ERDASIMAGINE遥感图像处理教程内容简介

基础篇涵盖了广泛的ERDAS IMAGINE Professional级功能，包括窗口操作、数据转换、几何校正等基础技能，以及图像拼接、增强、解译、分类等高级技术，如子像元分类、矢量功能和空间建模。此外，还包括雷达图像处理、虚拟GIS应用、命令工具和批处理工具的使用，以及图像库管理和专题制图等内容。

如果您正在寻找关于ERDAS IMAGINE遥感图像处理的深入学习资源，那么《ERDAS IMAGINE遥感图像处理教程》是一本值得推荐的图书。该书由党安荣和陈晓峰两位作者共同编著，为读者提供了丰富的理论知识和实践指导。

该处理实质上是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像元值，使一定灰度范围内的像元的数量大致相等。在ERDAS图标面板工具条中，点击Interpreter图标→Radiometric Enhancement→Histogram Equalization，打开Histogram Equalization对话框，参数设置如图8-2所示。

ERDASIMAGINE遥感图像处理教程图书信息

1、ERDAS IMAGINE遥感图像处理教程是一本详尽的指南，由资深作者基于多年实践经验编撰，目标是深入讲解ERDAS IMAGINE 3的软件功能及其在遥感图像处理中的应用。教程内容分为基础篇和扩展篇，共25章。

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3、第一步：显示原图像与分类图像 在视窗中同时显示germtm.img和germtm_isodat.img：两 个图像的叠加顺序为germtm.img在下，germtm_isodat.img在上，germtm.img显示方式用 红（4）、绿（5）、蓝（3），保证两幅图像叠加显示 。

4、卫星遥感数据是气象分析的主要资源。各种气象卫星可以应用于监测各种尺度的天气系统，进行短期和中长期天气预报、气候预测、环境监测以及全球环境变化的研究。

求ENVI遥感掩膜具体教程

1、准备好矢量和待掩膜的影像，ENVI不支持将线状的矢量转换为面状的掩膜，线状矢量转换为只能转换成线状的ROI，面状的矢量可以直接转换为面状ROI。要对影像的一个区域淹膜，所以这里矢量这里需要面文件。确保影像与矢量能够叠加，如果不能叠加，需要将影像与矢量进行配准。

2、第一步，在ENVI主菜单中选择“Basic Tool Masking Apply Mask”，在“Select Input File”中，选择待裁剪影像文件。第二步，在“Select Mask Band”选项中，选择上一步生成的掩膜文件。第三步，点击【OK】按钮输出裁剪结果，完成影像掩膜处理。实验报告 （1）简述实验过程。

3、预处理阶段，我们以2018年两景数据为例，先在ENVI中打开数据，对数据进行裁剪，设置MASK为YES，以适应研究区范围。然后进行辐射定标，选择Aplly FLAASH Settings，确保输出路径简洁。接下来，掩膜统计用于确定大气校正中的平均高程，使用自带的DEM数据或导入ROI进行统计。大气校正分为单景和拼接两种情况。

遥感原理及遥感图像处理实验教程内容简介

《遥感原理及遥感图像处理实验教程》是一部由作者在长期的遥感教学和科研实践中精心编撰的教程。它旨在通过系统性的总结，满足《遥感原理及遥感图像处理》课程的实验需求，同时融入了接近科研实战的技术方法。本书的焦点在于提升学生的理论知识和实践操作能力，以解决实际问题为目标。

遥感原理与技术：介绍遥感科学的基本原理和技术，包括遥感数据的获取、传感器类型与技术、遥感图像处理与解译等。 数字图像处理与分析：学习数字图像处理的基本原理和方法，包括图像增强、滤波、特征提取、分类等，为遥感数据的处理提供基础。

遥感图像处理部分深入剖析了遥感图像成像的基本原理，涵盖了广泛使用的卫星信息，并详细讲解了数字图像处理的基础方法，帮助读者理解遥感技术的实质。地理信息系统部分则追溯了其起源，全面介绍了其基本内容和核心功能，包括空间数据管理、空间分析和决策支持等方面，以期读者能掌握这一强大工具的运用。

首先，第一章至第二章是遥感基础部分。这部分着重讲解了遥感系统的原理，包括其基本理论和物理概念，以及遥感数据的获取、传输过程和成像规则。此外，还详细介绍了可见光-红外、热红外和微波遥感的特点，以及它们在当前研究中的最新进展。其次，第六章至第十章涵盖了遥感分析方法。

遥感技术通常采用三种光谱波段进行探测，即绿光、红光与红外光。绿光段的应用主要集中于地下水、岩石和土壤特性的探测，为地质勘查与环境监测提供了重要依据。红光段则专注于植物生长、变化以及水体污染的监测，为农业管理和水环境治理提供了科学数据。