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
指导老师：梅
新
团队成员：左正康
陈业培
刘彬
夏雪飞
学校院系：湖北大学资源环境学院地理信息系统
通讯地址：湖北大学资源环境学院 505 研
邮政编码：430000
Email: [email protected]
[二零一三年十月]
湖北大学资源环境学院
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．数据处理员模块.......................................................................................................................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 太阳高度角校正........................................................................................................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 标准图幅裁剪.........................................................................................................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
湖北大学资源环境学院
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
湖北大学资源环境学院
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。
湖北大学资源环境学院
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
湖北大学资源环境学院
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
湖北大学资源环境学院
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。
湖北大学资源环境学院
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
湖北大学资源环境学院
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
湖北大学资源环境学院
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
湖北大学资源环境学院
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：
湖北大学资源环境学院
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：
湖北大学资源环境学院
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。
湖北大学资源环境学院
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，
湖北大学资源环境学院
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。
湖北大学资源环境学院
【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：
湖北大学资源环境学院
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。
湖北大学资源环境学院
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
湖北大学资源环境学院
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：
湖北大学资源环境学院
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：
湖北大学资源环境学院
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：
湖北大学资源环境学院
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。
湖北大学资源环境学院
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：
湖北大学资源环境学院
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：
湖北大学资源环境学院
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：
湖北大学资源环境学院
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″
湖北大学资源环境学院
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。
湖北大学资源环境学院
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：
湖北大学资源环境学院
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。
湖北大学资源环境学院
【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：
湖北大学资源环境学院
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。
湖北大学资源环境学院
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：
湖北大学资源环境学院
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：
湖北大学资源环境学院
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：
湖北大学资源环境学院
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。
湖北大学资源环境学院
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。
湖北大学资源环境学院
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。
湖北大学资源环境学院
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。
湖北大学资源环境学院
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：
湖北大学资源环境学院
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
湖北大学资源环境学院
