erdas面向对象objective，面向对象方法实例

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如何利用ENVI4.5面向对象法导入SPOT在ERDAS中融合后的IMG图像

ENVI 可以直接打开img格式影像，但ENVI Zoom 现在还无法直接打开img格式影像，所以只有把img格式转换成ENVI格式。

要在列表中选择不连续出现的多个选项，在需要的项上点击鼠标左键，按住键盘上的 ctrl 键，然后在其它需要的项上点击鼠标左键。要从一组已选择的选项中取消选择，使用同样的方法。

由于ENVI 4 中有专门进行辐射定标的模块，因此实际的操作十分简单。将原始TM 影像打开以后，选择Basic Tools–Preprocessing–Calibration Utilities–Landsat TM 进入下一步参数选择：根据传感器类型选择Landsat 4，5 或者7。

首先要解决影像的匹配，方法是采用几何校正，通过选取控制点，内插重采样来完成配准，具体参考遥感软件说明；选取复合方案。应尽可能生成三幅新图像，分别赋予红绿蓝三色，进行假彩色合成。

所有后续的分类工作都基于这些影像对象进行，因而分类结果避免了斑点噪声而具有很好的整体性。

卫星影像数据情况本项目数据源是由国土资源部信息中心提供的 2005～2007 年 SPOT 5_5 m 分辨率影像数据。

需要用高光谱遥感了。至于波段，也是根据你要研究的目的而定，一般TM影像7个波段（其他影像也差不多）足够用了。当然如果采用基于对象的分类方法来做，高空间分辨率影像是不错的选择，波段和时相的选择就问题不大了。

覆盖河南全省的 SPOT 5_5 m 遥感影像为 2005～2007 年时相，全省共 78 景，影像数据分布情况如图 8-24 所示。

土地利用变化信息提取变化信息提取采用计算机自动提取和人工交互解译两种方法进行，两种方法互为补充，互为验证，以减少变化信息的遗漏和伪变化图斑。

其采用一种基于遥感影像的多尺度分割方法，可以生成任意尺度的、属性信息相似的影像多边形 ( 对象) ，运用模糊数学方法获得每个对象的属性信息，以影像对象为信息提取的基本单元，实现分类和信息提取。

这个比较复杂，目前只能交互式提取，也就是先进行一些预处理，使得视觉效果得以增强，然后手动圈。

这个计算可以使用Erdas或者ENVI等遥感图像处理软件实现，使用ENVI的话利用Basic Tools下BandMath功能；使用Erdas的话利用Modeler建模功能。计算出NDBI后设定一个阈值做一个mask掩膜就可以提取出建设用地信息了。

确定土地利用的类别，可以按照中国的土地利用分类标准确定多少类。获取各类别的样本，用于后面的影像分类对不同时期的影像进行预处理：几何校正、配准、相对辐射归一化和去霾处理等等。

可以构建一个工作流程一体化和完整的应用系统。

整个彩色合成过程是在ERDAS IMAGINE0环境下进行的。

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