定 價:59 元
叢書名:地理信息系統(tǒng)理論與應(yīng)用叢書
- 作者:楊昕等編著
- 出版時間:2009/1/1
- ISBN:9787030234179
- 出 版 社:科學出版社
- 中圖法分類:TP75-39
- 頁碼:472
- 紙張:膠版紙
- 版次:1
- 開本:16K
本書是編者在系統(tǒng)總結(jié)教學和科研經(jīng)驗的基礎(chǔ)上編寫而成。本書較全面地介紹了ERDAS IMAGINE的主要功能和應(yīng)用實例,主要包括ERDAS IMAGINE應(yīng)用基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)預(yù)處理、圖像增強、圖像分類、矢量功能及專題地圖制作等基本圖像處理功能和高光譜圖像處理、雷達圖像處理、空間分析、光譜分析、空間建模及批處理、立體分析、虛擬GIS等專題功能。一些章節(jié)配有具有典型意義的實例與練習,并在隨書光盤中輔以相應(yīng)數(shù)據(jù),以便學生課后練習和復(fù)習。
本書強調(diào)科學性、系統(tǒng)性、實用性與易讀性相結(jié)合,可作為高等院校測繪、遙感、地理信息系統(tǒng)、地理學等相關(guān)學科的教材,也可作為從事遙感圖像處理等實踐工作及科研活動的技術(shù)人員的參考書。
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本書較全面地介紹了ERDAS IMAGINE的主要功能和應(yīng)用實例,主要包括ERDAS IMAGINE應(yīng)用基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)預(yù)處理、圖像增強、圖像分類、矢量功能及專題地圖制作等基本圖像處理功能和高光譜圖像處理、雷達圖像處理、空間分析、光譜分析、空間建模及批處理、立體分析、虛擬GIS等專題功能。
目錄
前言
第一章 ERDAS IMAGINE應(yīng)用基礎(chǔ) 1
1.1 遙感數(shù)字圖像處理概述 1
1.1.1 遙感數(shù)字圖像 1
1.1.2 遙感數(shù)字圖像處理 2
1.1.3 遙感圖像處理軟件 3
1.2 ERDAS數(shù)據(jù)格式 5
1.2.1 通用二進制數(shù)據(jù)格式 5
1.2.2 IMG格式 7
1.3 ERDAS IMAGINE圖標面板 8
1.4 數(shù)據(jù)顯示基本功能 9
1.4.1 視窗功能簡介 9
1.4.2 File菜單操作 10
1.4.3 文件顯示順序 13
1.4.4 顯示比例操作 14
1.4.5 顯示變換操作 14
1.4.6 疊加顯示操作 15
1.5 數(shù)據(jù)信息查詢 16
1.5.1 光標査詢功能 16
1.5.2 量測功能 17
1.5.3 圖像信息顯示 18
1.6 常用遙感影像數(shù)據(jù)格式簡介及輸人方式 19
1.6.1 Landsat-5圖像數(shù)據(jù)簡介 20
1.6.2 SPOT-5圖像數(shù)據(jù)簡介 22
1.6.3 MODIS圖像數(shù)據(jù)簡介 23
1.6.4 IKONOS圖像數(shù)據(jù)簡介 23
第二章 數(shù)據(jù)預(yù)處理 25
2.1 圖像校正 25
2.1.1 圖像幾何校正的一般步驟 25
2.1.2 圖像幾何校正的計算模型 27
2.1.3 多項式校正 28
2.1.4 數(shù)字正射校正 36
2.2 圖像拼接 42
2.2.1 圖像拼接功能簡介 43
2.2.2 多波段圖像拼接 45
2.2.3 剪切線拼接 48
2.3 圖像投影變換 52
2.4 圖像分幅裁剪 53
2.4.1 規(guī)則分幅 53
2.4.2 不規(guī)則分幅 55
2.5 圖像融合 56
2.6 圖像命令基本功能 57
2.6.1 圖像命令工具簡介 57
2.6.2 常用圖像命令功能操作簡介 58
2.7 實例與練習:數(shù)據(jù)更新變換 63
2.7.1 背景 63
