Đang tải... (xem toàn văn)
Tài liều hướng đẫn chi tiết cài đặt phần mền ERDAS IMAGINE và giả đoán ảnh viển thám bằng phần mền ERDAS IMAGINE. Tài liệu trình bày một cách chi tiết dẽ hiểu kể cả các thủ thuật sẽ giúp ích rất nhiều công việc, nghiên cứu và học tập
Bài Cài đặt Erdas Bước 1: Mở thư mục Crack gồm file Lisence Erdas.exe Mở file Lisence thay dòng chữ this host tên máy tính Bước 2: Tiến hành cài đặt chương trình Bước 3: Copy file thư mục Crack vào thư mục chạy chương trình ổ C Bước 4: Làm theo trình tự sau Start Menu\Programs\Leica Geosystems\Licensing Tools\FlexLM Tools Go to the tab "Config Services" and setup the flexlm service + Service Name: ERDAS + Path to the lmgrd.exe file: C:\Program Files\Leica C:\Program Files\Leica Geosystems\Shared\Bin\NTx86\Lmgrd.exe + Path to the license file: Geosystems\Shared\Bin\NTx86\license.dat + Path to the debug log file: Check "Start Server at Power up" and "Use Services" Click "Save Service" Go to the tab "Start/Stop/Reread" and click on "Start Server" Bước 5: Sau làm xong chạy trương trình Erdas Hiện lên hộp thoại lựa chọn Specify the License Server (Floating License) Và đánh tên máy tính vào hộp thoại Bấm continue chương trình sử dụng Chúc cài đặt thành công - Creat by: NguyenTuan - Email: tuanvfu2@gmail.com Page Bài Nhập ảnh viễn thám vào Erdas Nhập ảnh vệ tinh Landsat định dạng TM Landsat HDF + Vào Import, sau chọn Type: TM Landsat HDF + Input file: Chọn file ảnh cần nhập ( L1G) + Output file: Chọn nơi lưu file ảnh sau nhập Sau bấm Ok + Xem ảnh vừa nhập: Viewer/ Classic viewer Trong cửa sổ Viewer, chọn file/ Open/ Raster layer Chọn ảnh dạng (.img) vừa tạo Nhập ảnh vệ tinh Landsat định dạng Geotiff + Vào Import, sau chọn Type: GeoTIFF + Input file: Chọn file ảnh cần nhập ( TIFF) + Output file: Chọn nơi lưu file ảnh sau nhập Làm cho hết tất Band màu: B10, B20… Tổ hợp màu từ Band Các ảnh sau nhập từ Band khác tạo Band tương ứng dạng tye (.img) Tiếp theo ta phải tổng hợp màu cho ảnh từ Band màu vừa tạo + Chọn Interpreter/ Utilities/Layer Stack + Hộp thoại Layer Selection and Stacking: - Input file: Mở tất Band màu (.img): Từ B10, B20… Mở ảnh bấm add - Output file: Chọn nơi lưu ảnh sau tổng hợp Band màu Bấm Ok Thủ thuật nhỏ * Tạo đường dẫn thư mục mặc định ta mở cửa sổ thực hiện: + Session/ User Interface& Session Creat by: NguyenTuan - Email: tuanvfu2@gmail.com Page Default Data Directory: Đường dẫn vào thư mục mặc định để lấy liệu Default Input Directory: Đường dẫn tới thư mục mặc định để xuất kết * Xem thông tin ảnh mở + Mở ảnh cần xem thông tin + Chọn công cụ cửa số xem ảnh Ta xem thông tin ảnh mở: Hệ quy chiếu, số Band ảnh, dung lượng ảnh… Creat by: NguyenTuan - Email: tuanvfu2@gmail.com Page Bài CẮT ẢNH Cắt ảnh theo Cbox Đầu tiên mở cửa sổ xem ảnh ( Viewer) + Utility/ Inquire Box Chọn select để di chuyển phóng to thu nhỏ vùng box cắt + Dataprep/Subset Image Chọn Input file: Chọn file ảnh cần cắt Output file: Nơi lưu file ảnh Click from Inquire Box Cắt ảnh công cụ số hóa - File/new/vector layer Chọn dạng shapefile Tiếp theo chọn dạng polygon/ok - Xuất