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。
湖北大学资源环境学院
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：
湖北大学资源环境学院
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：
湖北大学资源环境学院
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：
湖北大学资源环境学院
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。
湖北大学资源环境学院
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。
湖北大学资源环境学院
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 ：
湖北大学资源环境学院
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，
湖北大学资源环境学院
“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。
湖北大学资源环境学院
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、~
湖北大学资源环境学院
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
湖北大学资源环境学院
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。
湖北大学资源环境学院
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。
湖北大学资源环境学院
【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】：结构算子的大小可选择3*3和5*5，确定中心点坐标，结构算子会在
右图有预览效果。
【像元类型】：显示输入影像像元类型，设置输出类型。
【结果文件】：进行数学形态学处理生成的结果影像文件。
3.点击“确定”执行数学形态学处理操作，点击“取消”则取消此次操作。
2.3 纹理分析
遥感影像的分析和解译，最基本的依据就是灰度和纹理信息。离散色调特征是一组相互
联系、具有相同或几乎相同灰度（亮度值）的像元。当小面积影像（如3*3的面积）的离散
色调特征的差异很小时，该区域的主导特征就是一种灰度。相反，当小面积影像的离散色调
特征的差异很大时，该区域的主导特征就是纹理。
纹理分析可用来探测和辨别不同的物体和区域、推断物体的表面方向、提高分类的精度
等。根据选择的纹理特征参数，利用与该参数相对应的纹理特征函数，定量的计算描述这种
纹理的空间分布的特征值，并形成纹理影像。系统提供的具体操作为：
1.单击“影像分析”菜单下的“纹理分析”命令，系统弹出如图所示对话框：
湖北大学资源环境学院
图 2.3-1纹理分析对话框
2.在对话框里进行设置：
【输入文件】：输入进行纹理分析的影像文件，缺省为当前活动窗口中的影像。
【选择波段】：参与纹理分析的影像波段，缺省为当前活动窗口中影像的所有波段。
【处理范围】：选择进行纹理分析的影像范围，具体操作可参照“影像转换”里的介绍。
【结果像元类型】：结果影像的像元类型。
【灰度级数】：灰度压缩等级，系统提供了压缩到8级、16级、32级、64级、128级、256
级和不压缩共7种压缩等级。
【特征参数】：影像进行纹理分析所选择的特征参数。点击
按钮，弹
出下图所示对话框，共12种特征参数。
湖北大学资源环境学院
图 2.3-2纹理分析特征参数对话框
【统计方式】：可选择“自定义方向”和“四方向平均”。
【窗口大小 X】：X 方向滑动窗口大小。
【窗口大小 Y】：Y 方向滑动窗口大小。
【距离差值 dx】：X 方向的距离差分值。
【距离差值 dy】：Y 方向的距离差分值。
【输出文件】：进行纹理分析处理生成的结果影像文件。
3.点击确定执行纹理分析的处理操作，点击取消则取消此次操作。
注 意 ：输出像元的结果类型最好设定为“四字节浮点类型”，因为计算出来的特征值
可能都很小，各像元对应的特征值差值也可能很小。如果选择整数类型结果影像效果不好，
可能像元值都为0。
湖北大学资源环境学院
2.4 自适应滤波
自适应滤波是通过滤波算子对影像进行滤波处理，具体操作为：
1.点击“影像分析”菜单下的“自适应滤波”命令，系统弹出如下对话框：
图 2.4-1自适应滤波对话框
2.在“自适应滤波”对话框里进行参数设置：
【输入文件】：输入进行自适应滤波处理操作的影像文件。
【结果文件】：设置进行自适应滤波后的结果影像文件名称和保存路径。
【处理范围】：进行自适应滤波处理的范围，可选择“整幅影像”，也可选择“部分影
像”。
【像元类型】：设置结果影像的像元输出类型，通常和输入影像的像元类型一致。
【滤波窗口】：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】：提供了 Frost、Enhance Frost、Lee、Enhance Lee、Kuan、Gamma 以及
Wiener 滤波算子。
预览：点击预览按钮，预览窗口1：1显示了当前活动窗口影像所选择波段的中心区域的
滤波结果，并提供了自适应显示、原数据显示、均衡化显示、正规化显示、平方根显示、平
方显示、线性增强和反转增强多种预览显示方式。
原值：以原始的方式进行预览显示。
3.点击滤波则执行自适应滤波处理操作，点击关闭则取消当前操作。
湖北大学资源环境学院
2.5 Wallis 滤波
１.点击影像分析菜单下的 Wallis 滤波，弹出如下对话框：
图 2.5-1Wallis 滤波对话框
2.在“Wallis 滤波”对话框里进行参数设置：
【输入影像】：输入进行自 Wallis 滤波的影像文件，缺省为当前活动窗口中的影像。
【选择波段】：选取进行滤波的影像波段，滤波处理将只对选取的波段进行。
【输出影像】：设置进行 Wallis 滤波后的结果影像文件名称和保存路径。
【滤波范围】：通过行列值的输入设置或者图象的框选来确定进行滤波处理的范围。
【滤波参数】：进行各个参数的设置。
3.点击确定即可进行 Wallis 滤波。
湖北大学资源环境学院
2.6 卷积滤波
卷积滤波是一种空域滤波处理方法，通过像元与其周围相邻像元的关系，采用空间域的
邻域处理方法，实现图像的平滑和锐化，以达到增强图像显示效果的目的。具体操作为：
1.单击“影像分析”菜单下的“卷积滤波”命令，系统弹出如图所示对话框：
图 2.6-1卷积滤波处理对话框
2.在“卷积滤波”对话框里进行参数设置：
【输入影像】：输入进行卷积滤波处理的影像文件，缺省为当前活动窗口中的影像。
【选择波段】：选取进行滤波的影像波段，滤波处理将只对选取的波段进行。
【结果类型】：选择滤波结果像元类型。像元类型有下面八类：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。
【算法与算子】：系统提供了16种算法和算子。
卷积滤波的主要作法是选定一卷积函数，实际上是一个 M*N 图像的模板，其运算方法是
从图像的左上角开始开一与模板同样大小的活动窗口，图像窗口与模板像元的亮度值对应相
湖北大学资源环境学院
乘再相加，最后将计算结果放在窗口中心的像元位置。系统提供了16个不同的“模板”，称
为算子：
高通滤波、低通滤波、高斯高通、高斯低通、边缘增强、边缘检测、Laplacian 边缘检