2.7.2 目的 63
2.7.3 數(shù)據(jù) 63
2.7.4 要求 63
2.7.5 實驗步驟 64
第三章 圖像增強 66
3.1 輻射增強 67
3.1.1 査找表拉伸 67
3.1.2 直方圖均衡化 69
3.1.3 直方圖匹配 71
3.1.4 亮度反轉(zhuǎn) 74
3.1.5 去霾處理 75
3.1.6 降噪處理 76
3.1.7 去條帶處理 77
3.2 空間域增強 78
3.2.1 卷積增強 78
3.2.2 銳化增強 81
3.2.3 非定向邊緣檢測 82
3.2.4 聚焦分析 83
3.2.5 紋理分析 84
3.2.6 自適應(yīng)濾波 86
3.2.7 統(tǒng)計濾波 87
3.3 頻率域增強 88
3.3.1 傅里葉變換 88
3.3.2 傅里葉逆變換 96
3.4 代數(shù)運算 97
3.4.1 算術(shù)運算 97
3.4.2 歸一化指數(shù)
3.5 主成分變換 102
3.6 纓帽變換 103
3.7 色彩增強 105
3.8 實例與練習 105
3.8.1 DEM數(shù)據(jù)與遙感影像復(fù)合 105
3.8.2 基于主成分分析的遙感圖像模擬真彩色融合 109
第四章 圖像分類 113
4.1 非監(jiān)督分類 114
4.1.1 分類過程 114
4.1.2 分類評價 116
4.2 監(jiān)督分類 118
4.2.1 定義分類模板 120
4.2.2 評價分類模板 124
4.2.3 監(jiān)督分類 128
4.2.4 評價分類結(jié)果 129
4.3 分類后處理 132
4.3.1 聚類統(tǒng)計 132
4.3.2 過濾分析 133
4.3.3 去除分析 133
4.3.4 分類重編碼 134
4.4 專家分類系統(tǒng) 135
4.4.1 知識工程師 135
4.4.2 知識分類器 143
4.5 實例與練習:某地區(qū)的遙感影像分類 144
第五章 高光譜圖像處理 151
5.1 歸一化處理 152
5.2 數(shù)值調(diào)整 154
5.3 相對反射 156
5.3.1 內(nèi)在平均相對反射 157
5.3.2 自動相對反射 157
5.4 對數(shù)殘差 159
5.4.1 對數(shù)殘差 159
5.4.2 自動對數(shù)殘差 160
5.5 均值 161
5.5.1 光譜均值 161
5.5.2 像元均值 163
5.6 剖面 164
5.6.1 光譜剖面 165
5.6.2 空間剖面 166
5.6.3 三維空間剖面 167
5.7 信噪比 169
5.8 光譜庫 170
第六章 雷達圖像處理 171
6.1 基本功能 171
6.1.1 斑點噪聲消除 171
6.1.2 邊緣增強處理 174
6.1.3 圖像增強 176
6.1.4 紋理結(jié)構(gòu)分析 181
6.1.5 圖像亮度調(diào)整 181
6.2 正射雷達圖像校正 183
6.2.1 地理編碼SAR圖像 183
6.2.2 正射校正SAR圖像 186
6.2.3 使用GCP正射校正SAR圖像 188
6.2.4 對比OrthoRadar正射校正效果 193
6.3 利用立體SAR影像建立DEM 194
6.3.1 新建StereoSARDEM工程 195
6.3.2 輸入設(shè)置 196
6.3.3 獲取圖像子集 199
6.3.4 消除斑點噪聲的影響 200
6.3.5 第一次像元降級處理 201
6.3.6 配準 202
6.3.7 圖像匹配 207
6.3.8 第二次像元降級處理 209
6.3.9 生成DEM 209
6.4 利用雷達干涉測量方法生成DEM 212
6.4.1 創(chuàng)建IMAGINE IFSAR DEM工程 212
6.4.2 輸入設(shè)置 213
6.4.3 圖像配準 214
6.4.4 Interfere操作 223
6.4.5 相位解纏操作 226
6.4.6 高程生成操作 227
第七章 空間分析 231
7.1 地形分析 231
7.1.1 坡度 231
