Упражнение Е16. Координатная привязка и геометрическое

трансформирование снимков (Registration)

Цель упражнения: создать список опорных точек и оценить их качество (GCPs - Ground Control Points), для дальнейшего использования этих опорных точек при координатной привязке одного снимка к другому (трансформирование первого порядка).

Задание 1 Определить исходный снимок (Source - который необходимо привязать) и снимок, к

которому будем привязывать (Reference image). Выбрать геометрическую модель

трансформирования (1 - 4)

Задание 2 Отметить на изображении наземные опорные точки (GCPs), используя GCP Editor

(Редактор наземных опорных точек) (5 - 8)

Задание 3 Использовать среднеквадратические ошибки (RMS errors), рассчитанные с

использованием контрольных точек (Check points) для оценки опорных точек (9-12)

Задание 4 Использовать рассчитанную матрицу трансформирования для пересчета не

привязанного изображения (13 -14)

Задание 5 Проверить точность выполненной привязки, используя курсор запросов (Inquire Cursor)

(15-16)

Входные данные: tm_atl.img, pan_atl.img

Выходные данные: трансформированный в проекцию UTM и привязанный к реальным координатам панхроматический снимок Атланты

Инструменты: GCP Editor (Редактор опорных точек), Transformation Editor (Инструментарий для геометрического трансформирования), Geo-Link/Unlink (Географическое связывание Вьюеров), Inquire Cursor (Курсор запросов)

1. На Главной Панели IMAGINE выберите DataPrep / Image Geometric Correction (Подготовка данных / Геометрическая коррекция изображения). В появившемся диалоге выберите опцию From
Image File (Из файла) и выберите имя файла tm_atl.img. Нажмите ОК. Вы выбрали не
трансформированный космический снимок Landsat TM.

2. Теперь перед вами появился список для выбора геометрической модели трансформирования.
Выберите Polynomial и нажмите ОК.

3. В верхней части экрана появилась панель с Инструментами Геометрической коррекции (Geo Correction Tools), а в центре - диалог для выбора свойств полиномиального преобразования (Polynomial Models Properties). Используйте полином первого порядка (Polynomial Order =1).
Ответьте на вопрос 1.

Откройте вкладку Projection (Проекция). Так как проекция для данного изображения не определена, на этой вкладке нет информации о какой-либо проекции. Нажмите кнопку Set Projection from GCP Tool (Установить проекцию из инструментария работы с опорными точками). Открывшийся диалог GCP Tool Reference Setup предоставляет возможность выбора источника получения координат опорных точек. В данном упражнении выполняется привязка снимка к снимку, поэтому выберите как источник опоры Image Layer (New Viewer) (Изображение в новом Вьюере) и нажмите ОК. Выберите снимок pan_atl.img, как опорное (reference image), т.е. изображение, к которому вы будете привязывать снимок tm_atl.img, и нажмите ОК. Нажмите ОК и в диалоге Reference Map Projection. ERDAS Imagine откроет и расположит мозаикой не только изображение, к которому вы будете привязывать многозональный снимок, но и дополнительные Вьюеры с увеличенными изображениями основных Вьюеров, а также GCP Tool (Инструменты работы с опорными точками).

4. Нажмите Apply (Применить) и Close (Закрыть) в диалоге Polynomial Model Properties (Свойства
полиномиального преобразования). Если вы планируете использовать те же параметры модели
преобразования при привязке снимков в будущем, сохраните (Save) параметры в файл.

5. Если вы не изменяли установки по умолчанию для редактора опорных точек (GCP Tool preferences), то при открытии инструментов работы с опорными точками будет выбрана кнопка Toggle Fully Automatic GCP Editing Mode (Режим автоматического редактирования). Этот режим удобно использовать для предварительной оценки (прогноза) местоположения опорных точек и для уточнения соответствия опорных точек исходного (Source) снимка и снимка уже привязанного (Referenced).