测、水平滤波、垂直滤波、十字交叉边缘检测、水平边缘检测、左对角边缘检测、右对角边
缘检测、垂直边缘检测、垂直线性光滑和 Haze Reduction。
以上为16种不同的滤波算子，滤波核的大小都定为3*3。系统提供了滤波核的大小可以
任意设定。选取影像滤波方法，比如要对影像进行增强处理，可在滤波方法中选择边缘滤波
增强，此时滤波算子项中显示的便是边缘增强的各种滤波算子，此时可从中选择适当的滤波
算子进行滤波。预览窗口1：1显示了当前活动窗口影像所选择波段的中心区域的滤波结果。
因此也可以根据预览窗口内的处理效果来选择滤波算子。
【滤波核大小】：设定用户自定义的滤波核大小，支持1*1到33*33的所有正奇数大小的
滤波核。 根据需要定义滤波核的大小，可以通过“导入”“导出”按钮实现滤波核的导入
导出。可以通过“重置”来初始化滤波核。如果需要规格化点击“规格化”即可。
【滤波范围】：通过行列值的输入设置或者框选图像的大小来确定进行滤波处理的范围。
【输出文件】：进行卷积滤波处理的结果影像文件。
预览：设置的参数，图像经处理后的效果预览。
规格化：使滤波算子符合规格。
重置：将滤波算子里的值都置为0。
导入：从文件里导入滤波算子，导入的是文本格式（*txt）。
导出：将所确定的滤波算子导出为文本（*txt）。
3.点击确定执行卷积滤波的处理操作，点击取消则取消此次操作。
2.7 边缘增强
非定向边缘增强就是采用定向的滤波算子，来增强影像边缘的显示。边缘增强就是描述
边缘，使影像中的形状和细节更加明显，或许更有利于分析。通常目视的影像边缘是两个相
邻像元亮度值的简单突变，系统主要是采用非定向边缘增强的滤波算法，实现图像的增强显
示。具体操作为：
1.单击“影像分析”菜单下的“非定向边缘增强”命令，系统弹出如图所示对话框：
湖北大学资源环境学院
图 2.7-1边缘增强对话框
2.在“非定向边缘增强”对话框里进行参数设置：
【输入影像】：输入进行边缘增强处理的影像文件，缺省为当前活动窗口中的影像。
【选择波段】：选取进行滤波的影像波段，滤波处理将只对选取的波段进行。
【结果类型】：选择滤波结果像元类型。像元类型有下面八类：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。
【滤波方法】：采用非定向边缘增强的方法。
【滤波算子】：系统提供 Sobel 滤波和 Prewit 滤波。
【滤波范围】：通过行列值的输入设置或者框选图像的大小来确定进行滤波处理的范围。
【输出文件】：进行边缘增强处理生成的结果影像文件。
【预览】：设置的参数，图像经处理后的效果预览。
3.点击确定执行边缘增强的处理操作，点击关闭则取消此次操作。
2.8 平滑锐化
平滑滤波通过平滑滤波算子和锐化滤波算子对影像进行平滑锐化处理，减小影像的变化
或者增强突出影像中的某些信息。具体操作为：
1.点击“影像分析”菜单下的“平滑锐化”命令，系统弹出如图所示对话框：
湖北大学资源环境学院
图 2.8-1平滑锐化对话框
2.在“平滑锐化”对话框里进行参数设置：
【输入文件】：设置进行平滑滤波处理的影像。
【选择波段】：选择进行平滑滤波处理的影像的波段，默认取所有波段。
【结果文件】：平滑滤波处理后的结果影像名和保存路径。
【滤波算子】：系统提供了平滑滤波和锐化滤波两种算子。
平滑滤波的效果是可以减小变化，去掉不必要的噪声点，采用中值3*3和中值5*5两种形
式，将每个像元在以其为中心的领域内取中间亮度值来代替该像元值。
锐化滤波的效果是可以突出图像的某些变化率大的部分，重点突出图像的边缘、纹理及
现状目标。
【处理范围】：可以选择处理范围为整幅影像或部分影像。
预览：点击预览可以查看处理后的效果。
原值显示：恢复影像最初的显示效果。
3.点击确定则执行平滑锐化的操作，点击关闭则取消当前的操作。
2.9 小波变换
小波分析方法的基本思想就是将图像进行多分辨率分解，分解成不同空间、不同频率的
子图像，然后再对子图像进行系数编码。系统进行小波变换所选择的变换核为 Mallat 小波
变换核，具体操作为：
湖北大学资源环境学院
1.单击“影像分析”菜单下的“小波变换”命令，系统弹出如图所示对话框：
图 2.9-1小波变换对话框
2.在“小波变换”对话框里进行参数设置：
【输入文件】：进行小波变换的影像，缺省为当前活动窗口中的影像文件。
【输出文件】：进行小波逆变换后得到的结果影像文件。
【分解层数】：小波分解的层数（或称为级数）。
3.在点击确定执行小波变换操作，点击取消则取消该操作。
2.10 小波逆变换
小波逆变换是小波变换的反变换。具体操作为：
1.单击“影像分析”菜单下的“小波逆变换”命令，系统弹出如图所示对话框：
图 2.10-1小波逆变换对话框
2.在“小波逆变换”对话框里进行参数设置：
【输入文件】：进行小波逆变换的影像，缺省为当前活动窗口中的影像文件。
【选择波段】：缺省设置。
【输出文件】：进行小波逆变换后得到的结果影像文件。
3.点击“确定”执行小波逆变换操作，点击“取消”则取消该操作。
湖北大学资源环境学院
2.11 主成分分析
主成分分析又名 K-L（Karhunen—Loeve 离散）分析，是将原始的遥感数据集变换成非
常小且易于解译的不相关变量，这些变量含有原始数据中大部分信息。主成分变换在多光谱
和高光谱遥感数据的分析中很有价值，用于多个波段数据的压缩以及图像的增强显示。具体
操作为：
1.单击“影像分析”菜单下的“主成分变换”命令，系统弹出如图所示对话框：
图 2.11-1主成分分析对话框
2.在“主成分分析”对话框里进行设置：
【输入影像】：进行主成分分析的影像，缺省为当前活动窗口中的影像文件。
【选择波段】：进行 KL 变换的影像波段号，缺省选择所有波段。
【输出影像】：进行 KL 变换后得到的结果影像文件。
【像元类型】：设置输出影像的像元类型。
【分析设置】：保存特征矩阵：选择是否保存变换的特征矩阵。
【期望成分数】：KL 变换后的结果波段数，缺省为源影像波段数。
3.点击确定执行主成分分析操作，点击取消则取消该操作。
期望成分数是主成分变换后的结果波段数，当成分数小于源波段数时实现数据的压缩。
湖北大学资源环境学院
2.12 主成分逆分析
主成分逆分析就是主成分分析的反变换分析。具体操作为：
1.单击“影像分析”菜单下的“主成分逆分析”命令，系统弹出如图所示对话框：
图 2.12-1主成分逆变换对话框
2.在对话框里进行设置：
【输入影像】：进行主成分逆变换的影像，缺省为当前活动窗口中的影像文件。
【特征矩阵】：逆变换需要的特征矩阵，设置为主成分变换时保存的特征矩阵。
【像元类型】：设置输出影像的像元类型，默认和输入影像像元类型一致。
【输出影像】：进行主成分逆变换后得到的结果影像文件。
3.点击“确定”执行主成分逆分析操作，点击“取消”则取消该操作。
湖北大学资源环境学院
3 影像分类
3.1AOI 工具
AOI 区（Area of interest 感兴趣区域）编辑作为辅助工具，提供了编辑影像中感兴趣
区(AOI 区)的功能，通过定义不同类型的 AOI 区可以进行相关的影像处理，比如定义分类训
练区域 AOI 来进行分类分析；定义裁剪区域 AOI 以进行裁剪处理。
1.点击“影像分类”菜单下的“AOI 编辑”命令，系统弹出 AOI 编辑工具条：
图 3.1-1 AOI 编辑器
AOI 区编辑的工具条的功能说明：
湖北大学资源环境学院
工具栏
命令
功能说明
打开
打开 AOI 区编辑影像
启动编辑
打开或者关闭 AOI 区编辑对话框
添加折线区
点击该按钮，鼠标左键为当前选择的 AOI 区添加折线区
添加矩形
点击该按钮，鼠标左键为当前选择的 AOI 区添加矩形
自动添加
