盧穎

【摘 要】運用ERDAS軟件進行專題地圖的制作。通過對宜昌地區(qū)TM1、3、4、5、6、7波段影像、SPOT影像以及相應說明文件的處理與運用來進行專題地圖的制作，對ERDAS軟件進行了一定的介紹，并對遙感影像的圖像處理過程有一個較為系統的介紹。

【關鍵詞】遙感影像專題圖制作； 影像融合； 影像裁剪； 影像分類

【中圖分類號】G4【文獻標識碼】A【文章編號】1672-5158（2013）07-0357-01

一、整體思路

首先，縱觀所有的數據，有分辨率為30M與120M的六個波段TIFF格式數據，還有一張10M分辨率的SPOT的影像，它包含影像投影信息，大地坐標和分辨率。確定專題圖課題為制作地物分類專題圖。

專題地圖是突出反映一種或幾種主體要素的地圖，這些主體要素多是根據專門用途的需要確定的，它們應表達得很詳細，其它的地理要素則根據表達主體的需要作為地理基礎迭繪。

由于所給數據各波段的數據時分開的，但是要進行地物分類需對各波段的數據進行綜合判斷。所以第一步應該將各個波段的圖像數據分為左右片，分別進行疊加處理，得到地物區(qū)分較為明顯的彩色圖像。

而在ERDAS在實現數據處理時，對于TIFF格式文件的處理較不完善，故在各單波段數據疊加后形成疊加影像輸出時，應更改數據格式為IMG格式，以方便數據的處理。

我們又可以看到所給數據是包含左右片的，而且左右片相對于基準的SPOT影像是不完整的，所以要進行地物分類便應事先將左右片進行拼接。然而拼接工作進行時，由于左右片在形成時有一定的畸變，拼接過程的直接進行可能較為困難。所以，在拼接工作進行以前，應先進行左右片進行糾偏工作，這里是將SPOT衛(wèi)星影像作為基準片對疊加后的左右片進行幾何糾正。將糾正后的左右片進行拼接，便能得到完整的彩色地區(qū)影像。

由于拼接以后得到的影像可能在接邊處會有不規(guī)則出現，故在拼接完成后應對影像進行裁剪，形成較為規(guī)則的影像。

在上述前期工作完成后，便可以進行分類的工作了。這里有兩種分類，一種是監(jiān)督分類，另一種是非監(jiān)督分類。對地物進行監(jiān)督分類，可粗略的分為兩步：一、分類模板的采樣；二、影像分類。在模板的采集過程中，盡量找具有代表性的地物特征，并在圖像分類完成后運用卷簾等觀察分類情況，若不理想可以更改分類模板從新進行分類，直到得到符合要求的分類圖像為止。非監(jiān)督分類就是運用一定的算子對圖像進行統計分類，由系統自動完成分類工作，不需要人工制作分類模板。

進行分類工作的原因是，衛(wèi)星影響上的信息量過于雜亂，我們只需要了解一些感興趣的部分時，便可以將衛(wèi)星影像中感興趣的信息分為幾類，然后運用監(jiān)督分類或非監(jiān)督分類將衛(wèi)星影像簡約成較為直接明了的地圖。

分類完成后，工作就要接近尾聲了。接下來就是要進行專題圖的優(yōu)化補充了，設定邊框，增加比例尺、圖例、指南針、標題等以后，一幅較為粗略的專題圖便完成了。

二、地圖制作的過程

（一）準備階段

準備階段主要是要進行分類的數據準備完全，實習所給的數據只有6個波段的數據以及一幅SPOT影像。由于分類過程中是針對每個波段來考慮的，所以，第一步應該是將這六個波段的圖像疊加起來。得到兩幅彩色的衛(wèi)星左右片影像。并影像進行疊加完成后應注意將數據的輸出形式轉為image格式。