6. Перемещайте связующую рамку в обоих Вьюерах таким образом, чтобы она покрыла один и тот
же опознаваемый на обоих снимках объект (например, хорошо опознаваемый перекресток дорог).
Теперь этот объект отобразился в увеличительных окнах Вьюеров (Chip viewers). На панели
инструментов редактора опорных точек нажмите кнопку Keep Current Tool (Продолжать работать
с выбранным инструментом). Затем используйте кнопку Create GCP (Создать опорную точку).
Теперь отметьте маркой соответствующие точки в обоих увеличительных окнах Вьюеров. Как
только это сделано, можно перейти к опознаванию следующего объекта на снимках и использовать для этого кнопку Select GCP (она автоматическ^перетащит связующую рамку к указанному во Вьюере объекту и отобрази^увеличенный фрагмент изображения в ' увеличительном окне Вьюера). После ввода 3-х опорных точек, при нажатой кнопке Toggle Fully Automatic GCP Editing Mode, ERDAS IMAGINE при вводе опорной точки в одном окне Вьюера автоматически определит приблизительное (вероятное) местоположение этой точки во втором Вьюере.

7. Если белые маркеры опорных точек плохо видны на изображениях, вы можете изменить их цвет.
Для этого щелкните цветной прямоугольник в таблице редактора опорных точек и выберите новый цвет для отдельной опорной точки или выберите несколько строк и установите цвет для них.

8. По аналогии с операциями 4-ого шага, выберите 8 опорных точек. Постарайтесь расположить опорные точки равномерно по всему снимку. Как и в любой другой таблице CellArray, в редакторе
опорных точек возможно удаление и редактирование опорных точек. Для этого выберите строку с
точкой, которую хотите удалить, а затем используйте функцию контекстного меню строк Delete
Selection (удалить выбранное).

* Для получения более подробной информации о количестве необходимых опорных точек для трансформирования полиномами разного порядка обратитесь к главе Georectification в описании Вводного курса ERDAS Imagine (Essential Reference Manual).

9. Для того, чтобы оценить матрицу трансформирования, превратите некоторые опорные точки (GCP) из опорных (Control) в контрольные (Check). Их разница в том, что контрольные точки не используются при вычислении матрицы трансформирования. Следовательно, вы можете использовать контрольные точки для независимой оценки точности трансформирования путем просмотра среднеквадратических ошибок (RMS error). Выберите любые четыре точки в таблице CellArray (выбранные строки выделятся желтым). В меню редактора опорных точек выберите Edit / Set Point Type / Check.(Редактировать / Установить тип точки / Контрольная). Содержимое столбца Туре (тип точки) изменится.

10. Нажмите кнопку Compute Error For Check Points (Вычислить ошибки для контрольных точек).
Ошибки опорных точек (Control Point Error) будут заменены на ошибки контрольных точек (Check
Point Error). Для того, чтобы снова посмотреть ошибки опорных точек, выберите кнопку Solve
Geometric Model with Control Points (Рассчитать модель по опорным точкам), - значение RMS
изменится. Ответьте на вопрос 2.

11. Если среднеквадратическая ошибка слишком велика, вы можете удалить опорную точку с
наибольшим вкладом. Для этого выбирают точку (строку в таблице) и используют функцию Delete
Selection (Удалить выделенное) из контекстного меню, доступного через нажатие правой клавиши
на первом столбце Point #. Вы можете удалять и создавать новые опорные точки до тех пор, пока
среднеквадратическая ошибка не станет приемлемой. Трансформирование полиномом первого
порядка требует использования как минимум 3-х опорных точек.

* Во время редактирования опорных точек не стоит забывать, что среднеквадратическая ошибка позволяет лишь указать на то, что одна из точек может вносить наибольший вклад в общую неточность. Если же вам отчетливо видно, что положение опорной точки в обоих Вьюерах указанно правильно, то это положение должно остаться неизменным, несмотря на большую величину среднеквадратической ошибки.

12. Когда вы достигнете желаемой точности^опорных точек, сохраните их. Для этого выберите File /
Save Input (Файл / Сохранить точки на исходном изображении), затем - File / Save Reference
(Файл / Сохранить точки на изображении привязки). Можно ответить Yes, чтобы сохранить
опорные точки в структуру файла.img.

13. На панели инструментов геокоррекции (Geo Correction Tools) щелкните кнопку Display Resample
Image Dialog (Диалог трансформирования изображения). Задайте имя выходного файла
(xrectify.img). Укажите метод билинейной интерполяции (Bilinear Interpolation) в строке
Resample Method. Включите опцию Ignore Zeros in Stats, (игнорировать нули при расчете
статистик). Убедитесь, что информация о проекции есть в верхней части диалога и ответьте на 3-
й вопрос. Нажмите ОК, чтобы начать трансформирование.

