ERDAS中自定义坐标系的方法

1.打开ERDAS目录

一般情况下在C:\Leica Geosystems\Geospatial Imaging 9.2\etc中

找到spheroid.tab文件

选择记事本打开

在记事本中输入以下红色内容

"Xian_1980"{

75 6378140 6356755.2882

"D_xian_1980" 0 0 0 0 0 0 0 }

保存并关闭记事本

2.在ERDAS中配置投影参数

打开ERDAS

选择DataPrep

选择Reproject Images（重投影影像）

在Categories处选择自定义

在Custom选项卡中，首先选择投影类型

Gauss Kruger （高斯克鲁格投影）

Spheriod（椭球）中即可选择刚才添加的“Xian_1980”椭球

设置中央经线为东经99°，向东偏移33500000米

设置完成后保存

在Save as中输入Xian_1980_3_Degree_GK_Zone_33 In Category GCS_Xian_1980

双击回车

点击Cancel 退出自定义面板

便可以在Categories中选择刚刚创建的“GCS_Xian_1980”系列，以及33度带的投影了。

3.影像的重投影

选择需要重投影的源文件，并设置导出路径和文件名，点击左下角的OK即可对影像进行重投影

图中为将名为“mz-pinjie.img”的影像重投影到“GCS_Xian_1980”系列下的

“Xian_1980_3_Degree_GK_Zone_33”投影下。

附：（摘自网络）

RDAS中定义西安80坐标系的方法

ERDAS中添加椭球体和基准面：

ERDAS包含了一个能够自定义椭球体、基准面、投影方式的扩展库，通过这个扩展库，可以在ERDAS中添加任何可能存在的投影系统。基于以上2点，就可以将IAG75椭球的参数添加到ERDAS中，并且应用这个椭球对栅格数据进行投影变换。下面就来说明一下具体的添加过程。

1 在ERDAS安装目录下的etc/spheroid.tab文件是用来记载椭球体和基准面参数的。它是一个TXT文本文件，可以用文本编辑器对它进行修改，只要依照它的语法就可以任意添加自定义的椭球体和基准面参数。

基本语法为：

“椭球名称”{

“椭球序号”椭球体长半轴椭球体短半轴

“椭球名称”0 0 0 0 0 0 0

“基准面名称1”dx1 dy1 dz1 rx1 rz1 ds1

“基准面名称2”dx2 dy2 dz2 rx2 rz1 ds2

……….

}

其中：“基准面名称”dx dydzrxrz ds中，dx、dy、dz是x、y、z3个轴对于WGS84基准点的平移参数，单位为m。rx、ry、rz是x、y、z、3个轴对于WGS84基准点的旋转参数，单位为rad。Ds是对于WGS84基准点的比例因子。

在更多的情况下椭球的基准面是基于它本身的。这时假定椭球的中心点是与没有经过任何平移或旋转的WGS84的基准面相重合，即这时椭球基准面的7个参数均为0，即这时椭球基准面的7个参数均为0。我国在使用克拉索夫斯基椭球和IAG75椭球时就是用椭球体本身为基准。

在spheroid.tab文件末尾加入如下语句即可，假设spheroid.tab文件中最后一个椭球体序号为73（可以在文件最后一个椭球体中读出序号），则加入：

"IAG 75" {

74 6378140 6356755.2882

"xian 80" 0 0 0 0 0 0 0

}

经过以上的操作IAG75 椭球就会出现在ERDAS的椭球选择列表中。

2. 在Viewer中打开图像数据，Utility--->layer info，在projection info 栏中可以看到目前的数据投影信息还不完整。点击edit菜单中的change map model，在弹出窗口中将unite参数设为meters，projection，参数设为Tansverse Mercator。接下来再点击edit菜单中的Add/Change projection，在弹出对话框中将原始投影参数添加进去。

Custom

Projection Type:Transverse Mercator

Spheroid Name:IAG 75

Datum Name:xian80

Scale factor at central meridian:1.000000

Longitude of central meridian:117:00:00.000000000000 E

Latitude of origin of projection:0:00:00.000000000000 N

False easting:39500000.00000000000 meters False northing:0.00000000000000000 meters

遥感影像图像处理流程

遥感影像图像处理(processing of remote sensing image data)是对遥感图像进行辐射校正和几何纠正、图像整饰、投影变换、镶嵌、特征提取、分类以及各种专题处理等一系列操作，以求达到预期目的的技术。 一．预处理 1．降噪处理 由于传感器的因素，一些获取的遥感图像中，会出现周期性的噪声，我们必须对其进行消除或减弱方可使用。 （1）除周期性噪声和尖锐性噪声 周期性噪声一般重叠在原图像上，成为周期性的干涉图形，具有不同的幅度、频率、和相位。它形成一系列的尖峰或者亮斑，代表在某些空间频率位置最为突出。一般可以用带通或者槽形滤波的方法来消除。

消除尖峰噪声，特别是与扫描方向不平行的，一般用傅立叶变换进行滤波处理的方法比较方便。 （2）除坏线和条带 去除遥感图像中的坏线。遥感图像中通常会出现与扫描方向平行的条带，还有一些与辐射信号无关的条带噪声，一般称为坏线。一般采用傅里叶变换和低通滤波进行消除或减弱。

2．薄云处理 由于天气原因，对于有些遥感图形中出现的薄云可以进行减弱处理。 3．阴影处理 由于太阳高度角的原因，有些图像会出现山体阴影，可以采用比值法对其进行消除。二．几何纠正

通常我们获取的遥感影像一般都是Level2级产品，为使其定位准确，我们在使用遥感图像前，必须对其进行几何精纠正，在地形起伏较大地区，还必须对其进行正射纠正。特殊情况下还须对遥感图像进行大气纠正，此处不做阐述。 1．图像配准 为同一地区的两种数据源能在同一个地理坐标系中进行叠加显示和数学运算，必须先将其中一种数据源的地理坐标配准到另一种数据源的地理坐标上,这个过程叫做配准。 （1）影像对栅格图像的配准 将一幅遥感影像配准到相同地区另一幅影像或栅格地图中，使其在空间位置能重合叠加显示。 （2）影像对矢量图形的配准 将一幅遥感影像配准到相同地区一幅矢量图形中，使其在空间位置上能进行重合叠加显示。2．几何粗纠正