由于衛(wèi)星影像在成像過程中，相對于地面是有偏差的，而SPOT衛(wèi)星影像較為準確，所以需要運用Spot影像進行幾何校正處理。

幾何校正初期，由于所給SPOT影像是沒有賦予坐標以及投影信息的，要將兩幅圖聯系起來，則應先給SPOT影像賦予投影信息后，再進行幾何校正處理。

得到左右片的校正影響后，專題圖不可能是兩幅圖，為了將成圖做到最大的范圍，就必須將兩幅圖拼接起來。在拼接完成后，由于TM影像的幾何精度相較于SPOT影像是不夠精確的，故可以在成圖后將拼接后的圖像與SPOT影像進行融合處理，得到精度較高的圖像。并在一下的分類環(huán)節(jié)武將融合后與未經融合的TM影像均進行分類處理，得到將得到的結果進行比較，并分析差異性。

而且，得到的圖像是不規(guī)則的，故在融合完成后，拼接后影像以及融合后影像均進行裁剪得到規(guī)則的矩形圖像。通過比較可知，融合后的影像精度明顯偏高。

（二）分類階段

分類階段主要進行的有兩個方面，一個是監(jiān)督分類一個是分監(jiān)督分類。

1.監(jiān)督分類

監(jiān)督分類首先要進行的就是分類模板的的獲取，這里采用的是利用AOI繪圖工具在原始圖像獲取分類模板信息。模板獲取以后應對模板進行評價處理，主要是對于模板的可能性矩陣的檢查。

AOI訓練區(qū)的像元應絕大部分都落在類別之中（比例不能小于85%）。不斷修改分類模板，直至符合要求即可進行監(jiān)督分類工作。

分類完成后，需要進行分類精度評估，來評定分類的效果如何，選定至少250個隨機點進行檢查分類的正確與否，并統計出分類的精度百分比。

在模板的形成過程中，由于有類的合并或刪除等操作，會照成影像中有多個0值類的情況，這樣在分類圖像精度評定完成后，應對圖像進行RECODE處理，將不需要的0值類都歸為0，并將有用的類別重新排號，這樣也便于以后專題地圖的制作。RECODE操作也可以對于那些區(qū)分不是很明顯的類別進行合并。

在以上的操作完成后，可以看出分類得到的圖中，噪點較多，這時便應進行分類后的處理操作了，分為聚類統計、過濾分析以及去除分析。在處理完成后，可以明顯了解處理后的圖像噪點較少。后續(xù)過程中，若對分類結果還是叫不滿意，可以運用填充工具手動將圖像進行修改。

2.非監(jiān)督分類

非監(jiān)督分類過程較為簡單，先在ERDAS圖標面板工具條中點擊Classifier，單擊Unsupervised Classification選項，在彈出的對話框中設置相關選項即可。

（三）專題圖制圖階段

專題圖的制圖過程主要運用的是ERDAS中的專題地圖編輯器（Map Composer），其用于產生地圖質量的圖像和演示圖，這種地圖可以包含單個或多個柵格圖像層、GIS專題圖層、矢量圖成和注記層。同時地圖編輯可以允許自動生成文本、圖例、比例尺、符號及其它制圖要素。

這一階段的內容主要是在圖中添加方里網、比例尺、圖例、指南正以及標題。

首先要準備一個空的制圖文件，來進行后去的制圖工作。其次便是運用Annotation中的圖標來確定專題制圖范圍，加入方里網、比例尺、指南針以及標題。

最后得到專題地圖如下圖（這里所用的圖是未融合的分類圖像）：

三、流程圖

以下的流程圖只是涵蓋的監(jiān)督分類的流程，非監(jiān)督分類主要就是運用Classifier中的Unsupervised Classification功能，操作較為簡單，這里就沒有具體的繪制流程圖。

參考文獻

[1] 黨安榮，王曉林，陳曉峰，張建寶.ERDAS IMAGINE遙感圖像處理方法[M].北京：清華大學出版社，2009

[2] 抦孫家.遙感原理與應用[M].武漢：武漢大學出版社，2009