14. Когда процесс трансформирования завершен, нажмите ОК в окне со строкой состояния процесса.
Закройте диалог трансформирования изображений (?) (GeoCorrection dialog box). Если вы вносили
какие-то изменения в редакторе опорных точек после последнего сохранения, вам будет предложено их сохранить. Нажмите Yes (Да) для сохранения текущей геометрической модели и
назовите ее xrectify.gms. Во вьюере, где прежде было открыто нетрансформированное
изображение, откройте изображение xrectify.img. Закройте Вьюер (Close), содержащий
панхроматический снимок Атланты pan_atl.img.?

15. Используя Курсор Запросов (Inquire Cursor) из панели инструментов Вьюера, проверьте, как
прошел процесс трансформирования. Затем используйте функцию Quickview/GeoLink-Unlink
контекстного меню. Следуя появившейся подсказке, щелкните во Вьюере с изображением
pan_atl.img, т.е. свяжите оба Вьюера географически.

16. Проверьте соответствие координат нескольких легко опознаваемых точек на снимках, для этого
используйте запросный курсор, функции Zoom (Масштабировать) и Roam (Перемещать).
Ответьте на 4-й вопрос.

Вопросы:

1. В чем разница между трансформированием полиномом первого и второго порядка?

2. Для чего нужен столбец Contribution в таблице, и какую информацию он содержит?

3. Из скольких строк и столбцов состоит выходное изображение?

4. В какой картографической проекции находится выходное изображение (xrectify.img)? Как вы
думаете, в какой части изображения вероятны наибольшие искажения (ошибки)?

Упражнение Е17. Автономная классификация (Unsupervised Classification)

Цель упражнения: На примере учебных данных выполнить безэталонную классификацию, используя метод автономной классификации ISODATA.

Задание 1 Задать имя входного и выходного файлов (1-3)

Задание 2 Задать значение кластера и определить параметры выполнения классификации (4-8)

Задание 3 Вывести во Вьюер классифицированное изображение и отобразить информацию о нем, используя Image Info (9-10)

Входные данные: космические данные Landsat TM (TM dataset)

Выходные данные: тематическое изображение состоящее из 15 классов Инструменты: ISODATA, Image Info

1. Загрузите во Вьюер изображение с именем manaus.img, вписав его в окно Вьюера (Fit to Frame).
Это космический снимок Landsat TM на территорию Бразилии.

2. На Главной Панели IMAGINE выберите DataPrep / Unsupervised Classification (Подготовка
данных / Автономная классификация). Появится диалог Unsupervised Classification (ISODATA).

3. Выберите имя входного файла (Input Raster File) manaus.img. Выходной файл назовите xiso.img.

4. Задайте желаемое число классов (Number of Classes) -15. Щелкните кнопку Initializing Options
(Начальные параметры). Выберите Principal Axis (Ось первой главной компоненты), чтобы
устранить влияние корреляции данных в разных спектральных зонах. Установите значение 2 в
строке Standard Deviations (Множитель стандартного отклонения). Нажмите Close (Закрыть).

5. Нажмите кнопку Color Scheme Options (Выбор цветовой схемы). Этот диалог позволит
раскрасить классы не в градациях серого, а в цветах, близких к исходному изображению.
Выберите Approximate True Color. Закройте диалог.

6. Задайте число итераций (Maximum Iterations) - 25. При задании такого большого числа итераций,
процесс займет несколько больше времени, но зато это не ограничит процесс по сходимости.

7. Порог сходимости (Convergence Threshold) - это количество пикселов (в процентах), которые не
изменяют своей принадлежности к классу при переходе к следующей итерации. Установка
значения 0.950 значит, что если 95% пикселов изображения не изменили принадлежности к классу
при переходе к следующей итерации, то процесс можно завершить. Оставьте значение Skip
Factors (Коэффициенты прореживания), предложенное по умолчанию. Ответьте на вопрос 1.