(完整版)平面直角坐标系规律题(带答案)

1. 2. 3. 平面直角坐标系规律题 如图，在平面直角坐标系中，有若干个横坐标分别为整数的点，其顺序按图 中方向排列，如(1, 0), (2 , 0), ( 2, 1) , (1 , 1), (1 , 2), (2 , 2) ??…根据这个规律，第2016个点的坐标为什么? 如图，一个质点在第一象限及x轴、y轴上运动，一秒钟后，它从原点运动 到(0,1)，然后接着按图中箭头所示方向运动[即(0,0)T( 0,1) T( 1,1) T( 1,0) T…],且每秒运动一个单位长度，那么第2016秒后质点所在位置的坐标是( 如图，在平面直角坐标系上有点 A (1, 0),点A第一次跳动 至点A1( -1 ,1),第四次向右跳动5个单位至点A4( 3,2 ),???, 依此规 律跳动下去，点A第100次跳动至点A100的坐标是 .第2016次呢? ) 6 5 % 5 -4 -3-2 -1 ° 1 2 3 4 5'玄 如图，在平面直角坐标系上有个点P ( 1 , 0),点P第1次向上跳动1个单位至点P1 (1, 1),紧接着第2次向左跳动2个单位至点P2 (-1 , 1 ),第3次向上跳动1个单位，第4次向 J A ----------------------------- 右跳动3个单位，第5次又向上跳动1个单位，第6次向左跳动4个单 位，……,依此规律跳动下去，点P第100次跳动至点P100的坐标是()。电------------- 第2016个点的坐标是( ) 4 -------------- 4. 5、如图，在平面直角坐标系中，一动点从原点0出发，按向上、向右、向 下、向右的方向依次不断地移动，每次移动一个单位，得到点A1(0, 1)，A2(1, 1)，A3(1, 0)，A4(2, 0)，…，那么点A4n +1(n是自然数)的坐标为_________

ERDAS的操作手册

ERDAS的操作手册 纠正，融合，镶嵌是遥感处理中比较常见的三种处理方法。对于初学遥感的人来说，掌握这三种方法是十分必要的。下面，我们通过一些实例，在ERDAS 中的操作，来分别介绍这三种处理方法。 1、纠正 纠正又叫几何校正，就是将图像数据投影到平面上，使其符合地图投影系统的过程；而将地图坐标赋予图像数据的过程，称为地理参考（Geo-referencing）由于所有地图投影系统都遵从于一定的地图坐标系统，所以几何校正包含了地图参考。 （1）启动 在ERDAS中启动几何校正有三种方法： A、菜单方式 B、图标方式 C、窗口栅格操作 窗口启动这种方法比较常用，启动之前在窗口中打开需要纠正的图像，然后在栅格操作菜单中启动几何校正模块。建议使用这种启动方法，更直观简便。

（2）设置几何校正模型 常用模型：功能 Affine 图像仿射变换（不做投影变换） Camera 航空影像正射校正 Landsat Landsat卫星影像正射校正 Polynomial 多项式变换（同时做投影变换） Rubber Sheeting 非线性、非均匀变换 Spot Spot卫星图像正射校正 其中，多项式变换（Polynomial）在卫星图像校正过程中应用较多，在调用多项式模型时，需要确定多项式的次方数（Order），通常整景图象选择3次方。次方数与所需的最少控制点数是相关的，最少控制点数计算公式为（（t+1）*（t+2））/2，公式中t为次方数，即1次方最少需要3个控制点，2次方需要6个控制点，3次方需要10个控制点，依此类推。

（3）几何校正采点模式 A、Viewer to Viewer 已经拥有需要校正图像区域的数字地图、或经过校正的图像，就可以采用Viewer to Viewer的模式。 B、File to Viewer 事先已经通过GPS测量、或摄影测量、或其它途径获得了控制点坐标，并保存为ERDAS IMAGINE的控制点格式或ASCII数据文件，就可以采用File to Viewer模式，直接在数据文件中读取控制点坐标。 C、Map to Viewer 只有印制地图或坐标纸，则只好采用Map to Viewer的模式，在地图上选点并量算坐标，然后通过键盘输入坐标数据。 最常用的是第一种模式，视图对视图的窗口采点模式。

遥感数字图像处理教程复习分析

第一章． 遥感概念 遥感（Remote Sensing，简称RS），就是“遥远的感知”，遥感技术是利用一定的技术设备和系统，远距离获取目标物的电磁波信息，并根据电磁波的特征进行分析和应用的技术。 遥感技术的原理 地物在不断地吸收、发射（辐射）和反射电磁波，并且不同物体的电磁波特性不同。 遥感就是根据这个原理，利用一定的技术设备和装置，来探测地表物体对电磁波的反射和地物发射的电磁波，从而提取这些物体的信息，完成远距离识别物体。 图像 人对视觉感知的物质再现。图像可以由光学设备获取，如照相机、镜子、望远镜、显微镜等；也可以人为创作，如手工绘画。图像可以记录、保存在纸质媒介、胶片等等对光信号敏感的介质上。随着数字采集技术和信号处理理论的发展，越来越多的图像以数字形式存储。因而，有些情况下“图像”一词实际上是指数字图像。 物理图像：图像是人对视觉感知的物质再现 数字图像：图像以数字形式存储。 图像处理 运用光学、电子光学、数字处理方法，对图像进行复原、校正、增强、统计分析、分类和识别等的加工技术过程。 光学图像处理 应用光学器件或暗室技术对光学图像或模拟图像(胶片或图片)进行加工的方法技术 数字图像处理 是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。图像处理能做什么？（简答） 是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理主要目的：提高图像的视感质量，提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，进行图像的重建，更好地进行图像分析，图像数据的变换、编码和压缩，更好图像的存储和传输。数字图像处理在很多领域都有应用。 遥感图像处理(processing of remote sensing image data )是对遥感图像进行辐射校正和几何纠正、图像整饰、投影变换、镶嵌、特征提取、分类以及各种专题处理的方法。常用的遥感图像处理方法有光学的和数字的两种。

