ERDAS Imagine软件教程：遥感图像处理与GIS实践

"erdas学生操作说明书 - 陕西师范大学地理信息系统实验室编写" ERDAS Imagine是一款由ERDAS公司开发的专业遥感图像处理和地理信息系统软件，广泛应用于地球科学、环境研究、城市规划等多个领域。本操作说明书由陕西师范大学旅游与环境学院地理信息系统实验室编写，旨在帮助学生理解和掌握ERDAS Imagine的基本操作流程。 一、ERDAS Imagine软件简介 ERDAS Imagine的核心特性在于其强大的图像处理能力，软件以模块化的形式提供，用户可以根据实际需求和资金状况灵活选择功能模块，以实现最佳的系统配置。它支持多种遥感数据格式，包括单波段二进制图像和多波段组合数据，能够进行图像的显示、输入、预处理、增强处理、分类等操作。 二、图像显示 图像显示是ERDAS Imagine的重要功能之一，通过Viewer窗口，用户可以查看和分析遥感图像。该窗口支持多种显示模式，如伪彩色合成、真彩色合成等，以帮助用户更直观地理解图像内容。 三、数据输入 1. 单波段二进制图像数据输入：用户可以导入单波段图像数据，这些数据通常来自于卫星传感器或航空摄影。 2. 组合多波段数据：ERDAS Imagine允许将多个波段的数据合并成一个多光谱图像，以揭示更多地物信息。 四、数据预处理 预处理是图像分析的基础步骤，包括： 1. 图像几何校正：通过匹配控制点，修正图像的投影误差，使其与地图坐标系一致。 2. 图像拼接处理：将不同时间或不同区域的图像进行无缝拼接，形成连续的覆盖区。 3. 图像分幅裁剪：根据需要，将大图像分割成多个小图像，便于管理和分析。 五、图像增强处理 增强处理有助于提高图像的视觉效果和信息提取能力： 1. 图像空间增强：通过平滑、锐化等方法改善图像的空间分辨率。 2. 辐射增强处理：调整图像的亮度和对比度，优化图像的光谱特性。 3. 光谱增强处理：如主成分分析(PCA)等，变换光谱空间，突出感兴趣的信息。 六、非监督分类 非监督分类是基于图像像素的统计特性自动划分类别，适用于大量未标记数据的场景： 1. 图像分类简介：介绍分类的基本概念和原理。 2. 非监督分类：如K-means算法，系统自动识别像素聚类。 七、监督分类 监督分类需要用户定义训练区，用于创建分类模板： 1. 定义分类模板：使用Signature Editor工具定义各类别的特征。 2. 评价分类模板：检查和优化模板，确保准确性。 3. 执行监督分类：根据模板对图像进行分类。 4. 评价分类结果：通过比较实际和预测结果，评估分类质量。 5. 分类后处理：对分类结果进行校正和细化，如去除噪声点、合并小类等。 通过以上操作，用户可以全面了解并掌握ERDAS Imagine在遥感图像处理中的应用，为后续的科研和实践工作奠定坚实基础。这份操作说明书详细介绍了各个步骤，是学习和使用ERDAS Imagine的宝贵参考资料。