hộp thoại vector tool Tích vào biểu tượng hình , chọn vùng cần cắt ảnh gốc - Lưu file: file/save/top layer as: với tên khác - Tạo AOI layer (.aoi) cách: AOI/Tools, nhấp biểu tượng mũi tên, tích chuột vào vùng cần cắt/nhấp biểu tượng - File/save/AOI layer as - Dataprep/Subset Image + Chọn Input file: Chọn file ảnh cần cắt + Output file: Nơi lưu file ảnh + Nhấp vào AOI, chọn file AOI lưu/ok/ok Cắt theo vùng có dạng vector - Mở ảnh cần cắt - Cắt ảnh theo ranh giới xã: File/open/vertor layer/file ranh giới ( Dạng shapefile) ( Chú ý chọn màu đồ để dễ quan sát cách Vector/ Viewing Properties Chọn màu Transparent) Creat by: NguyenTuan - Email: tuanvfu2@gmail.com Page - AOI/Tools, nhấp biểu tượng mũi tên, tích chuột vào vùng cần cắt/nhấp biểu tượng - File/save/AOI layer as - Dataprep/Subset Image + Chọn Input file: Chọn file ảnh cần cắt + Output file: Nơi lưu file ảnh + Nhấp vào AOI, chọn file AOI lưu/ok/ok Creat by: NguyenTuan - Email: tuanvfu2@gmail.com Page BÀI PHÂN LOẠI ẢNH Phân loại ảnh không kiểm định A Các bước phân loại Bước 1: Mở ảnh cần phân loại Bước 2: Phân loại ảnh Trình lệnh: Classifier\ Unsupervised Classification… Trong hộp thoại Unsupervised Classification ta cài đặt thông số sau: - Input Raster File: Ta chọn file ảnh cần phân loại - Output Cluster Layer: Ta chọn tên lưu file phân loại: Vd như: phanloaikhongkiemdinh.img Creat by: NguyenTuan - Email: tuanvfu2@gmail.com Page - Output Signature Set: Ta đặt giống tên giống Output Cluster Layer: Vd như: phanloaikhongkiemdinh.sig - Number of Classes: Là số đối tượng ảnh số đối tượng cần phân loại, ví dụ ta chọn đối tượng - Initializing Options…: Chọn hình sau Chọn Principal Axis, mục Std.Deviations: chọn - Color Scheme options: Chọn hình vẽ sau - Trong mục Processing Options chọn hình vẽ - Bấm OK Đợi kết phân loại!!!!! Bước 3: Xem kết phân loại chỉnh sửa Creat by: NguyenTuan - Email: tuanvfu2@gmail.com Page Trình lệnh: Raster\ Atribute…: Ta thay đổi màu đối tượng, đặt tên đối tượng tạo thêm trường liệu cho đối tượng ảnh B Một số ý * Gộp đối tượng: - Trình lệnh: Interpreter\ GIS analysis\Recode…Hiện hộp thoại: Input File: Chọn file ảnh phân loại, Ouput File đặt tên phanloaikhongkiemdinhgop.img Chọn Setup Recode, thị bảng lựa chọn sau: Creat by: NguyenTuan - Email: tuanvfu2@gmail.com Page Chọn đối tượng cần chuyển: Ví dụ ta đối tượng 4, sau New Value chọn đối tượng mà định gộp vào ta chọn Bấm Change Selected Rows Ta thấy đối tượng gộp thành đối tượng Bấm OK\OK * Tạo thêm trường số phép tính Erdas Mở file kết phân loại Raster /Attribute Chỉnh sửa column, chèn thêm cột màu dự trữ nhập thông tin vào Class names Copy thông số Color qua cột màu dự trữ Sau chỉnh sửa màu Color cho dễ dàng nhận biết khác biệt class Để biết thêm thông tin diện tích tỷ lệ khu vực ta chèn thêm cột diện tích, tỷ lệ: Chèn thêm cột diện tích : Ở Cửa sổ raster EditAdd Area Column Ở Cửa sổ raster Edit Compute Stats để xem tổng diện tích Chèn thêm cột tỷ lệ % Creat by: NguyenTuan - Email: tuanvfu2@gmail.com Page Kết phân loại * Xóa bỏ đối tượng thừa Arcmap Khi mở ảnh phân loại Arcmap