平面直角坐标系找规律解析

平面直角坐标系找规律题型解析 1、如图，正方形ABCD 的顶点分别为A(1,1) B(1，-1) C(-1，-1) D(-1，1)，y 轴上有一点P(0，2)。作点P 关于点A 的对称点p1，作p1关于点B 的对称点p2，作点p2关于点C 的对称点p3，作p3关于点D 的对称点p4，作点p4关于点A 的对称点p5，作p5关于点B 的对称点p6┅，按如此操作下去，则点p2011的坐标是多少？ 解法1：对称点P1、P2、P3、P4每4个点，图形为一个循环周期。 设每个周期均由点P1，P2，P3，P4组成。 第1周期点的坐标为：P1(2,0)，P2(0,-2)，P3(-2,0)，P4(0,2) 第2周期点的坐标为：P1(2,0)，P2(0,-2)，P3(-2,0)，P4(0,2) 第3周期点的坐标为：P1(2,0)，P2(0,-2)，P3(-2,0)，P4(0,2) 第n 周期点的坐标为：P1(2,0)，P2(0,-2)，P3(-2,0)，P4(0,2) 2011÷4=502…3，所以点P2011的坐标与P3坐标相同，为（－2，0） 解法2：根据题意，P1（2，0） P2（0，－2） P3（－2，0） P4（0，2）。 根据p1-pn 每四个一循环的规律，可以得出： P4n （0，2），P4n+1（2，0），P4n+2（0，－2），P4n+3（－2，0）。 2011÷4=502…3，所以点P2011的坐标与P3坐标相同，为（－2，0） 总结：此题是循环问题，关键是找出每几个一循环，及循环的起始点。此题是每四个点一循环，起始点是p 点。 2、在平面直角坐标系中，一蚂蚁从原点O 出发，按向上、向右、向下、向右的方向依次不断移动，每次移动1个单位．其行走路线如下图所示． （1）填写下列各点的坐标：A4（ ， ），A8（ ， ），A10（ ， ），A12（ ）； （2）写出点A 4n 的坐标（n 是正整数）； （3）按此移动规律，若点Am 在x 轴上，请用含n 的代数式表示m （n 是正整数） （4）指出蚂蚁从点A 2011到点A 2012的移动方向． （5）指出蚂蚁从点A 100到点A 101的移动方向．（6）指出A 106，A 201的的坐标及方向。 解法：（1）由图可知，A4，A12，A8都在x 轴上， ∵小蚂蚁每次移动1个单位， ∴OA4=2，OA8=4，OA12=6， ∴A4（2，0），A8（4，0），A12（6，0）；同理可得出：A10（5，1） （2）根据（1）OA4n=4n÷2=2n，∴点A4n 的坐标（2n ，0）； （3）∵只有下标为4的倍数或比4n 小1的数在x 轴上， ∴点Am 在x 轴上，用含n 的代数式表示为：m=4n 或m=4n-1； （4）∵2011÷4=502…3， ∴从点A2011到点A2012的移动方向与从点A3到A4的方向一致，为向右． （5）点A100中的n 正好是4的倍数，所以点A100和A101的坐标分别是A100（50，0）和A101（50，1），所以蚂蚁从点A100到A101的移动方向是从下向上。 （6）方法1：点A1、A2、A3、A4每4个点，图形为一个循环周期。 设每个周期均由点A1，A2，A3，A4组成。 第1周期点的坐标为：A1(0,1)， A2(1,1)， A3(1,0)， A4(2,0) 第2周期点的坐标为：A1(2,1)， A2(3,1)， A3(3,0)， A4(4,0) 第3周期点的坐标为：A1(4,1)， A2(5,1)， A3(5,0)， A4(6,0) O 1 A 1 A 2 A 3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A 10 A 11 A 12 x y

ENVI遥感图像处理方法

《ENVI遥感图像处理方法》科学出版社2010年6月正式出版 上一篇/ 下一篇 2010-05-26 15:02:30 / 个人分类：ENVI 查看( 643 ) / 评论( 5 ) / 评分( 0 / 0 ) 从上个世纪六十年代E．L．Pruitt提出“遥感”这个词至今，遥感已经成为人类提供了从多维和宏观角度去认识宇宙世界的新方法与新手段。目前，遥感影像日渐成为一种非常可靠、不可替代的空间数据源。ENVI (The Environment for Visualizing Images)是由遥感领域的科学家采 用交互式数据语言IDL(Interactive Data Language)开发的一套功能强大的遥感图像处理软件。ENVI以其强大的图像处理功能，尤其是与ArcGIS 一体化集成，使得众多的影像分析师和科学家选择ENVI来处理遥感图像和获得图像中的信息，从而全面提升了影像的价值。ENVI已经广泛应用于科研、环境保护、气象、石油矿产勘探、农业、林业、医学、国防&安全、地球科学、公用设施管理、遥感工程、水利、海洋、测绘勘察和城市与区域规划等众多领域。与此形成鲜明对比的是，目前关于ENVI 的中文教程非常少，给广大用户学习软件和应用软件带来诸多不便。 针对上述情况，在ESRI中国（北京）有限公司的大力支持下，根据多年遥感应用研究和软件操作经验，历时一年半编著完成本书。全书按照遥感图像处理流程由浅到深逐步引导读者掌握ENVI软件操作。各个章节相对独立，读者可视个人情况进行选择阅读。全书分为17章，第1、2、3章介绍了ENVI软件的基础知识，可作为ENVI软件入门，也可作为参考内容；第4、5、6、7、8章介绍了遥感图像处理一般流程，包

