ERDAS分類后處理與ArcGIS數(shù)據(jù)交換資料講解

1、Good is good, but better carries it.精益求精，善益求善。ERDAS分類后處理與ArcGIS數(shù)據(jù)交換-基于專家知識(shí)的決策樹分類可以將多源數(shù)據(jù)用于影像分類當(dāng)中，這就是專家知識(shí)的決策樹分類器，本專題以ENVI中DecisionTree為例來敘述這一分類器。概述基于知識(shí)的決策樹分類是基于遙感影像數(shù)據(jù)及其他空間數(shù)據(jù)，通過專家經(jīng)驗(yàn)總結(jié)、簡單的數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)和歸納方法等，獲得分類規(guī)則并進(jìn)行遙感分類。分類規(guī)則易于理解，分類過程也符合人的認(rèn)知過程，最大的特點(diǎn)是利用的多源數(shù)據(jù)。如圖1所示，影像+DEM就能區(qū)分緩坡和陡坡的植被信息，如果添加其他數(shù)據(jù)，如區(qū)域圖、道路圖土地利用圖等，就能進(jìn)

2、一步劃分出那些是自然生長的植被，那些是公園植被。圖1專家知識(shí)決策樹分類器說明圖專家知識(shí)決策樹分類的步驟大體上可分為四步：知識(shí)（規(guī)則）定義、規(guī)則輸入、決策樹運(yùn)行和分類后處理。1.知識(shí)（規(guī)則）定義規(guī)則的定義是講知識(shí)用數(shù)學(xué)語言表達(dá)的過程，可以通過一些算法獲取，也可以通過經(jīng)驗(yàn)總結(jié)獲得。2.規(guī)則輸入將分類規(guī)則錄入分類器中，不同的平臺(tái)有著不同規(guī)則錄入界面。3.決策樹運(yùn)行運(yùn)行分類器或者是算法程序。4.分類后處理這步驟與監(jiān)督/非監(jiān)督分類的分類后處理類似。知識(shí)（規(guī)則）定義分類規(guī)則獲取的途徑比較靈活，如從經(jīng)驗(yàn)中獲得，坡度小于20度，就認(rèn)為是緩坡，等等。也可以從樣本中利用算法來獲取，這里要講述的就是C4.5算法。利

3、用C4.5算法獲取規(guī)則可分為以下幾個(gè)步驟：（1）多元文件的的構(gòu)建：遙感數(shù)據(jù)經(jīng)過幾何校正、輻射校正處理后，進(jìn)行波段運(yùn)算，得到一些植被指數(shù)，連同影像一起輸入空間數(shù)據(jù)庫；其他空間數(shù)據(jù)經(jīng)過矢量化、格式轉(zhuǎn)換、地理配準(zhǔn)，組成一個(gè)或多個(gè)多波段文件。（2）提取樣本，構(gòu)建樣本庫：在遙感圖像處理軟件或者GIS軟件支持下，選取合適的圖層，采用計(jì)算機(jī)自動(dòng)選點(diǎn)、人工解譯影像選點(diǎn)等方法采集樣本。（3）分類規(guī)則挖掘與評(píng)價(jià)：在樣本庫的基礎(chǔ)上采用適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)挖掘方法挖掘分類規(guī)則，后基于評(píng)價(jià)樣本集對(duì)分類規(guī)則進(jìn)行評(píng)價(jià)，并對(duì)分類規(guī)則做出適當(dāng)?shù)恼{(diào)整和篩選。這里就是C4.5算法。4.5算法的基本思路,如下：從樹的根節(jié)點(diǎn)處的所有訓(xùn)練樣本D0

