ERDAS遥感数据处理教程：从镶嵌到预处理

"erdas遥感软件操作 - 数据融合, 监督分类, 几何校正" 在遥感领域，ERDAS是一款广泛使用的专业软件，用于处理和分析地球观测数据。本文主要围绕ERDAS软件操作，涉及数据融合、监督分类以及几何校正等关键步骤，以高分辨率数据处理为例进行详细讲解。 一、数据融合 数据融合是将不同传感器、不同时间或不同分辨率的数据整合在一起，以提高图像的综合信息含量。在ERDAS中，这一过程通常包括以下几个步骤： 1. 首先，启动图像拼接工具，如DataPrep，通过MosaicImages功能进行数据预处理。 2. 加载需要融合的多块影像，设置输出文件名，然后执行拼接操作。 3. 批处理功能可以一次性处理多个文件，例如通过OpenBatchCommandFile功能，输入批处理文件路径并设置输入文件夹，实现自动化处理。 二、监督分类 监督分类是遥感图像处理中的重要环节，它依赖于预先收集的地面控制点，通过学习样本来识别图像中的不同地物类别。在ERDAS中，可能涉及以下步骤： 1. 数据准备：确保图像经过必要的预处理，如辐射校正和大气校正。 2. 选择训练区：定义各类别的训练样本，确保覆盖了所有目标地物。 3. 运行分类算法，如最大似然分类，根据训练样本的特征进行分类。 4. 后处理：评估分类结果，可能需要进行分类调整和错误纠正。 三、几何校正 几何校正是为了消除因传感器姿态、地球曲率等因素导致的图像几何变形。在ERDAS中，几何校正可能涉及： 1. 输入带有地理信息的参考图像，如DEM（数字高程模型）或控制点。 2. 选择合适的校正模型，如仿射变换、多项式变换等。 3. 设置输出参数，包括输出图像的坐标系统和分辨率。 4. 执行校正命令，生成校正后的图像。 四、高分辨率数据处理 以QB（QuickBird）数据为例，处理流程包括： 1. QB数据的镶嵌：按照上述步骤进行图像拼接。 2. 数据拉伸：通过设置对话框调整图像的动态范围，如将16位数据转换为8位，以便于显示和分析。 3. 建模文件：通过STACKLAYERS命令将多光谱影像合并为RGB影像，以便观察和分析。 ERDAS软件的强大之处在于其提供了丰富的工具和算法，使得用户能够对遥感数据进行深度处理和分析，满足从数据预处理到高级应用的多种需求。无论是数据融合提升图像质量，还是监督分类获取地物信息，或是几何校正确保空间准确性，ERDAS都是遥感专业人士不可或缺的得力助手。