遥感图像的融合
1、目的与要求
1、了解遥感图像融合的原理和方法
2、熟悉高、低分辨率的影像的融合步方法骤
3、掌握遥感软件中常用的遥感数据融合的步骤与方法
2、实验内容
选择ETM8波段的数据与假彩色合成波段的数据做融合处理。

融合的方法主要是高、低分辨率遥感数据的融合。

数据要求：在融合之前，第8波段和合成波段数据都已经经过了几何校正和辐射校正等预处理。

3、实验步骤
1、空间分辨率融合
选择“Erdas”面板菜单“Interpreter”->”Spatial Enhancement”->”Resolution Merge”命令，打开“Resolution Merge”对话框。

设置如下参数：
文件设置：高空间分辨率的输入图像、多光谱输入图像和输出文件。

融合方法的选择：
¤主成分变换法
¤乘积变换法
¤比值变换法
主成分变换法：
融合前融合后乘积变换法：
融合前融合后
2、IHS融合
选择“Erdas”面板菜单“Interpreter”->”Spatial Enhancement”->”Mod.IHS Resolution Merge”命令，打开”Mod.IHS Resolution Merge”对话框，在输入、层选择和输出3个页面中设置参数。

融合前融合后
3、高通滤波融合
选择“Erdas”面板菜单“Interpreter”->”Spatial Enhancement”->”HPF Resolution Merge”命令，
打开”HPF Resolution Merge”对话框,设置如下参数：
R值：多光谱图像分辨率与高分辨率图像的分辨率的比值。

通过它可以调整卷积核的大小和中心值。

Kernel Size:高通滤波卷积核的大小，有R值决定。

Center Value:卷积核的中心值。

Weighting Factor:权重影响因子。

2Pass Processing :二次滤波选项。

当R值大于或等于5.5时，此选项才生效。

融合前融合后
二、实验15 遥感影像的分类（1）-非监督分类
1、目的与要求
1、熟悉掌握遥感图像分类及非监督分类的含义
2、掌握图像非监督分类最基本的处理方法
3、了解分类后评价过程
三、实验内容
数据要求：
（1）确定待分类的假彩色合成影像，该数据经过了几何校正和辐射校正等预处理。

（2）对波段的选择应该是广义的。

这个波段可以是原多光谱波段、图像增强的结果数据，还可以是非遥感数据。

实验主要内容
（1）非监督分类前分类参数的选择
（2）非监督分类的过程和方法
（3）非监督分类初始结果的评价
四、实验步骤
1、待分类图像分类参数选择
选择ERDAS面板菜单“Classifier”->“Unsupervise Classification”命令，打开“Unsupervised
Classification”对话框，设置如下参数：
2、ERDAS软件非监督分类
3、非监督分类结果评价方法（1）打开分类前和分类后图像
（2）分类图像评价环境设置
（3）确定类别并标注
1、2、3最终处理结果如下：
（4）检查分类结果的精度卷帘显示：
混合显示：
独立视图窗口显示对比：。