小流域水土保持遥感信息系统

湖北大学资源环境学院
小流域水土保持遥感信息系统
用户手册
老师：梅
新
队员：左正康
陈业培
刘彬
夏雪飞
湖北大学资源环境学院地理信息系统
通信地址：湖北大学资源环境学院 505 研
邮政编码：430000
Email: 2445128527@qq.com
[2013年10月]
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目录
引言
一、用户管理模块...5
1. 当前用户...6
2. 用户管理...6
2.1 查看所有用户...6
2 用户管理...7
2.1 添加用户...7
2.2 删除用户...7
2.3 更改用户...8
2.4 查找用户...8
2.5 切换用户...9
二、数据处理模块...10
1. 影像预处理...11
1.1 相对辐射校正...11
1.2 6S 辐射校正...18
1.3 校正太阳角校正...21
1.4 影像重采样...23
1.5 影像融合...23
1.6 影像裁剪...26
1.6.1 切割标准图幅...26
1.7 投影变换...32
1.8 自然色处理...39
1.9 直方图匹配...40
1.10 去相关拉伸...42
1.11 薄云去除...42
1.12 坏线去除...43
1.13 条带去除...44
1.14 噪声去除...46
2 影像分析...47
2.1 影像运算...47
2.2 数学形态学...51
2.3 纹理分析...54
2.4 自适应滤波...57
2.5 Wallis 滤波...58
2.6 卷积滤波...59
2.7 边缘增强...60
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2.8 平滑锐化................................................................................................................61
2.9 小波变换....................................................................................................................62
2.10 小波逆变换..............................................................................................................63
2.11 主成分分析..............................................................................................................64
2.12 主成分逆分析..........................................................................................................65
3 影像分类...............................................................................................................................66
3.1AOI 工具.....................................................................................................................66
3.2 监督分类....................................................................................................................69
3.3 非监督分类................................................................................................................77
4 分类后处理...........................................................................................................................83
4.1 分类结果编辑............................................................................................................83
4.2 聚类分析....................................................................................................................86
4.3 过滤分析....................................................................................................................86
4.4 去除分析.....................................................................................................................87
4.5 精度评价....................................................................................................................88
5 变化监测................................................................................................................................90
5.1 差分法变化监测.........................................................................................................90
5.2 比值法变化监测.........................................................................................................91
5.3 变化向量分析............................................................................................................92
5.4 分类后比较法............................................................................................................93
6 地图管理...............................................................................................................................95
7 辅助工具箱...........................................................................................................................97
7.1 数据转换工具.............................................................................................................97
