图标，，这时一个综合的新模板将生成，原来的多个多个Signature同时存在（即如果必要也可以删除）。

⑦重复上述所有操作过程，根据实地调查结果和已有研究成果，在图像窗口选择绘制多个红色区域（居民地），多个蓝色区域（水体），多个深，绿色区域（林地）、多个褐黄色区域（矿区），加载、合并、命名，建立新的模板。

⑧如果所有的类型都建立了分类模板，就可以保存分类模板。

（4）保存分类模板

Signature Editor对话框菜单条:单击File->Save

①打开Save Signature Fiel As对话框

②确定是保存所有的模板还是只保存被选中的模板

③确定文件的目录和名字（.sig文件）

④点击OK按钮

2评价分类模板（Evaluating Signatures）

分类模板建立之后，就可以对其进行评价、删除、更名、与其它分类模板合并等操作。分类模板的合并可使用户应用来自不同训练方法的分类模板进行综合复杂分类，这些模板训练方法包括监督、非监督、参数化和非参数化。

分类模板评价工具包括:

Alarms:分类预警工具

Contingency matrix:可能性矩阵

Feature objects:特征对象

Feature Space to image masking:特征空间到图像掩模

Histograms:直方图方法

本次实习主要讨论的分类预警工具法

1报警评价（Alarms）

（1）产生报警掩膜

分类模板报警工具根据平行六面体决策规则（parallelepiped division rule）将那些原属于或可能属于某一类别的像元在图像视窗中加亮显示，以示警报一个报警可以针对一个类别或多个类别进行。如果没有在Signature Editor中选择类别，那么当前活动类别（Signature Editor“>”符号旁边的类别）就被用于进行报警。本功能具体使用过程如下:

1、产生分类预警掩摸（首先打开获取分类摸板后的Signature Editor对话框，图4.10）

图4.10获取分类摸板后的Signature Editor对话框

在Signature Editor对话框:①选择某一类或者某几类模板；②单击View->Image Alarm命令；③打开Signature Alarm对话框（图4.11） ④选中Indicate Overlap；⑤点击Edit Parallelepiped Limits按钮；⑥Limits对话框（图4.12）；⑦点击Set按钮，打开Set Parallelepiped Limits对话框（图4.13）；⑧设置计算方法（Method） : Minimum/ Maximum；⑨选择使用的模板（Signature）:Current；⑩OK（关闭Set Parallelepiped Limits对话框）；返回Limits对话框； Close（关闭Limits对话框）；返回Signature Alarm对话框； OK（执行报警评价，形成报警掩膜）； Close（关闭Signature Alarm对话框）

根据Signature Editor中指定的颜色，选定类别的像元显示在原始图像视窗中，并覆盖在原图像之上，形成一个报警掩膜。（执行分类预警评价，形成预警掩膜，掩膜的颜色与模板颜色一致为红色）。

（2）利用Flicker功能查看报警掩膜：方法参见练习一非监督分类中的有关介绍。

（3）删除分类报警掩膜

视窗菜单条:View->Arrange Layers菜单，设置：①打开Arrange Layers对话框；②右键点击Alarm Mask图层；③弹出Layer Options菜单：选择Delete Layer；④Alarm Mask图层被删除；⑤Apply（应用图层删除操作）；⑥提示Verify Save on Close->No；⑦Close（关闭Arrange Layers对话框）

3 执行监督分类（Perform Supervised Classification）

如果分类模板的检验精度比较好，可以进行监督分类操作了。

ERDAS图标面板菜单条:Main->Image Classification->Classification菜单

ERDAS图标面板工具条:点击Classifier图标->Classification菜单

（1）Supervised Classification菜单项

（2）Supervised Classification对话框（图4.14）

在Supervised Classification对话框中，需要确定下列参数:

①确定输入原始文件（Input Raster File）: 1986.img

②定义输出分类文件（Classified File）: 1986-superclass.img

③确定分类模板文件（Input Signature File）: supervise.sig

④选择输出分类距离文件:Distance File（用于分类结果进行阈值处理）

⑤定义分类距离文件（Filename）: 1986 distance.img

⑥选择非参数规则（Non-Parametric Rule）:Feature Space

⑦选择叠加规则（Overlay Rule）: Parametric Rule

⑧选择未分类规则（Unclassified Rule）: Parametric Rule

⑨选择参数规则（Parametric Rule）: Maximum Likelihood

⑩不选择Ciassify zeros（分类过程中是否包括0值）

OK（执行监督分类，关闭Supervised Classification对话框）

说明:在Supervised Classification对话框中，可定义分类图的属性表项目:点Attribue Options按钮

打开Attribue Options对话框（图4.15）

通过Attribue Options对话框，可以确定模板的哪些统计信息将被包括在输出的分类图像层中。这些统计值是基于各个层中模板对应的数据计算出来的，而不是基于被分类的整个图像。