4、開始，離散化連續(xù)條件屬性。計(jì)算增益比率，取GainRatio（C0）的最大值作為劃分點(diǎn)V0，將樣本分為兩個(gè)部分D11和D12。對(duì)屬性C0的每一個(gè)值產(chǎn)生一個(gè)分支，分支屬性值的相應(yīng)樣本子集被移到新生成的子節(jié)點(diǎn)上，如果得到的樣本都屬于同一個(gè)類，那么直接得到葉子結(jié)點(diǎn)。相應(yīng)地將此方法應(yīng)用于每個(gè)子節(jié)點(diǎn)上，直到節(jié)點(diǎn)的所有樣本都分區(qū)到某個(gè)類中。到達(dá)決策樹的葉節(jié)點(diǎn)的每條路徑表示一條分類規(guī)則，利用葉列表及指向父結(jié)點(diǎn)的指針就可以生成規(guī)則表。圖2規(guī)則挖掘基本思路算法描述如下：算法：從空間數(shù)據(jù)集（多波段文件）中挖掘分類規(guī)則輸入：訓(xùn)練樣本輸出：分類規(guī)則表方法：一、讀取數(shù)據(jù)集名字二、讀取所有的訓(xùn)練樣本A、讀取屬性信息C、原

5、始類E、樣本值A(chǔ)，并將樣本劃分為訓(xùn)練樣本（2/3）和評(píng)價(jià)樣本（1/3）。B、屬性信息C可以是連續(xù)（DISCRETE）或離散（CONTINUOUS）的，分別將屬性注上這兩種標(biāo)記；若屬性是DISCERTE，讀取其可能取得值，并都存儲(chǔ)在一個(gè)列表中；每一個(gè)屬性都有一個(gè)標(biāo)記，一個(gè)給定的屬性編號(hào)及初始化的取值列表均存儲(chǔ)于一個(gè)屬性的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，并將數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)存儲(chǔ)在一個(gè)哈希表中。C、原始類E當(dāng)作一個(gè)附加屬性信息儲(chǔ)存在屬性列表中。D、以增量方式讀取每一個(gè)樣本A，將所有的樣本儲(chǔ)存在一個(gè)表中，每一行代表一個(gè)樣本。三、利用數(shù)據(jù)集構(gòu)建樹A、離散化連續(xù)條件屬性CDISCRETE，獲得的分割點(diǎn)集T（t1，t2）作為條件屬性C

6、的新的取值。B、分別計(jì)算所有條件屬性的增益比率GainRatio（C），取增益比率值最大的條件屬性作為樹的劃分節(jié)點(diǎn)，其值或范圍作為劃分值V（v1，v2）來生成樹的分枝。C、判斷該層與每一個(gè)等價(jià)子集的原始類類別是否一致。若一致，生成葉子結(jié)點(diǎn)。否則，繼續(xù)計(jì)算增益比率GainRatio（C）和選擇條件屬性C，得到樹的節(jié)點(diǎn)和劃分值V，直至所有的樣本已分類完畢。四、測試生成樹將測試樣本C帶入樹中，當(dāng)某一測試樣本的分類預(yù)測錯(cuò)誤時(shí)，記錄分類錯(cuò)誤的計(jì)數(shù)，并將測試樣本添加到訓(xùn)練樣本中，轉(zhuǎn)向步驟三，重新構(gòu)建樹。否則，輸出分類樹五、抽取分類規(guī)則到達(dá)樹的葉節(jié)點(diǎn)的每條路徑表示一條分類規(guī)則從樹中抽取分類規(guī)則，打印規(guī)則和分

7、類的詳細(xì)信息C4.5網(wǎng)上有源代碼下載，vc和c+版本都能獲得。DecisionTree的使用一、規(guī)則獲取選取LandsatTM5影像和這個(gè)地區(qū)對(duì)應(yīng)的DEM數(shù)據(jù)，影像和DEM經(jīng)過了精確配準(zhǔn)。規(guī)則如下描述：Class1（朝北緩坡植被）:NDVI0.3,slope20,aspect270Class2（非朝北緩坡植被）：NDVI0.3,slope20,90=aspect0.3,slope=20,Class4（水體）：NDVI=0.3,0b420Class5（裸地）：NDVI=20Class6（無數(shù)據(jù)區(qū)，背景）:NDVIclassification-DecisionTree-BuildNewDecisi

