ERDAS Imagine基础操作指南

需积分: 10 2 下载量 25 浏览量 更新于2024-07-25 收藏 9.29MB DOC 举报
"ERDAS Imagine详细操作教程" 本教程详细介绍了如何使用ERDAS Imagine进行遥感影像处理,包括影像阅读、影像裁剪与拼接、几何校正、正射影像制作以及影像增强等基本操作,非常适合初学者入门学习。 1. 影像阅读 在ERDAS Imagine中,影像阅读是基础操作。首先,用户需要设置软件的默认参数,这可以通过Session → Preferences菜单进入Preferences editor完成。在此界面,可以根据需求调整Viewer的各项参数,同时可以查阅帮助信息以获取更详细的说明。打开影像文件,如lanier.img,可以通过Viewer界面的File → Open → Raster Layer实现。此外,用户还可以通过调整Raster Options中的波段设置来改变影像显示的颜色效果。 2. 遥感影像分幅裁剪与拼接处理 这部分未在摘要中详述,但通常涉及使用ERDAS Imagine的裁剪工具(如Clipper或Mosaic)对影像进行切割或选取特定区域,以及使用Mosaic to New Raster命令进行影像拼接。这些操作有助于按需处理大规模的遥感数据。 3. 影像几何校正及正射影像制作 ERDAS Imagine提供了多种几何校正方法,如基于控制点的纠正、自动匹配特征点纠正等。通过这些方法,可以将倾斜的遥感影像转换为正射影像,提高影像的定位精度。正射影像制作通常使用 Ortho Processor 工具,它能将原始影像转换为无投影失真的正射影像,便于分析和测量。 4. 影像增强 影像增强旨在改善影像的视觉表现,如对比度拉伸、直方图均衡化等。在ERDAS Imagine中,用户可以使用Enhance菜单下的各种工具来调整影像的亮度、对比度,以及应用不同类型的滤波器以突出特定信息。 5. 查询像素信息 查询像素信息是遥感数据分析的关键步骤。用户可以使用Inquire Cursor工具,通过调整指针位置查看像素的坐标和值。此外,可以更改查询指针的颜色和形状,以便在不同背景下更好地观察。量测工具则允许用户计算图层中的几何对象的尺寸和面积。 6. 图层管理 在处理多图层时,用户可以通过View菜单调整图层的显示顺序,例如使用 Arrange Layers 功能。可以开启或关闭锁定的Clear Display选项,以保持窗口中已打开的图像,实现多图层的同时显示和切换。 这份ERDAS Imagine教程覆盖了遥感影像处理的基础操作,对于想要掌握该软件的初学者来说,是一份非常实用的学习资料。通过逐步实践,用户可以逐渐熟悉并掌握这些技能,从而高效地处理和分析遥感数据。

请以最详细的方式解释这段代码with a01 as( select sm_id, isname, case when isname in ('冰箱', '冷柜') then '制冷' when isname = '商空' then '楼宇' when isname = '家空' then '空调' else isname end as cyx, factory_code, mtname, curstatus, model_code, model_name, start_time, --'保养起始时间' expire_time, --'保养到期时间' substring(start_time, 1, 7) byqsny, substring(expire_time, 1, 7) byjssj, case when stype = '2' then '二保' when stype = '3' then '三保' else stype end as bylx, case when mm_type = '2' then '二保' when mm_type = '3' then '三保' when mm_type = '4' then '三保带二保' else mm_type end as mmtype, --实际保养类型 upper_time, --上次保养时间 mm_time, --实际保养时间 scustcode, -- 实供应商编码 scustname, --实供应商名称 mould_status, --模具维保状态 mm_status, --实际是否保养 smould_status --模具实际维保状态 from dwd_mm_staymaintain_all a where by_status <> '无需保养' and length(factory_code) = 4 and curstatus not in ('报废中', '已报废', '冻结数据', '垃圾数据') and isname in ('冰箱', '冷柜', '家空', '商空', '洗涤', '厨电', '热水器') and substring(expire_time, 1, 10) <= from_unixtime(unix_timestamp(), 'yyyy-MM-dd') and expire_time is not null and expire_time <> '' ), b01 as( select cyx, byjssj, count(sm_id) by_ying from a01 group by cyx, byjssj ), b02 as( select cyx, byjssj, count(sm_id) by_shi from a01 where mm_status = '已保养' group by cyx, byjssj ),c01 as( select from_unixtime(unix_timestamp(), 'yyyy-MM') months, t1.cyx industry, t1.byjssj byjsyf, cast(t1.by_ying as string) by_ying, cast(t2.by_shi as string) by_shi, cast(t2.by_shi/t1.by_ying as decimal(8,5)) bywcl from b01 t1 left join b02 t2 on t1.cyx = t2.cyx and t1.byjssj = t2.byjssj) insert overwrite table dh_yf.tt_mould_asset_maintenance_overview select months, industry, byjsyf, by_ying, by_shi, cast(bywcl as string) bywcl, from_unixtime(unix_timestamp(), 'yyyy-MM-dd') etl_date, '%' unit from c01

2023-05-30 上传