（1）在Attribue Options对话框上作出选择

（2）OK（关闭Attribue Options对话框）

（3）返回Supervised Classification对话框

4评价分类结果（evaluate classification）

执行了监督分类之后，需要对分类效果进行评价，ERDAS系统提供了多种分类评价方法，包括分类叠加（classification overlay）、定义阈值（thresholding ）、分类编码（recode classes）,精度评估（accuracy assessment）等，下面有侧重的进行介绍。

3.4.1分类叠加（Classification Overlay）

分类叠加就是将专题分类图像与分类原始图像同时在一个视窗中打开，将分类专题层置于。上层，通过改变分类专题的透明度（Opacity）及颜色等属性，查看分类专题与原始图像之间的关系。对于非监督分类对果。通过分类叠加方法来确定类别的专题特性、并评价分类结果。对监瞥分类结果。该方法只是查看分类结果的准确性。

通过对分类的评价，如果对分类精度满意，保存结果。如果不满意，可以进一步做有关的修改，如修改分类模板等，或应用其它功能进行调整。

5分类后处理（Post-Classification Process）

无论监督分类还是非监督分类，都是按照图像光谱特征进行聚类分析的，因此，都带有一定的盲目性。所以，对获得的分类结果需要再进行一些处理工作，才能得到最终相对理想的分类结果，这些处理操作就通称为分类后处理。

1聚类统计（Clump）

无论利用监督分类还是非监督分类，分类结果中都会产生一些面积很小的图斑。无论从专题制图的角度，还是从实际应用的角度，都有必要对这些小图斑进行剔除。ERDAS系统中的GIS分析命令Clump, Sieve, Eliminate可以联合完成小图斑的处理工作。

聚类统计（Clump）是通过对分类专题图像计算每个分类图斑的面积、记录相邻区域中最大图斑面积的分类值等操作，产生一个Clump类组输出图像，其中每个图斑都包含Clump类组属性:该图像是一个中间文件，用于进行下一步处理。

ERDAS图标面板菜单条:Main->Image Interpreter ->GIS Analysis Clump -> Clump对话框（图4.16）

ERDAS图标面板工具条:点击Interpreter图标->GIS Analysis Clump->Clump对话框（图4.16）

在Clump对话框中，需要确定下列参数:

①确定输入文件（Input File）: 1986_superclass.img

②定义输出文件（Output File）: 1986_clump.img

③文件坐标类型（（Coordinate Type） : Map

④处理范围确定（Subset Definition） : ULX / Y, LRX / Y （缺省状态为整个图像范围，可以应用Inquire Box定义子区）

⑤确定聚类统计邻域大小（Connect Neighbors）: 8，（统计分析将对每个像元四周的8个相邻像元进行）

⑥OK（关闭Clump对话框，执行聚类统计分析）

说明:Clump聚类统计分析需要较长的时间，特别当邻域为8时:如果图像本身非常大，建议统计邻域选择4。

2过滤分析（Sieve）

Sieve功能是对经Clump处理后的Clump类组图像进行处理，按照定义的数值大小，删除Clump图像中较小的类组图斑，并给所有小图斑赋予新的属性值0。显然，这里引出了一个新的问题，就是小图斑的归属问题?可以与原分类图对比确定其新属性，也可以通过空间建模方法、调用Delerows或Zonel工具进行处理（详见空间建模联机帮助）。Sieve经常与Clump命令配合使用，对于无须考虑小图斑归属的应用问题，有很好的作用。

ERDAS图标面板菜单条:Main->Image Interpreter->GIS Analysis

Sieve->Sieve对话框（图4.17）

ERDAS图标面板工具条:点击Interpreter图标->GIS Analysis

Sieve->Sieve对话框（图4.17）

在Sieve对话框中，需要确定下列参数:

确定输入文件（Input File）: 1986-superclass.img

定义输出文件（Output File）: 1986-sieve.img

文件坐标类型（Coordinate Type）: Map

处理范围确定（Subset Definition）: ULX/Y, LRX/Y

（缺省状态为整个图像范围，可以应用Inquire Box定义子区）

确定最小图斑大小（Minimum Size）: 16 pixels

OK（关闭Sieve对话框，执行过滤分析）

3去除分析（Eliminate）

去除分析是用于删除原始分类图像中的小图斑或Clump聚类图像中的小Clump类组·与Sieve命令不同，Eliminate将删除的小图斑合并到相邻的最大的分类当中，而且，如果输入图像是Clump聚类图像的话，经过Eliminate处理后，将分类图斑的属性值自动恢复为Clump处理前的原始分类编码。显然，Eliminate处理后的输出图像是简化了的分类图像。

ERDAS图标面板菜单条:Main->Image Interpreter->GIS Analysis

Eliminate->Eliminate对话框（图4.18）

ERDAS图标面板工具条:点击Interpreter图标->GIS Analysis

Eliminate->Eliminate对话框（图4.18）

在Eliminate对话框中，需要确定下列参数:

①确定输入文件（Input File）: 1986-superclass.img

②定义输出文件（Output File）: 1986-Eliminate.img

③文件坐标类型（Coordinate Tvpe ）: Map

④处理范围确定（Subset Definition）: ULX / Y, LRX / Y，（缺省状态为整个图像范围，可以应用Inquire'Box定义子区）

⑤确定最小图斑大小（Minimum）: 16 pixels

⑥确定输出数据类型（Output）: Unsigned 4 Bit

⑦OK（关闭Eliminate对话框，执行去除分析）

4分类重编码（Recode ）

作为分类后处理命令之一的分类重编码，主要是针对非监督分类而言的，由于非监督分类之前，用户对分类地区没有什么了解，所以在非监督分类过程中，一般要定义比最终需要多一定数量的分类数:在完全按照像元灰度值通过ISODATA聚类获得分类方案后，首先是将专题分类图像与原始图像对照，判断每个分类的专题属性，然后对相近或类似的分类通过图像重编码进行合并，并定义分类名称和颜色。当然，分类重编码还可以用在很多其它方面，作用有所不同。

ERDAS图标面板菜单条:Main->Image Interpreter->GIS Analysis

Recode->Recode对话框（图4.19）

ERDAS图标面板工具条:点击Interpreter图标->GIS Analysis，Recode->Recode对话框（图4.19）

在Recode对话框中，需要确定下列参数:

①确定输入文件（Input File）: 1986-superclass.img

②定义输出文件（Output File）: 1986_recode.img

③设置新的分类编码（（Setup Recode ）:点击Setup Recode按钮

④打开Thematic Recode表格（图4.20）

⑤根据需要改变New Value字段的取值（直接输入）

⑥在本例中将原来的十类依次两两合并，形成五类（图4.20）

⑦OK（关闭Thematic Recode表格，完成新编码输入）

⑧确定输出数据类型（Output）: Unsigned 4 Bit

⑨OK（关闭Recode对话框，执行图像重编码。输出图像将按照New Value变换专题分类图像属性，产生新的专题分类图像）

可以在视窗中打开重编码后的专题分类图像，查看起分类属性表:

视窗菜单条: File->Open->Raster Layer->文件名（File Name）: 1986-recode.img

视窗菜单条:Raster->Attributes->打开Raster Attrbute Editor属性表（图4.21）

对比图4.20分类属性表和图4.21分类属性表，特别是其中Histogram字段的数值，会发现两者之间的联系与区别。

实习5　矢量功能介绍

实习内容:

1、矢量功能菜单学习

2、手动绘制矢量文件

课时安排：4课时

练习1矢量功能菜单学习

1.矢量功能简介（Introduction to Vector Function）

ERDAS IMAGINE的主要作用是处理栅格数据模型的遥感图像。考虑到矢量数据应用范围日益广泛及矢量、栅格数据各有优缺点这两个因素，ERDAS IMAGINE增加了矢量功能。通过将栅格数据和矢量数据集成在一个系统，可以建立研究区域的完整数据库。在此库基础上可以将矢量图层叠加到高精度的最新遥感图像上以对矢量数据进行几何形状和属性的更新，也可以用矢量图层在栅格图像上确定一个感兴趣的区域（AOI），以对该区域进行分类、增强等操作。另外，在几何校正、图件生产等许多方面都可以体会到由于可同时操作矢量、栅格数据而使ERDAS IMAGINE表现出了更出色的能力。

ERDAS IMAGINE的矢量工具是基于ESRI的数据模型开发的，所以ARC/INFO的矢量图层、coverage），ESRI的Shape文件和ESRI SIDE矢量层（vector layer）。可以不经转换而直接在ERDAS IMAGINE使用，使用方式包括显示、查询、编辑（SIDE矢量层除外）。

在本书中，矢量图层是指ARC/INFO的矢量图层（coverages），ESRI的Shape文件和ESRISDE矢量层（vector layer）。

矢量实用工具可以通过以下步骤启动:

ERDAS图标面板工具条:点击Vector图标->Vector Utilities菜单（图5.1）数据存放在%sampledata/vector下。

2.矢量图层生成（Create New Vector Layers）

2.1生成矢量图层的基本方法（Basic Method for Creating Vector Layers）

本小节通过例子讲述如何生成一个新的图层。具体思路是从己有矢量图层中拷贝一些特征到新生成的图层。这个过程不仅包括空间位置数据的拷贝，也包括属性数据的复制。

（1）在视窗1中打开源图层，另外打开视窗2用于产生新的图层。在视窗1和视窗2中同时打开%sampledata\germtm.img（使用fit to frame选项）,在视窗1中打开vector\zone88

（2）在视窗2中产生新的图层，确定其位置、目录及精度。

在视窗1中打开zone88时不选Use Symbology复选框，随后将具体设置矢量图层的显示方式，同时也不选Clear Display复选框，以免将已经调用的germtm.img图像清除。