8、onTree,如圖3所示，默認(rèn)顯示了一個(gè)節(jié)點(diǎn)。圖3DecisionTree界面首先我們按照NDVI的大小劃分第一個(gè)節(jié)點(diǎn)，單擊Node1，跳出圖4對(duì)話框，Name為NDVI0.3，在Expression中填寫：ndvigt0.3。圖4添加規(guī)則表達(dá)式點(diǎn)擊OK后，會(huì)提示你給ndvi指定一個(gè)數(shù)據(jù)源，如圖5所示，點(diǎn)擊第一列中的變量，在對(duì)話框中選擇相應(yīng)的數(shù)據(jù)源，這樣就完成第一層節(jié)點(diǎn)規(guī)則輸入。圖5指定數(shù)據(jù)源Expression中的表達(dá)式是有變量和運(yùn)算符（包括數(shù)學(xué)函數(shù)）組成，支持的運(yùn)算符如表1所示表達(dá)式部分可用函數(shù)基本運(yùn)算符+、-、*、/三角函數(shù)正弦Sin(x)、余弦cos(x)、正切tan(x)反正弦Asi

9、n(x)、反余弦acos(x)、反正切atan(x)雙曲線正弦Sinh(x)、雙曲線余弦cosh(x)、雙曲線正切tanh(x)關(guān)系/邏輯小于LT、小于等于LE、等于EQ、不等于NE、大于等于GE、大于GTand、or、not、XOR最大值（）、最小值()其他符號(hào)指數(shù)（）、自然指數(shù)exp自然對(duì)數(shù)對(duì)數(shù)alog(x)以10為底的對(duì)數(shù)alog10(x)整形取整round(x)、ceil(x)平方根（sqrt）、絕對(duì)值（adb）表1運(yùn)算符ENVI決策樹分類器中的變量是指一個(gè)波段的數(shù)據(jù)或作用于數(shù)據(jù)的一個(gè)特定函數(shù)。變量名必須包含在大括號(hào)中，即變量名；或者命名為bx，x代表數(shù)據(jù)，比如哪一個(gè)波段。如果變量被賦

10、值為多波段文件，變量名必須包含一個(gè)寫在方括號(hào)中的下標(biāo)，表示波段數(shù)，比如pc2表示主成分分析的第一主成分。支持特定變量名如表2，也可以通過IDL自行編寫函數(shù)。變量作用slope計(jì)算坡度aspect計(jì)算坡向（南坡北坡或者東西方向）ndvi計(jì)算歸一化植被指數(shù)Tascapn穗帽變換，n表示獲取的是哪一分量。pcn主成分分析，n表示獲取的是哪一分量。lpcn局部主成分分析，n表示獲取的是哪一分量。mnfn最小噪聲變換，n表示獲取的是哪一分量。Lmnfn局部最小噪聲變換，n表示獲取的是哪一分量。Stdevn波段n的標(biāo)準(zhǔn)差lStdevn波段n的局部標(biāo)準(zhǔn)差Meann波段n的平均值lMeann波段n的局部平均值

11、Minn、maxn波段n的最大、最小值lMinn、lmaxn波段n的局部最大、最小值表2變量表達(dá)式第一層節(jié)點(diǎn)根據(jù)NDVI的值劃分為植被和非植被，如果不需要進(jìn)一步分類的話，這個(gè)影像就會(huì)被分成兩類：class0和class1。對(duì)NDVI大于0.3，也就是class1，根據(jù)坡度劃分成緩坡植被和陡坡植被。在class1圖標(biāo)上右鍵，選擇AddChildren。單擊節(jié)點(diǎn)標(biāo)識(shí)符，打開節(jié)點(diǎn)屬性窗口，Name為SlopeExecute，執(zhí)行決策樹，跳出圖7所示對(duì)話框，選擇輸出結(jié)果的投影參數(shù)、重采樣方法、空間裁剪范圍（如需要）、輸出路徑，點(diǎn)擊OK之后，得到如圖8所示結(jié)果。在決策樹運(yùn)行過程中，會(huì)以不同顏色標(biāo)示運(yùn)行的