点击该按钮，在地图视图中点击某一点，系统自动根据
设定的区参数自动提取范围内同类区域。
删除区
点击该按钮，鼠标左键选择待删除 AOI 区即可
选择 AOI 区
单击可选择添加的某一 AOI 区，选中 AOI 区会闪烁显示
移动 AOI 区
点击该按钮，选择某一 AOI 区，鼠标左键选择该 AOI 区
移动后位置，右键结束。
添加点
点击该按钮后，对 AOI 区进行编辑，添加角点
移动点
点击该按钮后，对 AOI 区进行编辑，删除角点
删除点
点击该按钮，
闪烁
选择某类 AOI 区，点击该按钮，该类所有 AOI 区将闪烁
显示
生成区参数
单击该按钮会弹出如图自动提取 AOI 参数设置对话框
2.在“AOI 编辑器”里，系统会默认打开当前活动窗口的分类影像，点击“编辑”菜单
下的“编辑与分析”命令或工具条中的
命令，系统自动加载影像 AOI 类列表视图：
湖北大学资源环境学院
图 3.1-2 影像 AOI 类列表视图
3.在“AOI 区编辑”对话框里进行设置：
【文件】：菜单下有“导入 AOI 文件”和“导出 AOI 文件”命令。
打开：选择.aoi 文件，导入 AOI 区信息。导入前会询问“是否保存当前的 AOI 区信息”。
保存：保存当前编辑的 AOI 区信息，保存为.aoi 文件。
导入区要素：为当前选中的 AOI 类导入 AOI 区。
导出区要素：将所有 AOI 区导出为区要素。
【编辑】：菜单下的“新建”命令，“删除”和“删除全部”命令。
新建类：新建一个空的 AOI 区，该 AOI 区没有多边形，只有类型、名称、颜色等属性信
息。
删除类：删除选中的 AOI 区，属于该 AOI 区的多边形也一并删除，删除前会询问“是否
删除”。
删除全部：删除所有 AOI 区，所有多边形也一并删除，删除前会询问“是否删除”。
【分析】：菜单下有“统计信息…”、“可分离性…”和“散点图…”命令。通过这些
分析命令可以协助查看样本训练区 AOI 区的选择是否合理。
操作说明：
【添加 AOI 区】：
(1) 为当前活动窗口内的影像添加一个 AOI 区。点击影像 AOI 列表视图上的“编辑\新
建”，系统会新建一个空的 AOI 区，该 AOI 区没有多边形，只有缺省的类型、类值、名称、
颜色等属性信息，缺省类型为“分类 AOI”。
(2) 如果需要添加裁剪 AOI 区，点击对应 AOI 区的类型编辑框，从弹出的下拉框修改
AOI 类型为“裁剪 AOI”。AOI 区类型包括分类 AOI 和裁剪 AOI，不同类型的 AOI 区将在不同
的操作中使用，裁剪 AOI 将用于影像裁剪，分类 AOI 用于监督分类。可以根据需要修改 AOI
区的名称、颜色和描述等。
(3) AOI 区的属性设置好后，点击
或选取“AOI 编辑工具->添加多边形”，此时鼠
湖北大学资源环境学院
标变为
，在影像的对应地物上点击鼠标左键，点击鼠标右键完成一个多边形的添加。一
个 AOI 区可以有多个多边形，可以连续添加。添加完多边形后点右键恢复鼠标状态为指针状
况。
【删除 AOI 区】：
如果某些 AOI 区不理想且不好通过编辑点来修改，或者对无用的 AOI 区，在 AOI 区列表
中选中该 AOI 区，点击“删除”即可删除选中的 AOI 区，属于该 AOI 区的多边形也一并删除，
删除前会询问“是否删除”，若取消则不删除。如果想删除所有的 AOI 区，可以点击“删除
全部”。
【添加多边形】：
如果需要为已有的 AOI 区添加多边形。先在 AOI 区列表中选择目标 AOI 区，再用“添加
AOI 区”的第(3)步方法添加多边形。添加完多边形后点右键恢复鼠标状态为指针状况。
【删除多边形】：
如果需要删除某个多边形，点击
或选取“AOI 编辑工具->删除多边形”，此时鼠标变
为
，通过用鼠标点击某个多边形的内部来选择目标多边形，弹出一个询问是否选择该多
边形的对话框，点“确定”即可删除该多边形。删除完多边形后点右键选择“指针”恢复鼠
标状态为指针状况。
【添加点】：
如果需要为多边形添加点，点击
或选取“AOI 编辑工具->添加点”，此时鼠标变为
，先选择目标多边形(方法见删除多边形)，然后在需要加点的地方单击鼠标左键即可。
添加完点后点右键选择“指针”恢复鼠标状态为指针状况。
【删除点】：
如果需要为多边形添加点，点击
或选取“AOI 编辑工具->删除点”，此时鼠标变为
，先选择目标多边形(方法见删除多边形)，然后在靠近目标点的地方单击鼠标左键即可。
删除完点右键选择“指针”恢复鼠标状态为指针状况。
【移动点】：
如果需要为多边形添加点，点击
或选取“AOI 编辑工具->移动点”，此时鼠标变为
，先选择目标多边形(方法见删除多边形)，然后在靠近目标点的地方按下鼠标左键拖动
鼠标即可。移动完点后点右键选择“指针”恢复鼠标状态为指针状况。
【闪烁 AOI 区】：
4.当 AOI 区的颜色和影像上相应处的颜色很接近、或者图像显示比例很大导致 AOI 区很
小看不清楚时，点击
或选取“AOI 编辑工具->闪烁 AOI 区”，列表中选中的 AOI 区就会
闪烁，便于查看。再点击该按钮可以取消闪烁，点击右键选择“指针”也可以取消闪烁。
3.2 监督分类
3.2.1 最大似然法分类
湖北大学资源环境学院
最大似然法分类是经常使用的分类方法，它是通过求出每个像元对于各类别的归属概
率，把该像元分到归属概率最大的类别中去的方法。最大似然法假定训练区地物的光谱特征
和自然界大部分随机现象一样，近似服从正态分布，利用训练区可求出均值、方差以及协方
差等特征参数，从而可求出总体的先验概率密度函数。当总体分布不符合正态分布时，其分
类可靠性下降，这种情况下不宜采用最大似然法。按照最大似然法的判别函数和分类训练
AOI 区对所选择的进行分类的波段进行监督分类。操作同“最小距离分类”。
1.点击“影像分类”菜单下的“监督分类/最大似然法分类”命令，系统弹出如图所示
对话框：
图 3.2.1-1最大似然法分类对话框
2.在“最大似然法分类”对话框里进行参数设置：
【输入文件】：输入进行监督最小距离分类的文件，缺省为当前活动窗口中的影像文件。
【选择波段】：选择进行监督分类的波段范围。
【输出文件】：设置分类后的结果影像文件。
【处理范围】：通过行列值的设定或者框选影像的大小来确定监督最小距离分类的处理
范围。
3.点击确定执行最大似然法分类的处理操作，点击取消则取消此次操作。
3.2.2 监督最小距离法
监督最小距离分类法是以特征空间中的距离作为像素分类的依据，按最小距离公式和分
类训练 AOI 区对所选择的进行分类的波段进行监督分类。具体操作为：
1.点击“影像分类”菜单下的“监督分类/监督最小距离分类”命令，系统弹出如图所
示对话框：
湖北大学资源环境学院
图 3.2.2-1 监督最小距离分类对话框
2.在“最小距离监督分类”对话框里进行参数设置：
【输入文件】：输入进行监督最小距离分类的文件，缺省为当前活动窗口中的影像文件。
【选择波段】：选择进行监督分类的波段范围。
【输出文件】：设置分类后的结果影像文件。
【处理范围】：通过行列值的设定或者框选影像的大小来确定监督最小距离分类的处理
范围。
3.点击确定执行监督最小距离分类的处理操作，点击取消则取消此次操作。
3.2.3 监督平行六面体法
监督平行六面体分类是一个应用广泛的数字影像分类判别规则，基于简单的“和/或”
布尔逻辑，利用 N 个波段的训练数据来进行分类。按平行六面体公式和分类训练 AOI 区对所
选择的进行分类的波段进行监督分类。操作同“最小距离分类”。
湖北大学资源环境学院
图 3.2.3-1 监督平行六面体分类对话框
3.2.4 BP 神经网络分类法
BP 神经网络是一种采用 BP 学习算法的多层前向神经网络。它的结构一般包括输入层、