在视窗2菜单条中选择File-> New ->Vector Layer

Create a New Vector Layer对话框（图5.2）

确定将产生图层的位置目录（Look in）及其名字zone88subset （File name）

点击OK按钮

New Arc Coverage Layer Option对话框（图5.3 ）

点击Single Precision单选框,然后点击OK按钮

上述操作产生了一个新的图层zone88subset，不过这个图层的内容是空的，下面将从zone88中问zone88subset中拷贝一些特征。

（3）在源图层中选择特征要素

在视窗I中选择几个Label点

本操作从视窗1的矢量图层中选择了几个Label点，可以看到选中的点在视窗中被用黄色、缺省）标示了出来。

①单击Vector中的Viewer Properties命令。

②打开Properties for Vector Layers对话框（见图5.4）

③选中Point 复选框，以便在窗口中显示Label点。

④单击Apply 按钮。

⑤单击Close按钮。

⑥按住Shift键，在窗口中选择几个Label点。

⑦被选择的Label点在窗口中用黄色（默认）标示。

（4）将选中特征的某字段属性值存放入临时文件

本例要把选中Label点的Zoning字段属性值也拷贝到新图层中，现在首先需要将这些属性值存放到一个临时文件中去。

点击zone88属性表的zoning列，上一个操作使该zoning列处于被选中状态。

①右键点击zoning列的列头

②Column Options菜单

③选择Export菜单项

④Export Column Data对话框（图5.5）

Export Column Date对话框将确定要把选中点的zoning属性存贮到哪个文件中去。我们存之为zoning.dat。zoning.dat在生成前可以通过Export Column Date对话框（图5.4）以决定存贮格式，如以逗号还是以Tab为各个点zoning值的分隔符等。

注意export是将选择集中特征的选中（一个或者多个）列的属性值存放到一个文件中去。以纯文本方式用word打开该文件可以更好地理解图5.6所示的设置。

（5）将空间数据拷贝到新生成的图层中

①点击视窗:Copy Feature图标

②选择视窗1菜单条Vector->Enable Editing

③点击视窗2的Paste Feature

④点击视窗2菜单条File->Save->Top Layer

以上操作将zone88中所选的Label点拷贝到了zone88subset中并作了保存。

下面将通过临时文件zoning.dat为中介，给zone88subset的Label点增加zoning字段及内容。

（6）查看新图层属性并增加属性字段

点击Vector菜单项->选择Toots菜单

①Vector工具面板，点击视窗菜单Vector菜单项一选择Attributes菜单

②打开矢量图层zone88subset的属性表,选择zone88subset属性表菜单View

③选择Point Attributes菜单项, 查看zone88subset的Label点属性，可以看到所有的Label点只有位置信息。下面将为Label点加入zoning字段。

选择zone88subset属性表菜单Edit；选择Create Attributes菜单项

zoning是用户自己加入的字段，在加入以前必须保证图层所有的系统字段存在。在执行上一操作以前，Label点只有X和Y的位置字段，而没有面积、周长、内部号和用户号，所以要通过上一小步操作生成图息的系统缺省字段。现在zone88subset拥有了POINT X, POINT Y,AREA, PERIMETER, ZONE88SUBSET#, ZONE88SUBSET-ID等所有系统缺省字段，下面就可以添加用户字段zoning。

属性表Edit:①选择Column Attributes菜单项

②Column Attributes对话框（图5.7）

③点击Column Attributes面板的New按钮以增加新的字段，该字段设置为:Title （zoning），Type（Integer）、Precision（Single）、Display Width（12）.

点击 Column Attributes对话框的Delete按钮可以删除字段，但系统缺省字段不可删除。而且，如果图层有未被保存的变化，则该按钮将处于“不可用”状态。

现在，zone88subset图层的Label点不仅具有系统缺省属性，而且增加了一项用户自定义的字段:zoning。

图5.7 Column Attributes对话框

下面将把前文存放在zoning.dat中的属性值读入到zone88subset的zoning字段中:

（7）将临时文件内容输入为新图层的属性值

①zone88subset属性表菜单->View->Point Attributes

②点击zoning列的列头，使该列处于被选中状态

③右键点击zoning列的列头

④Column Options菜单->Import

⑤Import Column Data对话框（图5.8）

Import Column Data对话框是确定要把哪个文件的内容作为选定列的属性值。由前文可知该文件为zoning.dat。

zoning.dat数据在读入以前可以通过Import Column Date对话框的。Option选项调出Import column Options对话框（图5.9）以决定将被输入的数据如何与各个将被填充的字段对应起来。