12、過程。圖7輸出結(jié)果圖8決策樹運(yùn)行結(jié)果回到?jīng)Q策樹窗口，在工作空白處點(diǎn)擊右鍵，選擇ZoomIn，可以看到每一個(gè)節(jié)點(diǎn)或者類別有相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果（以像素和百分比表示）。如果修改了某一節(jié)點(diǎn)或者類別的屬性，可以左鍵單擊節(jié)點(diǎn)或者末端類別圖標(biāo)，選擇Execute，重新運(yùn)行你修改部分的決策樹。圖9運(yùn)行決策樹后的效果分類后處理和其他計(jì)算機(jī)分類類似的過程。ERDAS分類后處理與ArcGIS數(shù)據(jù)交換分類后，得到一張專題圖。由于ERDAS是基于像素的分類，在分類結(jié)果中會(huì)出現(xiàn)很多細(xì)小的雜點(diǎn)以及小的圖斑，如何去掉這些雜點(diǎn)和小圖斑（稱為ERDAS后處理），以及如何將專題圖轉(zhuǎn)換成ArcGIS下的shp格式，是本文需要解決的工作。

13、一、ERDAS后處理1、首先給出原始圖像和經(jīng)過監(jiān)督分類得到的分類圖像，如下圖：原始影像監(jiān)督分類結(jié)果影像2、開始聚類使用Interpreter模塊-GISAnalysis-Clump，打開聚類界面，輸入影像為分類后影像，給一個(gè)輸出影像，聚類鄰域可以選擇8或者4，點(diǎn)擊OK，即可進(jìn)行聚類，結(jié)果如下：聚類結(jié)果3、去除雜點(diǎn)和小圖斑使用Interpreter模塊-GISAnalysis-Eliminate，也可以使用Sieve，后者容易出現(xiàn)一些屬性值為0的像素，不太好處理，所以這里使用Eliminate，輸入影像為上一步聚類后的影像，給定一個(gè)輸出影像，Minimum處設(shè)置雜點(diǎn)和小圖斑的像素大小，這里可以根

14、據(jù)實(shí)際情況設(shè)定，這里選擇100，點(diǎn)擊OK，結(jié)果如下。通過比對(duì)，可以發(fā)現(xiàn)分類結(jié)果中很多雜點(diǎn)和小圖斑被有效地去除了。去除小圖斑去除雜點(diǎn)和小圖斑4、形態(tài)學(xué)處理也可以使用形態(tài)學(xué)的腐蝕、膨脹、開運(yùn)算、閉運(yùn)算來消除雜點(diǎn)，毛刺，空洞等。使用Interpreter模塊-Utilities-Morphological，選擇輸入輸出影像，結(jié)構(gòu)元素kerneldefinition可以選擇3*3，5*5或7*7，也可以自定義，function中Erode是腐蝕，Dilate是膨脹，Open是開運(yùn)算，Close是閉運(yùn)算，選擇Open，然后點(diǎn)擊OK即可，只是得到的結(jié)果不是專題圖，需要重新分類得到專題圖。不過這個(gè)時(shí)候的分類

15、，將會(huì)非常簡單，不再贅述。形態(tài)學(xué)開運(yùn)算二、ArcGIS數(shù)據(jù)交換將分類結(jié)果轉(zhuǎn)換成ArcGIS的矢量格式，即可在ArcGIS上進(jìn)行后續(xù)的處理。使用Vector模塊-RastertoVector，將分類結(jié)果轉(zhuǎn)換成ArcInfo的ArcCoverage格式。該格式可以在ArcMap中直接打開，如下圖：ArcMap中打開ArcCoverage格式也可以使用ArcToolBox中的ConversionTools-ToShapefile-FeatureClasstoShapefile(multiple)，將ArcCoverage格式轉(zhuǎn)換成shp格式。ArcToolBoxArcMap中打開的shp格式，圖中黑

