實驗4 遙感圖像變換課件

1、實驗4 遙感圖像變換色彩變換上機：圖像色彩變換第一:假彩色密度分割在VIEW視窗中，以假彩色方式打開某Klon_TM.img影像。第一:假彩色密度分割在Viewer#1窗口菜單條單擊Raster-attributes選中要改變色彩的像元，賦給相應的色彩。依次進行。上機：圖像色彩變換第一:假彩色密度分割可將滿意的結果保存下來上機：圖像色彩變換找一幅影像,利用密度分割突出某一種地物,將成果圖像上交.上機：圖像色彩變換第二:色彩變換（RGB to IHS） 是將遙感圖像從紅(R)、綠(G)、藍(B)三種顏色組成的彩色空間轉換到以亮度(I)、色度(H)、飽和度(S)作為定位參數的彩色空間，以便使圖像的

2、顏色與人眼看到的更為接近。 在ERDAS圖標面板工具條中單擊Interpreter圖標Interpreter-Spectral Enhancement-RGB to IHS命令,打開RGB to IHS對話框上機：圖像色彩變換第二:色彩變換（RGB to IHS）確定輸入文件（Input File）為dmtm.img定義輸出文件（Output File）為rgb-ihs.img文件坐標類型（Coordinate Type）為Map;處理范圍Subset Definition確定確定參與色彩變換的3個波段，Red:4/Green:3/Blue:2輸出數據統(tǒng)計時忽略零值，選中Ignore Zero

3、 in Stats復選框單擊OK按鈕（關閉RGB to IHS對話框，執(zhí)行RGB to IHS變換 ）,觀察效果輸入文件輸出文件上機：圖像色彩變換第三:色彩逆變換（IHS to RGB） 色彩逆變換是與上述色彩變換對應進行的，是將遙感圖像從以亮度(l)、色度(H)、飽和度（S）作為定位參數的彩色空間轉換到紅(R)、綠(G)、藍(B)，三種顏色組成的彩色空間。 在ERDAS圖標面板工具條中單擊Interpreter圖標Interpreter-Spectral Enhancement-IHS to RGB命令,打開IHS to RGB對話框上機：圖像色彩變換第三:色彩逆變換（IHS to RGB）

4、確定輸入文件（Input File）為rgb-ihs.img定義輸出文件（Output File）為his-rgb.img文件坐標類型（Coordinate Type）為Map;處理范圍Subset Definition確定確定參與色彩變換的3個波段，Intensity:1/Hue:2/Sat:3輸出數據統(tǒng)計時忽略零值，選中Ignore Zero in Stats復選框對亮度(I)和飽和度(S)進行拉伸，選擇Stretch I-S單選按鈕單擊OK按鈕（關閉IHS to RGB對話框，執(zhí)行IHS to RGB變換 ）,觀察效果不同的拉伸選擇思考題:I、H、S三個分量是如何改變影像的。做小實驗加以

5、說明實驗結束后：1、上交某一地物密度分割結果影像；2、按要求寫實驗報告。指數計算(Indices) 指數計算是應用一定的數學方法，計算反映礦物及植被的常用比率和指數。各種比率和指數與遙感圖像類型、即傳感器有密切的關系。ERDAS圖標面板工具條：點擊Interpreter圖標-Spectral Enhancement-Indices傳感器類型計算指數函數在Indices對話框中，需要設置下列參數:-確定輸入文件(Input File ): tmatlanta.img-定義輸出文件(Output File ): Indices.img-文件坐標類型( Coordinate Type ): Map-

6、處理范圍確定(Subset Definition ): ULX / Y, LRX / Y (缺省狀態(tài)為整個圖像范圍，可以應用Inquire Box定義子區(qū))-選擇傳感器類型(Sensor): Landsat TM-選擇計算指數函數(Select Function): NDVI (相應的計算公式將顯示在對話框下方的Function提示欄)-輸出數據類型(Output Data Type ): Unsigned 8 bit-OK(關閉Indices對話框，執(zhí)行指數計算)查看幫助文件，根據不同的傳感器進行各種不同指數的計算。主成分變換與逆變換上機：主成分變換與逆變換第一:主成分變換(PCA，Prin

7、cipal Component Analysis) 是一種常用的數據壓縮方法，它可以將具有相關性的多波段數據壓縮到完全獨立的較少的幾個波段上，使圖像數據更易于解譯。 在ERDAS圖標面板工具條中單擊Interpreter圖標 Interpreter-Spectral Enhancement-Principal Components命令 打開Principal Components對話框第一:主成分變換(PCA，Principal Component Analysis)確定輸入文件（Input File）為lanier.img 定義輸出文件（Output File）為principal.img文

8、件坐標類型（Coordinate Type）為Map; 處理范圍Subset Definition確定； 輸出數據類型（Output Data Type）為Float Single輸出數據統(tǒng)計時忽略零值，選中Ignore Zero in Stats復選框特征矩陣輸出設置（Eigen Matrix）,有兩種方式： 一是在運行日志中顯示:Show in Session Log 二寫入特征矩陣文件:Write to File(必選項，逆變換時需要)特征矩陣文件名（Output Text File）為lanier.mtx特征數據輸出設置（Eigen Value） ,有兩種方式： 一是在運行日志中顯示:

9、Show in Session Log 二寫入特征矩陣文件:Write to File(必選項，逆變換時需要)特征數據文件名（Output Text File）為lanier.tbl需要的主成份數量(Number of Components Desired):3單擊OK按鈕（關閉Principal Components對話框，執(zhí)行主成份變換）,觀察效果上機：主成分變換與逆變換確定輸入文件與輸出文件文件坐標類型、處理范圍和輸出數據類型輸出數據統(tǒng)計時忽略零值特征矩陣輸出設置特征數據輸出設置特征矩陣文件名特征數據文件名需要的主成份數量單擊OK按鈕上機：主成分變換與逆變換上機：主成分變換與逆變換第二:

10、主成分逆變換(Inverse Principal Components Analysis) 主成份逆變換就是將經主成份變換獲得的圖像重新恢復到RGB彩色空間，應用時，輸入的圖像必須是由主成份變換得到的圖像，而且必須有當時的特征矩陣(*.mtx)參與變換。 在ERDAS圖標面板工具條中單擊Interpreter圖標 Interpreter-Spectral Enhancement-Inverse Principal Components命令 打開Inverse Principal Components對話框第二:主成分逆變換(Inverse Principal Components Analysis)確定輸入文件（Input File）為principal.img 確定特征矩陣文件（Eigen Matrix File）為lanier.mtx 定義輸出文件（Output File）為inverse_pc.img文件坐標類型（Coordinate Type）為Map; 處理范圍Subset Definition確定；輸出數據選擇(Output Options),有兩項選擇 輸出數據拉伸到0-255:Stretch to Unsigned 8 bit 輸出數據統(tǒng)計時忽略零值:Ignore zero In stats. 單