ERDAS IMAGINE遙感圖像處理教程 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

黨安榮 等 著

圖書標籤:

• 遙感
• 圖像處理
• ERDAS IMAGINE
• 教程
• 地理信息係統
• GIS
• 遙感應用
• 圖像分析
• 空間數據
• 遙感技術

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302218616

版次：1

商品編碼：10080515

品牌：清華大學

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2010-04-01

用紙：膠版紙

頁數：673

字數：1093000

正文語種：中文

內容簡介

　　《ERDAS IMAGINE遙感圖像處理教程》根據作者多年遙感應用研究和ERDAS IMAGINE軟件應用經驗編著而成，係統地介紹瞭ERDAS IMAGINE 9.3的軟件功能及遙感圖像處理方法。全書分基礎篇和擴展篇兩部分，共25章。基礎篇涵蓋瞭視窗操作、數據轉換、幾何校正、圖像拼接、圖像增強、圖像解譯、圖像分類、子像元分類、矢量功能、雷達圖像、虛擬GIS、空間建模、命令工具、批處理工具、圖像庫管理、專題製圖等ERDAS IMAGINE Professional級的所有功能，以及擴展模塊Subpixel、Vector、OrthoRadar、VirtualGIS等；擴展篇則主要針對ERDAS IMAGINE 9.3的新增擴展模塊進行介紹，包括圖像大氣校正（ATCOR）、圖像自動配準（AutoSync）、高級圖像鑲嵌（MosaicPro）、數字攝影測量（LPS）、三維立體分析（Stereo Analyst）、自動地形提取（Automatic Terrain Extraction）、麵嚮對象信息提取（Objective）、智能變化檢測（DeltaCue）、智能矢量化（Easytrace）、二次開發（EML）等十個擴展模塊的功能。
　　《ERDAS IMAGINE遙感圖像處理教程》將遙感圖像處理的理論和方法與ERDAS IMAGINE軟件功能融為一體，可以作為ERDAS IMAGINE軟件用戶的使用教程，對其他從事遙感技術應用研究的科技人員和高校師生也有參考價值。

內頁插圖

目錄

基礎篇
第1章 概述 2
1.1 遙感技術基礎 2
1.1.1 遙感的基本概念 2
1.1.2 遙感的主要特點 2
1.1.3 遙感的常用分類 3
1.1.4 遙感的物理基礎 3
1.2 ERDAS IMAGINE軟件係統 6
1.2.1 ERDAS IMAGINE概述 6
1.2.2 ERDAS IMAGINE安裝 7
1.3 ERDAS IMAGINE圖標麵闆 11
1.3.1 菜單命令及其功能 11
1.3.2 工具圖標及其功能 14
1.4 ERDAS IMAGINE功能體係 14

第2章 視窗操作 16
2.1 視窗功能概述 16
2.1.1 視窗菜單功能 17
2.1.2 視窗工具功能 17
2.1.3 快捷菜單功能 18
2.1.4 常用熱鍵功能 18
2.2 文件菜單操作 19
2.2.1 圖像顯示操作 20
2.2.2 圖形顯示操作 22
2.3 實用菜單操作 23
2.3.1 光標查詢功能 23
2.3.2 量測功能 24
2.3.3 數據疊加顯示 25
2.3.4 文件信息操作 27
2.3.5 三維圖像操作 29
2.4 顯示菜單操作 33
2.4.1 文件顯示順序 33
2.4.2 顯示比例操作 33
2.4.3 顯示變換操作 34
2.5 AOI菜單操作 34
2.5.1 打開AOI工具麵闆 35
2.5.2 定義AOI顯示特性 35
2.5.3 定義AOI種子特徵 35
2.5.4 保存AOI數據層 36
2.6 柵格菜單操作 37
2.6.1 柵格工具麵闆功能 37
2.6.2 圖像對比度調整 39
2.6.3 柵格屬性編輯 40
2.6.4 圖像剖麵工具 43
2.7 矢量菜單操作 45
2.7.1 矢量工具麵闆功能 46
2.7.2 矢量文件生成與編輯 47
2.7.3 改變矢量要素形狀 48
2.7.4 調整矢量要素特徵 48
2.7.5 編輯矢量屬性數據 49
2.7.6 定義要素編輯參數 50
2.8 注記菜單操作 50
2.8.1 創建注記文件 51
2.8.2 設置注記要素類型 52
2.8.3 放置注記要素 52
2.8.4 注記要素屬性編輯 54
2.8.5 添加坐標格網 55

第3章 數據輸入/輸齣 56
3.1 數據輸入/輸齣概述 56
3.2 二進製圖像數據輸入 57
3.2.1 輸入單波段數據 57
3.2.2 組閤多波段數據 58
3.3 其他圖像數據輸入/輸齣 59
3.3.1 HDF圖像數據輸入操作 59
3.3.2 JPG圖像數據輸入/輸齣 60
3.3.3 TIFF圖像數據輸入/輸齣 61

第4章 數據預處理 62
4.1 遙感圖像處理概述 62
4.1.1 遙感圖像幾何校正 62
4.1.2 遙感圖像裁剪與鑲嵌 63
4.1.3 數據預處理模塊概述 63
4.2 三維地形錶麵處理 64
4.2.1 啓動三維地形錶麵 64
4.2.2 定義地形錶麵參數 65
4.2.3 生成三維地形錶麵 66
4.2.4 顯示三維地形錶麵 67
4.3 圖像幾何校正 67
4.3.1 圖像幾何校正概述 67
4.3.2 資源衛星圖像校正 70
4.3.3 遙感圖像仿射變換 76
4.3.4 航空圖像正射校正 78
4.4 圖像裁剪處理 81
4.4.1 圖像規則裁剪 81
4.4.2 圖像不規則裁剪 82
4.4.3 圖像分塊裁剪 84
4.5 圖像鑲嵌處理 84
4.5.1 圖像鑲嵌功能概述 84
4.5.2 衛星圖像鑲嵌處理 90
4.5.3 航空圖像鑲嵌處理 93
4.6 圖像投影變換 95
4.6.1 啓動投影變換 95
4.6.2 投影變換操作 96
4.7 其他預處理功能 96
4.7.1 生成單值柵格圖像 96
4.7.2 重新計算圖像高程 97
4.7.3 數據發布與瀏覽準備 97
4.7.4 産生或更新圖像目錄 98
4.7.5 圖像範圍與金字塔計算 99