xuất tượng sau: Có đối tượng giá trị, tức giá trị Ta phải loại bỏ theo trình tự lệnh sau: - Spatial analyst\ Raster calculator: + Nhập dòng lệnh thứ nhất: phanloai1=([đối tượng]) Bấm Evaluate Creat by: NguyenTuan - Email: tuanvfu2@gmail.com Page 10 Bước 5: Ta số hóa tất đối tượng cần giải đoán hình vẽ sau Bước 1: Mở ảnh chưa phân loại Bước 2: Số hóa - File/new/vector layer/: Đặt tên file (.shp), chọn dạng polygon - Chọn vùng số hóa - File/save/top layer - Vector/Attribute - Thêm cột ghi trạng + Edit/Column attribute + Nhấp vào new/chọn Type: string + File/close - Sản phẩm mảnh đồ thể ranh giới, muốn số hóa tiếp chuyển sang arcview mapinfor ñể xử lý Creat by: NguyenTuan - Email: tuanvfu2@gmail.com Page 13 BÀI PHÂN LOẠI CÓ KIỂM ĐỊNH Lấy mẫu Bước 1: Mở ảnh phân loại Bước 2: Classifier\Signature editor Hiện lên hộp thoại Bước 3: Vào Ultility\Inquire Cursor (Chrl-I) Bước 4: AOI\ Seed properties Hiện lên hộp thoại Ta chọn biểu tượng theo dấu tên Phần Spectral Eluclidean Distance: Ta chọn từ 2- 20 Bước 5: Di chuyển đường giao chuột đến vùng lấy mẫu, sau bấm Grow at Inquire Tiếp theo bấm vào biểu tượng hình vẽ Creat by: NguyenTuan - Email: tuanvfu2@gmail.com Page 14 Sau làm xong xuất hộp thoại sau được: Làm tương tự cho vùng lấy mẫu khác cho hết đối tượng nghiên cứu Trong thực hành ta phân thành đối tượng nghiên cứu hình vẽ: Bước 6: Ta thay đổi thuộc tính bảng đối tượng cho đối tượng, đặt tên cho đối tượng tương ứng với Class Class 5: Theo thứ tự đất trống, dân cư, đất nông nghiệp, khu vực giao thông rừng Và ghi lại bảng Signature Editor lệnh: File\ Save đặt tên file Đánh giá độ xác việc lấy mẫu Creat by: NguyenTuan - Email: tuanvfu2@gmail.com Page 15 - Cách thứ nhất: Thực trình lệnh: Evaluate\Separability mở hộp thoại ta chọn hình vẽ: Rồi bấm OK Ta lên bảng kết sau: Ta có bảng đánh giá độ xác việc lấy mẫu sau: Nếu giá trị kiểm tra: 1000- 2000: Thì việc lấy mẫu tốt 500 – 1000: Việc lấy mẫu đạt mức trung bình 0- 500: Việc lấy mẫu đạt mức Creat by: NguyenTuan - Email: tuanvfu2@gmail.com Page 16 - Cách thứ hai xem qua biểu đồ đánh giá: Chọn vào biểu tượng giống mũi tên màu đỏ, ta biểu đồ sau: Nếu chênh lệch đối tượng lớn việc lấy mẫu đạt kết tốt - Cách thứ 3: Là xem qua đồ thị để đánh giá Chọn biểu tượng hình mũi tên sau ta có bảng lựa chọn hình vẽ sau: Creat by: NguyenTuan - Email: tuanvfu2@gmail.com Page 17 Ta biểu đồ tương ứng với Band màu hình vẽ Nếu biểu đồ phân bố nhiều đỉnh, nhóm nhiều độ xác thấp ngược lại biểu đồ phân bố chuẩn việc chọn mẫu tốt - Cách thứ 4: Thông qua biểu đồ dạng phổ Thực trình lệnh: Feature/Create/feature space layers Chọn file ảnh cần phân loại Và chọn hình vẽ sau, bấm Ok Mở ảnh phổ vừa tạo cửa sổ khác Creat by: NguyenTuan - Email: tuanvfu2@gmail.com Page 18 Thực trình lệnh: Signature editor/Feature/object Chọn tiêu hình đây: Chú ý: Viewer vị trí cửa sổ mở file ảnh phổ Nhớ phải select All tất đối tượng hộp Signature Editor Ta kết sau: Creat by: NguyenTuan - Email: tuanvfu2@gmail.com Page 19 Quan sát vòng tròn elip không giao việc chọn mẫu tốt Phân loại đối tượng - Thực trình lệnh: Classify\Supervised, lên hộp thoại sau: Trong đó: Output file: Đặt tên file ảnh sau phân loại, Vd: phanloaikiemdinh.img Mục Output Distance File đặt tên tương tự phần Output file thêm “_dis” Creat by: NguyenTuan - Email: tuanvfu2@gmail.com Page 20 Bấm OK Ta ảnh phân loại theo phương pháp kiểm định Phương pháp lấy mẫu khác - Mở ảnh phân loại - Bật hộp thoại Signature Editor - Thực trình lệnh: AOI/ Tool lôi công cụ ra, sử dụng công cụ để số hóa vùng mẫu sau bấm vào nút Add Signature Editor hình vẽ: Số hóa Add tất đối tượng Sau lưu dạng file dạng Sig - Sau vào: View/ Image Alarm Trong Edit parallel chọn Set Trong hộp thoại ta lấy Stdv là: Sau chọn OK - Muốn tìm hai chỗ trùng đối tượng ta dùng Shift chọn đối tượng tick vào Indicate Overlap, bấm Ok xong Các đối tượng trùng tốt Đây cách lấy mẫu phân loại có kiểm định Creat by: NguyenTuan - Email: tuanvfu2@gmail.com Page 21 BÀI 7: ĐÁNH GIÁ MẪU TRÊN ERDAS Tạo file “.txt” nhập điểm tọa độ đánh giá mẫu - Sử dụng máy định vị xác định tọa độ thực tế tương ướng với trạng nào, ghi dạng file “.tx” theo cấu trúc sau: Tọa độ X Tọa độ Y Hiện trạng Ta kết sau, ví dụ chọn 30 điểm: 2.Trình lệnh Bước 1: Classifier\ Accuracy Assesment Trong hộp thoại Accuracy Assesment ta chọn ảnh phân loại cần kiểm định Bước 2: Vào Edit\ Import user – defined points Nhập file dạng txt vào Hiện lên hộp thoại sau, bấm OK Creat by: NguyenTuan - Email: tuanvfu2@gmail.com Page 22 Bước 3: Trong trường Reference hộp thoại Accurency Assesment click chuột trái để chọn tất, sau click chuột phải chọn Import/ Chọn file txt Sau chọn Option Lựa chọn thông số hình vẽ sau: Creat by: NguyenTuan - Email: tuanvfu2@gmail.com Page 23 Với Field: Ta chọn trường tương ứng với code ghi tên trạng file “.txt” Bước 4: View/ Select Viewer Click vào ảnh phân loại cần kiểm định Tiếp theo View/ Show all toàn điểm lên ảnh phân loại Cuối ta vào Report/ Accuracy Report Ta bảng kết sau đây: Creat by: NguyenTuan - Email: tuanvfu2@gmail.com Page 24 Thông qua bảng kết ta tìm độ xác người sử dụng, người sản xuất độ xác chung Creat by: NguyenTuan - Email: tuanvfu2@gmail.com Page 25 Creat by: NguyenTuan - Email: tuanvfu2@gmail.com Page 26 Creat by: NguyenTuan - Email: tuanvfu2@gmail.com Page 27 [...]... phanloai2=con([phanloai1]>0,[phanloai1]) Bấm Evaluate - Sau khi thực hiện xong lệnh đối tượng có giá trị bằng 0 đã bị loại bỏ và bảng thuộc tính như sau: Creat by: NguyenTuan - Email: tuanvfu2@gmail.com Page 11 BÀI 5 PHÂN LOẠI BẰNG MẮT THƯỜNG Giải đoán bằng mắt thực chất là số hóa các đối tượng về dạng vector trên Erdas Bước 1: Mở ảnh cần phân loại Bước 2: Tạo một file vector mới theo trình lệnh sau: File/ New/ Vector... cơ sở dữ liệu cho các đối tượng Ta thêm một trường cơ sở dữ liệu nữa là tên loại hiện trạng, bằng cách bấm vào New trong hộp thoại Ta sẽ chọn các thông số như hình vẽ sau Creat by: NguyenTuan - Email: tuanvfu2@gmail.com Page 12 Bước 5: Ta số hóa tất cả các đối tượng cần giải đoán như hình vẽ sau Bước 1: Mở ảnh chưa phân loại Bước 2: Số hóa - File/new/vector layer/: Đặt tên file mới (.shp), chọn dạng... hiện trình