中间隐层、输出层。隐层可以为一层或多层，但一般的应用中一层就可以满足要求。在模式
识别中，输入层的神经元个数等于输入的特征个数，输出层的神经元个数等于需要分类的类
别数。而各隐层的神经元个数需要根据实际问题的复杂度而定。以单隐层为例，其结构示意
图如图所示：
图 3.2.4-1 BP 神经网络结构示意图
1.点击“影像分类”菜单下的“监督分类/BP 神经网络分类”命令，系统弹出如图所示
对话框：
湖北大学资源环境学院
图 3.2.4-2 BP 神经网络分类对话框
2.在“BP 神经网络分类”对话框里进行参数设置：
【输入文件】：输入进行 BP 神经网络分类的文件，缺省为当前活动窗口中的影像文件。
【波段选择】：选择进行 BP 神经网络分类的波段范围。
【输出文件】：设置分类处理后的结果影像文件。
【处理范围】：通过行列值的设定或者框选影像的大小来确定 BP 神经网络分类的处理范
围。
【隐层设置】：网络结构中中间隐层的个数。
【动量率】：动量变化量的初始值。
【学习率】：控制网络训练时间（或使误差函数在较少迭代次数下快速收敛）的参数。
简单的说，收敛速度与学习率大小有关。一般学习率越小，收敛越慢；学习率大，收敛越快，
但有可能修正过头，导致振荡甚至发散。这里设置的是网络训练学习率的初始值。
【迭代次数】：选择迭代处理的次数。
【最小均方差】：均方误差的最小值。
3.点击确定执行 BP 神经网络分类的操作，点击取消则取消此次操作。
3.2.5 RBF 神经网络分类法
RBF 神经网络是参数化的统计分布模型与非参数化线性感知器模型相结合的一种前向
湖北大学资源环境学院
神经网络。RBFNN 的实质是非监督的聚类方法和有监督的单层线形感知器的组合而实现非线
性映射的神经网络模型。其结构如图所示：
图 3.2.5-1 RBF 神经网络结构示意图
RBF 神经网络由三层结构组成，包括输入层、中间 RBF 层、输出层。一般输入层的节点
数等于应用领域中所选择的数据的维数，输出层节点数等于所要分类的类别数。对于特殊的
应用，输入层与输出层的节点数都是确定的。因此，RBF 神经网络结构的设计，主要是中间
RBF 层数节点数的确定。而要确定 RBF 层节点数，要根据实际情况的复杂度而定。
1.点击“影像分类”菜单下的“监督分类/RBF 神经网络分类”命令，系统弹出如图所
示对话框：
湖北大学资源环境学院
图 3.2.5-2 RBF 神经网络分类对话框
2.在“RBF 神经网络”对话框里进行参数设置：
【输入文件】：输入进行 RBF 神经网络分类的文件，缺省为当前活动窗口中的影像文件。
【波段选择】：选择进行 RBF 神经网络分类影像的波段范围。
【输出文件】：设置分类处理后的结果影像文件。
【处理范围】：通过行列值的设定或者框选影像的大小来确定 RBF 神经网络分类的处理
范围。
【参数设置】：可参考 BP 神经网络分类。
3.点击确定执行 RBF 神经网络分类的操作，点击取消则取消此次操作。
3.2.6 高阶神经网络分类法
高阶前馈神经网络 BP 算法是在 BP 算法的基础上，增加了高阶连接权值。它的结构如图
所示：
湖北大学资源环境学院
图 3.2.6-1 高阶神经网络结构示意图
1.点击“影像分类”菜单下的“监督分类/高阶神经网络分类”命令，系统弹出如图对
话框：
湖北大学资源环境学院
图 3.2.6-2 高阶神经网络分类对话框
2.在对话框里进行设置：
【输入文件】：输入进行高阶神经网络分类的文件，缺省为当前活动窗口中的影像文件。
【选择波段】：选择进行高阶神经网络分类影像的波段范围。
【输出文件】：设置分类处理后的结果影像文件。
【处理范围】：通过行列值的设定或者框选影像的大小来确定高阶神经网络分类的处理
范围。
【设置隐层】：添加是否有隐层以及隐层的节点数。
【控制参数】：参数的设置可参考 BP 神经网络分类。
【扩展选项】：通过设置是否使用二阶连接系数进行扩展。
3.点击确定执行高阶神经网络分类的操作，点击取消则取消此次操作。
3.3 非监督分类
3.3.1 非监督最小距离法
非监督最小距离分类是按最小距离公式、非监督分类的参数对所选择的分类图层进行非
监督分类。具体操作为：
1.点击“影像分类”菜单下的“非监督分类/非监督最小距离分类”命令，系统弹出如
图所示对话框：
湖北大学资源环境学院
图 3.3.1-1 非监督最小距离分类对话框
2.在“非监督最小距离”对话框里进行参数设置：
【输入文件】：输入进行非监督最小距离分类的影像文件，缺省为当前活动窗口中的影
像。
【选择波段】：选择进行非监督分类影像的波段处理范围。
【输出文件】：设置非监督最小距离分类后的结果影像文件。
【处理范围】：通过行列值的设定或者框选影像的大小来确定非监督最小距离分类的范
围。
【分类参数】：采样间隔：对图像运算时采样的间隔。
【期望类数】：对图像分类时的最大分类的类数。
3.点击确定执行非监督最小距离分类的操作，点击取消则取消此次操作。
3.3.2 非监督平行六面体法
非监督平行六面体分类是按平行六面体公式、非监督分类的参数对所选择的进行分类的
波段进行非监督分类。其操作与非监督最小距离分类方法类似，具体可参照非监督最小距离
分类部分。
图 3.3.2-1 非监督平行六面体分类对话框
3.3.3 ISODATA 法
ISODATA 分类是一种迭代自组织方式的分类，它根据用户提供的参数对当前图像进行分
类。该算法主要包括：
湖北大学资源环境学院
a）如果多光谱特征空间中分离距离小于用户指定的阈值，就合并类。
b）将单个类划分成两个类的规则。
具体操作为：
1.点击“影像分类”菜单下的“非监督分类/ISODATA 分类”命令，系统弹出如图所示
对话框：
图 3.3.1-1 ISODATA 分类对话框
2.在“ISODATA 分类”对话框里进行设置：
【输入文件】：输入进行 ISODATA 分类的文件，缺省为当前活动窗口中的影像文件。
【选择波段】；选择进行 ISODATA 分类影像的波段范围。
【输出文件】：设置分类处理后的结果影像文件。
【处理范围】：通过行列值的设定或者框选影像的大小来确定 ISODATA 分类的处理范围。
【期望类数】：对图像分类时的所期望进行分类的类数。
【采样间隔】：对图像运算时采样的间隔。
【迭代次数】：在对图像的运算时，运算所进行的迭代次数。
【类中心位移】：分类是中心点的偏移。
【最小像元数（%）】：每类中像元数至少占图像像元数的百分比数。
【最大标准差】：各类的最大标准差。
【最大合并类数】：合并类时的最大合并类数。
湖北大学资源环境学院
【最小类中心距离】：每两类的中心的最小距离。
点击
，弹出如下对话框，可对分类结果的 RGB 显示进行设置。
图 3.3.1-2 设置 RGB 波段对话框
3.点击确定执行 ISODATA 分类的操作，点击取消则取消此次操作。
3.3.4 KOHONEN 神经网络分类法
Kohonen 神经网络分类是一种自组织神经网络，是基于自组织学习算法的人工神经网
络，由输入层和输出层组成。其结构如图所示：
图 3.4.1-1 Kohonen 神经网络结构示意图
1.点击“影像分类”菜单下的“非监督分类/Kohonen 神经网络分类”命令，系统弹出
如图所示对话框：
湖北大学资源环境学院
图 3.4.1-2 Kohonen 神经网络分类对话框
2.在“Kohonen 神经网络”对话框里进行参数设置：
【输入文件】：输入进行 Kohonen 神经网络分类的影像文件，缺省为当前活动窗口中的
影像文件。
【选择波段】：选择进行 Kohonen 神经网络分类影像的波段范围。
【输出文件】：设置分类处理后的结果影像文件。
【处理范围】：通过行列值的设定或者框选影像的大小来确定 Kohonen 神经网络分类的
处理范围。