平面直角坐标系规律题41840

平面直角坐标系规律题 1、如图，所有正方形的中心均在坐标原点，且各边与x轴或y轴平行．从内到外，它们的边长依次为2，4，6，8，…，顶点依次用A1，A2，A3，A4，…表示，则顶点A55的坐标是（） 第1题第6题第9题 2、在平面直角坐标系中，对于平面内任一点（a，b），若规定以下三种变换： 1、f（a，b）=（﹣a，b）．如：f（1，3）=（﹣1，3）； 2、g（a，b）=（b，a）．如：g（1，3）=（3，1）； 3、h（a，b）=（﹣a，﹣b）．如：h（1，3）=（﹣1，﹣3）． 按照以上变换有：f（g（2，﹣3））=f（﹣3，2）=（3，2），那么f（h（5，﹣3））等于（） 3、在坐标平面内，有一点P（a，b），若ab=0，则P点的位置在（） 4、点P到x轴的距离为3，到y轴的距离为2，则点P的坐标一定为（） A、（3，2） B、（2，3） C、（﹣3，﹣2） D、以上都不对 5、若点P（m，4﹣m）是第二象限的点，则m满足（） 6、一个质点在第一象限及x轴、y轴上运动，在第一秒钟，它从原点运动到（0，1），然后接着按图中箭头所示方向运动，且每秒移动一个单位，那么第2008秒时质点所在位置的坐标是（） 7、已知点P（3，a﹣1）到两坐标轴的距离相等，则a的值为（） 8、若，则点P（x，y）的位置是（） 9、如图，一个粒子在第一象限运动，在第一秒内，它从原点运动到（0，1），接着它按图所示在x轴、y轴的平行方向来回运动，（即（0，0）→（0，1）→（1，1）→（1，0）→（2，0）→…）且每秒运动一个单位长度，那么2010秒时，这个粒子所处位置为（） 10、若点N到x轴的距离是1，到y轴的距离是2，则点N的坐标是（） 11、在直角坐标系中，适合条件|x|=5，|x﹣y|=8的点P（x，y）的个数为（） 12、在直角坐标系中，一只电子青蛙每次向上或向下或向左或向右跳动一格，现知这只青蛙位于（2，﹣3），则经两次跳动后，它不可能跳到的位置是（） 13、观察下列有序数对：（3，﹣1）（﹣5，）（7，﹣）（﹣9，）…根据你发现的规律，第100

ERDAS基本操作入门

ERDAS基本操作入门 1、图像导入 在erdas的Import/Export模块中，分别导入TM图像的第1、2、3、4、5、7波段，具体操作步骤为 ① 点击import模块，打开对话框 ②选择type类型为TIFF ③ media为file； ④ 然后选择输入、输出文件名路径和文件名 ⑤ 分别对123457波段进行导入； ⑥在此之前可以选择session－>preference，选择输入、输出主目录。 2、图像波段合成 在erdas的interpreter模块中将单波段影像进行合成，生成多波段文件，具体操作步骤为： interpreter－>utilities－>layer stack， ① 在出现的对话框中import框中依次选择需要合成的波段，每选择输入一个波段用Add添加一次； ② output file选择导出文件路径及命名文件。 ③ Data type 设为 Unsigned 8 bit； ④Output option 设置为Union ，选中 ignore zero stats； ⑤进行操作。 3、用shape文件进行图像切割 3.1 Shape文件制作AOI文件： ①在ERDAS中点击Import图标，出现Import/Export对话框 ②选中Imput，Type栏选择Shapefile，Media栏选择File，在Input File （*.shp）中确定要转换的shape文件，在Output File（*.arcinfo）中确定输

出路径及名称，单击OK按钮，出现Import Shapefile对话框，单击Import Shapefile Now。 ③注意此步骤中输出路径及输出名称均为英文字母 ④建立拓扑多边形 ⑤在Arcgis中打开ArcToolbox，Data Management Tools—>Topology—>Build，双击Build，出现Build对话框，在Input 中填入*.arcinfo文件的路径，Feature选择Poly ⑥单击OK按钮。 ⑦在ERDAS中打开一个viewer窗口，打开arc coverage文件，新建一个aoi层（New—>AOI Layer） ⑧ View—>Arrange Layers Viewer打开Arrange Layers Viewer对话框，在Vector图层上单击右键，选择Show Properties，打开Properties对话框，选中Polygon，点击Apply按钮。 ⑨在View窗口中打开AOI工具栏，先选中内部区域，再点击，产生aoi，选中该aoi，单击File—>Save—AOI Layer as，保存为aoi文件。 3.2 用AOI文件进行对遥感图像切割 在ERDAS图标面板工具条中单击Data Prep图标，Subset，打开Subset对话框。在Subset对话框中需要设置下列参数： ⑩输入文件名称（Input File） ? 输出文件名称（Output File） ? 单击AOI按钮确定裁剪范围 ? 打开Choose AOI对话框 ? 在Choose AOI对话框中确定AOI的来源为File（或Viewer） ? 如果选择了文件（File），刚进一步确定AOI文件；否则，直接进入下一步 ? 输出数据类型（Output Data Type）为Unsigned 8 Bit，输出文件类型（Output Layer Type）为Themetic ? 输出象元波段（Select Layers）为1 ：6（表示选择1-6六个波段） ? 输出统计忽略零值，选中Ignore Zero In Output Stats复选框