8. Нажмите кнопку ОК. На экране появится диалог состояния процесса, показывающий номер
выполняемой итерации и достигнутый порог сходимости. Ответьте на вопрос 2.

9. Откройте во Вьюере получившееся изображение xiso.img.

10. Щелкните кнопку Show Information for Top Layer (Показать информацию о верхнем слое).
Ответьте на вопросы 3-4.

Вопросы:

1. Если вы установите значение Skip Factor равным 2, будет ли выходной классифицированный
файл такого же размера, как и исходный?

2. Почему значение Convergence Threshold равно 0 после первой итерации?

3. Используя информацию об изображении в Layer Info, скажите, какой тип данных загружен во
Вьюер - тематический растр или непрерывный?

Упражнение Е18. Назначение цветов, имен и дополнительных характеристик полученным классам (Labeling Classnames)

Цель упражнения: Присвоить названия классам, полученным в предыдущем упражнении.

Задание 1 Открыть редактор атрибутов растра и изменить порядок следования столбцов (шаги 1- 5)

Задание 2 Временно изменить индивидуальные цвета классов, чтобы идентифицировать и

подписать каждый класс (шаги 6-8)

Задание 3 Сохранить изменения в файл (шаг 9)

Входные данные: классифицированное изображение

Выходные данные: обозначенные классы на классифицированном изображении

Инструменты: Signature Editor (Редактор эталонов), Attribute Editor (Редактор атрибутов), Recode (Перекодировка), Color Wheel (Цветовой диск)

1. Загрузить во Вьюер изображение с именем xiso.img, вписав его в окно Вьюера (Fit to Frame). Это
изображение должно быть создано в предыдущем упражнении и может быть уже загружено во
Вьюер. В меню Вьюера выберите Raster / Attributes (Растр / Атрибуты). Нажмите ОК в сообщении
о распределении цветов (the color allocation message), если такое сообщение появилось.
Ответьте на вопрос 1.

2. На панели инструментов редактора атрибутов (Attribute Editor) нажмите кнопку Column
Properties (Свойства столбцов). Измените порядок следования столбцов в таблице атрибутов,
выбрав в списке Class_Names (Имя класса) и нажав кнопку Тор (Первый в списке).

3. Измените Отображаемую ширину столбца (Display Width) со 100 на 10.

4. Теперь выберите столбец Color (Цвет) и нажмите кнопку Up (Вверх, выше), чтобы он
переместился на вторую позицию в списке. Сбросьте флажок Show RGB (Показывать значения
компонент цвета) в правой части диалога и нажмите ОК.

5. Измените местоположение и размер Редактора атрибутов (Attribute Editor), чтобы вернуться к
работе с изображением во Вьюере. Ответьте на вопрос 2.

6. Начните редактировать значения в столбцах Class_Names и Color. Те изменения цветов, которые
вы вносите, не изменят оригинальное изображение до тех пор, пока вы не используете команду
Сохранить. Для отмены внесенных изменений, используйте команду Edit / Undo Last Edit
(Редактировать / Отменить последнее изменение).

и В данном диалоге Undo позволяет отменить только последнее внесенное изменение.

7. Чтобы легче идентифицировать пикселы, принадлежащие к какому-либо классу, временно
измените цвет этого класса. Щелкните по ячейке цвета для 4-го класса (Class 4) и выберите из
палитры синий цвет. Это класс воды и он выделен теперь на изображении синим цветом. Теперь
вновь воспользуйтесь командой Edit / Undo Last Edit, так как вы не сможете отменять
редактирование цвета для всех 15 классов. В поле имени 4-ого класса введите Water (Вода).

8. Повторите этот процесс для остальных 14-ти классов. Вероятно, вы сможете распознать и
подписать такие классы:

Clear Water Чистая вода

Silted Water Заиленная вода

Shadow Тень от облака

Mixed Forest Смешанный лес

Cleared Forest Разреженный лес

Agriculture Сельхозугодия

Urban Урбанизированные территории

Sand Пески

Roads Дороги

Bare Soil Обнаженная почва

Вполне возможно, что в вашей классификации есть смешанные или дублирующиеся классы. Их можно разделить и переобозначить позднее, используя иные методы. Ответьте на вопрос 3.

* Смешанный класс (confused class) - это класс, содержащий больше чем один тип объектов.