【聚类数】：需要的初始类别的个数。
【采样间隔】：抽样点之间的距离。
【迭代次数】：迭代的最大次数。
【最小误差】：允许误差的最小值。
【学习率】：见 BP 神经网络参数说明。
3.点击确定执行 Kohonen 神经网络分类的操作，点击取消则取消此次操作。
3.3.5ART 神经网络分类法
ART 是一种自组织神经网络结构，是无教师的学习网络。当在神经网络和环境有交互作
用时，对环境信息的编码会自发地在神经网中产生，则认为神经网络在进行自组织活动。ART
湖北大学资源环境学院
就是这样一种能自组织地产生对环境认识编码的神经网络理论模型。具体操作为：
1.点击“影像分类”菜单下的“非监督分类/ART 神经网络分类”命令，系统弹出如图
所示对话框：
图 3.3.5-1 ART 神经网络分类对话框
2.在“ART 神经网络分类”对话框里进行设置：
【输入文件】：输入进行 ART 神经网络分类的影像文件，缺省为当前活动窗口中的影像。
【选择波段】：选择进行 ART 神经网络分类影像的波段范围。
【输出文件】：设置分类处理后的结果影像文件。
【处理范围】：通过行列值的设定或者框选影像大小来确定 ART 神经网络分类的处理范
围。
【聚类数】：需要的初始类别的个数。
【采样间隔】：抽样点之间的距离。
【迭代次数】：迭代的最大次数。
【学习率】：见 BP 神经网络参数说明。
【噪声阀值】：噪声的阀值。
【匹配警戒值】：匹配度值的警戒值。
3.点击确定执行 ART 神经网络分类的操作，点击取消则取消此次操作。
3.4 混合像元分解
湖北大学资源环境学院
遥感影像中像元很少是由单一的地表覆盖类组成的，一般都是几种地物的混合体。因此，
影像中像元的光谱特征并不是单一地物的光谱特征，而是几种地物光谱特征的混合反映。如
果每一混合像元能够被分解而且它的覆盖类型组分（通常称为端元组分）占像元的百分含量
（丰度）能够求得的话，分解将更精确，因而混合像元的归属而产生的错误、误分问题将迎
刃而解，这一过程称之为混合像元分解。系统提供了混合像元分解的操作：
1.点击“影像分类”菜单下的“混合像元分解”命令，系统弹出如图所示对话框：
图3.4-1 混合像元分解对话框
2.在“混合像元分解”对话框里进行参数设置：
【输入文件】：输入进行混合像元分解的影像文件，缺省为当前活动窗口中的影像文件。
【选择波段】：选择进行混合像元分解影像的波段范围。
【输出文件】：设置混合像元分解的结果影像文件。
【处理范围】：通过行列值的设定或者选择来确定混合像元分解的处理范围。
3.点击确定执行混合像元分解的操作，点击取消则取消此次操作。
4 分类后处理
4.1 分类结果编辑
影像进行分类特别是非监督分类后分类的结果不太理想，需要对结果进行删除合并等操
作，并为各类赋上有实际意义的属性值。具体操作为：
1.点击“影像分类”菜单下的“分类后处理/分类结果编辑”命令，系统弹出如图所示
对话框：
湖北大学资源环境学院
图 4.1-1 分类结果编辑对话框
2.在“分类结果编辑”对话框里进行参数设置：
【输入文件】：进行影像分类编辑类的影像文件，输入后可在右面看到分类图象显示。
【输出文件】：设置分类编辑后输出的影像保存路径及名称。
1）点击
按钮，可以看到类别信息中添加新类，可对其进行修改编辑。
2）选中某一类，点击
按钮，选中类变为待删除状态，保存后该类即被删除。
3）点击
按钮，弹出如下所示对话框，可设置源类和目标类：
湖北大学资源环境学院
图 4.1-2选择合并目标类与源类对话框
4）点击
按钮，撤销所有操作。
5）选择某一类，点击
按钮，该类所有图元将闪烁显示，点击
按
钮，停止闪烁显示。点击
按钮旁下拉框，可以弹出闪烁速度设置对话框：
图 4.1-3 闪烁速度设置对话框
【保存】：保存编辑后的类信息。类信息已保存到相应文件。
【关闭】：消并退出编辑类。
注 意 ：编辑类时的影像显示方式要设定为“原数据显示”方式，这样才能保证各类的
湖北大学资源环境学院
显示颜色和列表中各类的颜色对应一致。
4.2 聚类分析
1点击“影像分类”菜单下的“分类后处理/聚类统计”命令，系统弹出如图所示对话
框：
图 4.2-1聚类分析对话框
2.在“聚类分析”对话框里进行设置：
【分类影像】：选择要进行聚类分析的影像数据。
【处理波段】：选择要处理的波段以及领域大小。
【处理范围】：选择处理影像的起始行列值以确定范围的大小。
3.设置好各个参数后单击确定即可进行聚类分析。
4.3 过滤分析
1.点击“影像分类”菜单下的“分类后处理/过滤分析”命令，系统弹出如图所示对话
框：
湖北大学资源环境学院
图 4.3-1 过滤分析对话框
2在“过滤分析”对话框里进行设置：
【输入影像】：输入已经进行聚类分析的影像。
【输出影像】：选择要进行输出的文件路径。
【聚类块最小像元数】：调整聚类块像元的数量。
【处理范围】：对影像的处理范围进行选取。
3. 设置好各个参数后单击确定即可进行过滤分析。
4.4 去除分析
1点击“影像分类”菜单下的“分类后处理/去除分析”命令，系统弹出如图所示对话
框：
湖北大学资源环境学院
图 4.4-1 去除分析对话框
2在“过滤分析”对话框里进行设置：
【输入影像】：输入已经进行聚类分析的影像。
【输出影像】：选择要进行输出的文件路径。
【聚类块最小像元数】：调整聚类块像元的数量。
【处理范围】：对影像的处理范围进行选取。
3. 设置好各个参数后单击确定即可进行去除分析。
4.5 精度评价
分类精度评价报告用来对分类进行精度评价，输出精度评价报告。具体操作为：
1.点击“影像分类”菜单下的“分类后处理/精度评价”命令，系统弹出如图所示对话
框：
湖北大学资源环境学院
图 4.5-1 分类精度评价对话框
2.在“分类精度评价”对话框里进行设置：
【精度评价方法】：系统提供抽样点法和 AOI 区法两类精度评价方法。
【输入文件】：输入进行分类精度评价的影像文件，缺省为当前活动窗口中的影像文件。
【评价结果】：设置评价结果保存的文件，默认格式为*txt。
【AOI 区影像】：输入含有 AOI 区的影像文件。
【评价内容】：可选择感兴趣的评价内容，如误差矩真、各类精度、总精度和 Kappa 系
数。
3.点击确定执行分类精度评价的操作，点击取消则取消此次操作。
分类精度评价结果如下图所示：
湖北大学资源环境学院
图 4.5-2 分类精度评价结果
5 变化监测
5.1 差分法变化监测
差分法变化检测就是利用差值算法来实现两幅不同时期影像的变化检测。具体操作为：
1.点击“影像分析”菜单下的“差分法变化检测”命令，系统弹出如图所示对话框：
湖北大学资源环境学院
图 5.1-1 差分变化检测对话框
2.在“差分法变化监测”对话框里进行参数设置：
【前一时相影像】：输入前一时期的遥感影像，并且可选择处理波段。
【后一时相影像】：输入后一时期的遥感影像，并且可选择处理波段。
【变化值设置】：确定变化像元，有百分比和值两种方式。
【颜色设置】：设置变化检测后的结果影像颜色。
【变化检测影像】：通过差分法检测后的结果影像。
【差分影像】：可以通过选择前面的复选框来决定是否生成。当要选择生成时，需要根
据需要输入差分影像的文件名及结果文件的保存路径。
3.点击“确定”执行差分法变化检测的操作，点击“取消”则取消该操作。
5.2 比值法变化监测
比值法变化检测就是利用比值算法来实现两幅不同时期影像的变化检测。具体操作为：
1.点击“影像分析”菜单下的“比值法变化检测”命令，系统弹出如图所示对话框：
湖北大学资源环境学院
图 5.2-1 比值法变化监测对话框
2.在对话框里进行设置：
【前一时相影像】：输入前一时期的遥感影像，并且可选择处理波段 。
【后一时相影像】：输入后一时期的遥感影像，并且可选择处理波段。