第5章 圖像解譯 100
5.1 圖像解譯功能概述 100
5.1.1 圖像空間增強 100
5.1.2 圖像輻射增強 101
5.1.3 圖像光譜增強 101
5.1.4 高光譜基本工具 102
5.1.5 高光譜高級工具 103
5.1.6 傅裏葉變換 103
5.1.7 地形分析功能 104
5.1.8 地理信息係統分析 104
5.1.9 實用分析功能 105
5.2 空間增強處理 106
5.2.1 捲積增強處理 106
5.2.2 非定嚮邊緣增強 107
5.2.3 聚焦分析 108
5.2.4 紋理分析 109
5.2.5 自適應濾波 110
5.2.6 統計濾波 111
5.2.7 分辨率融閤 111
5.2.8 改進IHS融閤 112
5.2.9 HPF圖像融閤 114
5.2.10 小波變換融閤 115
5.2.11 刪減法融閤 116
5.2.12 Ehlers圖像融閤 117
5.2.13 銳化增強處理 118
5.3 輻射增強處理 120
5.3.1 查找錶拉伸 120
5.3.2 直方圖均衡化 120
5.3.3 直方圖匹配 121
5.3.4 亮度反轉處理 122
5.3.5 去霾處理 123
5.3.6 降噪處理 123
5.3.7 去條帶處理 124
5.4 光譜增強處理 124
5.4.1 主成分變換 124
5.4.2 主成分逆變換 125
5.4.3 獨立分量分析 126
5.4.4 去相關拉伸 127
5.4.5 纓帽變換 127
5.4.6 色彩變換 129
5.4.7 色彩逆變換 129
5.4.8 指數計算 130
5.4.9 自然色彩變換 131
5.4.10 ETM反射率變換 131
5.4.11 光譜混閤器 133
5.5 高光譜基本工具 135
5.5.1 自動相對反射 135
5.5.2 自動對數殘差 136
5.5.3 歸一化處理 136
5.5.4 內部平均相對反射 137
5.5.5 對數殘差 137
5.5.6 數值調整 138
5.5.7 光譜均值 139
5.5.8 信噪比功能 139
5.5.9 像元均值 140
5.5.10 光譜剖麵 141
5.5.11 光譜數據庫 142
5.6 高光譜高級工具 142
5.6.1 異常探測 142
5.6.2 目標探測 147
5.6.3 地物製圖 149
5.6.4 光譜分析工程嚮導 153
5.6.5 光譜分析工作站 154
5.7 傅裏葉變換 156
5.7.1 快速傅裏葉變換 156
5.7.2 傅裏葉變換編輯器 157
5.7.3 傅裏葉圖像編輯 158
5.7.4 傅裏葉逆變換 168
5.7.5 傅裏葉顯示變換 169
5.7.6 周期噪聲去除 169
5.7.7 同態濾波 170
5.8 地形分析 171
5.8.1 坡度分析 171
5.8.2 坡嚮分析 171
5.8.3 高程分帶 172
5.8.4 地形陰影 173
5.8.5 彩色地勢 173
5.8.6 地形校正 175
5.8.7 柵格等高綫 175
5.8.8 點視域分析 176
5.8.9 路徑視域分析 181
5.8.10 三維浮雕 182
5.8.11 高程轉換 183
5.9 地理信息係統分析 184
5.9.1 鄰域分析 184
5.9.2 周長計算 186
5.9.3 查找分析 186
5.9.4 指標分析 187
5.9.5 疊加分析 188
5.9.6 矩陣分析 189
5.9.7 歸納分析 190
5.9.8 區域特徵 190
5.10 實用分析功能 191
5.10.1 變化檢測 191
5.10.2 函數分析 192
5.10.3 代數運算 192
5.10.4 色彩聚類 193
5.10.5 高級色彩聚類 194
5.10.6 數值調整 195
5.10.7 圖像掩膜 196
5.10.8 圖像退化 197
5.10.9 去除壞綫 197
5.10.10 投影變換 198
5.10.11 聚閤處理 199
5.10.12 形態學計算 199

第6章 圖像分類 202
6.1 圖像分類簡介 202
6.1.1 非監督分類 202
6.1.2 監督分類 203
6.1.3 專傢係統分類 206
6.2 非監督分類 208
6.2.1 獲取初始分類 209
6.2.2 調整分類結果 210
6.3 監督分類 212
6.3.1 定義分類模闆 213
6.3.2 評價分類模闆 221
6.3.3 執行監督分類 226
6.3.4 評價分類結果 227
6.4 分類後處理 231
6.4.1 聚類統計 232
6.4.2 過濾分析 232
6.4.3 去除分析 233
6.4.4 分類重編碼 233
6.5 專傢分類器 234
6.5.1 知識工程師 235
6.5.2 變量編輯器 239
6.5.3 建立知識庫 242
6.5.4 知識分類器 248

第7章 子像元分類 251
7.1 子像元分類簡介 251
7.1.1 子像元分類的基本特徵 251
7.1.2 子像元分類的基本原理 252
7.1.3 子像元分類的應用領域 253
7.1.4 子像元分類模塊概述 254
7.2 子像元分類方法 256
7.2.1 子像元分類流程 256
7.2.2 圖像質量確認 258
7.2.3 圖像預處理 259
7.2.4 自動環境校正 260
7.2.5 分類特徵提取 263
7.2.6 分類特徵組閤 269
7.2.7 分類特徵評價 271
7.2.8 感興趣物質分類 274
7.2.9 分類後處理 276
7.3 子像元分類實例 277
7.3.1 圖像預處理 277
7.3.2 自動環境校正 277
7.3.3 分類特徵提取 278
7.3.4 感興趣物質分類 279
7.3.5 查看驗證文件 281
7.3.6 分類結果比較 282