envi图像处理基本操作

使用ENVI进行图像处理 主要介绍利用envi进行图像处理的基本操作，主要分为图像合成、图像裁减、图像校正、图像镶嵌、图像融合、图像增强。 分辨率：空间分辨率、波谱分辨率、时间分辨率、辐射分辨率。咱们平时所说的分辨率是指？怎么理解？ 1、图像合成 对于多光谱影像，当我们要得到彩色影像时，需要进行图像合成，产生一个与自然界颜色一致的真彩色（假彩色）图像。 对于不同类型的影像需要不同的波段进行合成，如中巴CCD影像共5个波段，一般选择2、4、3进行合成。（为什么不选择其他波段？重影/不是真彩色）。SOPT5影像共7个波段，一般选择7、4、3三个波段。 操作过程以中巴资源卫星影像为例 中巴资源卫星影像共有五个波段，选择2、4、3三个波段对R、G、B赋值进行赋值。 在ENVI中的操作如下： （1）file→open image file→打开2、3、4三个波段，选择RGB，分别将2、4、3赋予RGB。（2）在#1窗口file---〉save image as-→image file。 （3）在主菜单中将合成的文件存为tiff格式（file-→save file as-→tiff/geotiff） 即可得到我们需要的彩色图像。 2、图像裁减 有时如果处理较大的图像比较困难，需要我们进行裁减，以方便处理。如在上海出差时使用的P6、SOPT5，图幅太大不能直接校正需要裁减。 裁减图像，首先制作AOI文件再根据AOI进行裁减。一般分为两种：指定范围裁减、不指定范围裁减。 不指定范围裁减在ENVI中的操作如下： （1）首先将感兴趣区存为AOI文件 file→open image file打开原图像→选择IMAGE窗口菜单overlay→region of interesting 选择划定感兴趣区的窗口如scroll，从ROI_Type菜单选择ROI的类型如Rectangle，在窗口中选出需要选择的区域。在ROI窗口file→Save ROIs将感兴趣区存为ROI文件。

平面直角坐标系中的规律问题经典练习题

【题型6】坐标中的规律问题 已知，点A(－2，3)、B(4，3)、C(－1，－3)． (1)求A 、B 两点之间的距离． (2)求点C 到x 轴的距离． (3)求△ABC 的面积． (4)观察线段AB 与x 轴的关系，若点D 是线段AB 上一点，则点D 的纵坐标有什么特点？ 【变式训练】 1.如图，写出平行四边形ABCD 的顶点A 和顶点B 的坐标，并判断A 与B 、C 与D 的坐标有什么关系． 2.在平面直角坐标系中，一蚂蚁从原点O 出发，按向上、向右、向下、向右的方向依次不断移动，每次移动1个单位．其行走路线如下图所示． （1）填写下列各点的坐标：A 4（ ， ），A 8（ ， ），A 12（ ， ）； （2）写出点A 4n 的坐标（n 是正整数） ； （3）蚂蚁从点A 100到点A 101的移动方向是 ． 3.在平面直角坐标系中，有若干个横坐标为整数的点，其顺序按图中箭头所示方向排列，如(1，0)，(2，0)，(2，1)，(1，1)，(1，2)，(2，2)，…，那么第23个点的坐标是 . 4.小明在学习了平面直角坐标系后，突发奇想，画出了这样的图形（如图），他把图形与x 轴正半轴的交点依次记作A 1(1，0)，A 2(5，0)，…，A n ，图形与y 轴正半轴的交点依次记作B 1(0，2)，B 2(0，6)，…，B n ，图形与x 轴负半轴的交点依次记作C 1（-3，0），C 2(-7，0)，…， O 1 A 1 A 2 A 3 A 4 A 5 A 6 A 7 A 8 A 9 A 10 A 11 A 12 x y

C n ，图形与y 轴负半轴的交点依次记作 D 1(0，-4)，D 2(0，-8)，…，D n ．经研究，他发现其中包含了一定的数学规律. 请你根据其中的规律完成下列题目： （1）请分别写出下列各点的坐标：A 3 ，B 3 ，C 3 ，D 3 ； （2）请分别写出下列各点的坐标：A n ，B n ，C n ，D n ； （3）请求出四边形A 5B 5C 5D 5的面积. 6.如图，将边长为1的正三角形OAP 沿x 轴正方向连续翻转2008次，点P 依次落在点1232008P P P P ，，， ，的位置，则点2008P 的横坐标为 ． 7.如图，已知A l (1，0)、A 2(1，1)、A 3(－1，1)、A 4(－1，－1)、A 5(2，－1)、….则点A 2007 第3题 第4题 第6题

ERDAS详细操作

目录 1. 影像阅读 2. 遥感影像分幅裁剪与拼接处理 3. 影像几何校正及正射影像制作 4. 影像增强

1. 影像阅读 1.1 设置erdas的各种默认参数 1)在ERDAS IMAGINE的主菜单栏上找到sessio n→Preferences,单击出现Preferences editor对话框。 2)通过拖动Category的滚动条，可以看到右方对应出现的各个参数，同时也可以在文本编辑处修改这些参数。 3)在Category下选择Viewer,拖动滚动条查看它的各种参数。 4)查看Category的帮助信息。点击右下方的“help”和“Category Help”，则出现以下的界面，如果有不懂的地方我们就可以通过这个帮助信息寻求答案。 1.2 显示图像 1)在ERDAS主菜单上点击图标，新建一个经典窗口，如下图： 2)在Viewer界面上点击File→Open →Raster Layer，在默认路径中打开lanier.im g。

3)点击Raster Options栏设置图层的红绿蓝三个波段的分配。将原来的4 3 2 改 为4 5 3后，图象的色调明显变化了。 1.3 查询像素信息 1)使用查询功能 选择Utility→Inquire Cursor出现下图中的对话框,通过左下方的四个三角形的符号来分别调整查询指针的上下左右的位置,圆圈表示使查询指针回到中心处,指针的移动,其中的 X和Y坐标的数值也会跟着作相应的变化。指针所指的像素的信息被显示在单元格里。

选择Utility→Inquire Color,选择为黄色，则查询指针的十字框的颜色由白色变为了黄色。 选择Utility→Inquire Shape,呈现的滚动条列表中选择circle.cursor， 再点击Use Cursor button, 然后点击Apply。 4)量测 通过这个工具可以实现在所在图层中的点，线，面，矩形，椭圆形的长度（周长） 和面积。