7.2 数据处理工具..........................................................................................................102
7.3 投影转换工具..........................................................................................................111
7.4 图框工具..................................................................................................................113
8 栅格视图.............................................................................................................................115
三．高级分析员模块.....................................................................................................................116
1.地图文档..............................................................................................................................116
2.基本操作..............................................................................................................................120
3.数据库管理..........................................................................................................................120
4.USLE 模型...........................................................................................................................122
5.监测源库..............................................................................................................................127
6.专题图..................................................................................................................................128
7.地图输出..............................................................................................................................128
8.辅助分析..............................................................................................................................130
8.1 栅格分析..................................................................................................................130
8.2 DEM 分析.................................................................................................................140
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引言：
水土保持是解决河流泥沙、改善流域生态环境、维持河流健康生命的关键措施之一。
近年来，我国在黄土高原地区开展的水土保持生态建设实践证明，治理成效十分明显。对治
理区监测是进行水土保持建设监测、管理、评价各个环节的重要依据，但目前水土保持监测
工作仍依赖于人工调查、统计上报等常规方法，受监测方法和人为因素影响严重，耗时长、
费用高、误差大。
当下，GIS 越来越强大，越来越多的产业和 GIS 结合起来了，使得 GIS 产业越来越壮
大，因此 GIS 的发展前景一片光明，也是适应时代的潮流。GIS 的发展目的就是为我们生
活，社会服务，因而利用 GIS 技术，将其利用到现当今社会人们所关注的环境问题之——水
土保持，可以帮助一些地区提供相关服务，促进当地经济快速发展。
本系统是一个基于 RUSLE（改进土壤流失方程）的水土保持遥感信息系统，在 GIS 技
术的支持下，先对遥感影像进行预处理，分析及分类，然后利用遥感影像分析及解译资料、
数字高程模型(DEM)及土壤、降雨等数据，对土壤流失方程 RUSLE 中各因子进行了量化分
析，然后因子连乘，从而实现对土壤侵蚀量的估算，并对结果进行土壤侵蚀强度分级。本系
统以湖北省的某个小流域为研究对象，建立基于高分辨率遥感影像的小流域水土保持生态系
统平台。以小流域为单元进行研究分析，不但能从客观上刻画出小流域各种水土流失和水土
保持建设的全局信息，还能从宏观上给出水土保持信息的空间规律和时间过程趋势。根据收
集的数据运用系统 GIS 和 RS 处理模块，以 4D 产品制作为核心的空间数据处理，提取通用土
壤流失方程中各种因子，将相关因子进行叠加分析，生成专题图来显示出小流域目前的水土
流失状况。
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一、用户管理模块
以系统管理员身份进入，账号密码都是 1，显示如下界面，进行用户管理。
图 用户管理系统界面
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1. 当前用户
图 1-1 用户管理系统界面
2. 用户管理
2.1 查看所有用户
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图 2.1-1 查看所有用户
查看所有用户的用户账号，用户密码，权限识别以及性别，就职时间等信息。
2 用户管理
用户管理包括添加用户，删除用户，更改用户，查找用户和切换用户。
2.1 添加用户
点击”用户管理\添加用户”，弹出如下所示对话框。
图 2.1-1 添加用户对话框
点击创建此用户，执行添加用户操作。
2.2 删除用户
选择预删除的用户，点击”用户管理\删除用户”，执行删除选中用户操作。
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2.3 更改用户
点击”用户管理\更改用户”，弹出如下所示对话框。
图 2.3-1 添加用户对话框
点击确定更新此用户信息，执行更改用户操作。
2.4 查找用户
点击”用户管理\查找用户”，弹出如下所示对话框。
图 2.4-1 查找用户对话框
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2.5 切换用户
图 2.5-1 登陆系统界面
输入新的账号密码，以新的身份进入系统
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二．数据处理员模块
以数据处理员身份进入系统，账号密码都是 2，显示如下界面，进行遥感影像处理。点击“文
件\切换用户”可以重返登陆界面，并进入其他子模块。
图 遥感影像处理系统界面
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1. 影像预处理
1.1 相对辐射校正
理想的遥感影像是能够如实而毫不歪曲地反映地物的辐射能量分布和几何特征的图像，