9. Когда вы присвоите имена всем 15-ти классам, сохраните изменения (Save), а затем закройте (File / Close) Редактор Атрибутов.

Вопросы:

1. Сколько классов в вашей классификации?
Что представляет класс "О"?

2. Какой класс содержит большую часть данного изображения?

Можно ли добавить колонку Area (Площадь) в редактор атрибутов, и если да, то как это сделать?

3. Какие вспомогательные данные могут быть полезны для такой классификации?

Упражнение Е20. Создание композиции карты (Creating Map Frames)

Цель упражнения: Создать композицию карты, состоящую из двух Областей вывода карты (Map Frames), в которые загружена информация из 3-х различных файлов. В одну из областей вывода карты (снимка) добавить зарамочное оформление с обозначением географических координат.

Задание 1 Отобразить во Вьюере изображение, которое будет использоваться для создания

твердой копии карты (шаг 1)

Задание 2 Создать новую композицию карты и определить область печати (шаги 2-4)

Задание 3 Задать две области вывода карты и уточнить их параметры (шаги 5-10)

Задание 4 Изменить размеры и местоположение областей вывода карты (шаг 11)

Задание 5 Добавить сетку и зарамочное оформление карты (шаги 12-15)

Задание 6 Сохранить композицию карты (шаг 16)

Входные данные: germtm.img, german, german.evs, ERDAS Logo

Выходные данные: композиция космо-карты (Map sheet with multiple frames) Инструменты: Map Composer (Инструментарий для создания композиции карты)

1. Загрузите во Вьюер снимок Landsat TM с именем germtm.img, вписав его во Вьюер (Fit to Frame)
и выбрав для синтеза комбинацию зон RGB=4,5,3. Поверх этого снимка загрузите во Вьюер векторное покрытие (ARC/INFO coverage) german, используя файл символогии с именем rezone.evs. Использование файла символогии позволит отобразить полигоны покрытия соответственно зонированию.

2. На Главной Панели IMAGINE выберите Composer / New Map Composition (Создать новую композицию карты). В появившемся диалоге введите имя нового файла композиции карты xrezone.map.

рагмм^

3. Значения экстента композиции, указанные в текстовом поле зависят от Вашего принтера. Введите

значение ширины карты (Map Width) 19.0 и значение высоты карты (Map Height) 25.0. Измените размерность (Units) на сантиметры (centimeters). Используйте остальные установки, предложенные по умолчанию. Нажмите ОК. Ответьте на вопрос 1.

Внутри появившегося окна композиции карты (Map Composer window) выберите View/Map Size (Вид/Размер карты). Если вы решили изменить размер композиции карты, но не сделали этого раньше, сделайте это сейчас. Если вы не изменяете размер, нажмите Cancel (Отмена).

4. Возможно, будет удобнее изменить размер окна композиции карты и/или использовать опцию Fit
Map to Window (Вписать карту в окно) через контекстное меню (нажмите правую кнопку мыши,
поместив курсор внутри окна). Использование этой опции позволит увидеть полный экстент вашей
карты.

5. Теперь вы готовы начать создание композиции карты. Набор инструментов для работы с
композицией карты появится на экране автоматически. Из набора инструментов выберите кнопку
Create Map Frame (Задать размер области вывода карты). Обрисуйте прямоугольник рамки для
определения границ области вывода карты в пределах листа. Не обязательно определять
границы области вывода карты очень точно, вы сможете уточнить ее местоположение и размер
позднее.

* Удерживая клавишу Shift во время рисовки, вы можете нарисовать точный квадрат.

6. Как только вы определили область вывода карты, укажите источник - Viewer. Затем щелкните по
окну Вьюера, содержащего снимок и векторное покрытие, чтобы поместить их в область вывода
карты.

7. На экране появился диалог Map Frame (Область вывода карты), позволяющий изменять масштаб,
размер или местоположение области вывода карты. Установите масштаб (Scale) 1:50000

Выберите опцию Change Map and Frame Area (Изменить карту и область вывода карты). Введите значение 14.0 для ширины (Frame Width) и высоты (Frame Height) области вывода карты.

Ответьте на вопрос 2.