第8章 矢量功能 283
8.1 空間數據概述 283
8.1.1 矢量數據 283
8.1.2 柵格數據 284
8.1.3 矢量和柵格數據結構比較 285
8.1.4 矢量數據和柵格數據轉換 286
8.2 矢量模塊功能簡介 289
8.3 矢量圖層基本操作 289
8.3.1 顯示矢量圖層 289
8.3.2 改變矢量特性 290
8.3.3 改變矢量符號 291
8.4 要素選取與查詢 298
8.4.1 查看選擇要素屬性 298
8.4.2 多種工具選擇要素 299
8.4.3 判彆函數選擇要素 300
8.4.4 顯示矢量圖層信息 302
8.5 創建矢量圖層 303
8.5.1 創建矢量圖層的基本方法 303
8.5.2 由ASCII文件創建點圖層 307
8.5.3 鑲嵌多邊形矢量圖層 308
8.5.4 創建矢量圖層子集 310
8.6 矢量圖層編輯 311
8.6.1 編輯矢量圖層的基本方法 311
8.6.2 變換矢量圖層 313
8.6.3 産生多邊形Label點 314
8.7 建立拓撲關係 314
8.7.1 Build矢量圖層 315
8.7.2 Clean矢量圖層 315
8.8 矢量圖層管理 316
8.8.1 重命名矢量圖層 316
8.8.2 復製矢量圖層 317
8.8.3 刪除矢量圖層 317
8.8.4 導齣矢量圖層 318
8.9 矢量與柵格轉換 318
8.9.1 柵格轉換矢量 318
8.9.2 矢量轉換柵格 320
8.10 錶格數據管理 322
8.10.1 INFO錶管理 322
8.10.2 區域屬性統計 328
8.10.3 屬性轉換為注記 329
8.11 Shapefile文件操作 331
8.11.1 重新計算高程 331
8.11.2 投影變換操作 332

第9章 雷達圖像處理 334
9.1 雷達圖像處理基礎 334
9.1.1 雷達圖像增強處理 334
9.1.2 雷達圖像幾何校正 336
9.1.3 乾涉雷達DEM提取 336
9.2 雷達圖像模塊概述 337
9.3 基本雷達圖像處理 337
9.3.1 斑點噪聲壓縮 338
9.3.2 邊緣增強處理 340
9.3.3 雷達圖像增強 341
9.3.4 圖像紋理分析 344
9.3.5 圖像亮度調整 345
9.3.6 圖像斜距調整 346
9.4 正射雷達圖像校正 347
9.4.1 正射雷達圖像校正概述 347
9.4.2 地理編碼SAR圖像 348
9.4.3 正射校正SAR圖像 352
9.4.4 GCP正射較正SAR圖像 355
9.4.5 比較OrthoRadar校正效果 358
9.5 雷達像對DEM提取 359
9.5.1 雷達像對DEM提取概述 359
9.5.2 雷達立體像對數據準備 359
9.5.3 立體像對提取DEM工程 360
9.6 乾涉雷達DEM提取 369
9.6.1 乾涉雷達DEM提取概述 369
9.6.2 乾涉雷達圖像數據準備 369
9.6.3 乾涉雷達DEM提取工程 370
9.6.4 DEM高程生成 375
9.7 乾涉雷達變化檢測 376
9.7.1 乾涉雷達變化檢測模塊 376
9.7.2 乾涉雷達變化檢測操作 377

第10章 虛擬地理信息係統 381
10.1 VirtualGIS概述 381
10.2 VirtualGIS視窗 382
10.2.1 啓動VirtualGIS視窗 382
10.2.2 VirtualGIS視窗功能 382
10.3 VirtualGIS工程 385
10.3.1 創建VirtualGIS工程 385
10.3.2 編輯VirtualGIS視景 387
10.4 VirtualGIS分析 391
10.4.1 洪水淹沒分析 391
10.4.2 矢量圖形分析 394
10.4.3 疊加文字注記 396
10.4.4 疊加三維模型 398
10.4.5 模擬霧氣分析 405
10.4.6 威脅性與通視性分析 406
10.4.7 立體視景操作 409
10.4.8 疊加標識圖像 410
10.4.9 模擬雲層分析 412
10.5 VirtualGIS導航 414
10.5.1 設置導航模式 414
10.5.2 VirtualGIS漫遊 415
10.6 VirtualGIS飛行 416
10.6.1 定義飛行路綫 417
10.6.2 編輯飛行路綫 419
10.6.3 執行飛行操作 420
10.7 三維動畫製作 420
10.7.1 三維飛行記錄 421
10.7.2 三維動畫工具 422
10.8 虛擬世界編輯器 422
10.8.1 虛擬世界編輯器簡介 422
10.8.2 創建一個虛擬世界 425
10.8.3 虛擬世界的空間操作 429
10.9 空間視域分析 431
10.9.1 視域分析數據準備 431
10.9.2 生成多層視域數據 432
10.9.3 虛擬世界視域分析 434
10.10 設置VirtualGIS默認值 436
10.10.1 默認值設置環境 436
10.10.2 默認值設置選項 436
10.10.3 保存默認值設置 439

第11章 空間建模工具 440
11.1 空間建模工具概述 440
11.1.1 空間建模工具的組成 440
11.1.2 圖形模型的基本類型 441
11.1.3 圖形模型的創建過程 441
11.2 模型生成器功能組成 442
11.2.1 模型生成器菜單命令 442
11.2.2 模型生成器工具圖標 443
11.2.3 模型生成器工具麵闆 444
11.3 空間建模操作過程 444
11.3.1 創建圖形模型 444
11.3.2 注釋圖形模型 447
11.3.3 生成文本程序 448
11.3.4 打印圖形模型 449
11.4 條件操作函數應用 450

第12章 圖像命令工具 453
12.1 圖像信息管理技術 453
12.1.1 圖像金字塔 453
12.1.2 圖像世界文件 453
12.2 圖像命令工具概述 454
12.3 圖像命令功能操作 455
12.3.1 改變柵格圖像類型 455
12.3.2 計算圖像統計值 456
12.3.3 圖像金字塔操作 457
12.3.4 圖像地圖模式操作 458
12.3.5 圖像地圖投影操作 459
12.3.6 圖像高程信息操作 459
12.3.7 圖像文件常規操作 461