而实际上所得到的影像都存在着不同程度的畸变和降质。遥感影像的降质主要可归结为两大
类：遥感图像的辐射失真和几何畸变。辐射失真是指遥感传感器在接收来自地物的电磁波辐
射能时，由于电磁波在大气层中传输和传感器测量过程中受到遥感传感器本身特征、地物光
照条件(地形影响和太阳高度角影响)以及大气作用等的影响，而导致的遥感传感器测量值与
地物实际的光谱辐射率不一致。为了使影像能最好地接近原始地物，消除辐射失真影响就需
要做大气校正。这里的大气校正是指大气散射校正，即消除大气散射对辐射失真的影响。系
统提供了几种大气校正的方法。
1.1.1 像元暗目标
该方法的理论基础就是在假定待校正的遥感图像上存在黑暗像元区域、地表朗伯面反
射、大气性质均一,忽略大气多次散射辐照作用和邻近像元漫反射作用的前提下,反射率很小
的黑暗像元。由于大气的影响,而使得这些像元的反射率相对增加。所以认为这部分增加的
反射率是由于大气辐射的影响产生的。暗目标法就是利用把黑暗像元值作为大气辐射影响,
并代入适当的大气校正模型,获得相应的参数，然后把用这个参数对图像其它像元进行校正
得到地物真实的辐射值。具体操作为：
1.选择“影像预处理”菜单下的“相对辐射校正|像元暗目标”，打开如图所示的对话
框：
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图 1.1-1 像元暗目标法对话框
2、在“像元暗目标法”对话框里进行参数设置：
【输入图像】：输入进行像元暗目标法的影像，缺省为当前活动窗口中的影像文件。
【输出图像】：设置进行像元暗目标处理后的结果影像文件名和保存路径。
【处理波段】：进行像元暗目标法处理影像的波段号，可以选择单波段，也可以复选为
多波段，缺省状态选择所有波段。
【图像范围】：进行像元暗目标法处理的影像范围，用户可以直接通过输入开始行列数
和处理的行列数来设置图像的处理范围，同时也可点击右边的图标
选择影像的范围，如
图所示对话框：
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图 1.1-2 选择影像范围对话框
在该对话框里，可以通过选择“图像坐标”还是“图形坐标”的类型，通过
、
、
来设置图像的处理范围，还可以通过上、下、
左、右和中来设置需要转换的图像的位置。
【像元类型】：结果影像像元类型的选择，默认与输入图像一样。包含以下像元类型： 8
位无符号整数 、16位无符号整数 、32位无符号整数 、8位有符号整数、16位有符号整数 、
32位有符号整数 、四字节浮点数据、双精度浮点数据。
【暗目标选取方式】：系统提供了三种校正方式：波段最小值、AOI 和用户自定义。
3、点击确定执行像元暗目标处理操作，点击取消则取消当前操作并关闭对话框。
注
意：
波段暗目标的所在区域由用户指定。遥感图像中的黑暗波段可以一般是某个波段里
含像元值为0的波段。
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1.1.2 波段间回归分析模型
该方法的理论依据在于大气散射的选择性，即大气散射对短波影响大，对长波影响小。
因此对遥感卫星来说有些波段受散射影响较重，有些波段受散射影响较小。为处理问题方便，
可以把受散射影响最小的波段所成影像当做无散射影响的标准影像，通过对不同波段的对比
分析计算出大气干扰值。在不受大气影响的波段和待校正的波段影像中，选择从最亮到最暗
的一系列目标，对每一个目标两个波段进行回归分析。具体操作如下：
1.选择“影像预处理”菜单下的“辐射校正|波段间回归”，弹出如图所示对话框：
图 1.1-3 波段间回归分析对话框
2、在“波段间回归分析”对话框里进行参数设置：
【输入图像】：输入波段间回归分析的影像，缺省为当前活动窗口中的影像文件。
【输出图像】：进行波段间回归分析变换后得到的结果影像文件名和保存路径。
【处理波段】：进行波段间回归分析的影像波段号，缺省选择所有波段。
【图像范围】：进行波段间回归分析的影像的处理范围，用户可以直接通过输入开始行
列数和处理的行列数来设置图像的处理范围，同时也可点击右边的图标
选择影像的范围
来选定范围。
【像元类型】：结果影像像元类型的选择，这里为提高精度默认取“四字节浮点型”。
【参照波段】：设置参照波段，注意参照波段一定要在“处理波段”中被选择。
【采样数量】：设置采样数量。由于要从图像中自动选择从最亮到最暗的一系列目标，
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所以需要采样数量的设置。
3、点击确定执行波段间回归分析处理操作，点击取消则取消当前操作并关闭对话框。
注
意：
1）如果处理全图，则开始行列为0，处理行列分别为图像行列值，注意不要超过图像范
围，开始行列数和处理行列数之和不能大于图像总的行列数。
2）波段间回归分析会涉及到参照波段的选择，这个参照波段一定要在之前所选择的“处
理波段”中选择。
3）该算法涉及到对数运算，整型数值求对数可能为小数，所以为提高精度着想可以设
为浮点型。
1.1.3 内部平均相对反射模型
对整个影像的光谱进行平均，得到整幅影像的平均参考光谱，对影像中每一个像元的光
谱都除以该平均值，便得到了定标后的成像光谱。公式为：
ρ(λi)= Di/Averagei
式中, 表示 Di 波段 i 上像元的亮度值；ρ(λi)为该像元校正后在波段 i 上计算得到的
反射率；Averagei 为波段 i 上所有像素的亮度平均值。具体操作为：
选择“影像预处理”菜单下的“辐射校正|内部相对反射”命令，弹出如图所示对话框：
图 1.1-4 内部相对反射对话框
2、在“内部平均相对反射模型”对话框里进行参数设置：
【输入图像】：输入内部平均相对反射模型处理的影像，缺省为当前活动窗口中的影文
件。
【输出图像】：进行内部平均相对反射模型处理后得到的结果影像文件名和保存路径。
【处理波段】：进行内部平均相对反射模型处理的影像波段号，缺省选择所有波段。
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【图像范围】：进行内部平均相对反射模型处理的影像的处理范围，用户可以直接通过
输入开始行列数和处理的行列数来设置图像的处理范围，同时也可点击右边的图标
选择
影像的范围来选定范围。
【像元类型】：结果影像像元类型的选择，包含以下像元类型： 8位无符号整数 、16
位无符号整数 、32位无符号整数 、8位有符号整数、16位有符号整数 、32位有符号整数 、
四字节浮点数据、双精度浮点数据。由于进行计算残差，该算法涉及到除运算，如果和输入
图像的像元类型一致，设置为整型，则可能为小数，所以为提高技能高度着想，这里将结果
像元的类型设置为四字节浮点型。
3、点击确定执行直方图模型的处理操作，点击取消则取消当前操作并关闭对话框。
注
意：
如果处理全图，则开始行列为0，处理行列分别为图像行列值，注意不要超过图像范围，
开始行列数和处理行列数之和不能大于图像总的行列数。因为该算法涉及到除运算，整型数
值相除可能为小数，所以为提高精度着想可以设为浮点型。
1.1.4 对数残差模型
模型假设遥感器测到的辐射值 DN 与波长λ处的像元的反射率具有以下关系：
DNiλ=TiRiλIλ，其中 T 为地形因子，I 为照度因子。于是经对数运算可得：
log(Riλ) = log(DNiλ) −log(Ti) − log(Iλ)
其中 log(Ti)是某一像元在所有光谱段上的对数平均，log(Iλ)是某一波段上所有像元
的对数平均。log(DNiλ)是像元 i 在光谱段λ遥感器接收到的信号值的对数。
此外,由于考虑到噪声对影像的影响，可以在求 log(DNiλ) 后，对这个临时影像进行
滤波来减少噪声。通常情况下，可以选择用3*3的平均值滤波，或是中值滤波。实验证明，
这样做确实起到减少噪声的作用。具体操作为：
选择“影像预处理”菜单下的“辐射校正|对数残差模型”，弹出如图所示对话框：
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图 1.1-5 对数残差模型对话框
2、在“内部平均相对反射模型”对话框里进行参数设置：
【输入图像】：输入对数残差模型处理的影像，缺省为当前活动窗口中的影像文件。
【输出图像】：进行对数残差模型处理后得到的结果影像文件名和保存路径。
【处理波段】：进行对数残差模型处理的影像波段号，缺省选择所有波段。
【图像范围】：进行对数残差模型处理的影像的处理范围，用户可以直接通过输入开始
行列数和处理的行列数来设置图像的处理范围，同时也可点击右边的图标
选择影像的范
围来选定范围。