遥感影像处理步骤

一．预处理 1．降噪处理 由于传感器的因素，一些获取的遥感图像中，会出现周期性的噪声，我们必须对其进行消除或减弱方可使用。 （1）除周期性噪声和尖锐性噪声 周期性噪声一般重叠在原图像上，成为周期性的干涉图形，具有不同的幅度、频率、和相位。它形成一系列的尖峰或者亮斑，代表在某些空间频率位置最为突出。一般可以用带通或者槽形滤波的方法来消除。 消除尖峰噪声，特别是与扫描方向不平行的，一般用傅立叶变换进行滤波处理的方法比较方便。 （2）除坏线和条带 去除遥感图像中的坏线。遥感图像中通常会出现与扫描方向平行的条带，还有一些与辐射信号无关的条带噪声，一般称为坏线。一般采用傅里叶变换和低通滤波进行消除或减弱。

2．薄云处理 由于天气原因，对于有些遥感图形中出现的薄云可以进行减弱处理。 3．阴影处理 由于太阳高度角的原因，有些图像会出现山体阴影，可以采用比值法对其进行消除。二．几何纠正

通常我们获取的遥感影像一般都是Level2级产品，为使其定位准确，我们在使用遥感图像前，必须对其进行几何精纠正，在地形起伏较大地区，还必须对其进行正射纠正。特殊情况下还须对遥感图像进行大气纠正，此处不做阐述。 1．图像配准 为同一地区的两种数据源能在同一个地理坐标系中进行叠加显示和数学运算，必须先将其中一种数据源的地理坐标配准到另一种数据源的地理坐标上,这个过程叫做配准。 （1）影像对栅格图像的配准 将一幅遥感影像配准到相同地区另一幅影像或栅格地图中，使其在空间位置能重合叠加显示。 （2）影像对矢量图形的配准 将一幅遥感影像配准到相同地区一幅矢量图形中，使其在空间位置上能进行重合叠加显示。2．几何粗纠正

实验二、ERDAS实用菜单操作

实验二、ERDAS实用菜单操作 内容一数据输入 实习目的：掌握TM图像数据输入的主要方法。 实习内容：主要包括单波段TM图像数据输入、多波段组合文件的生成。 从地面站购买的TM图像数据或其它图像数据，不一定都是img格式，要通过数据输入输出得到img格式。 1.JPEG图像数据输入 在ERDAS图标面板工具条中，点击——打开输入输出对话框，如图2.1所示。并做如下的选择： 图2.1 import对话框 1）选择数据输入操作：Import 2）选择数据输入类型（Type）为jpeg格式：JFIF(JPEG) 3）选择数据输入媒体（Media）为文件：File 4）确定输入文件路径及文件名（Input File）：TM1.JPG 5）确定输出文件路径及文件名（Output File）：tm1.img 6）OK

图2.2 import对话框参数设置 打开Import JFIF Files对话框，如图2.3所示 图2.3 Import JFIF Files对话框 在Import JFIF Files对话框中点击OK执行输入操作，完成数据输入，如图2.4所示。

图2.4 进程状态条 重复上述过程，可依此将多波段数据全部输入，转换为.IMG文件。 2. 组合多波段数据 为了图像处理与分析，需要将上述转换的单波段IMG文件组合为一个多波段图像文件。 第一步：在ERDAS图标面板工具条中，点击Interpreter|Utilities|Layer Stack。出现波段叠加对话框，如图2.5所示。 图2.5 Layer Selection and Stacking对话框

利用ENVI软件进行遥感图像的融合和增强实习报告

遥感图像处理实习报告 实验内容：影像融合与增强 班级：测绘1102班 学号：13 姓名： 指导老师：陈晓宁、黄远程、竞霞、史晓亮 西安科技大学 测绘科学与技术学院 二零一三年一月 实习三影像融合与增强

一、实习内容： 1.掌握ENVI中各种影像融合方法，并比较各方法的优缺点； 2.熟悉ENVI图像增强操作； 3.本实习的数据源为上节已经过校正的资源三号多光谱和全色影像。 二、实习目的： 1.了解和认识各种图像融合方法的原理、内容及要点； 2.熟悉、熟练操作ENVI软件中各种图像融合的方法、步骤并学会加以比较； 3.学习利用ENVI软件进行各种图像增强处理操作； 4.学会定性、定量分析比较图像融合的差异。 三、实习步骤： 1.图像融合： 三波段融合： HSV和Color Normalized (Brovey)变换： 1）从ENVI主菜单中，选择File → Open Image File，分别加载校正后的资源三号多光谱与全色影像到可用波段列表Available Bands List中； 2）选择多光谱3,2,1波段（可以根据需要选择）对应R，G，B，点击Load RGB将多光谱影像加载到显示窗口display#1； 3）在ENVI的主菜单选择Transform → Image Sharpening → HSV； 4）在Select Input RGB Input Bands对话框中，选择Display #1，然后点击OK。 5）从High Resolution Input File对话框中选择全色影像，点击OK。 6）从HSV Sharpening Parameters对话框中，选择重采样方法，并输入输出路径和文件名，点击OK。即可完成HSV变换融合；