16、點(diǎn)是注記層剩下的事情，就是通過ArcGIS提供的強(qiáng)大的空間分析功能，提取各種地物的各種信息了。ARCGIS轉(zhuǎn)移矩陣土地利用轉(zhuǎn)移矩陣生成的幾種方法查閱相關(guān)的資料，也沒有得到土地利用類型轉(zhuǎn)換矩陣確切的定義，我理解為不同時(shí)間段內(nèi)同一區(qū)域內(nèi)土地利用類型的相互轉(zhuǎn)換關(guān)系，一般用二維表來表達(dá)，從二維表中可以快速查看各個(gè)地類間相互轉(zhuǎn)化的具體情況。比如某一類別的土地有百分之多少（或者面積）分別轉(zhuǎn)化成了其他的土地類型，現(xiàn)在某類型的土地分別是由過去的哪些類別轉(zhuǎn)化而來的等等。還可以生成變化統(tǒng)計(jì)柵格圖（掩膜圖像），它描述了前后兩幅土地分類圖之間的地類發(fā)生轉(zhuǎn)變的位置和類別。土地利用類型轉(zhuǎn)換矩陣可以從兩幅柵格圖中計(jì)算得到，

17、也可以從兩個(gè)矢量文件中計(jì)算獲得。下面介紹在ENVI下從兩幅分類結(jié)果的柵格圖中計(jì)算土地利用類型轉(zhuǎn)換矩陣。1、準(zhǔn)備數(shù)據(jù)兩個(gè)時(shí)相的土地利用分類結(jié)果，它是單波段、專題類型的偽彩色圖像（ENVIClassification）。2、計(jì)算轉(zhuǎn)換矩陣打開兩個(gè)土地利用分類結(jié)果。（1）在主菜單中，選擇BasicToolsChangeDetectionChangeDetectionStatistics。（2）分別在InitialState對(duì)話框和finalstate對(duì)話框中選擇前一時(shí)相和后一時(shí)相的土地利用結(jié)果。（3）在DefineEquivalentClasses對(duì)話框中（圖1），如果兩個(gè)土地利用分類名稱一致，系統(tǒng)自

18、動(dòng)將InitialStateClass和FinalStateClass對(duì)應(yīng)，否則手動(dòng)選擇，單擊AddPair。（4）選擇對(duì)應(yīng)的地物類型之后，單擊OK按鈕，出現(xiàn)圖2對(duì)話框。選擇生成圖表表示單位（ReportType）：像素（Pixels）、百分比（Percent）和面積（Area）。選擇OutputClassificationMaskImages?為YES，輸出掩膜圖像，選擇輸入路徑及文件名。（5）單擊OK，執(zhí)行土地利用類型轉(zhuǎn)換矩陣計(jì)算過程。圖1DefineEquivalentClasses對(duì)話框圖2選擇數(shù)據(jù)參數(shù)3、查看結(jié)果（1）如圖3為得到的土地利用類型轉(zhuǎn)換矩陣結(jié)果。橫字段表示前一時(shí)間段（In

19、itialState）的土地利用類別，縱字段為后一時(shí)間段（FinalState）的土地利用類別。橫字段和縱字段交叉處表示變化值，如有2520900平方米林地用地變化為草地。圖3土地利用類型轉(zhuǎn)換矩陣（2）還可以為每一個(gè)地類生成一個(gè)變換掩膜圖像，圖4所示為其中一個(gè)地類的掩膜圖像。掩膜圖像的灰度值表示變化類型，如這里的2草地表示林地變化為草地的像元。圖4變化掩膜圖像根據(jù)你的數(shù)據(jù)類型選用不同的數(shù)據(jù)生成方法ERDAS中vector數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移矩陣方法數(shù)據(jù)是Vector格式(shp數(shù)據(jù)格式)1ErdasImagine-Interpreter-GisAnalysis-Matrix，輸入兩個(gè)時(shí)相的Vector數(shù)據(jù)