【像元类型】：结果影像像元类型的选择，包含以下像元类型： 8位无符号整数 、16
位无符号整数 、32位无符号整数 、8位有符号整数、16位有符号整数 、32位有符号整数 、
四字节浮点数据、双精度浮点数据。由于进行计算残差，该算法涉及到除运算，如果和输入
图像的像元类型一致，设置为整型，则可能为小数，所以为提高技能高度着想，这里将结果
像元的类型设置为四字节浮点型。
3、点击确定执行对数残差模型的处理操作，点击取消则取消当前操作并关闭对话框。
注
意：
如果处理全图，则开始行列为0，处理行行分别为图像行列值。注意不要超过图像范围。
开始行列数和处理行列数之和不能大于图像总的行列数。
数运算只能针对大于0的数，所以如果图像中存在等于0的像元值则仍为0，而如果是小
于0的数值则无法求对，程序跳出。而且，本来遥感图像中也不应出现小于0的像元值。该算
法涉及到对数运算，整型数值求对数可能为小数，所以为提高精度着想可以设为浮点型。
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1.2 6S 辐射校正
6S 模型全称是 second simulation of the satellite signal in the solar spectrum，
是在假定大气无云的情况下考虑了水汽、CO2 、O3和 O2 的吸收、分子和气溶胶的散射以及
非均一地面和双向反射率的问题。6S 辐射校正模型考虑了目标高程、表面的非郎伯体特性、
新的吸收分子种类的影响（如 CO、N2O 等），主要包括了五个部分：太阳、地物与遥感器之
间的几何关系，大气模式，气溶胶模式，遥感器的光谱特性和地表反射率。这五个部分构成
了辐射传输模型，考虑了大气顶的太阳辐射能量通过大气传递到地表，以及地表的反射辐射
通过大气到达遥感器的整个辐射传输过程。具体操作为：
选择“影像预处理”菜单下的“辐射校正| 6S 辐射校正”，弹出如图所示对话框：
图 1.2-1 6S 辐射校正对话框
2、在“6S 辐射校正”对话框里进行参数设置：
文件设置：
【输入图像】：设置需要进行6S 模型校正的影像，缺省为当前活动窗口中的影像文件。
【处理波段】：进行6s 辐射校正处理的影像波段号，缺省选择所有波段。
【图像范围】：进行6s 辐射校正处理的影像的处理范围，用户可以直接通过输入开始行
列数和处理的行列数来设置图像的处理范围，同时也可点击右边的图标
选择影像的范围
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来选定范围。
【结果图像】：进行6s 辐射校正处理后得到的结果影像文件名和保存路径。
【结果日志】：进行6s 模型处理的影像的日志信息。
传感器参数：
图 1.2-2 传感器参数设置对话框
【传感器类型】：设置传感器类，这里提供了 Meteosat、Geos East、Goes West、NOAA
PM、NOAA AM、SPOT、LandSat、LandSat7、Hyperion、Aviris、Hydice、中巴资源一号、中
巴资源二号、中巴资源三号、中巴资源四号、中巴资源二号 B、环境一号 A、环境一号 A-HIS、
环境一号 B、环境一号 C 和 None 几种传感器类型。
【光谱参数】：进行了传感器类型设置后，需设置光谱参，数这里有多光谱传感器、高
光谱传感器和自定义光谱波长三种方式。
多光谱传感器：若传感器类型为多光谱传感器，这时光谱参数选择为多光谱传感器的波
段。
高光谱传感器：若传感器类型为高光谱传感器，这时光谱参数为高光谱传感器的波段。
自定义光谱波长：若光谱长度不为多光谱传感器和高光谱传感器范畴，可自定义光谱波
长。
几何参数：
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图 1.2-3 6S 辐射校正几何参数设置对话框
【成像时空条件】：成像的时空条件包括太阳和卫星的天顶角和方位角，观测时间（月、
日）；卫星的接收时间（月、日、年）、经纬度及其成像的行列数。
【高程参数】：目标高度可以设定是海平面还是地平面，设定相应的高度；传感器高度
可以设置为是卫星平台、地面或者航空平台。若设定为卫星平台和地面平台，可直接设置其
高度；若设置为航空平台，可设置是为 U-H20、U-03或550nm。
大气参数：
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图 1.2-4 6S 辐射校正大气参数设置
【大气模型】：6s 模型提供了包括热带、中纬度夏季、中纬度冬季、亚极地夏、亚极地
冬、标准 us62模型等，另外还可以自己定义为无吸收的类型。
【气溶胶模型】：选择气溶胶模型：包括无气溶胶、大陆型、海洋型、城市型、用户自
定义溶胶、沙尘型、生物气溶胶、平流层模型等模式。
【气溶胶的浓度】：可自行设置，可以输入波长在550nm 处的光学厚度和气象能见度。
【数据类型】：提供0-100反射率、July1，2000之前 ETM＋数据、July1，2000之后 ETM
＋数据和0～255辐射值。
3、点击确定执行6S 辐射校正的处理操作，点击取消则取消当前操作并关闭对话框。
1.3 太阳高度角校正
太阳高度角校正主要是校正由于成像时间及地理位置的不同所引起的不同太阳高度角
而导致的辐射失真。具体操作为：
1.点击“影像预处理”菜单下的“高度角校正”命令，系统弹出如图所示对话框：
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图 1.3-1 6S 太阳高度角校框正
2、在“太阳高度角校正”对话框里进行参数设置：
【校正文件】：输入进行太阳高度角校正的影像，缺省为当前活动窗口中的影像文件。
【结果文件】：进行太阳高度角校正变换后得到的结果影像文件。
【图像处理范围】：进行太阳高度角校正处理的影像范围，用户可以直接通过输入起始
行列数和终止行列数来设置图像的处理范围，同时也可点击右边的图标
选择影像的范围
来选定范围。
【校正模式】：有单幅校正和两幅相对校正两种模式。
单幅校正：直接对单幅影像进行校正。
两幅相对校正：通过系统默认的一幅标准影像对影像进行校正。
【太阳高度角】：可设定校正影像的太阳高度角，若选择校正模式为两幅相对校正，需
要分别设置校正影像和标准影像的太阳高度角度值。
3.点击确定执行太阳高度角的处理操作，点击取消则取消当前操作并关闭对话框。
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1.4 影像重采样
1.单击影像预处理菜单下的“影像重采样”命令，弹出如图所示的对话框：
图 1.4-1影像重采样对话框
2.选择源文件中要采样的影像数据，行列值，分辨率等信息，然后选择结果文件进行存
储，在采样设置里选择采样方法，单击确定即可。
1.5 影像融合
影像融合是一种将不同类型传感器获取的同一地区的影像数据空间配准后采用一定算
法将各影像的优点有机结合从而产生新影像的技术。融合后的影像较融合前单一影像在光谱
特征和分辨率等方面均有所增强,在土地动态监测,影像判读等方面都有着广泛的实际应用。
具体操作为：
1.选取“影像预处理”菜单下的“影像融合”命令，系统弹出如图所示对话框：
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图 1.5-1影像融合对话框
2.在“多源影像融合”对话框里进行参数设置：
【全色影像】：进行影像融合的全色影像，这里要求输入全色影像，即进行影像融合时
影像具有较高的影像分辨率。点击输入全色影像，系统会弹出如下对话框
图 1.5-2选择全色影像
【多光谱影像】：进行影像融合的多光谱影像，这里要求输入多波段的多光谱影像，点
击输入多光谱影像，系统会弹出如下对话框：
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图 1.5-3选取多光谱影像及其范围
在“选取处理影像及波段”对话框里进行参数设置：
影像文件：输入多光谱影像的文件路径。
R 波段：设置多光谱影像中的波段为 R 波段。
G 波段：设置多光谱影像中的波段为 G 波段。
B 波段：设置多光谱影像中的波段为 B 波段。
选取所有波段参与融合：多光谱影像中的所有波段参与融合。
【融合结果】：融合后的结果影像名及保存路径。
【融合方法】：系统提供了五种融合方法，包括：
加权融合法
HIS 彩色空间变换融合
基于小波的 HIS 变换融合
基于小波的特征融合
PCA 变换融合
【加权融合权值】：当采用的融合方法为加权融合时，需要设定加权融合的权值，主要
是通过设置 R、G 和 B 三波段的权值。
点击