遥感卫星图像处理方法

北京揽宇方圆信息技术有限公司 遥感卫星图像处理方法 随着遥感技术的快速发展，获得了大量的遥感影像数据，如何从这些影像中提取人们感兴趣的对象已成为人们越来越关注的问题。但是传统的方法不能满足人们已有获取手段的需要，另外GIS的快速发展为人们提供了强大的地理数据管理平台，GIS数据库包括了大量空间数据和属性数据，以及未被人们发现的存在于这些数据中的知识。将GIS技术引入遥感图像的分类过程，用来辅助进行遥感图像分类，可进一步提高了图像处理的精度和效率。如何从GIS数据库中挖掘这些数据并加以充分利用是人们最关心的问题。GIS支持下的遥感图像分析特别强调RS和GIS的集成，引进空间数据挖掘和知识发现（SDM&KDD）技术，支持遥感影像的分类，达到较好的结果，专家系统表明了该方法是高效的手段。 遥感图像的边缘特征提取观察一幅图像首先感受到的是图像的总体边缘特征，它是构成图像形状的基本要素，是图像性质的重要表现形式之一，是图像特征的重要组成部分。提取和检测边缘特征是图像特征提取的重要一环，也是解决图像处理中许多复杂问题的一条重要的途径。遥感图像的边缘特征提取是对遥感图像上的明显地物边缘特征进行提取与识别的处理过程。目前解决图像特征检测/定位问题的技术还不是很完善，从图像结构的观点来看，主要是要解决三个问题:①要找出重要的图像灰度特征；②要抑制不必要的细节和噪声；③要保证定位精度图。遥感图像的边缘特征提取的算子很多，最常用的算子如Sobel算子、Log算子、Canny算子等。 1）图像精校正 由于卫星成像时受采样角度、成像高度及卫星姿态等客观因素的影响，造成原始图像非线性变形，必须经过几何精校正，才能满足工作精度要求一般采用几何模型配合常规控制点法对进行几何校正。 在校正时利用地面控制点(GCP)，通过坐标转换函数，把各控制点从地理空间投影到图像空间上去。几何校正的精度直接取决于地面控制点选取的精度、分布和数量。因此，地面控制点的选择必须满足一定的条件，即：地面控制点应当均匀地分布在图像内；地面控制点应当在图像上有明显的、精确的定位识别标志，如公路、铁路交叉点、河流叉口、农田界线等，以保证空间配准的精度；地面控制点要有一定的数量保证。地面控制点选好后，再选择不同的校正算子和插值法进行计算，同时，还对地面控制点(GCPS)进行误差分析，使得其精度满足要求为止。最后将校正好的图像与地形图进行对比，考察校正效果。 2）波段组合及融合 对卫星数据的全色及多光谱波段进行融合。包括选取最佳波段，从多种分辨率融合方法中选取最佳方法进行全色波段和多光谱波段融合，使得图像既有高的空间分辨率和纹理特性，又有丰富的光谱信息，从而达到影像地图信息丰富、视觉效果好、质量高的目的。 3）图像镶嵌

平面直角坐标系点变化规律

嗨！我是数学小博士，下面将由我来陪伴大家学习！ 师生共用讲学稿 年级：七年级 学科：数学 姓名： 设计：张竹宇 内容：平面直角坐标系中点坐标变化规律探索 课型：新授 时间：2012年2月28日 学习目标：○ 1深刻理解平面直角坐标系和点坐标的意义 ○ 2探索各个象限的点和坐标轴上的点其坐标符号规律 ○ 3探索关于平面直角坐标系中有关对称，平移等变化的点的坐标变化规律。 ○ 4培养合作探究，团结协作的学习精神，让学生在自主探索归纳中体会学习数学的快乐成就感。 学习重点： 探索各个象限的点和坐标轴上的点其坐标符号规律 学习难点： 探索关于平面直角坐标系中有关对称，平移等变化的点的坐标变 化规律。 一、学前准备： ○ 1复习平面直角坐标系意义及坐标表示方法 ○ 2准备直尺，三角板，铅笔等工具 ○ 3预习疑难摘要： ． 1、独立思考·解决问题 问题一：在平面直角坐标系中描绘出以下各点A （2,3）;B （-3,4）；C （-2，-1）D （1,-3）;E(3,0);F(-2,0);G(0,2);H(0,-1) 归纳：○ 1在四个象限内的点，其坐标符号特征是 第一象限：（ ， ）；第二象限：（ ， ）； 第三象限：（ ， ）；第四象限：（ ， ）

○2在坐标轴上的点，其坐标特征： X轴： Y轴： 跟踪练习： ○1在平面直角坐标系中若点P(a,b)在第二象限，则点Q（1-a，-b）在象限。 ○2若点M（m-3，m+1）在Y轴上，则点M的坐标为；若点M在X 轴上，则点M的坐标为。 ○3在平面直角坐标系中，点（-1，m2+1）一定在第象限。 问题二：在平面直角坐标系中描绘以下三个点的坐标位置，并回答下列问题。 A(2,4)；B（-2,4）；C（ 2，-4） ○1A点与B点在坐标系中的位置有什么特殊之处？ ○2B点与C点在坐标系中的位置有什么特殊之处？ ○3A点与C点在坐标系中的位置有什么特殊之处？ 归纳总结： ①A与B点关于对称，其坐标变化规律是： ②B与C点关于对称，其坐标变化规律是： ③A与C点关于对称，其坐标变化规律是： 跟踪练习： ○1点P（2，-3）关于X轴对称点的坐标为（，），关于Y轴对称点的坐标为（，），关于原点对称点的坐标为（，） ○2若点A（1-a,3b+2）与点B（-2，-3）关于Y轴对称，则a= ,b=

ERDAS影像融合操作流程

影象融合流程 影像融合在影象解译模块和雷达影象处理模块中都有，但是雷达模块中的处理效果要相对好一些，下面就两个不同模块中的融合处理流程进行分别介绍。 一、影象解译模块（Interpreter） 1）单击，在弹出的Interpreter菜单中选则Spatial Enhancement （空间增强）弹出Spatial Enhancement菜单，再选择Resolution Merge（分辨率融合）选项。 弹出对话框如下

在Resolution Merge对话框中需要设置下列参数 （1）确定高分辨率输入文件（high Resolution input file）； （2）选择影象波段； （3）确定多光谱输入文件（multispectral input file）； （4）定义输出文件； （5）选择融合方法。在分辨率变换中，erdas提供了三种融合方法Principal Component(主成分变换法)、Multipalcative(乘积变换)、Brovey transform(比值变换)。其图象分别如下： Principal Component(主成分变换法)

Multipalcative(乘积变换) Brovey transform(比值变换) （6）选择重采样方法。系统提供了两种重采样方法Nearest Neighbor（邻近像元法）、Bilinbear Interpolation（二次线形内插）和Cubic Convolution（立方卷积）。其中 以Cubic Convolution方法最为平滑。 （7）确定Output Options输出图象选项。选择Lgnore Zero Stats，可以忽略像素值为