第13章 批處理操作 462
13.1 批處理功能概述 462
13.2 批處理係統設置 462
13.3 批處理操作過程 463
13.3.1 單文件單命令批處理 463
13.3.2 多文件單命令立即批處理 465
13.3.3 多文件單命令隨後批處理 467
13.3.4 多文件多命令批處理 469

第14章 圖像庫管理 473
14.1 圖像庫管理概述 473
14.2 圖像庫環境設置 473
14.3 圖像庫功能介紹 474
14.3.1 打開默認圖像庫 474
14.3.2 圖像庫管理功能 475
14.3.3 圖像庫圖形查詢 476

第15章 地圖編製 479
15.1 地圖編製概述 479
15.1.1 地圖編製工作流程 479
15.1.2 地圖編製模塊概述 479
15.2 地圖編製操作過程 480
15.2.1 準備製圖數據 480
15.2.2 創建製圖文件 480
15.2.3 確定地圖製圖範圍 481
15.2.4 放置整飾要素 482
15.2.5 地圖打印輸齣 489
15.3 製圖文件路徑編輯 489
15.4 係列地圖編製工具 490
15.4.1 準備係列地圖編輯文件 490
15.4.2 啓動係列地圖編輯工具 490
15.4.3 顯示係列地圖分幅信息 491
15.4.4 係列地圖輸齣編輯 491
15.4.5 保存係列地圖文件 492
15.4.6 係列地圖輸齣預覽 492
15.5 地圖數據庫工具 492

擴展篇
第16章 圖像大氣校正 496
16.1 大氣校正模塊概述 496
16.1.1 ATCOR模塊主要特徵 496
16.1.2 ATCOR模塊功能組成 497
16.2 太陽位置的計算 497
16.3 ATCOR2工作站 498
16.3.1 ATCOR2工程文件 498
16.3.2 光譜分析模塊 502
16.3.3 常數大氣模塊 507
16.3.4 增值産品模塊 510
16.4 ATCOR3工作站 511
16.4.1 ATCOR3生成地形 512
16.4.2 ATCOR3工程文件 512
16.4.3 光譜分析模塊 515
16.4.4 常數大氣模塊 515
16.4.5 增值産品模塊 516

第17章 圖像自動配準 518
17.1 圖像自動配準模塊概述 518
17.2 地理參考配準 519
17.2.1 準備圖像數據 519
17.2.2 産生自動配準點 520
17.2.3 選擇幾何模型 523
17.2.4 定義投影類型 525
17.2.5 確定輸齣圖像 526
17.3 圖像邊緣匹配 527
17.3.1 準備輸入圖像 527
17.3.2 産生自動匹配點 528
17.3.3 定義匹配策略 528
17.3.4 選擇投影類型 529
17.3.5 確定輸齣圖像 529
17.4 自動配準工程 529
17.4.1 保存自動配準工程文件 529
17.4.2 打開自動配準工程文件 530
17.5 自動配準工作站 530
17.5.1 自動配準工作站功能概述 530
17.5.2 自動配準工作站應用流程 535

第18章 高級圖像鑲嵌 543
18.1 高級圖像鑲嵌功能概述 543
18.1.1 MosaicPro模塊特點 543
18.1.2 MosaicPro啓動過程 543
18.1.3 MosaicPro視窗功能 544
18.2 高級圖像鑲嵌工作流程 546
18.2.1 航空圖像鑲嵌 546
18.2.2 衛星圖像鑲嵌 553
18.2.3 圖像勻光處理 559

第19章 數字攝影測量 561
19.1 數字攝影測量基本原理 561
19.1.1 數字攝影測量處理過程 561
19.1.2 數字圖像的內定嚮 562
19.1.3 圖像核綫數字相關 563
19.1.4 建立規則格網DEM 563
19.1.5 圖像正射校正處理 564
19.2 LPS工程管理器 566
19.2.1 LPS工程管理器功能概述 566
19.2.2 LPS工程管理器視窗組成 567
19.3 攝影圖像攝影測量處理 570
19.3.1 攝影圖像處理流程 570
19.3.2 創建LPS工程文件 570
19.3.3 嚮LPS工程加載圖像 572
19.3.4 定義攝影相機幾何模型 573
19.3.5 定義地麵控製點與檢查點 576
19.3.6 圖像同名點自動量測 583
19.3.7 執行航空三角測量 584
19.3.8 圖像正射校正處理 587
19.4 數碼圖像攝影測量處理 588
19.4.1 數碼圖像處理流程 589
19.4.2 創建LPS工程文件 589
19.4.3 嚮LPS工程加載圖像 592
19.4.4 定義數碼相機幾何模型 593
19.4.5 自動量測圖像同名點 595
19.4.6 執行航空三角測量 597
19.4.7 圖像正射校正處理 600
19.5 掃描圖像攝影測量處理 601
19.5.1 掃描圖像處理流程 601
19.5.2 創建LPS工程文件 601
19.5.3 加載並定義第一幅圖像 603
19.5.4 加載並定義第二幅圖像 610
19.5.5 圖像同名點自動量測 613
19.5.6 執行空間三角測量 614
19.5.7 圖像正射校正處理 616

第20章 三維立體分析 618
20.1 三維立體分析基本原理 618
20.1.1 基於立體像對的高程模型提取 618
20.1.2 三維場景重建的實現方法 619
20.2 三維立體分析模塊概述 621
20.2.1 三維立體分析模塊特點 622
20.2.2 三維立體分析模塊功能 622
20.3 創建非定嚮數字立體模型 623
20.3.1 啓動三維立體分析模塊 623
20.3.2 加載三維立體分析圖像 623
20.3.3 調整圖像顯示參數 625
20.3.4 保存三維立體模型 627

第21章 自動地形提取 628
21.1 LPS自動地形提取概述 628
21.1.1 DTM及其自動提取方法 628
21.1.2 LPS自動地形提取功能 628
21.1.3 LPS自動地形提取過程 629
21.2 LPS自動地形提取操作 630
21.2.1 創建LPS工程文件 630
21.2.2 DTM提取參數設置 632
21.2.3 DTM提取選項設置 633
21.2.4 DTM自動提取和檢查 637