按钮，系统弹出影像融合质量评价对话框，可选择影像融合评价指标，
并生成评价结果文件：
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图 1.5-4融合质量评价对话框
3.点击确定，系统执行影像融合操作，点击取消将取消当前操作。
1.6 影像裁剪
1.6.1 标准图幅裁剪
前面一节介绍的是对影像按照块设置的大小进行批量裁剪，分幅裁切则是将影像按照标
准图幅号的大小进行裁剪。
1、标准图框分幅与编号
我国基本比例尺的地形图包括1：5000、1：1万、1：2.5万、1：5万、1：10万、1：25
万、1：50万、1：100万共8种不同比例尺的图框。基本比例尺地图以经纬线分幅制作，它们
以1：100万地图为基础，按规定的经差和纬差采用逐次加密划分方法划分图幅。这样不同比
例尺的图幅将1：100万的图幅划分成若干行和列，使相邻比例尺地图的经纬差、行列数和图
幅数成简单的倍数，如表1所示。
我国的1：100万地形图的分幅按照国际1：100万的地图分幅标准进行。每幅1：100万地
图包括的范围为纬差4°、经差6°。从地球赤道起，向两极每纬度4°为一行，依次以拉丁
字母 A，B，C，…，V 表示；从经度180°起，自西向东每经度6°为一列，依次以阿拉伯数
字1，2，3，…，60表示。每幅1：100万地图的编号由该图幅所在的行号（字符码）和列号
（数字码）组成，如北京所在的1：100万地图的图幅编号为 J50。
表1 我国基本比例尺地图分幅
比例尺
1 ：
100万
1 ：
50万
1 ：
25万
1 ：
10万
1：5
万
1 ：
2.5万
1：1
万
1 ：
5000
图
幅
经
差
6°
3°
1°
30′
30
′
15
′
7′
30″
3′
45″
1′5
2.5″
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范
围
纬
差
4°
2°
1°
20
′
10
′
5′
2′
30″
1′1
5″
行
列
关
系
行
数
1
2
4
12
24
48
96
192
列
数
1
2
4
12
24
48
96
192
图
幅
间
数
量
关
系
1
4
16
154
576
230
4
921
6
3686
4
1
4
36
154
576
230
4
9216
1
9
36
154
576
2304
1
4
16
64
256
1
4
16
64
1
4
16
1
4
比 例 尺
代码
A
B
C
D
E
F
G
H
1：50万～1：5000地图的编号以1：100万地形图编号为基础，采用行列编号方法，即将
1：100万地形图按所含各比例尺地形图的经差和纬差划分成若干行和列，横行从上到下、纵
列从左到右按顺序分别用阿拉伯数字（数字码）编号，这样便于计算机运算处理。表示图幅
编号的行、列代码均采用3位数字表示，不足3位时前面补0，取行号在前、列号在后的排列
形式标记，加在1：100万图幅的图号之后。为了使各种比例尺不至混淆，分别采用不同的字
符作为各种比例尺的代码，如表1所示。每幅图的编号是由该图幅所在的1：100万地图编号、
比例尺代码以及各自图幅所在的行号和列号的数字码组成，其表达格式为：
2、标准图框的数学基础
标准图框的数学基础包括绘制图框时所采用的投影类型、图幅范围及编号、坐标网和比
例尺。1：100万地形图采用正轴等角圆锥投影，按纬差4°分带。各带投影的边纬与中纬变
形绝对值相等。每投影带具有两条标准纬线，其纬度为：
B1=Bs+30′，B2=Bn-30′
其中 Bs 为所绘制图框的南边纬度，Bn 为所绘制图框的北边纬度。如绘制从(115°，
36°)→(120°,40°)的图框，则 Bs=36°，Bn=40°。投影后的经线为直线，纬线为同心圆
弧即折线，每30′点为折点，由经差1°、纬差1°的经纬线构成经纬网。
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其他基本比例尺的投影采用高斯-克吕格投影。1：2.5万～1：50万地形图均采用6度分
带；1：1万及更大比例尺地形图采用3度分带，以保证必要的精度。6度分带从格林威治零度
经线起，每6度分为一个投影带，全球共分为60个投影带，正好对应百万分幅列号。具体分
带及带号可参见投影变换系统中高斯克吕格投影部分。
为了制作地图和使用地图的方便，通常在地图上都绘有一种或两种坐标网，即经纬线网
和方里网。在1：5000～1：25万比例尺的地形图上，经纬线只以图廓线的形式直接表现出来，
并在图角处注出相应度数。为了在用图时加密成网，在内外图廓间还绘有加密经纬网的加密
分划短线，必要时对应短线相连，就可构成加密的经纬线网。在1：25万的地形图上，图内
还有加密用的十字线。1：50万～1：100万地形图，在图面上直接绘出经纬线网，内图廓上
也有加密经纬网的加密分划短线。我国规定1：1万～1：10万地形图上必须绘出方里网，其
方里网的密度如表2。
1.8.1-1方里网密度
密度
1：1万
1：2.5万
1：5万
1：10万
图上距离/cm
10
4
2
2
实地距离/km
1
1
1
2
图幅裁剪的具体操作为，具体操作为：
1.点击“影像预处理”菜单下的“标准分幅裁切”命令，系统弹出如图所示对话框：
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图 1.6.1-1标准分幅裁剪
2.在“分幅数据裁剪”对话框里进行参数设置：
【输入数据文件】：输入需要进行图幅裁切的影像文件，要求进行分幅数据裁剪的投影
类型为高斯克吕格投影。
【结果类型】：输出的结果影像的文件类型，可以保存为多种格式，包括 MSI、GeoTiff、
Erdas IMG、PCI 和 ENVI。
【输出影像路径】：进行分幅裁剪后结果影像文件名和保存路径。
【保存图框】：将按照一定比例尺进行裁剪的图框进行保存。
【保存工程】：将图幅裁剪操作认定为一个工程文件，若保存工程文件，则可以在一个
工程文件夹下保存多幅裁剪出来的影像数据和对应的矢量图框。
【图幅比例】：图幅比例即为结果影像的输出比例尺，系统提供了1：5千、1：1万、1：
2.5万、1：5万、1：10万、1：25万、1：50万和1：100万八种图幅比例尺。
【另存接合表】：点击“另存接合表”按钮，可将接合表存储到 GDB 数据库中。
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【设置图框模板】：设置图框模板是对图框的模板进行修改，勾选“模板参数定制”。
3.在“选择图框模板”里，用户可根据需要修改参数模板。
【框外内容设置】：框外内容主要是图幅框外所对应的内容，包括图幅标题、接头表、图幅
号、注记图幅号等信息。勾选“框外内容设置”。
4.点击“裁剪”则执行标准图幅裁剪的操作，点击“取消”则取消当前操作。
1.6.2 规则分幅裁剪
规则分幅裁剪是指裁剪图像的边界范围是一个矩形，如果取的是影像地理范围，则定义
左上角和右下角的坐标确定图像的裁剪位置；如果取的是影像的栅格范围，则定义左上角和
右下角的行列范围确定图像的裁剪位置。另外，还可以通过调整视图中一个视窗的大小和位
置来确定裁剪范围。具体的操作过程如下：
1.点击“影像预处理”菜单下的“规则分幅裁剪”命令，系统弹出如图所示对话框：
图 1.6.2-1规则分幅裁剪
2.点击影像范围选择命令，系统弹出如图所示对话框：
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图 1.8.2-2影像裁剪选取范围
注意：“用户输入坐标”模式裁剪是通过设置左上角和右下角的范围对影像进行规则裁剪，
除了这种模式之外，若用户不需要指定特定的裁剪范围，可通过“整景”、“正方形”和“对
开”的方式选取一个裁剪范围，然后通过“上”、“下”、“左”、“右”和“中”移动裁
剪框的位置。
【整景】：选取影像的全部范围。
【正方形】：以当前影像行列值较小的值为正方形的标准边长取一个正方形范围，或者
是取当前裁剪框行列值较小的值正方形的标准边长取正方形范围。
【对开】：以当前裁剪框大小为标准，分别取长边和短边的一半为新裁剪框范围。
【上、下、左、右、中】：以影像的中间位置为标准，可将裁剪范围进行上移、下移、
左移和右移或者直接居中。
【另外】：如“显示”窗口中的裁剪框，可通过鼠标右击选中“裁剪框”，选中不放然
后拖动鼠标，可拉大或者缩小裁剪框的范围。
3. 点击“确定”则执行规则分幅裁剪的操作，点击“取消”则取消当前操作。
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1.6.3 影像掩膜