7.1.2 坡向 232
7.1.3 高程分帶 233
7.1.4 地形陰影 234
7.1.5 地形值染圖 236
7.1.6 地形校正 237
7.1.7 等高線生成 238
7.1.8 可視域分析 239
7.1.9 DEM高程單位轉(zhuǎn)換 240
7.1.10 浮雕生成工具 241
7.2 GIS分析 242
7.2.1 鄰域分析 242
7.2.2 疊加分析 243
7.2.3 指標分析 245
7.2.4 査找分析 247
7.2.5 矩陣分析 247
7.2.6 歸納分析 249
7.2.7 區(qū)域統(tǒng)計 251
7.2.8 重編碼 251
7.3 實用工具 252
7.3.1 變化檢測 252
7.3.2 圖像掩膜 254
7.3.3 提取子集 255
7.3.4 函數(shù)分析 256
7.3.5 代數(shù)運算 257
7.3.6 色彩聚類 258
7.3.7 數(shù)值調(diào)整 258
7.3.8 圖層組合 259
7.3.9 重投影 259
7.3.10 矢量柵格轉(zhuǎn)換 260
7.4 實例與練習 261
7.4.1 提取山頂點 261
7.4.2 計算退耕還林還草面積 263
第八章 光譜分析 267
8.1 光譜分析基本理論 267
8.2 光譜分析工作站 269
8.3 異常檢測 272
8.3.1 簡單異常檢測 272
8.3.2 壞波段檢測 274
8.4 目標探測 276
8.4.1 簡單目標探測 277
8.4.2 使用光譜庫信號的目標探測 278
8.4.3 光譜子集 283
8.5 物質(zhì)識別 286
8.5.1 簡單物質(zhì)識別 286
8.5.2 使用光譜子集工具 290
8.6 最小噪聲比率變換 293
8.6.1 自動模式 294
8.6.2 交互模式 297
8.7 大氣校正 300
8.7.1 IARR工具 300
8.7.2 編輯平場 303
8.7.3 經(jīng)驗線性法 306
8.7.4 估算結(jié)果 310
第九章 空間建模及批處理 317
9.1 空間建模的基本概念 317
9.1.1 ERDAS IMAGINE 9.1空間建模工具組成 317
9.1.2 圖形模型的基本類型及形成過程 318
9.1.3 圖形模型的形成過程 319
9.2 模型生成器 319
9.2.1 啟動ERDAS IMAGINE 9.1空間建模模塊 319
9.2.2 模型生成器 320
9.3 實例與練習 328
9.3.1 建模思路 328
9.3.2 操作流程圖 328
9.3.3 具體操作 328
9.4 批處理操作 334
9.4.1 批處理功能介紹 334
9.4.2 批處理操作過程 335
第十章 立體分析 344
10.1 基礎(chǔ)理論 344
10.1.1 立體分析概述 344
10.1.2 坐標系統(tǒng) 347
10.1.3 內(nèi)定向 348
10.1.4 外定向 349
10.1.5 共線方程 350
10.1.6 空間前方交會 350
10.1.7 立體模型和視差 351
10.1.8 三維浮動光標和要素采集 353
10.2 建立DSM表面 355
10.2.1 概述 355
10.2.2 環(huán)境設(shè)置 356
10.2.3 加載立體分析數(shù)據(jù) 356
10.2.4 打開左航片 356
10.2.5 添加第二張影像 357
10.3 三維信息測量 364
10.3.1 環(huán)境設(shè)置 364
10.3.2 打開塊文件 364
10.3.3 打開立體像對選擇器 366
10.3.4 進行三維測量 367
10.3.5 保存測量結(jié)果 376
10.4 實例與練習:三維環(huán)境下的立體測量 377
10.4.1 問題描述 377
10.4.2 環(huán)境設(shè)置 377
10.4.3 創(chuàng)建新的要素項目 378
10.4.4 采集建筑要素 382
第十一章 虛擬GIS 392
11.1 虛擬GIS簡介 392
11.2 虛擬GIS工程 393