【变化值设置】：确定变化像元，有百分比和值两种方式。
【颜色设置】：设置变化检测后的结果影像颜色。
【变化检测影像】：通过差分法检测后的结果影像。
【比值影像】：可以通过选择前面的复选框来决定是否生成。当要选择生成时，需要根
据需要输入比值影像的文件名及结果文件的保存路径。
3.点击“确定”执行比值法变化检测的操作，点击“取消”则取消该操作。
5.3 变化向量分析
变化向量分析就是在实现不同时相影像检测的基础上，生成变化检测过程中的变化向量
和变化强度，通过这两个变化向量来分析变化检测的结果。具体操作为：
1.点击“影像分析”菜单下的“变化向量分析”命令，系统弹出如图所示对话框：
湖北大学资源环境学院
图 5.3-1 变化向量分析对话框
2.在“变化向量分析”对话框里进行参数设置：
【前一时相影像】：输入前一时期的遥感影像，并且可选择处理波段。
【后一时相影像】：输入后一时期的遥感影像，并且可选择处理波段。
【变化值设置】：确定变化像元，有百分比和值两种方式。
【颜色设置】：设置变化检测后的结果影像颜色。
【变化检测影像】：通过差分法检测后的结果影像。
【变化向量】：可以通过选择前面的复选框来决定是否生成。当要选择生成时，需要根
据需要输入比值影像的文件名及结果文件的保存路径。
【变化强度】：可以通过选择前面的复选框来决定是否生成。当要选择生成时，需要根
据需要输入比值影像的文件名及结果文件的保存路径。
3.点击“确定”执行变化向量分析的操作，点击“取消”则取消该操作。
5.4 分类后比较法
分类后变化检测就是对不同时相的影像在影像分类处理后的基础上，再进行变化检测。
具体操作为：
1.点击“影像分析”菜单下的“分类后变化检测”命令，系统弹出如图所示对话框：
湖北大学资源环境学院
图 5.4-1 分类后变化检测对话框
2.在“分类后变化检测”对话框里进行参数设置：
【变化前分类影像】：输入变化前的遥感影像的分类影像。
【变化后分类影像】：输入变化后的遥感影像的分类影像。
【变化值设置】：确定变化像元，有百分比和值两种方式。
【颜色设置】：设置变化检测后的结果影像颜色。
【变化检测影像】：通过分类后变化检测处理的结果影像。
【输出变化检测报告】：根据变化前和变化后的变化生成变化检测报告，生成的报告包
含标题、变化后转译矩阵标题、变化前转移矩阵标题、以及原始影像单位和报告输出单位。
3.点击“确定”执行分类后比较法的操作，点击“取消”则取消该操作。
湖北大学资源环境学院
6 地图管理
1.点击文件下打开菜单可以打开已存在的地图文档，点击保存可以保存当前文档。
图 6-1 文件下拉菜
2.点击文档，点击鼠标左键，出现如下菜单。
图 6-2 文档下拉菜单
3.点击地图名，点击鼠标左键，出现如下菜单。
湖北大学资源环境学院
图 6-3 地图下拉菜单
湖北大学资源环境学院
7 辅助工具箱
7.1 数据转换工具
7.1.1 数据导入
分为 MapGis6x 转为 MapGis7x，ArcGis 转为 MapGis7x，ArcInfo 转为 MapGis7x 和 CAD
转为 MapGis7x 格式四种，点击 ArcGis-->7x,出现如下对话框。
湖北大学资源环境学院
图 7.1.1-1 ArcGis 转为 MapGis7x 对话框
点击转换进行数据格式转换，点击退出，则退出操作。
7.1.2 数据导出
点击数据导出，出现如下对话框。
湖北大学资源环境学院
图 7.1.2-1MapGis7K9 转为 6x 对话框
点击环境设置，弹出 MAPGIS 环境设置对话框。
湖北大学资源环境学院
图 7.1.2-2 MapGis 环境设置对话框
点击转换进行数据格式转换，点击退出，则退出操作。
7.1.3 数据迁移
点击数据迁移，出现如下对话框。
湖北大学资源环境学院
图 7.1.3-21 数据迁移对话框
湖北大学资源环境学院
图 7.1.3-2 数据迁移参数设置对话框
点击执行进行数据迁移，点击退出，则退出操作。
7.2 数据处理工具
7.2.1 属性统计
点击属性统计，出现如下对话框。
湖北大学资源环境学院
图 7.2.1-1 属性统计对话框
设置分类精度及分类模式，还可查看单值或汇总信息，点击下一步，出现如下对话框。
湖北大学资源环境学院
图 7.2.2-2 属性统计对话框
7.2.2 属性合并
点击属性合并，出现如下对话框。
湖北大学资源环境学院
图 7.2.2-1 属性合并向导对话框
湖北大学资源环境学院
选择待合并类，单击下一步，出现如下对话框
图 7.2.2-2 属性合并向导对话框
湖北大学资源环境学院
属性合并设置好后单击下一步，出现如下对话框。
图 7.2.2-3 属性合并对话框
点击完成进行属性合并操作，单击取消退出属性合并操作。
湖北大学资源环境学院
7.2.3 属性链接
点击属性链接，出现如下对话框。
图 7.2.3-1 属性链接对话框
湖北大学资源环境学院
单击下一步，出现如下对话框。
图 7.2.3-2 属性链接设置对话框
湖北大学资源环境学院
单击下一步，出现如下对话框。
图 7.2.3-2 属性链接对话框
点击完成进行属性链接操作，单击取消退出属性链接操作。
湖北大学资源环境学院
7.3 投影转换工具
7.3.1 单点投影
点击单点投影，出现如下对话框。
图 7.3.1-1 单点投影对话框
点击确定进行单点投影操作，单击取消退出操作。
湖北大学资源环境学院
7.3.2 投影类
点击属性合并，出现如下对话框。
图 7.3.2-1 投影类对话框
点击确定进行投影类操作，单击取消退出操作。
湖北大学资源环境学院
7.4 图框工具
7.4.1 矩形图框
点击矩形图框，出现如下对话框。
图 7.4.1-1 矩形图框对话框
点击确定进行矩形图框设置操作，单击取消退出操作。
湖北大学资源环境学院
7.4.2 梯形图框
点击梯形图框，出现如下对话框。
图 7.4.2-1 梯形图框对话框
点击确定进行梯形图框设置操作，单击取消退出操作。
湖北大学资源环境学院
8 栅格视图
栅格视图窗口如下所示，鼠标在视图窗口点击左键，出现如下菜单，，点击菜单中选项可
实现窗口放大，缩小，移动，复位，更新和切换上级或下级窗口，鼠标中键滚动也可实现视
图放大及缩小，按住鼠标中键移动也可实现地图的移动，滑动条也可实现视图移动。
图 7.1.3-2 数据迁移参数设置对话框
湖北大学资源环境学院
三．高级分析员模块
对于高级分析员，登录进入系统后，会弹出如图所示的界面：
图 7.1.3-2 数据迁移参数设置对话框
主菜单包括：地图文档、基本操作、空间数据管理、USLE 模型、监测源库、专题图以及地
图输出。下面来介绍一下主菜单：
1.地图文档
包括新建、打开、保存、另存、切换用户、退出等子项。
湖北大学资源环境学院
点击“打开”，弹出“打开文件”对话框，选择要打开的地图文档，选择文档，单击“打开”，
然后切换到地图管理视图界面，可以看到左边的视图栏已添加了该地图的数据。
湖北大学资源环境学院
在右侧窗口，右键单击可以选择复位窗口，地图会添加到视图中。
单击“保存”按钮，可以将文档保存在默认路径下。
单击“另存”按钮，弹出另存对话框，选择保存路径，即可将文档保存。
湖北大学资源环境学院
单击“切换用户”按钮，系统返回初始登录界面，可选择新的用户进行系统运行。
单击“退出”，可以退出系统。
湖北大学资源环境学院
2.基本操作
包括放大、缩小、移动、复位、鹰眼等很多基本功能。以“放大”为例，单击“放大”，在
地图视图窗口地图上单击 ，可以将地图放大。
其他基本工具用法如此。
3.数据库管理
单击“数据库管理”，弹出如下所示界面：
湖北大学资源环境学院
在此界面中，可以看到数据源名称，连接类型以及服务名。
我们可以看到已经存在的数据源中，有两个数据源，MapGISLocal 以及 MapGIS6XLocal,单
