遥感图像处理：ERDAS IMAGINE监督分类与关键技术解析

"这篇文档是关于使用ERDAS IMAGINE软件进行遥感图像处理的教程，涵盖了数据输入、预处理、图像增强、非监督分类和监督分类等关键步骤，适用于遥感图像分析和地理信息系统领域的学习者。" 在遥感图像处理中，ERDAS IMAGINE是一款强大的工具，它提供了丰富的功能来满足专业用户的需求。首先，数据输入阶段包括单波段二进制图像数据的导入以及多波段数据的组合，这允许用户处理来自不同传感器或不同波段的信息。 接着，数据预处理是提高图像质量的关键步骤。图象几何校正用于修正由于拍摄角度、地球曲率等因素造成的图像变形，确保图像的地理位置准确性。图象拼接处理将多个图像片段合并成一个完整的图像，而图象分幅裁剪则可以按照特定的地理范围或大小进行图像切割，便于管理和分析。 图像增强处理则进一步提升图像的视觉效果和信息提取能力。图像解译功能帮助用户理解和解读图像内容，空间增强和辐射增强处理分别改善了图像的空间分辨率和光谱特性。光谱增强处理则针对不同的光谱特性进行优化，以突出特定的物体或地物特征。 非监督分类是一种基于图像像素统计特性的自动分类方法。在ERDAS IMAGINE中，用户可以对图像进行非监督分类，如Unsupervised Classification，无需预先设定类别，系统会自动生成相似像素的类别。 监督分类则需要用户参与定义分类模板。通过signature Editor，用户可以创建和编辑分类模板，然后评估这些模板的准确性和适用性。执行监督分类后，系统会根据模板对图像进行分类。分类结果的评价是检查分类质量的重要环节，而分类后处理则可能包括噪声去除、边界细化等步骤，以提升最终分类的精确度。 这份资料适合于陕西师范大学旅游与环境学院的学生和教师，也适用于所有想要掌握遥感图像处理技术，特别是使用ERDAS IMAGINE软件的实践者。通过学习这些内容，用户可以深入理解遥感图像的处理流程，提升数据分析和解释的能力。