1.点击“影像预处理”菜单下的“影像掩膜”命令，系统弹出如图所示对话框：
图 1.6.3-1 影像掩膜对话框
2、在“影像掩膜”对话框里进行参数设置：
【原影像】：输入进行影像掩膜的影像。
【掩膜影像】：输入掩膜原影像的影像文件。
【处理波段】：进行掩膜影像的波段，系统默认取所有波段。
【像元类型】：输出结果影像的类型，一般和输入影像的像元类型一致。
【掩膜设置】：设置影像输出范围及分辨率
3. 点击“确定”则执行影像掩膜的操作，点击“取消”则取消当前操作。
1.7 投影变换
因为地球是圆的，而地图是平面的，将数据从地球上转换到平面上需要使用数学公式,
叫做地图投影。一个地图投影变换将经度、纬度坐标转换到投影坐标系中的 X、Y 坐标。
这个使地球平面化的过程会引起一个或更多空间属性的变形：距离、面积、形状和方向，
没有一种投影可以使这些属性都不变形，也就是说，所有的平面地图均有不同程度的变形。
但能够选择多种不同的投影。每一种投影都是以其适合于地球表面某一部分和它能确保某些
属性（距离、面积、形状和方向）不变形维特点。操作如下：
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1.选择“影像预处理”菜单下的“投影变换”，弹出如图所示对话框：
图 1.7-1投影变换对话框
2.设置输入输出文件、投影参数等相关参数，点击“原始投影参数”，弹出如图所示对
话框：
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图 1.7-2空间属性设置对话框
对话框中会显示当前影像原始坐标系，可新建、编辑、删除坐标系，点击“确定”保存
设置，点击“取消”退出操作。点击“新建”或“编辑”，可弹出如下对话框：
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图 1.7-3空间属性对话框
根据需要在空间属性页面上可切换不同信息条进行设置，包括地理坐标系、投影坐标系、
坐标轴、高程坐标系。 这里激活了坐标系条目，然后选择空间参照系类型、输入空间参照
系名称、别名、缩写、备注信息。
坐标轴设置。点击“坐标轴设置”条目，输入相关信息。
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图 1.7-4空间属性中的坐标轴设置对话框
椭球参数设置，单击地理坐标系标签。这里提供了如图的几种标准椭球。
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图 1.7-5地理坐标系设置对话框
高程设置，单击高程坐标系标签。这里提供了几种大地水平面的类型。
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图 1.7-6高程坐标系设置对话框
如果需要投影坐标系做参照，也可以进行相关投影类型的设置。单击投影坐标系属性页
的标签。这里提供了几种标准的投影类型。
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图 1.7-7投影坐标系设置对话框
3.以同样的方式设置目标投影参数，设置完成后单击确定。
1.8 自然色处理
自然色处理就是模拟自然色彩对多波段数据进行变换，输出自然色彩图像。变换过程中
关键是三个输入波段光谱范围的确定，这三个波段依次是近红外、红和绿，如果这三个波段
定义不够恰当，则转换以后的输出图像也不可能是真正的自然色彩。具体操作为：
1.选择“影像预处理”菜单下“自然色处理”，弹出如图对话框：
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图 1.8-1自然色处理对话框
2.在“自然色处理”对话框里进行参数设置：
【输入影像】：输入进行自然色处理的影像。
【输出影像】：设置处理后的结果影像保存路径和名称。
【波段指定】：分别指定红外线、红和绿所对应的波段。
【像元类型】：输出结果影像的类型，一般和输入影像的像元类型一致。
【处理范围】：自然色处理影像的范围。
【处理方法】：系统提供了两种处理方法。
点击“转换”执行自然色处理操作，点击“取消”则取消当前操作。
1.9 直方图匹配
直方图匹配，是使一幅图像的直方图变成参照形状的直方图，从而使图像在色调上趋于
一致。
直方图匹配是对图像查找表进行数学变换，使一幅图像的直方图与另一幅图像类似。直
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方图匹配经常用做相邻图像的拼接或是多时相遥感图像进行动态变化研究的预处理工作，通
过直方图匹配可以消除部分由于太阳高度角或大气影像造成的相邻图像的效果差异。具体操
作为：
1.选择“影像预处理”菜单下的“直方图匹配”命令，系统弹出如图所示对话框：
图 1.9-1色调均衡对话框
2.在“直方图匹配”对话框里进行参数设置：
【源影像】：输入需要进行直方图匹配的影像。
【匹配影像】：直方图匹配的标准参照文件。
【结果影像】：直方图匹配后生成的结果文件。
【匹配波段】：分别设置被参照影像的波段和参照影像的波段。如果选择匹配所有波段，
则系统会自动的将参照影像和被参照影像的波段进行匹配；若选择“匹配所有波段”，则可
以将被参照影像和参照影像的所有波段进行匹配处理。
【统计区域】：设定影像的统计区域，可以为重叠区或整幅影像。若为重叠区，则参照
影像和被参照影像在地理范围上必须要有重叠区域，如果为整幅影像，则不需要有重叠区域，
直接根据参照影像的直方图对被参照影像进行匹配处理。
【处理范围】：可以选择“整幅影像”和“部分影像”，若选择部分影像，可通过输入
起始行列和终止行列值来确定部分影像的范围。
3.点击“确定”则执行直方图匹配的操作，点击“取消”则取消当前操作。
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1.10 去相关拉伸
通过去相关拉伸变换把相关性很高的波段进行去相关拉伸处理，减弱它们之间的相关
性，然后进行拉伸，从而使深色区域的地物差异界线反映的更加清楚。去相关拉伸是对图像
的主成分进行对比度拉伸处理，而不是对原始图像进行拉伸。系统首先会对原始图像进行主
成分变换，并对主成分图像进行对比度拉伸处理，然后再进行主成分逆变换，依据当时变换
的特征矩阵，将图像恢复到 RGB 彩色空间。具体操作为：
1. 单击“影像预处理”菜单下的“去相关拉伸”命令，系统弹出如图所示对话框：
图 1.10-1去相关拉伸对话框
2.在“去相关拉伸”对话框进行参数设置：
【输入图像】：输入需要进行去相关拉伸处理的影像。
【输出图像】：设置进行去相关拉伸处理后的结果影像文件名和保存路径。
【图像范围】：处理波段，进行去相关拉伸处理的波段，系统默认取所有波段。
可通过输入开始行列数和处理行列数来设置影像进行去相关拉伸处理的范围，也可以通
过直接选取图像范围。
3.点击确定则执行去相关拉伸的操作，点击取消则取消当前操作。
1.11 薄云去除
薄云去除通过系列函数的变换处理，从而去掉影像中的一层薄云。一幅影像可以用照明
亮度和反射率来模拟，照度通常决定了低频成分，而反射率决定了高频成分。具体操作为：
1.点击“影像预处理”菜单下的“薄云去除”命令，系统弹出如图所示对话框：
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图 1.11-1薄云去除对话框
2.在“薄云去除”对话框里进行参数设置：
【输入图像】：输入进行薄云去除的影像。
【处理波段】：选择需要进行薄云去除处理的波段。
【处理范围】：设置需要进行薄云去除处理的影像的范围。
【截止频率】： 设置截止频率。
【反射频率】：设置薄云去除的反射频率，这个值决定高频成分。
【照明频率】：设置薄云去除的照明频率，这个值决定低频成分。可以默认设置。
【输出图像】：设置进行薄云去除操作后的结果影像文件名和保存路径。
3.点击确定则执行薄云去除的操作，点击取消则取消当前操作。
1.12 坏线去除
传感器在获取图像的过程中，若其中的某个探测器工作不正常，就有可能产生一整行没
有光谱信息的线。若探测器的线阵列工作不正常，就会使整列数据都没有光谱信息。行或列
数据信息的缺失称为影像中的坏线。坏线去除就是将原始扫描图像中的缺失扫描线（行或
列），用相邻像元灰度值按照一定的计算方法予以替代，达到去除坏线的目的。具体操作为：
1.点击“影像预处理”菜单下的“坏线去除”命令，系统弹出如图所示对话框：
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图 1.12-1去除坏线对话框