第22章 麵嚮對象的信息提取 639
22.1 麵嚮對象的信息提取簡介 639
22.1.1 IMAGINE Objective框架設計 639
22.1.2 IMAGINE Objective關鍵特徵 639
22.2 道路信息提取 640
22.2.1 道路信息提取模型 640
22.2.2 道路信息提取過程 640

第23章 智能變化檢測 643
23.1 智能變化檢測原理 643
23.1.1 圖像預處理 643
23.1.2 變化檢測方法 643
23.1.3 變化定量分析 648
23.2 智能變化檢測應用特點 649
23.2.1 智能變化檢測技術特徵 649
23.2.2 智能變化檢測工作特點 650
23.3 智能變化檢測應用操作 650
23.3.1 智能變化檢測嚮導模式 651
23.3.2 智能變化檢測圖像顯示 653
23.3.3 智能變化檢測場地檢測 656

第24章 智能矢量化 657
24.1 智能矢量化模塊概述 657
24.1.1 模塊的關鍵特徵 657
24.1.2 模塊的局限性 657
24.2 智能矢量化模塊應用 658
24.2.1 模塊操作快捷鍵 658
24.2.2 啓動智能矢量化模塊 658
24.2.3 跟蹤綫狀地物中心綫 659
24.2.4 跟蹤麵狀地物邊界綫 662
24.3 智能矢量化模塊使用技巧 663

第25章 二次開發工具 665
25.1 二次開發宏語言EML概述 665
25.2 編寫EML二次開發程序 666
25.2.1 編寫EML程序的過程 666
25.2.2 執行EML程序的過程 667
25.2.3 豐富EML程序的功能 667
25.3 EML接口C程序開發包 671
參考文獻 674

精彩書摘

　　3.地物波譜及其特徵
　　自然界中任何地物都具有其自身的電磁輻射規律，如具有反射和吸收外來的紫外綫、可見光、紅外綫和微波的某些波段的特性；它們又都具有發射某些紅外綫、微波的特性；少數地物還具有透射電磁波的特性，這種特性稱為地物的波譜特性。
　　當電磁輻射能量入射到地物錶麵上，將會齣現3種過程：一部分入射能量被地物反射；一部分入射能量被地物吸收，成為地物本身內能或部分再發射齣來；一部分入射能量被地物透射。
　　（1）地物的反射特性：不同地物對入射電磁波的反射能力是不一樣的，通常采用反射率來錶示。反射率不僅是波長的函數，同時也是入射角、物體的電學性質（電導、介電、磁學性質等）以及錶麵粗糙度和質地等的函數。一般來說，當入射電磁波波長一定時，反射能力強的地物，反射率大，在黑白遙感圖像上呈現的色調就淺。反之，反射入射電磁輻射能力弱的地物，反射率小，在黑白遙感圖像上呈現的色調就深。
　　（2）地物的輻射特性：任何地物當溫度高於絕對零度時，組成物質的原子、分子等微粒在不停地做熱運動，都有嚮周圍空間輻射紅外綫的能力。地物發射率根據物質的介電常數、錶麵的粗糙度、溫度、波長、觀測方嚮等條件而變化，發射率的差異也是遙感探測的基礎和齣發點。

前言/序言

　　隨著遙感技術的飛速發展，遙感應用的逐步深入，遙感圖像處理係統如雨後春筍不斷湧現。在眾多的遙感軟件當中，ERDAS IMAGINE以其強大的綜閤功能、特彆是與地理信息係統的有機集成，得到遙感界眾多用戶的青睞，越來越多的遙感機構、科技人員和高校師生，加入到ERDAS：IMAGINE的應用和開發行列。
　　在徠卡測量係統貿易（北京）有限公司的大力支持下，我們根據多年遙感應用研究和ERDASIMAGINE軟件應用經驗，在2003年齣版的《ERDAS IMAGINE遙感圖像處理方法》（8.5版）基礎上，根據來自全國各界讀者的建議和ERDAS IMAGlNE 9.3最新功能，於2009年編寫瞭《ERDAS IMAGINE遙感圖像處理教程》。本書將遙感圖像處理的基礎理論和應用方法與ERDAS：IMAGINE 9.3軟件功能融為一體，可以作為ERDAS IMAGINE軟件用戶的應用教程，對其他從事遙感應用研究的科技人員和高校師生也有參考價值。
　　全書分基礎篇和擴展篇兩個部分，共25章。基礎篇涵蓋瞭視窗操作、數據轉換、幾何校正、圖像拼接、圖像增強、圖像解譯、圖像分類、子像元分類、矢量功能、雷達圖像、虛擬GIS、空間建模、命令工具、批處理工具、圖像庫管理、專題製圖等ERDAS Professional級的所有功能，以及常用擴展模塊Subpixel、Vector、OrthoRadar、VirtualGIS等；擴展篇則主要講述ERDAS Professional的擴展功能，包括圖像大氣校正（ATCOR）、圖像自動配準（AutoSync）、高級圖像鑲嵌（MosaicPro）、數字攝影測量（LPS）、三維立體分析（Stereo Analyst）、自動地形提取（Automatic’Terrain Extraction）、麵嚮對象信息提取（Objective）、智能變化檢測（DeltaCue）、智能矢量化（Easytrace）、二次開發（EML）10個擴展模塊。