20、即可此時(shí)注意：輸出柵格大小不應(yīng)設(shè)的太小要不一運(yùn)行就會(huì)提示你的空間不足做這一步之前，請(qǐng)做好前期的地理編碼。2ArcView3.3加載spatialanalysis模塊把兩時(shí)相的Vector圖轉(zhuǎn)成grid格式（當(dāng)然中間有一些單位的設(shè)置根據(jù)你做的圖的分辨率來設(shè)置即可）analysis-mapcalculate直接計(jì)算即可。3把兩期解譯完的Vector文件在arctoolbox-overlay-union中疊加，注意：兩個(gè)文件不能用同一個(gè)字段名，比如一個(gè)用93Type，另一個(gè)時(shí)相則用00Type疊加后的文件在Arcmap中打開，選中文件，然后點(diǎn)右鍵Property空間查詢，輸入條件語句，比如：93Ty

21、pe=1And00Type=2；查詢結(jié)果即為第一種類型轉(zhuǎn)化為第二種類型的圖形，可以另建一圖層比如：12，把查詢結(jié)果復(fù)制到12圖層上。統(tǒng)計(jì)出面積，依進(jìn)行，就可以得到土地利用類型轉(zhuǎn)移矩陣。一、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備（圖1）準(zhǔn)備兩幅不同時(shí)相的土地利用現(xiàn)狀圖（shp格式），每幅圖的屬性表都要有一個(gè)表示土地利用類型的字段，并且要使用不同的名稱加以區(qū)分，如Type1995，Type2000。土地利用類型名稱必須統(tǒng)一，并且完整，如都使用“城鎮(zhèn)用地”、“有林地”等。二、數(shù)據(jù)融合（圖2）DISSOLVE在ArcMap里分別打開兩個(gè)時(shí)相的圖層，打開ArcToolbox，選擇DataManagementTools|General

22、ization|Dissolve工具。InputFeature選擇要融合的圖層，OutputFeatureClass選擇輸出結(jié)果存儲(chǔ)的位置及名稱，DissolveField(s)選擇土地利用類型字段（如Type1995），然后勾選Creatmultipartfeatures選項(xiàng)，點(diǎn)擊OK完成。重復(fù)此過程，對(duì)另一時(shí)相數(shù)據(jù)進(jìn)行融合。此步驟使相同利用類型的記錄融合為一個(gè)記錄，以提高后面步驟的計(jì)算速度。三、疊置分析（圖3）OVERLAY在ArcMap中打開兩個(gè)時(shí)相融合后的數(shù)據(jù)，在ArcToolbox中選擇AnalysisTools|Overlay|Intersect工具，InputFeatures選擇

23、兩個(gè)時(shí)相的圖層，OutputFeatureClass選擇疊加結(jié)果存儲(chǔ)的位置及名稱，其余選項(xiàng)可以忽略，單擊【OK】完成。四、計(jì)算面積并導(dǎo)出屬性表（圖4-6）在ArcMap中打開疊加后的圖層數(shù)據(jù)，在該圖層上右鍵打開屬性表，選擇Option|Addfield新建一個(gè)字段，命名為NewArea。在Editer工具條中選擇Editer|StartEditing，然后在屬性表中NewArea字段上單擊右鍵選擇CalculateGeometry，在打開的CalculateGeometry對(duì)話框中，Property選擇Area，Units選擇要使用的面積單位，單擊【OK】完成圖斑面積計(jì)算。依次選擇Editer