2.在“去除坏线”对话框里进行参数设置：
【原始影像】：输入需要去除坏线的影像。
【处理波段】：进行坏线去除影像的波段，系统默认取所有波段。
【坏线设置】：设置进行坏线去除影像的坏线种类，可为行，也可为列。对于坏线的处
理方法有平均值、上侧行值和下侧行值三种方法。
【结果影像】：设置进行坏线去除后的结果影像文件名和保存路径。
3.点击确定则执行薄云去除的操作，点击取消则取消当前操作。
1.13 条带去除
传感器得到的图像有时会呈周期的出现行或列的黑斑或亮斑，这主要是机器微小故障或
传感器校正误差引起的。这种斑带可以人为的消除，同时会改变图像的统计信息。该算法对
出现斑带的行或列的邻近的行或列计算得到一个增量,通过对斑带中像元值都乘以这一个增
量来进行校正。具体操作如下：
1.点击“影像预处理”菜单下“条带去除”命令，弹出如图所示对话框：
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图 1.13-1条带去除对话框
2.在对话框里进行参数设置：
【输入设置】：输入需要进行条带去除的影像和处理波段。
【去除方式】：系统提供了多项式、平方、三角、指数和高斯共五种去除方式。
a.多项式：多项式方法通过对采样间隔内的行（列）像元平均值进行计算，用最小二乘
法拟合得到理想的多项式，再对原始图像像元进行校正。所以一定要设置多项式的次数和采
样间隔。
b.平方，三角，指数，高斯：这四种方法与多项式有相似的地方，不同之处在于它们求
理想像元值的方式不同。平方，三角，指数和高斯有各自的权值求法把采样间隔内像元值的
加权平均值作为理想平滑像元值，所以一定要设置权值求法和采样间隔。
【斑带方式】：有行和列两种斑带方式。
图像中亮度与图中其它部分不同的“斑痕”可能是横向分布，也可能是纵向的分布，横
向分布的就要处理整个扫描行，而纵向分布的就要处理所有扫描行中垂直于一条线的那一部
分。所以要设置清楚斑带方式。
【次数】：进行周期性去除的次数。当斑带去除方式是多项式的时候，就要有次数信息，
用来设置最小二乘拟合的多项式的次数，注意次数的设置只能在1到5的范围内。
【采样间隔】：设置进行去除斑带的间隔。当斑带去除方式不是线性的时候，就要有采
样的间隔信息，在这个采样间隔的行（列）大小区域内对中心行（列）像元值进行拟合。注
意采样间隔必须是1到99之内的奇数，当然如果图像行（列）值小于99，则上限只能是图像
的行（列）值。
【输出设置】：设置进行条带去除后的结果影像文件名和保存路径。
点击确定执行条带去除的操作，点击取消则取消该操作。
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1.14 噪声去除
由于影像在成像过程中受到各种因素的干扰，有时影像区域会出现亮度特别亮的区域，
即为“噪声”，可通过各种算子来去除影像中的噪声点。具体操作为：
1.点击“影像预处理”菜单下的“噪声去除”命令，系统弹出如图所示对话框：
图 1.14-1噪声去除对话框
2.在“噪声去除”对话框里进行参数设置：
【输入文件】：输入进行噪声去除的影像文件。
【输出文件】：设置进行噪声去除的结果影像文件名和保存路径。
【处理范围】：可选择整幅影像和部分影像。
【像元类型】：结果影像的像元类型，一般和输入影像的像元类型一致。
【滤波窗口】：设置滤波窗口的大小，有3×3、5×5、7×7、9×9、11×11、13×13、
15×15和17×17共七种。
【滤波算子】：滤波算子有 Sigma 和 Modified－Sigma 两种，选定了滤波算子后，可设
置 Sigma 滤波的宽度和最小像元数。
Sigma 滤波器首先计算整景影像的标准差，然后按照窗口的大小移动窗口中的每一个中
间像元的像元值，都由那些在移动窗口内，与中心像元的差值不超过一个固定标准差的所有
相邻像元计算得到的平均值来代替。
3.点击滤波则执行噪声去除的操作，点击关闭则取消当前操作。
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2 影像分析
2.1 影像运算
影像运算为用户提供自定义方法对影像进行运算。
1.单击“影像分析”菜单下的“影像运算”命令，系统弹出如图所示对话框 ：
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图 2.1-1影像运算对话框
2.在“影像运算”对话框里进行参数设置：
【公式设置】：分为自定义运算和指定运算。
自定义表达式及其说明：表达式编辑窗口显示的为当前运算的表达式，如上图所示的表
达式“(I1-I2)/(I1+I2)”表示计算两个波段对应点处像元值差值和值之比的和，
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“if((I1+I2=0),0,(I1-I2)/(I1+I2))”if 语句处理分母为0特殊像素，并将计算结果赋予结果图像，
I1，I2表示参与运算的两个图层；“NDVI for Landsat TM”为该公式的说明。公式的具体
含义可参照运算公式说明部分。可以通过“导入公式”“导出公式”导入导出公式。
指定运算：选择运算类型和运算方法，比值运算、常规运算、植被因子分析、缨帽分析
和专题分析五种类型。
图 2.1-1公式编辑器对话框
【输入影像】：输入进行数学自定义运算的影像文件，缺省为当前活动窗口中的影像。
【输出影像】：进行数学自定义运算生成的结果影像文件。
【起始行，起始列，行数，列数】：参与运算的影像的行列信息。
【输入波段】：参与运算的影像波段号，在对话框中以变量 I1和变量 I2的形式表示，具
体输入波段号的项数由运算公式决定，如上图对话框所示，“I1+I2”决定了有两个波段数
据参与运算，即变量 I1和变量 I2，它们分别表示参与运算的波段1的波段号和参与运算的波
段2的波段号。输入波段列表中设置参与影像运算的各影像的波段号。如果操作对针对某类
型影像的特定操作，点击影像运算后波段列表都已经缺省设置好。
3.点击影像运算，系统会自动对影像运算公式进行判断，若公式有错，将弹出错误提示
信息，并对错误处加亮显示，具体算术表达式规则可参照图像算术表达式部分；若公式正确，
系统将根据参与运算影像波段数显示输入波段列表。
注 意 ：若有多个影像进行运算处理，需保证进行处理的各影像波段行列数相等，否则
将不能进行正确处理。
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图像算术表达式
多源图像处理分析系统(MSIPROC)定义了一套图像算术运算语法，以支持各种专业模型
分析和空间分析的需求。图像算术运算语法由图像操作符、图像处理函数和图像运算分界符
构成，下面分别进行介绍：
图像操作符：
操作符
运算
操作符
运算
操作符
运算
not
逻辑非
and
逻辑与
or
逻辑或
xor
逻辑异或
&
位与
|
位或
~
位非
mod
取模
div
整除
+
加
-
减
*
乘
/
除
=
等于
<
小于
<=
小于等于
<>
不等于
>
大于
>=
大于等于
图像处理函数：
函数
函数意义
if
if 函数，函数形式为：if(a,b,c)。表示当 a 为真时，if 函数值为 b；否则 if 函数
值为 c。
sqrt
sqrt 函数, 函数形式为：sqrt(a)。表示 a 开平方。
Exp
exp 函数, 函数形式为：exp(a)。表示 a 取指数。
log
log 函数, 函数形式为：log(a)。表示 a 取自然对数。
lg
lg 函数, 函数形式为： lg(a)。表示 a 以10为底取对数。
Cos
cos 函数, 函数形式为：cos(a)。
sin
sin 函数, 函数形式为：sin(a)。
tan
tan 函数, 函数形式为：tan(a)。
acos
acos 函数, 函数形式为：acos(a)。
asin
asin 函数, 函数形式为：asin(a)。
atan
atan 函数, 函数形式为：atan(a)。
abs
abs 函数, 函数形式为：abs(a)。表示 a 取绝对值。
Max
max 函数, 函数形式为：max(a,b,c,...)。取所有数(a,b,c,...) 中的最大值
min
min 函数, 函数形式为：min(a,b,c,...)。取所有数(a,b,c,...)中的最小值。
pow
pow 函数, 函数形式为：pow(x,y)。
floor
floor 函数, 函数形式为：floor(a)。取不大于 a 的整数。
ceil
ceil 函数, 函数形式为：ceil(a)。取不小于 a 的整数。
图像运算分界符：(
)
1.
图像操作符的优先级：
2.