Теперь измените местоположение области вывода карты на листе. Введите координаты верхнего левого угла (Upper left Frame coordinates) X=2.5 и Y=22.0. Таким образом, вы закончили подготовку области вывода карты.

8. Во Вьюере перемещайте рамку, соответствующую области вывода карты так, чтобы эта рамка
захватила территорию, где векторное покрытие изображено поверх снимка.

Ответьте на вопрос 3.

Нажмите ОК. Теперь в области вывода карты в вашей композиции появится та часть изображения, которую вы только что выбрали во Вьюере.

9. Во вторую область вывода карты (Map Frame) поместите логотип фирмы ERDAS. Для этого поместите во Вьюер изображение erdasjogo.img с комбинацией зон RGB=1,2,3 и используйте опцию Fit to Frame (Вписать изображение в окно Вьюера). Этот файл получен путем импорта TIFF-файла с логотипом ERDAS в формат IMG.

10. Повторите шаги 5-7, чтобы вывести во вторую область вывода логотип. Но на этот раз используйте кнопку Use Entire Source (Использовать изображение целиком) для отображения в области вывода изображения всего логотипа, а не его части. Попробуйте использовать мышь для отрисовки произвольного размера области вывода (Map Frame) без точного задания размеров и местоположения с клавиатуры. Определив размер и местоположение области вывода логотипа,
нажмите ОК - в указанном прямоугольнике в композиции карты будет выведен логотип ERDAS.

11. Возможно, вы не удовлетворены видом Вашей композиции карты. Щелкнув по кнопке Select Map Frame (Выбрать область вывода карты) Вы можете редактировать параметры области вывода. После двойного щелчка мышью по области вывода карты появится связующее окно. Также появится окно с параметрами области вывода карты (Map Frame parameters box) вместе со Вьюером, в который загружено исходное изображение.

Ответьте на вопрос 4.

12. Чтобы добавить к изображению в композиции карты координатную сетку, используйте кнопку Create Grid Tics (Создать координатную сетку) на панели инструментов (Tool Bar). Щелкните мышкой в области вывода german Появится диалог Grid/Tic (Координатная сетка/Деления на рамке).

13. В данном упражнении можно проигнорировать поля Name (Имя) и Description (Описание). Эти
поля обычно используются при создании пользователем шаблонов разграфок (координатных
сеток) для последующего использования.

Убедитесь, что флажки Geographic Tics (Подписи значений линий координатной сетки) и Neat line (Обрамляющая рамка) включены. Оставьте значение Margin (Поле, отступ) предложенным по умолчанию (0.0), для того, чтобы описать линию обрамляющей рамки точно по краю области вывода изображения.

14. Откройте вкладку Horizontal Axis Tab (Горизонтальные линии координатной сетки) и введите
значения Length Outside (Длина линии, выступающей за обрамляющую рамку): 0.1, Spacing
(Интервал): 1000. Включите флажок Use Full Grid (Использовать полную координатную сетку).
Щелкните кнопку Copy to Vertical (Копировать параметры для вертикальных линий), чтобы
использовать эти же параметры для вертикальных линий координатной сетки. Нажмите Apply
(Применить).

15. Для изменения количества вертикальных и горизонтальных линий координатной сетки измените
значение Spacing на 2000. Щелкните Copy to Vertical (Копировать параметры для вертикальных
линий). Теперь нажмите кнопку Redo (Переделать) и Close (Закрыть). Ответьте на вопрос 5.

* Не нажимайте Apply (Применить), когда редактируете существующую координатную сетку. Если вы это сделаете, то одна сетка наложится поверх другой. Правда, иногда это может оказаться полезным, например, если нужно отобразить две различные сетки для

одного и того же изображения, например сетку в UTM и в географических координатах (Lat/Long).

16. Сохраните (Save) результат выполненного упражнения перед тем, как перейти к выполнению следующего задания.

Вопросы:

1. Как можно установить максимальную область печати для вашего принтера?

2. Если вы измените значение масштаба (scale), что произойдет?

3. Что определяют параметры Map Area Width и Map Area Height?

4. Каким образом можно полностью удалить область вывода карты (Map Frame)?

Если ваш снимок (изображение, карта) не привязаны ни к какой системе координат, в каких
величинах будут даны подписи к линиям координатной сетки?