击，可以看到数据库的信息。
然后选择一个数据库名称，单击，可以看到右侧数据库内部的详细信息。
湖北大学资源环境学院
在右侧要素类选择对话框中，可以选择“联动视图”，或者“联动属性”，对其中两个要素类
进行信息的组合。
4.USLE 模型
将视图切换到 USLE 模型界面。
单击 USLE 下的“批量设置原始数据路径”，如下图所示：
湖北大学资源环境学院
弹出界面，然后选择对应的数据导入，单击“导入”，
左侧的视图栏，会自动添加原始路径进入
湖北大学资源环境学院
然后单击“开始创建模型”，可以看到多个进度条开始进行，提取各大因子。
湖北大学资源环境学院
同时在右侧地图视图菜单项也会动态的加载各大因子的提取图，如下图所示：
湖北大学资源环境学院
在左侧视图窗口中，会将过程结果全部动态的加载在其中。
湖北大学资源环境学院
5.监测源库
单击“监测源库”下的“开启”，可以在状态栏看到数据源连接状态开启，数据库打开状态
开启，监测次数统计以秒计时，我们可以看到监测时长。
单击“断开”，状态栏看到数据源连接状态断开，数据库打开状态断开。
当然，我们也可以手动修改状态，单击“手动更改状态”，弹出如下所示图：
湖北大学资源环境学院
6.专题图
点击“打开专题图目录树”，视图切换到“地图管理界面”，如图所示：
7.地图输出
单击“启动此功能”，可以在右侧视图中看到地图版面视图，如下所示：
湖北大学资源环境学院
单击“关闭此功能”，可以看到右侧视图回复原样。
湖北大学资源环境学院
8.辅助分析
8.1 栅格分析
8.1.1 叠加分析
鼠标单击“叠加分析”之后，弹出如下对话框：
选择各个路径之后，点击叠加分析按钮，就可以进行叠加分析。
8.1.2 裁剪分析
鼠标单击“裁剪分析”之后，弹出如下对话框：
选择各个路径之后，点击裁剪分析按钮，就可以进行裁剪分析。
8.1.3 表面分析
鼠标单击“表面分析”之后，选择各个路径之后，点击表面分析按钮，就可以进行表面分析。
8.1.4 表面距离计算
鼠标单击“表面距离计算”之后，弹出如下对话框：
湖北大学资源环境学院
选择数据名之后，点击计算按钮，就可以进行表面距离计算。
8.1.5 表面积计算
鼠标单击“表面积计算”之后，弹出如下对话框：
图 7.1.3-2 数据迁移参数设置对话框
选择路径以及计算方式之后，点击计算按钮，就可以进行表面积计算。
8.1.6 曲率计算
鼠标单击“曲率计算”之后，弹出如下对话框：
湖北大学资源环境学院
选择各个路径之后，点击分析按钮，就可以进行曲率计算。
8.1.7 统计高程带区域点数
鼠标单击“统计高程带区域点数”之后，弹出如下对话框：
选择路径以及高程范围之后，点击统计按钮，就可以进行高程带内区域点数的统计。
8.1.8 沟脊值计算
鼠标单击“沟脊值计算”之后，弹出如下对话框：
图 7.1.3-2 数据迁移参数设置对话框
选择各个路径之后，点击分析按钮，就可以进行沟脊值的计算。
湖北大学资源环境学院
8.1.9 追踪高程带二值数据层
鼠标单击“追踪高程带二值数据层”之后，弹出如下对话框：
选择各个路径以及生成方式之后，点击追踪按钮，就可以进行高程带二值数据层的追踪。
8.1.10 数据层方位变换
鼠标单击“数据层方位变换”之后，弹出如下对话框：
湖北大学资源环境学院
选择各个路径之后，点击分析按钮，就可以进行数据层方位变换。
8.1.11 数据层平移变换
鼠标单击“数据层平移变换”之后，弹出如下对话框：
选择各个路径之后，点击分析按钮，就可以进行数据层平移变换。
8.1.12 数据层重采样
鼠标单击“数据层重采样”之后，弹出如下对话框：
湖北大学资源环境学院
选择各个路径之后，点击分析按钮，就可以进行数据层重采样。
8.1.13 数据层区域高程值替换
鼠标单击“数据层区域高程值替换”之后，弹出如下对话框：
选择各个路径之后，点击替换按钮，就可以进行数据层区域高层值替换。
湖北大学资源环境学院
8.1.14 数据层区域裁剪
鼠标单击“数据层区域裁剪”之后，弹出如下对话框：
选择各个路径之后，点击裁剪按钮，就可以进行数据层区域裁剪。
8.1.15 数据层提取
鼠标单击“数据层提取”之后，弹出如下对话框：
选择各个路径之后，点击分析按钮，就可以进行数据层提取。
湖北大学资源环境学院
8.1.16 数学表达式计算
鼠标单击“数学表达式计算”之后，弹出如下对话框：
选择各个路径以及计算方式之后，点击计算按钮，就可以进行数学表达式计算。
8.1.17 多层数据层统计
鼠标单击“多层数据层统计”之后，弹出如下对话框：
选择各个路径之后，点击统计按钮，就可以进行多层数据层统计。
8.1.18 无效值/有效值替换
鼠标单击“无效值/有效值替换”之后，弹出如下对话框：
湖北大学资源环境学院
选择各个路径以及替换方式之后，点击替换按钮，就可以进行无效值有效值替换。
8.1.19 数据层数学变换
鼠标单击“数据层数学变换”之后，弹出如下对话框：
选择路径以及计算方式之后，点击计算按钮，就可以进行数据层数学变换。
湖北大学资源环境学院
8.1.20 像元领域统计
鼠标单击“像元领域统计”之后，弹出如下对话框：
选择路径以及统计方式之后，点击统计按钮，就可以进行像元领域统计。
8.1.21 像元聚集分析
鼠标单击“像元聚集分析”之后，选择路径之后，点击分析按钮，就可以进行像元裁剪分析。
8.1.22 数据层小区过滤
鼠标单击“数据层小区过滤”之后，弹出如下对话框：
湖北大学资源环境学院
选择路径以及过滤方式之后，点击过滤按钮，就可以进行数据层小区过滤。
8.2 DEM 分析
8.2.1 数据层区域分组
鼠标单击“数据层区域分组”之后，弹出如下对话框：
选择路径以及统计分组方式之后，点击统计按钮，就可以进行数据层区域分组。
8.2.2 栅格转点
湖北大学资源环境学院
鼠标单击“栅格转点”之后，弹出如下对话框：
选择各个路径之后，点击转换按钮，就可以进行栅格转点。
8.2.3 分类栅格转区
鼠标单击“分类栅格转区”之后，弹出如下对话框：
选择路径之后，点击转换按钮，就可以进行分类栅格转区。
8.2.4 区要素像元统计
鼠标单击“区要素像元统计”之后，弹出如下对话框：
湖北大学资源环境学院
选择各个路径之后，点击统计按钮，就可以进行区要素像元统计。
8.2.5 裁剪影像数据集
鼠标单击“裁剪影像数据集”之后，弹出如下对话框：
选择各个路径之后，点击统计按钮，就可以裁剪影像数据集。
8.2.6 日照晕渲图绘制
鼠标单击“日照晕渲图绘制”之后，弹出如下对话框：
选择路径以及晕渲方式之后，点击绘制按钮，就可以进行日照晕渲图绘制。
湖北大学资源环境学院
8.2.7 水系密度计算
鼠标单击“水系密度计算”之后，弹出如下对话框：
选择各个路径之后，点击计算按钮，就可以进行水系密度计算。
8.2.8 高程值坐标查询
鼠标单击“高程值坐标查询”之后，弹出如下对话框：
选择路径之后，点击查询按钮，就可以进行高程值坐标查询。
湖北大学资源环境学院
8.2.9 等高线错误检查
鼠标单击“等高线错误检查”之后，弹出如下对话框，进行计算。
8.2.10 高程点线相关检查
鼠标单击“高程点线相关检查”之后，弹出如下对话框：
选择各个路径之后，点击检查按钮，就可以进行等高点线相关检查。
8.2.11 数据集山谷山脊提取
鼠标单击“数据集山谷山脊提取”之后，弹出如下对话框：
选择路径之后，点击分析按钮，就可以进行数据集山谷山脊提取。
8.2.12 水文表面流域分析
鼠标单击“水域表面流域分析”之后，弹出如下对话框：
湖北大学资源环境学院
选择路径之后，点击分析按钮，就可以进行水文表面流域分析。
8.2.13 洪水淹没分析
鼠标单击“洪水淹没分析”之后，弹出如下对话框：
选择路径之后，点击分析按钮，就可以进行洪水淹没分析。