lệnh: Feature/Create/feature space layers Chọn file ảnh cần phân loại Và chọn như hình vẽ sau, rồi bấm Ok Mở ảnh phổ vừa tạo ra trên cửa sổ khác Creat by: NguyenTuan - Email: tuanvfu2@gmail.com Page 18 Thực hiện trình lệnh: Signature editor/Feature/object Chọn các chỉ tiêu như hình dưới đây: Chú ý: Viewer là vị trí cửa sổ mở file ảnh phổ Nhớ phải select All tất cả đối tượng trong hộp Signature... Classify\Supervised, hiện lên hộp thoại như sau: Trong đó: Output file: Đặt tên file ảnh sau khi phân loại, Vd: phanloaikiemdinh.img Mục Output Distance File đặt tên tương tự phần Output file chỉ thêm “_dis” Creat by: NguyenTuan - Email: tuanvfu2@gmail.com Page 20 Bấm OK Ta sẽ được ảnh phân loại theo phương pháp kiểm định 4 Phương pháp lấy mẫu khác - Mở ảnh phân loại - Bật hộp thoại Signature Editor - Thực hiện trình... cột ghi hiện trạng + Edit/Column attribute + Nhấp vào new/chọn Type: string + File/close - Sản phẩm là mảnh bản đồ thể hiện ranh giới, muốn số hóa tiếp chuyển sang arcview hoặc mapinfor ñể xử lý Creat by: NguyenTuan - Email: tuanvfu2@gmail.com Page 13 BÀI 6 PHÂN LOẠI CÓ KIỂM ĐỊNH 1 Lấy mẫu Bước 1: Mở ảnh phân loại Bước 2: Classifier\Signature editor Hiện lên hộp thoại Bước 3: Vào Ultility\Inquire Cursor... BÀI 7: ĐÁNH GIÁ MẪU TRÊN ERDAS 1 Tạo file “.txt” nhập các điểm tọa độ đánh giá mẫu - Sử dụng máy định vị xác định tọa độ ngoài thực tế tương ướng với hiện trạng nào, ghi dưới dạng file “.tx” theo cấu trúc sau: Tọa độ X Tọa độ Y Hiện trạng Ta được kết quả sau, ở ví dụ tôi chọn 30 điểm: 2.Trình lệnh Bước 1: Classifier\ Accuracy Assesment Trong hộp thoại Accuracy Assesment ta chọn ảnh phân loại cần kiểm... Email: tuanvfu2@gmail.com Page 23 Với Field: Ta sẽ chọn trường tương ứng với code ghi tên hiện trạng trong file “.txt” Bước 4: View/ Select Viewer Click vào ảnh phân loại cần kiểm định Tiếp theo View/ Show all thì toàn bộ các điểm hiện lên trên ảnh phân loại Cuối cùng ta sẽ vào Report/ Accuracy Report Ta sẽ được bảng kết quả sau đây: Creat by: NguyenTuan - Email: tuanvfu2@gmail.com Page 24 Thông qua... tượng cho các đối tượng, đặt tên cho các đối tượng tương ứng với Class 1 cho đến Class 5: Theo thứ tự là đất trống, dân cư, đất nông nghiệp, khu vực giao thông và rừng Và ghi lại bảng Signature Editor bằng lệnh: File\ Save và đặt tên file 2 Đánh giá độ chính xác của việc lấy mẫu Creat by: NguyenTuan - Email: tuanvfu2@gmail.com Page 15 - Cách thứ nhất: Thực hiện trình lệnh: Evaluate\Separability mở hộp ... NguyenTuan - Email: tuanvfu2@gmail.com Page 24 Thông qua bảng kết ta tìm độ xác người sử dụng, người sản xuất độ xác chung Creat by: NguyenTuan - Email: tuanvfu2@gmail.com Page 25 Creat by: NguyenTuan... trị kiểm tra: 100 0- 2000: Thì việc lấy mẫu tốt 500 – 1000: Việc lấy mẫu đạt mức trung bình 0- 500: Việc lấy mẫu đạt mức Creat by: NguyenTuan - Email: tuanvfu2@gmail.com Page 16 - Cách thứ hai xem... Creat by: NguyenTuan - Email: tuanvfu2@gmail.com Page 20 Bấm OK Ta ảnh phân loại theo phương pháp kiểm định Phương pháp lấy mẫu khác - Mở ảnh phân loại - Bật hộp thoại Signature Editor - Thực trình