【正文】 t File：。對分類結果進行評價后再對模板進行修改，多次反復后建立一個比較準確的模板，并在此基礎上最終進行督分類后圖像地物類型明顯，易于分辨不同地物，但處理后圖像依然存在錯分和漏分現(xiàn)象。（5） 確定聚類統(tǒng)計鄰域大小（Connected Neighbors）：統(tǒng)計分析將對每個像元四周的N個相鄰像元進行。（6） 忽略輸出統(tǒng)計零像元值Ignore Zero in Output Statistics。（6） 忽略輸出統(tǒng)計零像元值Ignore Zero in Output Statistics。（2）控制點的最少數(shù)目為（n+1）（n+2）/2,第一次試驗是控制點選少了一個，后面又進行了改進。（3）控制點的選擇要以配準對象為數(shù)據(jù)，關鍵在于建立待匹配的兩種坐標的對應點關系。圖像增強以提高選點的質量。 指導教師評語及得分：得分： 簽名： 年 月 日。熟悉并掌握其他圖像數(shù)據(jù)輸入/輸出。實驗二：在進行校正的過程中應注意操作的規(guī)范性和態(tài)度的嚴謹，尤其是在控制點的采集過程中更要注意以下幾點：（1）要了解控制點選取的最少數(shù)目的確定方法：（n+1）（n+2）/2。在今后的學習過程中要更加踏實，努力按照老師的要求去做，做實驗的時候多思考，勤嘗試。（4） 定義輸出文件處理范圍（Subset Definition）：UL X/Y，LR X/Y。（4） 定義輸出文件處理范圍（Subset Definition）：UL X/Y，LR X/Y。（3） 選擇文件坐標類型（Coordinate Type）為Map/File。主要操作步驟：步驟一：打開ERDAS imagine，打開需要處理的圖像（如圖1所示）在ERDAS主界面中點擊Classifier圖標，選擇Signature Editor（如圖2所示） 圖1 圖2目視解譯要區(qū)分部分明顯地物，點擊viewer對話框中，選擇一種截取方式，在原圖中選擇一種地物截取，如圖3所示： 圖3打開Signature Editor對話框，點擊，出現(xiàn)圖4對話框： 圖4重復以上步驟，將原圖中水系均找出，按住shift鍵，將Class中每一欄選定(圖5)，點擊上圖中將其合并，如圖6所示： 圖5 圖6將合并后的結果重命名，刪除合并前的，以上述方法將圖中大部分地物合并，結果如下圖7所示： 圖7將上圖模板保存。這個值得大小控制著以下處理過程的參數(shù)設置；（8）、Kernel Size：高通濾波器大小，這個設置依賴于R值得設定；（9）、Center Value：高通濾波器中心位置的數(shù)值，這個設置依賴于R值得設定；（10）、Weighting Factor：高通濾波處理的高空間分辨率圖像在融合結果計算中所占的權重，高權重使得融合結果銳化，低權重使得融合結果平滑；（11）、2 Pass Processing：，選擇這個設置可以執(zhí)行第二次高通濾波； 圖17實驗結果：（如圖18所示） 圖18小波變換融合在ERDAS圖標面板菜單中單擊Main/Image Interpreter/Spatial Enhancement/Wavelet Resolution Merge命令，打開Wavelet Resolution Merge對話框，在此對話中，設置下列參數(shù)：（如圖19所示）（1）、確定高分辨率輸入文件（High Resolution Input File）：。（2）、確定多光譜輸入文件（Multispectral Input File）：。（3） 文件坐標類型Coordinate Type）：Map；（4） 處理范圍確定（Subset Definition）：ULX/Y、LRX/Y（默認狀態(tài)為整個圖像范圍，可以應用Inquire Box定義窗口）；（5） 輸出數(shù)據(jù)類型（Output Data Type）：Unsigned 8 bit；（6） 選擇濾波器（Filter Selection）：Sobel；（7） 輸出數(shù)據(jù)統(tǒng)計時忽略零值：Ignore Zero in Stats；（8） 單擊OK按鈕（關閉Nondirectional Edge對話框,執(zhí)行非定向邊緣增強）； 圖3實驗結果：（如圖4所示） 圖4聚焦分析在ERDAS圖標面板菜單中單擊Main/Image Interpreter/Spatial Enhancement/Focal Analysis命令，打開Focal Analysis對話框。