(、)、图像处理函数
3.
not、NOT、~
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4.
and、AND
5.
*、/、&、mod、MOD、div、DIV
6.
+、-、or、OR、xor、XOR、|
7.
=、<、<=、<>、>、>=
2.2 数学形态学
数学形态学（Mathematical Morphology）是一门新兴的学科。它是法国和德国的科学
家在研究岩石结构时建立的一门学科。形态学的用途主要是获取物体拓扑和结果信息，它通
过物体和结构元素相互作用的某些运算，得到物体更本质的形态。它在图像处理与分析中的
应用主要是1. 利用形态学的基本运算，对图像进行观察和处理，从而达到改善图像质量的
目的；2.描述和定义图像的各种几何参数和特征，如面积，周长，连通度，颗粒度，骨架和
方向性。
这里我们提供对二值图像的形态学运算处理方法。先来定义一些基本符号和关系。
元素：
设有一幅图像 A，若点 a 在 A 的区域以内，则称 a 为 A 的元素，记作 a∈A。
【B 包含于 A】
设有两幅图像 A，B。对于 B 中所有的元素 b，都有 b∈A，则称 B 包含于 A，记作 B
A。
【B 击中 A（hit）】
设有两幅图像 A，B。若存在这样一个点，它即是 B 的元素，又是 A 的元素，则称 B 击
中 A，记作 B↑A。
【B 不击中 A（miss）】
设有两幅图像 A，B。若不存在任何一个点，它即是 B 的元素，又是 A 的元素，即 B 和 A
的交集是空，则称 B 不击中 A，记作 B∩A=Ф，其中∩是集合运算相交的符号，Ф表示空集。
【补集】
设有一幅图像 A，所有 A 区域以外的点构成的集合称为 A 的补集，记作 Ac 。
结构元素（structure element）
设有两幅图像 A，B。若 A 是被处理的对像，而 B 是用来处理 A 的，则称 B 为结构元素。
B 的中心点即当前处理元素的位置。结构元素通常都是一些比较小的图像。
对称集
设有一幅图像 B，将 B 中所有元素的坐标取反，即令(x，y)变成(-x，-y)，所有这些点
构成的新的集合称为 B 的对称集，记作-B。
平移
设有一幅图像 A，有一个点 a(x0,y0)，将 A 平移 a 后的结果是，把 A 中所有元素的横坐
标加 x0，纵坐标加 y0，即令(x，y)变成(x+x0，y+y0)，所有这些点构成的新的集合称为 A
的平移，记作 Aa。
形态学的基本运算
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开运算（opening）
结构元素 B 对输入图像 A 的开运算记为 A
B，定义为 A
B=（AθB）⊕B＝ ∪{B+x：
B+x
A}。从几何上看，开运算可以通过计算所有可以填入图像内部的结构元素平移的并求
得。这也正是 B 对 A 先腐蚀后膨胀运算的结果。开运算具有平滑功能，能清除图像的某些
微小连接、边缘毛刺和孤立斑点。
闭运算（closing）
结构元素 B 对输入图像 A 的闭运算记为 A·B，定义为 A·B =（A⊕B）θB。从几何上看，
闭运算是开运算的对偶运算，即是对 A 先膨胀后腐蚀运算的结果。闭运算具有过滤功能，
可填平图像内部小沟、孔洞和裂缝，使断线相连。
腐蚀（Erosion）运算
结构元素 B 对输入图像 A 的腐蚀记为 AθB，定义为 AθB={x： B+x
A} = ∩{A-b ：
b∈B}。从几何上看，AθB 由将 B 平移 x 但仍包含在 A 内的所有点 x 组成，也可以通过将输
入图像 A 平移-b（b 属于结构元素），并计算所有平移的交集而得到。
图 2.2-1像 A 腐蚀和膨胀运算
上面这幅图中，那个标有 O 的点是中心点，即当前处理元素的位置。腐蚀的方法是，拿
B 的中心点和 A 上的点一个一个地对，如果 B 上的所有点都在 A 的范围内，则该点保留，否
则将该点去掉。右边是腐蚀后的结果，可以看出，它仍在原来 A 的范围内，且比 A 包含的点
要少，就像 A 被腐蚀掉了一层。
常用结构元素：
分别使用上述结构元素作腐蚀运算，可去掉 A 中不符合上述特征的部分。
膨胀（dilation）运算
结构元素 B 对输入图像 A 的膨胀记为 A⊕B，定义为 A⊕B= ∪{A+b ： b∈B}= {x：
(-B+x)∩A≠
}。从几何上看，膨胀可以通过将输入图像 A 平移 b（b 属于结构元素），并
计算所有平移的并集而得到。还可把结构元素 B 的对称集-B 平移 x 后得到(-B)x，若(-B)x
击中 A，我们记下这个 x 点，所有满足上述条件的 x 点组成的集合称做 A 被 B 膨胀的结果。
如上图所示：膨胀的方法是，拿-B 的中心点和 A 上的点及 A 周围的点一个一个地对，
如果 B 上有一个点落在 A 的范围内，则该点就为黑。从膨胀后的结果，可以看出，它包括 A
的所有范围，就像 A 膨胀了一圈似的。
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常用结构元素：
分别使用上述结构元素作膨胀运算，可以按照上述特征膨胀 A。
腐蚀运算和膨胀运算互为对偶的，用公式表示为（AθB）c =[Ac ⊕（-B）]，即 A 被 B
腐蚀后的补集等于 A 的补集被 B 膨胀。
腐蚀与膨胀是最基本的形态变换算子，将它们进行复合运算，可定义出后面的变换算子。
梯度检测
结构元素 B 对输入图像 A 进行梯度检测定义为（A⊕B）\（AθB）。从几何上看，梯度检
测的结果就是在结构元素 B 对 A 作膨胀运算的结果中去掉 B 对 A 作腐蚀运算后的那一部分。
内边界检测
结构元素 B 对输入图像 A 进行内边界检测定义为 A\（AθB）。从几何上看，内边界检测
的结果就是结构元素 B 对 A 作腐蚀运算后，A 被腐蚀掉的那一部分。
外边界检测
结构元素 B 对输入图像 A 进行内边界检测定义为（A⊕B）\ A。从几何上看，外边界检
测的结果就是结构元素 B 对 A 作膨胀运算后，A 被膨胀的那一部分。
下面以数学形态学滤波中的开运算滤波算法为例作为说明，具体操作为：
1.单击“影像分析”菜单下的“数学形态学”命令，系统弹出如图所示对话框：
图 2.2-2数学形态学滤波对话框
2.在“数学形态学滤波”对话框里进行设置：
【输入影像】：输入进行数学形态学处理的影像文件，缺省为当前活动窗口中的影像。
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【处理波段】：参与运算的影像波段号，缺省为当前活动窗口中的影像的所有波段。
【滤波范围】：选择进行滤波处理的滤波范围。
【滤波方法】：选择进行滤波处理的滤波算法。用户可通过修改滤波矩阵自定义滤波算
法。
【定义结构算子】：结构算子