平面直角坐标系找规律题型

平面直角坐标系找规律题型分类 1、如图，已知Al （1，0），A2（1，1），A3（﹣1，1），A4（﹣1，﹣1），A5（2，﹣1），…．则点A2015的坐标为 ． 2、如图，所有正方形的中心均在坐标原点，且各边与x 轴或y 轴平行．从内到外，它们的边长依次为2，4，6，8，…，顶点依次用A1，A2，A3，A4，…表示，顶点A55的坐标是 小结： 3、在平面直角坐标系中，一蚂蚁从原点O 出发，按向上、向右、向下、向右的方向依次不断移动，每次移动1个单位．其行走路线如下图所示． （1）填写下列各点的坐标：A4（ ， ），A8（ ， ），A12（ ， ），A16（ ）； （2）写出点A4n 的坐标 （n 是正整数）； （4）指出蚂蚁从点A2014到点A2015的移动方向 ． 小结： O 1 A 1 A 2 A 3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A 10 A 11 A 12 x y

4、一只跳蚤在第一象限及x轴、y轴上跳动，在第一秒钟，它从原点跳动到(0，1)，然后接着按图中箭头所示方向跳动[即(0，0)→(0，1) →(1，1) →（1，0）→…]，且每秒跳动一个单位，那么第35秒时跳蚤所在位置的坐标是多少？第42、49秒所在点的坐标及方向？ 小结： 5、如图，在平面直角坐标系中，有若干个横坐标分别为整数的点，其顺序按图中“→”方向排列，如（1，0），（2，0），（2，1），（1，1），（1，2），（2，2）…根据这个规律，第2012个点的横坐标为． 6、如图，在平面直角坐标系中，有若干个整数点，其顺序按图中“→”方向排列，如（1，0）， （2，0），（2，1），（3，2），（3，1），（3，0）…根据这个规律探究可得，第88个点的坐标为． 小结：

ENVI初步学习和影像增强处理

《遥感原理与应用》 课程上机 班级：地理信息系统2008-1班 学号：07082951 姓名：许冬

ENVI初步学习和影像增强处理 一、实习目的 通过对ENVI软件的初步学习和实习操作，了解遥感图像处理的基本原理、流程以及软件系统的基本构成和功能，加深多所学课程原理的理解，为从事相关项目的研究和开发奠定基础。对于影像增强需要掌握直方图的概念、生成方法，通过对不同图像直方图的比较，理解直方图所反映的图像性质；了解图像增强和滤波的多种方法，掌握直方图均衡、分段线性拉伸、密度分割、平滑、锐化、边缘增强的方法；通过图像增强和滤波多种方法的实习，掌握改善遥感图像视觉效果的有效方法。 二、实验数据介绍 本次实习的数据为ENVI4.7自带的数据:xudong.img 三、实验过程 (一)初步学习：遥感图像的输入/输出、波段组合及图像显示。 加载实验数据：xudong.img并显示遥感影像 1．图像的头文件资料的获取和编辑 ENVI：File>>Edit ENVI Header，选择相应的文件。 从Header Info对话框里，可以点击Edit Attributes下拉菜单中的选项，调用编辑特定文件头参数的独立对话框。这些参数包括波段名、波长、地图信息等。 2.图像的存取 File>Open Image File.打开任何文件，可用波段列表自动地出现。ABL列出该图像文件的所有波段，并允许你显示灰阶和彩色图像、启动新的显示窗口、打开新文件、关闭文件，以及设置显示边框。 3.要选择当前活动显示:从"Available Bands List"内，点击“Display#1”按钮菜单，再从列表中选择所需要的显示。要开始一个新的显示，从按钮菜单选择“New Display”。点击“Load Band”或“Load RGB”,以把选定的波段导入选定的显示。灰度图像和彩色图像的显示ENVI:File>>Open Image>>Available Bands List中选择Gray Scale或RGB Color模式。 （二）图像增强处理 （1）空间域增强： 1、对比度拉伸（辐射增强）： 在主图像窗口，选择Enhancements> Interactive stretching.在Stretch_Type下选 择要进行的拉伸方式 要把任何拉伸或直方图变化自动地应用于图像，选 择Options>Auto Apply

遥感数字图像处理要点

遥感数字图像处理-要点 1．概论 遥感、遥感过程 遥感图像、遥感数字图像、遥感图像的数据量 遥感图像的数字化、采样和量化 通用遥感数据格式（BSQ、BIL、BIP） 遥感图像的模型：多光谱空间 遥感图像的信息内容： 遥感数字图像处理、遥感数字图像处理的内容 遥感图像的获取方式主要有哪几种? 如何估计一幅遥感图像的存储空间大小? 遥感图像的信息内容包括哪几个方面？ 多光谱空间中，像元点的坐标值的含义是什么？ 与通用图像处理技术比较，遥感数字图像处理有何特点？ 遥感数字图像处理包括那几个环节？各环节的处理目的是什么？ 2.遥感图像的统计特征 2.1图像空间的统计量 灰度直方图：概念、类型、性质、应用 最大值、最小值、均值、方差的意义 2.2多光谱空间的统计特征 均值向量、协方差矩阵、相关系数、相关矩阵的概念及意义 波段散点图概念及分析 主要遥感图像的统计特征量的意义 两个重要的图像分析工具：直方图、散点图 3.遥感数字图像增强处理 图像增强：概念、方法 空间域增强、频率域增强

3.1辐射增强：概念、实现原理 直方图修正，线性变换、分段线性变换算法原理 直方图均衡化、直方图匹配的应用 3.2空间增强 邻域、邻域运算、模板、模板运算 空间增强的概念 平滑（均值滤波、中值滤波）原理、特点、应用 锐化、边缘增强概念 方向模板、罗伯特算子、索伯尔算子、拉普拉斯算子的算法和特点 ?计算图像经过下列操作后，其中心象元的值： –3×3中值滤波 –采用3×3平滑图像的减平滑边缘增强 –域值为2的3×1平滑模板 –Sobel边缘检测 –Roberts边缘检测 –模板 3.3频率域处理 高频和低频的意义 图像的傅里叶频谱 频率域增强的一般过程 频率域低通滤波 频率域高通滤波 同态滤波的应用