《遙感影像時空變異分析方法與實踐》 一、 概述 本書旨在深入探討遙感影像在揭示地錶時空變異方麵的理論方法與實踐應用。隨著遙感技術的飛速發展，海量多源數據為我們理解地球係統動態變化提供瞭前所未有的機遇。然而，如何從龐雜的影像數據中提取有效信息，準確刻畫地錶要素隨時間與空間的演變規律，一直是遙感科學研究的核心挑戰。本書將聚焦於這一關鍵領域，係統梳理遙感影像時空變異分析的理論基礎、核心技術、典型應用場景及前沿進展，力求為讀者構建一個全麵、深入且具有實踐指導意義的知識體係。 本書內容涵蓋瞭遙感影像獲取、預處理、特徵提取、時序分析、變化檢測、建模預測等多個環節，並結閤大量真實案例，展示如何將這些技術應用於環境監測、資源管理、災害評估、城市發展等多個領域。我們不僅會介紹經典成熟的方法，還會探討近年來湧現的新理論、新算法和新技術，幫助讀者緊跟學術前沿，掌握最先進的分析工具。 二、 理論基礎 1. 遙感影像與時空信息： 地球觀測係統的原理與發展： 簡述不同類型的遙感平颱（衛星、航空、無人機）及其傳感器（光學、雷達、激光雷達）的工作原理，以及它們如何獲取地球錶麵的多光譜、多時相、高分辨率影像。 影像的幾何特性與輻射特性： 深入講解影像的幾何畸變（地形、姿態、透視）及其校正方法，以及影像的輻射亮度與地物真實反射率之間的關係，包括大氣輻射傳輸、地物反射率模型等。 時空維度下的地物反射特性： 分析地物在不同光譜波段、不同時間、不同地點錶現齣的反射率差異，以及這些差異如何反映地物的物理、化學、生物屬性。重點探討地物的季節性變化、周期性變化以及非周期性變化。 時空數據模型與錶示： 介紹遙感影像在時空維度上的數據組織方式，包括柵格模型、矢量模型在時空分析中的應用，以及時空立方體（Spatiotemporal Cube）等新型數據模型。 2. 時空變異分析的理論框架： 變化檢測的內涵與分類： 闡述變化檢測的目標，即識彆和量化地錶在不同時相影像上發生的改變。區分像素級變化檢測、對象級變化檢測、語義級變化檢測等不同層次。 時序分析的基本原理： 介紹通過分析一係列連續影像來捕捉地錶動態過程的方法，包括趨勢分析、周期分析、異常檢測、時間序列分解等。 空間自相關與空間異質性： 探討地錶要素的空間分布規律，以及這些規律如何影響時空變異的分析結果。解釋空間自相關（Moran's I, Geary's C）和空間異質性（Geographically Weighted Regression）的概念及其在時空分析中的意義。 尺度效應與多尺度分析： 分析不同空間分辨率、不同時間間隔的遙感數據在分析時空變異時可能帶來的尺度效應，並介紹多尺度分析方法，以應對不同尺度的變化現象。 三、 核心技術與方法 1. 遙感影像預處理： 輻射定標與大氣校正： 詳細介紹將原始傳感器亮度值轉換為具有物理意義的反射率或輻射亮度值的步驟，以及去除大氣影響、實現不同時相影像可比性的方法（如 FLAASH, MODTRAN, QUAC 等）。 幾何校正與配準： 講解如何通過控製點或自主匹配技術，消除影像的幾何畸變，並實現不同影像在同一坐標係下的精確疊置。重點介紹正射校正（Orthorectification）和影像間配準（Image-to-image registration）的策略。 影像增強與融閤： 介紹直方圖拉伸、對比度增強、濾波等技術，以改善影像的視覺效果和特徵的可見性。同時，探討多源、多光譜影像融閤技術，以獲取更高空間、光譜或時間分辨率的影像。 2. 地物信息提取與特徵量化： 光譜特徵分析： 講解利用地物的反射光譜麯綫特徵（如光譜指數、光譜角、光譜距離）進行地物分類與變化監測。重點介紹植被指數（NDVI, EVI）、水體指數（NDWI, MNDWI）、土壤指數等。 紋理特徵分析： 探討利用影像灰度共生矩陣（GLCM）、局部二值模式（LBP）等方法提取地物的紋理特徵，用於區分具有相似光譜但不同紋理的地物類型，以及分析地錶格局的變化。 高光譜影像分析： 介紹高光譜影像在精細地物識彆與成分反演方麵的優勢，以及其特有的分析方法，如光譜匹配、端元提取（PPF, ISA）、綫性混閤像元分解等。 雷達影像（SAR）分析： 講解SAR影像的後嚮散射特性如何反映地物的結構、濕度等信息，以及其在地形測繪、地錶形變監測（InSAR）、淹沒監測等方麵的應用。重點介紹偏振、乾涉等技術。 3. 時序變化檢測方法： 直接比較法： 介紹基於影像相減、影像比值等簡單直接的方法，以及其優缺點。 變化嚮量分析（CVA）： 深入講解CVA的原理，包括變化嚮量的計算、方嚮與幅度分析，以及如何基於CVA進行變化分類。 主成分分析（PCA）與特徵空間變換： 介紹利用PCA降維和特徵提取，識彆影像差異的原理，以及其在變化檢測中的應用。 遙感影像分類後比較法： 講解在對不同時相影像分彆進行分類後，再進行類彆的比較，以識彆變化區域。 麵嚮對象的變化檢測（OBIA）： 介紹如何先對影像進行對象分割，然後分析對象在不同時相下的屬性變化，實現更精細化的變化檢測。 機器學習與深度學習方法： 監督學習方法： 支持嚮量機（SVM）、隨機森林（RF）、分類與迴歸樹（CART）等在變化檢測中的應用。 無監督學習方法： K-means、ISODATA等在變化檢測中的應用。 深度學習模型： 捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）、U-Net、DeepLab等在端到端變化檢測任務中的應用，以及它們的優勢和挑戰。重點介紹 Siamese Networks, Generative Adversarial Networks (GANs) 在遙感影像變化檢測中的最新進展。 4. 時序分析與建模： 時間序列分解： 介紹將時間序列分解為趨勢項、季節項和殘差項的方法（如 STL 分解），以理解不同成分對地錶變化的影響。 趨勢分析： 綫性趨勢、Mann-Kendall 趨勢檢驗等方法，用於識彆長時間序列的單調變化趨勢。 周期性分析： Fourier 變換、小波分析等，用於識彆地錶變化的周期性規律，如季節性變化。 異常檢測： 基於統計模型、機器學習模型（如 Isolation Forest, Autoencoders）識彆偏離正常模式的時間序列異常點，常用於災害監測。 時間序列預測模型： 統計模型： ARIMA, SARIMA 等。 機器學習模型： LSTM, GRU 等循環神經網絡模型。 基於物理的模型： 考慮地錶過程機理的模型，與遙感數據相結閤進行參數反演與預測。 四、 典型應用與案例分析 1. 土地覆蓋/土地利用變化監測： 城市擴張與蔓延分析： 通過多時相遙感影像，定量分析城市建成區的擴張速率、形態特徵，識彆城市化對周邊環境的影響。 森林砍伐與退化監測： 利用光譜指數、紋理特徵和變化檢測算法，識彆森林破壞區域，評估森林資源動態。 農業生産與糧食安全： 監測農作物長勢、播種麵積、産量變化，為糧食安全評估提供數據支持。 濕地、水體變化監測： 分析水體麵積、水位、濕地麵積的動態變化，評估水資源利用狀況與生態環境變化。 2. 地錶環境變化與災害監測： 植被指數時空動態分析： 監測植被覆蓋度的季節性變化、長期趨勢，分析乾旱、病蟲害等對植被的影響。 地錶形變監測： 利用 InSAR 技術，監測地殼活動、滑坡、地麵沉降等形變，評估地質災害風險。 水旱災害監測： 識彆洪澇、乾旱等災害影響範圍，評估災害損失。 火災監測與過火麵積評估： 通過熱紅外、可見光影像，監測火災發生與蔓延，並評估過火麵積。 冰川、雪蓋變化監測： 分析冰川麵積、厚度，雪蓋範圍的動態變化，研究氣候變化的影響。 3. 生態環境與可持續發展： 生物多樣性評估： 基於地錶覆蓋格局、植被類型與結構的時空變化，間接評估生物多樣性。 碳儲量估算與變化分析： 基於植被生物量、森林覆蓋變化，估算陸地碳儲量及其動態變化。 區域可持續發展指標監測： 結閤多種遙感數據，構建指標體係，監測區域經濟、社會、環境的可持續發展狀況。 五、 前沿進展與未來展望 1. 大數據與雲計算在遙感影像時空分析中的應用： Google Earth Engine, Microsoft Planetary Computer 等平颱： 介紹利用雲平颱進行大規模遙感數據處理與分析的優勢，包括數據存儲、計算能力、多源數據整閤等。 麵嚮大數據的時空分析算法： 探討如何設計和優化算法以適應 TB、PB 級遙感數據。 2. 時空認知與智能分析： 時空本體與知識圖譜： 嘗試將遙感提取的地錶信息與地理知識庫結閤，構建時空認知模型。 自監督學習與遷移學習： 探索在標注數據稀缺的情況下，如何利用大量未標注數據進行模型訓練。 物理信息神經網絡（PINNs）： 將物理定律融入神經網絡，提高模型的可解釋性與泛化能力。 多模態數據融閤： 結閤遙感數據與地麵觀測、社會經濟數據等，進行更全麵的時空變化分析。 3. 模型驅動的遙感影像分析： 地錶過程模型與遙感數據同化： 介紹如何將遙感觀測數據融入地錶過程模型，以改善模型預測精度，反演模型參數。 因果推斷與時空模擬： 嘗試在遙感數據中挖掘地錶變化背後的因果關係，並進行未來情景模擬。 4. 挑戰與機遇： 數據質量與一緻性： 不同傳感器、不同時期的影像質量差異，以及雲、陰影等乾擾因素的處理。 模型的可解釋性與可靠性： 尤其是深度學習模型，如何理解其決策過程，並確保其在實際應用中的可靠性。 標準化的評估體係： 建立統一的遙感影像時空變異分析方法的評估標準。 跨學科閤作： 推動遙感科學傢與地理學、生態學、計算機科學等領域專傢的深度閤作。 六、 實踐指南 1. 常用遙感軟件與平颱介紹： 簡要介紹 ArcGIS, QGIS, ENVI, ERDAS IMAGINE (作為參考，但強調本書內容不限於此) 等桌麵軟件，以及 Google Earth Engine, Python (GDAL, Rasterio, Xarray, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch) 等編程工具在時空分析中的應用。 2. 數據獲取與管理： 指導讀者如何獲取不同來源的遙感數據（如 Landsat, Sentinel, MODIS, Planet 等），並進行有效的數據管理。 3. 案例實踐指導： 提供具體的案例研究，演示如何應用本書介紹的理論和方法解決實際問題，引導讀者動手實踐。 本書緻力於為遙感領域的學生、研究人員、工程師以及對地錶時空變化感興趣的各界人士提供一套係統、深入的學習資源。通過理論與實踐相結閤，我們期望讀者能夠掌握遙感影像時空變異分析的核心技能，理解其在理解地球係統、應對全球挑戰中的關鍵作用，並能獨立開展相關研究與應用工作。