24、|SaveEdits/EndEditing保存和退出編輯狀態(tài)。在屬性表中選擇Option|Export將屬性表保存為dbf文件。五、制作轉(zhuǎn)移矩陣（圖7-10）（以Excel2007為例）在Excel中打開上一步保存的dbf，另存為Excel格式并打開。在Excel中選中所有數(shù)據(jù)（不要點(diǎn)左上角，只選擇有效數(shù)據(jù)），點(diǎn)擊【插入】選項(xiàng)卡，選擇【數(shù)據(jù)透視表】|【數(shù)據(jù)透視表】，點(diǎn)擊【確定】。在打開的數(shù)據(jù)透視表中按圖示將字段拖入相應(yīng)區(qū)域。Excel自動(dòng)計(jì)算矩陣，將該表稍事整飾就得到美觀的土地利用轉(zhuǎn)移矩陣。矩陣中r(I,j)就表示i類型向j類型轉(zhuǎn)移的土地面積，空值表示i類型向j類型沒有轉(zhuǎn)移。Fulu土地利用轉(zhuǎn)

25、移矩陣生成的幾種方法根據(jù)你的數(shù)據(jù)類型選用不同的數(shù)據(jù)生成方法若你的數(shù)據(jù)是Raster格式：則有如下方法1ErdasImagine-Interpreter-GISAnalysis-Matrix，輸入兩個(gè)時(shí)相的Raster數(shù)據(jù)即可做這一步之前記得：先對(duì)兩時(shí)相的數(shù)據(jù)進(jìn)行重編碼（Interpreter-GISAnalysis-Recode）一般運(yùn)行如果出現(xiàn)錯(cuò)誤肯定是重編碼沒做好，請(qǐng)繼續(xù)查證。2先在Erdas中利用Modeler計(jì)算如下公式NC(I,J)=NC(I)*10+NC(J),(JI)其中：NC(I,J)表示i，j兩年份的土地利用變化圖；NC（i）表示i年份遙感分類影像；NC（j）表示j年份的遙感

26、分類影像。在此計(jì)算的基礎(chǔ)上，將以上變化影像圖轉(zhuǎn)化為BIL格式，再利用ARC/INFOGRID模塊將影像轉(zhuǎn)為GRID格式，然后利用GRID模塊中的屬性表（vat）查看命令對(duì)影像灰度值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，最后得出土地利用轉(zhuǎn)化舉證。（注:此方法本人尚未實(shí)現(xiàn)過，不知可行否）。若數(shù)據(jù)是Vector格式1ErdasImagine-Interpreter-GisAnalysis-Matrix，輸入兩個(gè)時(shí)相的Vector數(shù)據(jù)即可，此時(shí)注意：輸出柵格大小不應(yīng)設(shè)的太小要不一運(yùn)行就會(huì)提示你的空間不足。做這一步之前，請(qǐng)做好前期的地理編碼。2ArcView3.3加載spatialanalysis模塊把兩時(shí)相的Vector圖轉(zhuǎn)成g

27、rid格式（當(dāng)然中間有一些單位的設(shè)置根據(jù)你做的圖的分辨率來設(shè)置即可）analysis-mapcalculate直接計(jì)算即可。3把兩期解譯完的Vector文件在arctoolboxoverlayunion中疊加，注意：兩個(gè)文件不能用同一個(gè)字段名，比如一個(gè)用93Type，另一個(gè)時(shí)相則用00Type疊加后的文件在Arcmap中打開，選中文件，然后點(diǎn)右鍵Property空間查詢，輸入條件語句，比如：93Type=1And00Type=2；查詢結(jié)果即為第一種類型轉(zhuǎn)化為第二種類型的圖形，可以另建一圖層比如：12，把查詢結(jié)果復(fù)制到12圖層上。統(tǒng)計(jì)出面積，依進(jìn)行，就可以得到土地利用類型轉(zhuǎn)移矩陣。最后輸出土地利