①确定zoning.dat为读入的文件（Import From）

②点击OK按钮

现在，从属性表中可以看到所有Label点都有了zoning值。

（8）保存结果

①视窗2菜单->File->Close

②Verify Save on Close对话框

③点击OK按钮

练习2 手动绘制矢量文件

1矢量工具面板功能（Vector Tool Palette）

视窗菜单条:Vector->Tools->Vector工具面板

视窗工具条:点击Show Tool Palette图标->Vector工具面板。

Vector工具面板中包含了主要的Vector菜单操作命令和矢量要素编辑命令。掌握Vector工具面板中的命令，对于矢量图层与矢量要素的编辑是非常重要的。

表5.1矢量工具面板常用的图标与功能

2 矢量文件生成与编辑（Create&Edit Vector Layer）

（1）打开图像文件（Open Raster Layer）

视窗菜单条:File->Open->Raster Layer->Select Layer To Add对话框（图5.10）

视窗工具条:点击“打开文件”图标->Select Laver To Add对话框（图5.10）

①确定文件路径（Look in）: %sampledatas

②确定文件类型（Files of Type）: IMAGINE Image （*.img）

③选择文件名称（File Name）: xs_truecolor sub.img

④OK（关闭Select Layer to Add对话框，打开图像文件）。

（2）创建矢量文件（Create Vector Layer）

视窗菜单条:File/New->Vector Layer，打开Create a New Vector Layer对话框（见图5.11）

①确定文件路径（File Look in）: vector

②确定文件类型（（File of Type） : Arc Coverage

③确定文件名称（File Name）: xsvector

④OK（关闭Create a New Vector Layer对话框）

打开New Arc Coverage Layer Option对话框

①选择矢量文件精度（New Coverage Precision）: Single Precision

②OK（关闭New Arc Coverage Layer Option对话框，生成矢量文件）

（3）绘制图形要素（Draw Vector Elements）

视窗菜单条:Vector->Enable Editing（置矢量文件为可编辑状态），在Vector工具面板:

①点击Place Point图标，在视窗中依据栅格图像绘制油罐（点）

②点击Draw Line图标，在视窗中依据栅格图像绘制道路（线）

③点击Create Polygon图标，在视窗中依据图像绘制公园、面）

④改变图形要素特征后，矢量文件及图形显示如图5.12所示。

（4）保存矢量文件（（Save Vector Layer）

视窗菜单条:File->Save Top Layer（矢量文件当前为上层文件）

File->Close（关闭视窗及矢量文件）

3改变矢最要素形状（Reshape a Single Element）

首先，打开系统中的实例矢量图形文件:\%sampledatas\zone88 （Arc Coverage）。

（1）进入编辑状态（Enable Editing）

视窗菜单条:Vector-> Enable Editing->进入编辑状态

（2）选择编辑要素（Select Features）

视窗工具条:点击Reset Window Tool图标 （进入选择状态）

或者Vector工具面板:点击Select Features图标。进入选择状态。

一点击左键在图形视窗中选择要素，被选择要素发亮显示

（3）改变要素形状（Reshape a Single Line）

再启动改变矢量要素形状的功能:

视窗菜单条:Vector->Reshape->视窗显示选择要素上的节点

Vector工具面板:点击Reshape a single Line图标->视窗显示选择要素上的节点

（1）在矢量要素节点上按住左键移动位置、改变要素形状

（2）按住Crtl在矢量要素上点击左键增加节点、改变要素形状

（3）按住Crtl+Shift键、并点击左键删除节点、改变要素形状

（4）如果要复矢量要素形状，点击Undo Last edit 图标

（5）在当前编辑要素之外的区域点击左键、退出编辑状态。

4调整矢量要素特征（Change Vector Properties）

矢量要素特征是指各类矢量要素的显示特征，调整矢量要素特征实质上就是按照矢量要素属性进行符号化的过程，包括符号类型的选择、颜色的确定等。

视窗菜单条:Vector->Viewing Properties->Properties for Vector Layer对话框,或者在工具面板:点击，Vector Properties图标

在Properties for Vector Layer对话框见图5-13中，根据需要分别设置点（Point）,线（Arc）、面（Polygon）,属性（Attribute、注记（Text）、控制点（Tic）.端点（Node）、边框（Bounding Box）、选择要素显示（Selection Color）等的符号与颜色特征。可以将所有的显示特征设置保存为一个符号文件（*.evs） .以便多次调用:或者可以直接在Properties for Vector Layer对话框中，确定应用己有的符号文件（Attribute-based Symbology），并选择符号文件（*.evs）。

5编辑矢量属性数据（Edit Vector Attributes）

矢量要素的属性是指矢量要素所对应的INFO表，也叫矢量属性表（Vector CellArrav），其中可以包含与矢量要素一一对应的一系列定量数据和定性描述，可用于进行各种统计分析和空间分析操作。

视窗菜单条:Vector->Attributes->Vector Attributes视窗（图5-14）

Vector工具面板:点击Open Vector Attribute图标->Vector Attributes视窗（图5-14）

由图5.14可知，Vector Attributes视窗由菜单条、工具条、和矢量属性表三部分组成，其主体是矢量属性表，可以通过菜单条中的编辑菜单（Edit）命令对属性表进行编辑。

1、增删矢量属性字段（Add/Delete Column Attributes）

在当前矢量图层处于编辑状态情况下，可以对Vector Attributes视窗中的矢量属性表（Vector Cell）进行编辑，增加或删除矢量属性字段，具体过程如下:

Vector Attributes视窗:Edit->Column Attributes->Column Attributes对话框（图5.15）

点击New按钮（增加属性字段），需要定义的字段参数如下:

①字段名称（Title）: USER_ID；②字段类型（Type）: Real；③小数点位数（Decimal Places）: 1；④字段显示宽度（Display Width）: 3；⑤OK（新字段USER_ID添加到属性表中）。

Vector Attributes视窗:Edit->Column Attributes->Column Attributes对话框（图5.15）

①在Columns栏下选择字段USER_ID；②点击Delete按钮（侧除属性字段）；③OK（字段USER_ID从属性表中删除）

2、条件选择矢量要素（Criteria Selection）

将鼠标放在矢量属性表（Attribute Cellarray）的Record字段下方，

①点击鼠标右键: 弹出Row Selection菜单;②左键选择Criteria命令;③打开Selection Criteria对话框;④在Columns（字段）栏下选择属性字段;⑤在Function（功能）栏下选择操作功能;⑥在Compare（比较）栏下选择条件算子;⑦在Criteria（条件）栏下形成完整的条件:Area > 5000;⑧Select（执行选择，满足上述条件的记录被选择）;⑨Close（退出Selection Criteria对话框）。

6定义要素编辑参数（Options Parameter）

部分编辑参数直接影响矢量要素的编辑效果，这些编辑参数可以通过下列过程来定义:视窗菜单条:Vector->Options->Options for Vector对话框（图5.16）:

Vector工具面板:点击Open Vector Options图标->Options for Vector对话框（图5.16）

从图5.16可知，需要定义的编辑参数有如下几项:

①Node Snap & Dist:端点抓点开关及抓点距离定义，影响线状要素的连接

②Arc Snap&Dist:弧段抓点及抓点距离定义，影响面状要素的封闭

③Weed & Dist:弧段自动延伸及延伸距离定义，影响要素关系的控制

④Grain Tolerance:节点之间的最小距离定义，影响Spline和Densify命令

⑤Select By:定义选择模式Intersect（相交）/Contained In（包含）

Apply（应用参数定义） ->Close〔关闭Options for Vector对话框〕

实习6　专题制图输出

实习内容:

1、专题制图工作流程（Workflow of Map Composition）

2、专题地图编辑器功能（Function of Map Composer）

3、专题地图编辑过程（Process of Map Composition）

4、制图文件路径编辑（Edit Map Composition Path）

5、系列地图编辑工具（Map Series Tool）

课时安排：4课时

1.专题制图简介（Introduction to Map Composer）

ERADS IMAGINE的专题地图编辑器（Map Composer）是一种所见即所得（WYSIWYG--What You See Is What You Get）编辑器，用于产生地图质量的图像和演示图，这种地图可以包含单个或多个栅格图像层、GIS专题图层、矢量图形层和注记层。同时，地图编辑器允许您自动生成文本、图例、比例尺、格网线、标尺点、图廓线、符号及其它制图要素，您可以选择1600万种以上的颜色，多种线划类型和60种以上的字体。

1.1专题制图工作流程（Workflow of Map Composition）

ERADS IMAGINE专题制图过程一般包括六个步骤（图6.1）:首先是根据工作需要和制图区域的地理特点，进行地图图面的整体设计，设计内容包括图幅大小尺寸、图面布置方式、地图比例尺、图名及图例说明等:然后，需要准备专题制图输出的数据层，也就是要在视窗中打开有关的图像或图形文件;再就是启动地图编辑器，正式开始制作专题地图:在此基础上，确定地图的内图框，同时确定输出地图所包含的实际区域范围，生成基本的制图输出图面内容;在主要图面内容周围，放置图廓线、格网线、坐标注记、以及图名、图例、比例尺、指北针等图廓外要素:最后是设置打印机，打印输出地图。

1.2专题地图编辑器功能（Function of Map Composer）

专题地图编辑器又称Map Composer或Composer，可以通过两种途径启动:

ERDAS图标面板菜单条:Main->Map Composer->Map Composer菜单（图6.2）

ERDAS图标面板工具条:点击Composer图标->Map Composer菜单（图6.2）

从图6.2可以看出，ERDAS专题制图模块包含了6项主要功能，具体如表6.1所列。

表6.1专题制图模块命令与功能

练习1 专题地图编辑过程（Process of Map Composition）

1准备专题制图数据（（Prepare the Data Layer）

准备专题制图数据就是在视窗中打开所有要输出的数据层，包括栅格图像数据、矢量图形数据、文字注记数据等。具体示例如下:

视窗菜单条:File->Open-Raster Layer

①File Name: Modeler output.img；②Raster Options: Fit to Frame；③OK（图像文件Modeler output.img在视窗中打开）

下面的专题制图将针对Modeler output.img图像进行。

2产生专题制图文件（New Map Composition）

ERDAS图标面板菜单条:Main->Map Composer->New Map Composition

New Map Composition对话框（图6.3）

或者 ERDAS图标面板工具条:点击Composer图标->New Map Composition

New Map Composition对话框（图6.3）

在New Map Composition对话框中，需要定义下列参数:

①专题制图文件名（New Name） : composer.map；②出图幅宽度（Map Width）:28；③出图幅高度（Map Height） : 20；④图显示比例（Display Scale） : 1；⑤幅尺寸单位（Unit）:centimeters；⑥图背景颜色（Background） : white，（以上是自定义状态，也可以使用模板文件:Use Template。

OK（关闭New Map Composition对话框）

打开Map Composer视窗和Annotation工具面板（图6.4）

3确定专题制图范围（Define the Map Frame）

1地图编辑视窗功能（Map Composer Viewer）

如图6.4所示，地图编辑视窗由菜单条（Menu Bar）、工具条（Tool Bar）、地图窗口（Map View）、和状态条（Status Bar）组成，至于注记工具面板（Annotation Tool Palette），只不过是从菜单条中调出来的一部分编辑功能:但是，由于下面的许多专题制图编辑操作都需要借助注记工具面板来完成，所以在此有必要对注记工具面板进行介绍。

每当产生一个新的专题制图文件时，注记工具面板就会自动打开。注记工具面板还可以分别从视窗菜单条（Viewer Menu Bar->Annotation->Tools）和地图编辑视窗菜单条（Map Composer Menu Bar->Annotation->Tools）中打开，该工具面板可以使您在注记层或地图上放置矩形、多边形、线划等图形要素，还可以放置比例尺、图例、图框、格网线、标尺点、文字及其它要素。注记工具面板的尺寸以及其中集成的工具取决于相应缺省值的设定。

注记工具面板上的功能很多，与众不同主要的专用工具图标及其功能如表6.2所列:

表6.2 Annotation工具面板图标及其功能

2绘制地图图框（Draw the Map Frame）

地图图框用于确定专题制图的范围及内容，图框中可以包含栅格图层、矢量图层、注记图层等。绘制图框以后，虽然其中显示了所确定的数据层，但是数据本身并没有被拷贝，只是与视窗建立了一种参考关系，将视窗中的图层显示出来而已。

地图图框的大小取决于三个要素:制图范围（Map Area）、图纸范围（Frame Area）、地图比例（Scale）。制图范围是指图框所包含的图像面积（实地面积），使用地面实际距离单位;图纸范围是指图框所占地图的面积（图面面积），使用图纸尺寸单位;地图比例是指图框距离与所代表的实际距离的比值，实质上就是制图比例尺。

地图图框的绘制过程如下:

Annotation工具面板->点击Create Map Frame图标

（1）在地图编辑视窗的图形窗口中，按住鼠标左键拖动绘制一个矩形框（Map Frame），（图框大小随后还可以调整，如果想绘制正方形，可以在拖动鼠标时按住Shift键）

（2）完成图框绘制、释放鼠标左键后，打开Map Frame Data Source对话框（图6.5）

（3）点击Viewer（从视窗中获取数据填充Map Frame）

（4）打开Create Frame Instructions指示器（图6.6）

在显示图像的视窗中任意位置点击左键，表示对该图像进行专题制图

①开Map Frame对话框（图6.7）

②Map Frame对话框中需要定义下列参数:

③hange Map and Frame Area（改变制图范围与图框范围，保持比例尺不变）

④rame Width: 24 Frame Height: 16 （Map Area Width&Height相应变化）

⑤hange Scale and Frame Area（改变比例尺与制图范围，保挂图框范围不变），Scale 1:25000 （Frame Width&Height相应变化）

⑥hange Scale and Map Area（改变比例尺与图框范围，保持制图范围不变）， Map Area Width: 19685.00 Height: 13123.33（所添尺寸由图框与比例决定）

⑦图旋转角度（Map Angle） : 0

⑧图左上角坐标（Upper Left Map Coordinates） : X: 1700000.00 / Y: 290000.00

⑨框左上角坐标（Upper Left Frame Coordinates） : X: 2.00 /Y：18.00）

⑩ok（关闭Map Frame对话框，完成地图图框绘制）

制图编辑视窗的图形窗口中显示出图像Modeler output.img的输出图面

将输出图面充满整个视窗（View->Scale-> Map to Window）（图6.8）

练习2 放置图面整饰要素（Place Map Decorations）

地图图框确定了专题制图图面的主要内容与区域，下面就是在此基础上，放置图廓线、格网线、坐标注记、图名、图例、指北针、比例尺等各种辅助要素，以便图面美观实用。

1绘制格网线与坐标注记（Add Gridline and Tick Marks）

Annotation工具面板:点击Create Grid / Ticks图标

在位于地图编辑视窗图形窗口中的图框内点击左键

在Set Grid / Tick Info对话框中，需要设置下列参数:

①格网线与坐标注记要素层名称（Name） : composer_grid

②格网线与坐标注记要素层描述（Description） : grid, tick and neatline of composer

③选择放置地理坐标注记要素:Geographic Wicks 复选框

④选择放置地图图廓线要素:Neat Line

⑤设置图廓线与图框的距离及单位（Margin） : 0.200 Centimeters

⑥选择制图单位（Unit） : Feet（是图像或线划的实际单位）

⑦定义水平格网线参数（Horizontal Axis）

⑧图廓线之外格网线长度（Length Outside）:0

⑨图廓线之内格网线长度（Length Inside） : 0（使用Full Grid时不需要定义）

⑩与图廓线相交格网线长度（Length Intersect） : 0（使用Full Grid时不需要定义）

格网线起始地理坐标值（（Starting at） : 1700000 Feet（实地坐标及单位）

格网线之间的间隔距离（（Spacing） : 1000 Feet（实地距离及单位）

选择使用完整格网线:Use Full Grid

（设置完成后，对话框中会显示格网线的数量和坐标注记的数值）

定义垂直格网线参数（Vertical Axis）

可以按照类似水平格网线参数设置过程设置垂直格网线参数

如果垂直格网线参数与水平格网线相同，将水平参数Copy到垂直方向: 点击Copy to Vertical按钮

Apply（应用设置参数，格网线、图廓线与坐标注记全部显示在图形窗口）

如果制图效果满意，点击Close（关闭Set Grid/Tick Info对话框）

对于格网线与坐标注记，还需要说明以下两点:

说明1:格网线、坐标注记、及图廓线的样式取决于Style对话框中的缺省参数设置，可预先设置，亦可随时修改。修改的过程如下:

①点击任一格网线、图廓线、或坐标注记，选择要修改的图形组

②Map Composer菜单条:Annotation->Styles->Styles for Composer对话框（图6.10）

③在Styles for Composer对话框可以改变线划类型（Line Style） ,填充类型（Fill Style） ,字符类型（Text Style）、符号类型（Symbol Style）

④Apply（应用修改参数）一Close（关闭Styles for Composer对话框）

说明2:通过Create Grid / Tick功能放置的格网线、坐标注记、图廓线是一个自然的图形组（Group）或组合对象（Complex Object），因而可以整体调整其类型（Style）,如果需要对其中的某一种要素进行编辑，这时就必须将组合元素解散（Ungroup ），具体过程如下:

①在Map Cnmposer视窗的图形窗口内，点击左键选择组合要素或应用Annotation工具面板中的选择框工具，选择组合要素

②Map Composer菜单条:Annotation->Ungroup

③重复上述两个步骤就可以将所有组合要素解散

解散后就可以对单个元素进行编辑操作，如Edit, Cut, Past, Copy, Change Style等。有时，对被解散的要素又需要重新组合，操作过程如下:

选择所有需要重新组合的要素（首先点击选择第一个要素，然后按shift选择其他要素）或应用Annotation工具面板中的多要素选择工具，一次选择所有需要组合的要素；Map Composer菜单:Annotation->Group

2绘制地图比例尺（Make Map scale Bar）

Annotation工具面板:点击Create Scale Bar图标

在Map Composer图形窗口中合适的位置按住左键拖动鼠标，绘制比例尺放置框

打开Scale Bar Instructions指示器（图6.11）

在Map Composer图形窗口的地图图框中点击左键，指定绘制比例尺的依据

打开Scale Bar Properties对话框（图6.12）

在Scale Bar Properties对话框（图6.12）中，需要定义下列参数:

①确定比例尺要素名称（Name） : Scale Bar

②定义比例尺要素描述（Description） : Scale Bar for Composer

③定义比例尺标题（Title）:比例尺

④确定比例尺排列方式（Alignment） : Zero

⑤确定比例单位（Units） : Meters

⑥定义比例尺长度（Maximum Length） : 3 centimeters

⑦Apply（应用上述参数绘制比例尺，保留对话框状态）

⑧如果不满意，可以重新设置上述参数，然后点击Redo，更新比例尺

⑨Close（关闭Scale Bar Properties对话框，完成比例尺绘制）

说明:比例尺也是一个组合要素（Group of Elements），如果要进行局部修改的话，需要首先解散（Ungroup）要素组合（操作过程同2.4.1说明2），然后编辑单个要素。

3绘制地图图例（Create Map Legend）

在Annotation工具面板:点击Create Legend图标

①在Map Composer视窗的图形窗口中合适的位置点击左键，定义放置图例左上角位置②打开Legend Instruction指示器（图6.13）

图6.13 Legend Instructions指示器

在Map Composer视窗的图形窗口制图框中点击左键，指定绘制图例的依据

打开Legend Properties对话框（图6.14）

在Legend Properties对话框中，需要分别设置下列参数:（1）基本参数（Basic Properties）:①图例要素名称（Name） : Legend；②图例要素描述（Description）:Legend for Composer；③图例表达内容（Legend Layout）:改变图例中的Class Name等内容

（2）标题参数（Title Properties）:

①标题的内容（Title Content）:图例；②选择标题有下划线:选中Underline Title 复选框；③标题与下划线的距离（Title / Underline Gap）: 2 points；④标题与图例框的距离（Title / Legend Gap）: 12 points；⑤标题排列方式（Title Alignment）: Centered

⑥图例尺寸单位（Legend Unit）: Point；⑦竖列参数（Columns Properties）；⑧选择多列方式:选中Use Multiple Column 复选框；⑨每列多少行（Entries per Column）: 15