評分☆☆☆☆☆

最近，我終於抽齣時間深入研讀瞭《ERDAS IMAGINE遙感圖像處理教程》，這本書給我帶來瞭很多啓發。它不僅僅局限於理論的堆砌，而是以實際操作為導嚮，將ERDAS IMAGINE軟件的各項功能巧妙地融入到教程中。我個人比較看重的是書中對於各種數據格式的兼容性和處理能力的介紹，這一點是很多初學者容易忽視但又至關重要的環節。書中對不同傳感器數據（如Landsat、Sentinel等）的導入、預處理流程做瞭細緻的梳理，讓我對如何處理多樣化的遙感數據有瞭更清晰的認識。特彆是關於輻射定標和大氣校正的部分，作者運用瞭大量的圖示和公式推導，雖然有些地方需要反復琢磨，但最終的理解和掌握都是非常有成就感的。此外，書中關於麵嚮對象分類和監督分類的比較分析，也讓我對不同分類方法的優缺點有瞭更深入的理解，這對於我後續進行土地利用/覆蓋分類研究非常有幫助。這本書的價值在於它提供瞭一個紮實的理論基礎，並且通過實操指導，讓理論知識落地，真正做到學以緻用。

評分☆☆☆☆☆

《ERDAS IMAGINE遙感圖像處理教程》這本書的齣版，無疑為廣大遙感從業者和學生提供瞭一個寶貴的學習資源。我是一名正在攻讀遙感方嚮研究生的學生，在導師的推薦下閱讀瞭這本書，可以說是一次非常成功的學習體驗。書中對於影像紋理特徵的提取和分析，以及如何利用這些特徵進行更精細的分類，給我留下瞭深刻的印象。作者在講解過程中，會時不時地引用一些經典的研究案例，並分析其處理思路和方法，這讓我在學習過程中不至於枯燥乏味，反而能感受到遙感技術在現實世界中的巨大應用價值。我特彆關注的是書中關於三維建模和地形分析的章節，這對於我從事DEM（數字高程模型）的相關研究非常有指導意義。這本書的優點在於它能夠將復雜的遙感概念和技術，用一種清晰易懂的方式呈現齣來，並且通過大量的實踐操作，幫助讀者鞏固和加深理解。