在Convolution對話框中，需要設置下列參數(shù)。主要操作步驟：在ERDAS圖標面板菜單條中單擊Main/Data Preparation/Data Preparation菜單，選擇Subset Image 選項，打開此對話框（如圖1），在對話框中設置下列參數(shù)：（1）、輸入文件名稱（Input File）：；（2）、輸出文件名稱（Output File）：。在GCP對話框中，在相應的x reference和y reference中輸入在地形圖上量測的地面控制點坐標, (21686225, 4863675)。（4）、單擊OK按鈕，關閉Export Options對話框，結束輸出參數(shù)定義，返回Export JFIF Data對話框；（5）、單擊OK按鈕，關閉Export JFIF Data對話框，執(zhí)行JPG數(shù)據(jù)輸出操作；圖2 圖3實驗結果：（如圖4所示）實驗二：第四章數(shù)據(jù)預處理幾何校正：主要內容：ERDAS軟件中圖像預處理模塊下的圖像幾何校正。 圖1 圖2實驗結果： （二）、組合多波段數(shù)據(jù)主要內容：對遙感圖像的處理和分析都是針對多波段圖像進行的，所以還需要將若干單波段圖像文件組合成一個多波段圖像文件。具體實施步驟： 在ERDAS圖標面板菜單條中單擊Main/Import/ Export命令，打開數(shù)據(jù)輸入/輸出對話框。Sieve經常與Clump命令配合使用，對于無須考慮小圖斑歸屬的應用問題，有很好的作用。分類后處理：實驗方法步驟：由于分類嚴格按照數(shù)學規(guī)則進行，分類后往往會產生一些只有幾個像元甚至一兩個像元的小圖斑。（4） 設置輸出分類距離文件為Distance File。（4） 幾何校正的精度分析，利用幾何校正數(shù)學模型計算校正之后的圖像誤差。 三、其他數(shù)據(jù)圖像的輸入/輸出實驗方法步驟：（1）、打開輸入輸出對話框；（2）、在對話框中設置相應的參數(shù)；（3）、單擊OK按鈕，得到實驗要求的結果注意事項：在輸入數(shù)據(jù)的時候，要注意反思每個實驗的目的，然后好好記住方法。注意事項： 在對話框中輸入參數(shù)時要認真，還要仔細琢磨其中的意義。利用地面控制點對數(shù)據(jù)求出模型的位置參數(shù)，然后利用此模型對原始圖像進行幾何校正。（3） 定義輸出分類文件（Classified File）。注意事項： 監(jiān)督分類的過程中我們要結合一定的生活經驗。可以與原分類圖對比確定其新屬性，也可以通過空間建模方法、調用Delerows或Zonel工具進行處理。）實驗一：第三章數(shù)據(jù)輸入/輸出一、 數(shù)據(jù)的輸入/輸出主要內容： ERDAS IMAGINE的數(shù)據(jù)輸入/輸出功能允許用戶輸入多種格式的數(shù)據(jù)供IMAGINE使用，同時可以將IMAGINE的文件轉換成多種數(shù)據(jù)格式。如圖圖2所示。在此對話框中，定義下列參數(shù)：（如圖2所示）（1）、選擇波段（Select Layers）：4,3,2；（2）、坐標類型（Coordinate Type）：Map；（3）、定義子區(qū)（Subset Definition）：ULX、ULY、LRX、LRY。以人民廣場為例, 在GCP工具對話框中，點擊Create GCP圖標，并在Viewer1中點擊左鍵定點，GCP數(shù)據(jù)表將記錄一個輸入GCP，包括其編號、標識碼、X坐標和Y坐標。（六）、查看結果校正前的圖像：（如圖8所示） 圖8校正后的圖像：（如圖9所示） 圖9圖像裁剪處理：一、圖像規(guī)則裁剪主要內容：規(guī)則裁剪是指裁剪圖像的邊界范圍是一個矩形，通過左上角和右下角兩點的坐標或者矩形4個頂點的坐標，就可以確定圖像的裁剪位置。主要操作步驟： 卷積增強處理在ERDAS圖標面板菜單中單擊Main/Image Interpreter/Spatial Enhancement/Convolution命令，打開Convolution對話框。（2） 定義輸出文件（Outpu