11.2.1 創(chuàng)建虛擬GIS工程 393
11.2.2 編輯VirtualGIS視景 396
11.2.3 疊加GIS要素層 402
11.3 虛擬GIS導航 415
11.3.1 設(shè)置導航模式 415
11.3.2 虛擬GIS漫游 416
11.4 虛擬GIS飛行 417
11.5 三維動畫制作 423
11.5.1 三維飛行記錄 423
11.5.2 三維動畫工具 424
11.6 空間視域分析 425
11.6.1 視域分析數(shù)據(jù)準備 425
11.6.2 生成多層視域數(shù)據(jù) 427
11.6.3 虛擬世界視域分析 430
11.7 實例與練習:三維場景制作 433
第十二章 矢量功能及專題地圖制作 437
12.1 矢量顯系 437
12.1.1 圖形顯示操作 437
12.1.2 矢量要素符號化顯示 438
12.2 特征選取與査詢 439
12.2.1 查看選擇特征屬性 439
12.2.2 特征選取 440
12.3 矢量數(shù)據(jù)編輯 442
12.3.1 建立矢量要素 442
12.3.2 修改矢量數(shù)據(jù) 442
12.3.3 刪除矢量要素 443
12.4 矢量圖層生成與編輯 443
12.4.1 生成矢量圖層 444
12.4.2 由ASCII文件生成點圖層 447
12.4.3 鑲嵌多邊形矢量圖層 447
12.4.4 生成矢量圖層的子集 448
12.4.5 創(chuàng)建拓撲 449
12.5 矢量圖層管理 451
12.5.1 圖層管理 451
12.5.2 矢柵轉(zhuǎn)換 453
12.6 專題地圖編輯 456
12.6.1 專題地圖編輯器功能 456
12.6.2 專題地圖編輯過程 456
12.7 系列地圖編輯工具 462
12.7.1 系列地圖編輯功能 462
12.7.2 系列地圖輸出編輯與保存 463
12.8 專題地圖輸出 464
12.9 實例與練習:某區(qū)域遙感專題地圖制作 465
主要參考文獻 471
第一章 ERDAS IMAGINE應(yīng)用基礎(chǔ)
自20世紀60年代以來遙感技術(shù)迅速崛起,它改變了人類認識地球,了解地球的角度和方式。隨著計算機技術(shù)、光學感應(yīng)技術(shù)以及測繪技術(shù)的發(fā)展,遙感技術(shù)也從以飛機為主要載體的航空遙感發(fā)展到以航天飛機、人造地球衛(wèi)星等為載體的航天遙感,極大地拓展了人們的觀測視野,豐富了對地觀測信息的來源。隨著信息量的增加,如何快速、高效地提取有效信息,是遙感技術(shù)亟待解決的難題,也促進了遙感數(shù)字圖像處理技術(shù)的發(fā)展。
1.1 遙感數(shù)字圖像處理概述
1.1.1 遙感數(shù)字圖像
遙感數(shù)字圖像(digital image)是以數(shù)字形式采集、存儲、運算、表達、傳輸?shù)倪b感影像,它的最基本的單位是像素(pixel)。像素是遙感成像過程的采樣點,或者是在由模擬圖像轉(zhuǎn)換為數(shù)字圖像時的取樣點,同時,像素也是計算機圖像處理的最小單元。像素所具有的空間位置特征和屬性特征是整個圖像信息表達的關(guān)鍵。遙感數(shù)字圖像處理的過程也就是針對像素矩陣的計算過程。
像素是一幅遙感數(shù)字圖像最基本的構(gòu)成單元,故而像素的特征決定了圖像的特征。像素最基本的特征包括三個方面:像素的大小、像素的空間位置以及像素的屬性。
像素的大小即每個像素單元的面積大小,也稱遙感數(shù)字圖像的分辨率。像素單元越大,圖像的分辨率越低,對圖像細節(jié)的表達越不明顯。但是同樣面積大小的圖像所包含的像素單元數(shù)卻會減少,降低了數(shù)據(jù)的存儲空間。反之,像素單元面積越小,圖像的分辨率越高,同樣面積的圖像所包含的像素單元數(shù)目越多,對圖像細節(jié)表達越清楚,但增加了數(shù)據(jù)量。這就要求在實際應(yīng)用時通過最佳像素大小的確定來找到圖像細節(jié)表達與數(shù)據(jù)量之間的最佳平衡。