評分☆☆☆☆☆

這本書真是太棒瞭！我一直對遙感圖像處理很感興趣，但苦於找不到一本既係統又實用的入門教材。當我拿到《ERDAS IMAGINE遙感圖像處理教程》時，我簡直欣喜若狂。書的排版非常清晰，圖文並茂，即使是初學者也能輕鬆理解。每一章節都圍繞著ERDAS IMAGINE這個強大的軟件展開，從軟件的安裝和基本操作，到各種常用的圖像處理功能，都講解得十分詳細。比如，書中對影像增強、幾何校正、分類等核心技術的講解，都配有詳實的步驟和案例，我跟著書中的操作，很快就掌握瞭這些基本技能。更讓我驚喜的是，書中還涉及瞭一些高級的應用，比如鑲嵌、混色、地形分析等，這讓我對遙感圖像的潛力和應用有瞭更深刻的認識。我尤其喜歡書中關於案例分析的部分，通過實際項目的演練，我能更直觀地感受到ERDAS IMAGINE在解決實際問題中的強大能力。這本書不僅僅是一本操作手冊，更是一本引導我探索遙感世界的神奇鑰匙。我強烈推薦給所有對遙感圖像處理感興趣的朋友們，相信你們一定也會和我一樣愛不釋手！

評分☆☆☆☆☆

坦白說，《ERDAS IMAGINE遙感圖像處理教程》這本書在遙感圖像處理領域算得上是一部不可多得的佳作。我特彆欣賞作者在內容編排上的邏輯性和係統性。從最基礎的圖像顯示和導航，到復雜的影像配準和變換，再到更深層次的遙感模型應用，層層遞進，循序漸進，非常適閤我這種希望係統學習遙感技術的人。書中對一些技術細節的處理，比如光譜特徵的提取和分析，以及利用ENVI或ArcGIS等其他軟件進行交叉驗證的方法，都體現瞭作者紮實的專業功底和豐富的實踐經驗。我尤其喜歡書中關於專題製圖和信息提取的部分，它提供瞭多種實用的方法和技巧，讓我能夠從海量的遙感影像中提取齣有價值的信息，並製作齣精美的專題地圖。這本書不僅僅是指導我如何使用ERDAS IMAGINE，更是教會瞭我如何思考，如何利用遙感技術解決實際問題。這本書給我帶來的不僅僅是技術上的提升，更是思維上的拓展。

評分☆☆☆☆☆

拿到《ERDAS IMAGINE遙感圖像處理教程》這本書，我第一眼就被其厚實的內容和精美的設計所吸引。這本書的價值在於它提供瞭一個全麵且深入的ERDAS IMAGINE軟件使用指南，對於我這樣希望快速提升軟件技能的人來說，簡直是雪中送炭。我特彆喜歡書中關於影像幾何糾正和配準的詳細講解，作者通過不同場景下的實例，展示瞭如何處理各種幾何畸變，並進行高精度的影像匹配。這對於我處理曆史影像數據，進行前後對比分析非常有幫助。此外，書中關於影像融閤技術的多樣化介紹，比如PCA融閤、纓VIVID融閤等，讓我對如何提高遙感影像的空間和光譜分辨率有瞭更直觀的認識。我個人認為，這本書的成功之處在於它能夠兼顧理論深度和實踐操作性，讓讀者在掌握軟件功能的同時，也能理解其背後的原理。這是一本值得反復研讀和參考的工具書。

評分☆☆☆☆☆

8.5.3

評分☆☆☆☆☆

很好，很好，相當滿意我急切認識到自己的隻是匱乏和一些思想還有宅的很深而忽視的現實存在的一些危機和不足，我不想成為工作的機器，不想成為銀子的奴隸，我纍我能堅持終歸可能隻是因為我選擇做的是我的興趣愛好，所以纔能保證我因為給更多興趣愛的分享和提供質量保證的材料得到認可而無怨無悔，礙於麵子我覺得賺同興趣愛好的姐妹的銀子我有負罪感，到最後自己已經開始從貨源的維持從維持自己的興趣愛好就好到無法維持和寸步難行，我發現瞭自己的錯誤，彆人就是同興趣愛好的也不想我因為分享而真的餓死自己，那麼什麼樣的模式是對的什麼樣的方式纔是經營自己的興趣愛好並充實豐富自己的興趣愛好，我就需要學習更多關於創業，關於營銷，關於我拿到代理後如何找加盟者，我拿到瞭新疆區的代理，卻依然停留在全憑興趣愛好和話不投機半句多，不看銀子臉色隻看我自己高不高興為你，這似乎是一種不負責任的態度，因此，我決定給自己完全的調整作息調養身體和學習知識的半年時間，我購買到瞭我需要學習的所有書記，希望可以幫到我可以讓我因為自己的主動學習，在半年後至少我可以係統的知道如何從頭再來，以全新的麵貌，可以坦蕩蕩的知道既然經營賺銀子隻要閤乎情理就是王道，誠信為本一諾韆金隻要我想就可以走的更遠！在很多天以前我就已經拿到瞭我的書，不抱怨的世界很好！今天我要來買我喜歡的塔莎奶奶的美好生活！希望在不久的將來有興趣有愛好的人都可以像塔沙奶奶那樣優雅的老去！

評分☆☆☆☆☆

書本很好，價格公道，認真學習，加油！

評分☆☆☆☆☆

二次開發工具

評分☆☆☆☆☆

質量次！紙質不好！像舊書！有損壞！嫌麻煩不愛退瞭！

評分☆☆☆☆☆

書不錯，很實用，如果有光盤就更好瞭

評分☆☆☆☆☆

圖像輻射增強

評分☆☆☆☆☆

5.7.7

評分☆☆☆☆☆

模型生成器菜e單命令