28、用變化圖，如下圖所示：集美大學(xué)GIS（）FLAASH大氣校正Flaash大氣校正（IRSP6-08.3.24）大氣校正的目的是消除大氣和光照等因素對(duì)地物反射的影響，獲得地物反射率和輻射率、地表溫度等真實(shí)物理模型參數(shù)，用來消除大氣中水蒸氣、氧氣、二氧化碳、甲烷和臭氧對(duì)地物反射的影響，消除大氣分子和氣溶膠散射的影響。FLAASH可以處理任何高光譜數(shù)據(jù)、衛(wèi)星數(shù)據(jù)和航空數(shù)據(jù)(860nm/1135nm)，這些數(shù)據(jù)是由HyMAP、AVIRIS、CASI、HYDICE、HYPERION(EO-1)AISA、HARP、DAIS、Probe-1、TRWIS-3、SINDRI、MIVIS、OrbView-4、NE

29、MO等傳感器獲得的。FLAASH還可以校正垂直成像數(shù)據(jù)和側(cè)視成像數(shù)據(jù)。Flaash大氣校正使用了MODTRAN4+輻射傳輸模型的代碼，基于像素級(jí)的校正，校正由于漫反射引起的連帶效應(yīng)，包含卷云和不透明云層的分類圖，可調(diào)整由于人為抑止而導(dǎo)致的波譜平滑。FLAASH可對(duì)Landsat,SPOT,AVHRR,ASTER,MODIS,MERIS,AATSR,IRS等多光譜、高光譜數(shù)據(jù)、航空影像及自定義格式的高光譜影像進(jìn)行快速大氣校正分析。能有效消除大氣和光照等因素對(duì)地物反射的影響，獲得地物較為準(zhǔn)確的反射率和輻射率、地表溫度等真實(shí)物理模型參數(shù)。校正過程點(diǎn)擊ENVIBasicToolsPreprocessi

30、ngCalibrationUtilitiesFLAASHSpectralFLAASH.或者點(diǎn)擊ENVI-spectral-FLAASH1、輸入數(shù)據(jù)必須是輻射定標(biāo)后的數(shù)據(jù)（表觀反射率），對(duì)輻射校正數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)成BIL或BIP格式（BasicTools-ConvertData）；2、對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行頭文件編輯，主要是對(duì)波長wavelenth（即每一波段的波長中心值）和波長寬度fwhm（每一波段的波長范圍）的編輯。不是高光譜數(shù)據(jù)可以不對(duì)fwhm進(jìn)行編輯。（ENVIfileEditEnviHeader）3、輸入數(shù)據(jù)后，彈出如下對(duì)話框共有兩種選擇，如果輸入影像不同波段有不同的轉(zhuǎn)換因子，那選擇第一種，反之第二種。

31、我用的是irs影像所有波段都為同一因子，所以選用第二種，因子的值根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的單位與ENVI標(biāo)準(zhǔn)單位的轉(zhuǎn)換尺度：RadianceScaleFactors是一個(gè)單位轉(zhuǎn)換因子，如果你的radiance（光譜靈敏度）是標(biāo)準(zhǔn)單位w/m2*um*rad，而flaash要求輸入的是uw/cm2*sr*nm，則該因子為10。1m=103mm=106m=109nm=1012pm(皮米)1w=103mw=106w1兆瓦=106瓦Rad平面角弧度sr立體角球面度4、設(shè)置輸出參數(shù)，包括：OutputReflectanceFile.、OutputDirectoryforFLAASHFiles、和OutputDirectoryforFLAASHFiles5、輸入成像和傳感器的參數(shù)Scenecenterlacation影像的中心點(diǎn)的經(jīng)緯度，可以將影像打開，查看中心點(diǎn)的經(jīng)緯度（通過在一下窗口輸入中心點(diǎn)的行列號(hào)即可）sensoraltitude傳感器高度（軌道高度），選擇正確的傳感器