目视解译-erdas应用

《目视解译-erdas应用》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、实验五、目视解译一、实验目的与要求1、通过实验，掌握利用区分割、区剪切、区粘贴等方法实现遥感影像的目视解译方法，熟练掌握遥感影像目视解译的方法和原理。2、将融合后的影像进行目视解译，画出城市林地、道路、居民区和耕地、水体五大类，分别生成五个矢量化文件。五大类之间要实现无缝连接，五大类景观面积之和等于影像的总面积。二、实验准备软件准备：遥感影像图像处理软件ERDASIMAGINES9.2软件数据准备：融合后的影像三、实验内容与主要过程1、启动ERDAS软件，打开一个视图窗口Viewer1并打开融合

2、后的遥感影像fusion2.img。2、新建矢量化文件：道路.shp，水体.shp，耕地.shp，林地.shp，居民区.img。在Viewer的菜单栏里的File>>New>>VectorLayer，在出现的提示框里面选择.shp格式文件，并继续在第二个提示框中选择.shp格式文件。图1-1建立矢量文件图1-2选择面积模式3、修改区颜色参数首先选择在道路.shp的首层图像下，在菜单栏的Vector>>ViewProperties,打开选择框，在PolygonAll选项里面选为边框线为红色的。如图

3、所示：图1-3颜色参数设置4、保存区颜色参数将区属性设置完成后点击Apply，关闭对话框时，会出现如下所示的提示：图1-4选择条点击“是”会出现保存对话框：图1-5保存颜色设置参数点击OK即可保存颜色参数。用相同的文件名，将颜色保存在与shp文件相同的路径下，以后在打开该shp文件时，会自动利用保存的颜色参数。5、利用矢量化工具对提取目标进行对城市道路进行目视解译。（1）道路的目视解译A、先用闭合区工具选择要裁剪的区域闭合范围。用分割区工具使道路闭合。如图所示：图1-6截取道路图1-7截取的道路

4、B、然后选中闭合区，点击剪切工具，然后将鼠标点击打开新的Viewer窗口，在存放路径文件中找到“道路.shp”，点击打开，显示的是白色区域，然后，在工具栏中点击再点击粘贴工具，将之前剪切的闭合区粘贴到Vector视图中。（图1-7)C、用相同的方法，依次将道路、居民区、水体、林地及耕地进行分割、剪切、粘贴操作，对各个分类进行目视解译。图1-8林地的目视解译图1-9耕地的目视解译图1-10居民区的目视解译图1-11水体的目视解译图1-12解译后的图像6、属性计算A、将鼠标点击打开新的Viewer，

5、然后打开道路.shp，File>>open>>vectorlayer轮流打开五个矢量文件，参数计算，Vector>>attributes：首先打开林地的：图1-13林地B、右击selectall，再次右击选择computestatistics图1-14林地的属性参数C、依照此法，依次进行属性的计算：图1-15道路的属性参数图1-16耕地的属性参数图1-17居民区的属性参数图1-18水体的属性参数图1-19居民区解译图1-20水体的解译图1-21耕地的解译图1-22道路的解图1-23最终出图四、问

6、题如果道路和居民区连接在一起，应该怎样矢量化才能实现无缝拼接？答：现在一个范围内将居民区解译出来后，再在居民区内用分割工具将道路分割出来粘贴到相应的.shp文件中，就可以实现无缝拼接。五、实验心得通过完成这次试验，我学会了目视解译的方法和步骤，实验开始时，我的解译方法不是正确的，通过与老师的交流，还是弄懂了解译的具体过程和方法。实验过程中有很多需要注意的地方，比如要注意各个分类之间的无缝拼接，实验过程会比较繁琐，需要耐心的解译图像，注意不要遗漏或者重叠。在遥感影像上，不同的地物有不同的特征，这些

7、影像特征是判读识别各种地物的依据，这些都称为判读或解译标志，我在进行目视解译的过程中，就是根据自己的理解选择道路、居民区、耕地、水体和林地的，当然，我会结合所学的知识，同种物体在图象上有相同的灰度特征，这些同灰度的像素在图象上的分布就构成与物体相似的形状，另外图像上地物的大小也是判读标志之一；颜色的差别也反映了地物间的细小差别，为我提供更多的信息；自然界的物体之间往往存在一定的联系，有时甚至是相互依存的，例如道路和居民区，土质与植被。因此物体所处的位置也是帮助我确定物体属性的重要标志之一。此外还

8、可以利用纹理特征区分色调总体相同的两类物体，就像是耕地与林地，耕地时一小块一小块的分布，林地可能是大面积或者小面积的分布，没有规则的。当然，实验过程中会经常碰到图像消失的问题，不过，只要右击选择“fittheimagetowindows”就可以找到了，这是这次实验新学到的工具技巧。