ＥＮＶＩ，ＥＲＤＡＳ，ＰＣＩ，ＥＲ＿Ｍａｐｐｅｒ的特點與統計分類

摘要：介紹了四種軟件的主要功能并比較了在遙感圖像處理中應用的特點。PCI更適合于影像制圖，ERDAS的數據融合效果最好，ENVI在針對像元處理的信息提取中功能最強大。ER Mapper對于處理高分辨率影像效果較好。

關鍵詞：遙感圖像處理；統計分類；軟件

中圖分類號：TP311文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044(2008)26-1776-02

The Features and Statistical Classification of ENVI， ERDAS， PCI， ER_Mapper

LI Si-ze

(College of Engineering Remote Sensing Information， Wuhan University， Wuhan 430072， China)

Abstract: The article introduces in detail the main function and the differences of four kinds of software which apply in remote sensing image. CPI is good at image mapping， ERDAS is skilled in data fusion， ENVI has powerful function in information acquisition when dealing with pixel; while for the software ER Mapper， the result of image manipulation of high resolution is better.

Key words: GPS; application; positioning; direction of development

1 四種軟件

1.1 ENVI

ENVI（The Environment for Visualizing Images）是一套功能齊全的遙感圖像處理系統，是處理、分析并顯示多光譜數據、高光譜數據和雷達數據的高級工具。獲2000年美國權威機構NIMA遙感軟件測評第一。

1）強大的影像顯示、處理和分析系統： ENVI包含齊全的遙感影像處理功能：常規處理、幾何校正、定標、多光譜分析、高光譜分析、雷達分析、地形地貌分析、矢量應用、神經網絡分析、區域分析、GPS聯接、正射影象圖生成、三維圖像生成、豐富的可供二次開發調用的函數庫、制圖、數據輸入/輸出等功能組成了圖像處理軟件中非常全面的系統。

ENVI對于要處理的圖像波段數沒有限制，可以處理最先進的衛星格式，如Landsat7， IKONOS， SPOT， RADARSAT， NASA， NOAA， EROS和TERRA，并準備接受未來所有傳感器的信息。

2）強大的多光譜影像處理功能：ENVI能夠充分提取圖像信息，具備全套完整的遙感影像處理工具，能夠進行文件處理、圖像增強、掩膜、預處理、圖像計算和統計，完整的分類及后處理工具，及圖像變換和濾波工具、圖像鑲嵌、融合等功能。ENVI遙感影像處理軟件具有豐富完備的投影軟件包，可支持各種投影類型。同時，ENVI還創造性地將一些高光譜數據處理方法用于多光譜影像處理，可更有效地進行知識分類、土地利用動態監測。

3）更便捷地集成柵格和矢量數據：ENVI包含所有基本的遙感影像處理功能，如：校正、定標、波段運算、分類、對比增強、濾波、變換、邊緣檢測及制圖輸出功能，并可以加注漢字。ENVI具有對遙感影像進行配準和正射校正的功能，可以給影像添加地圖投影，并與各種GIS數據套合。ENVI的矢量工具可以進行屏幕數字化、柵格和矢量疊合，建立新的矢量層、編輯點、線、多邊形數據，緩沖區分析，創建并編輯屬性并進行相關矢量層的屬性查詢。

4）關于ENVI的數據格式：

①ENVI文件格式： ENVI支持若干種圖像文件格式，描述如下。本節也涉及ENVI標題文件的格式、文件命名原則，以及跨平臺的可移植性問題。

②精度評定：ENVI中圖像校正精度顯示分為一階，二階，三階。

決定了重采樣的精度。一般地，階數越高，精度越高，只是要選擇的控制點也就越多。公式是(N+1)*(N+2)/2個控制點，N是階數。實際采集控制點的時候要至少3倍或3倍以上。

1.2 關于ERDAS

ERDAS IMAGINE是美國Leica公司開發的遙感圖像處理系統。它以其先進的圖像處理技術，友好、靈活的用戶界面和操作方式，面向廣闊應用領域的產品模塊，服務于不同層次用戶的模型開發工具以及高度的RS/GIS（遙感圖像處理和地理信息系統）集成功能，為遙感及相關應用領域的用戶提供了內容豐富而功能強大的圖像處理工具，代表了遙感圖像處理系統未來的發展趨勢。

1）ERDAS的模塊化：ERDAS IMAGINE是以模塊化的方式提供給用戶的，可使用戶根據自己的應用要求、資金情況合理地選擇不同功能模塊及其不同組合，對系統進行剪裁，充分利用軟硬件資源，并最大限度地滿足用戶的專業應用要求。ERDAS IMAGINE面向不同需求的用戶，對于系統的擴展功能采用開放的體系結構以IMAGINE Essentials、IMAGINE Advantage、IMAGINE Professional的形式為用戶提供了低、中、高三檔產品架構，并有豐富的功能擴展模塊供用戶選擇，使產品模塊的組合具有極大的靈活性。

①IMAGINE Essentials級：是一個花費極少，包括有制圖和可視化核心功能的影像工具軟件。

②IMAGINE Advantage級：是建立在IMAGINE Essential級基礎之上的，增加了更豐富的圖像光柵GIS和單片航片正射矯正等強大功能的軟件。

③IMAGINE Professional級：是面向從事復雜分析，需要最新和最全面處理工具，經驗豐富的專業用戶。Professional是功能完整豐富的地理圖像系統。

④ERDAS數據格式：img，rrd是erdas格式，adf，dat等是arcgis格式。分別用Erdas、Arcgis可以打開的。

2）ERDAS的精度分類：精度評價評價的是評價分類結果與實際地物分類的精度，所以在reference字段里應該填入實際地物分類的參考值，落在圖像主體外的點就沒什么價值了，可以設置一下，在每一種地類取幾個隨機點，這樣點就不會落在圖像外面了。

1.3 關于PCI

PCI GEOMATICA是PCI公司將其旗下的四個主要產品系列，也就是PCI EASI/PACE、（PCI SPANS，PAMAPS）、ACE、ORTHOENGINE，集成到一個具有同一界面、同一使用規則、同一代碼庫、同一開發環境的一個新產品系列，該產品系列被稱之為 PCI GEOMATICA。對于20多年來一直致力于向地學界提供全方位解決方案的PCI公司來說，始終堅持領先一步的原則，地理咨訊永遠在變遷，而地理咨訊軟件更處于變遷的前沿。在今天，隨著用戶需求廣度與深度的不斷拓寬與加深，越來越多的人希望軟件是一個可以滿足用戶所有需求的良好的工具。由于對這一點的正確把握，經過4年努力，PCI公司將原有的四個產品系列整合在一起，產生了一個使用簡單、靈巧的工作平臺－PCI GEOMAITCA。該系列產品在每一級深度層次上，盡可能多的滿足該層次用戶對遙感影像處理、攝影測量、GIS空間分析、專業制圖功能的需要，而且使用戶可以方便地在同一個應用界面下，完成他們的工作。在這之前，用戶需用多個軟件來實現，并且需要面對多個軟件經銷商、多個軟件技術支持、多次的培訓、對多個軟件的維護，以及不得不投入相當大的精力來在多種數據格式間，進行數據轉換。

主要功能包括：核線影像生成、自動DEM提取、GEOCODE DEM、2D DEM手工編輯、出錯點消除及內插等。

1.4 關于ER_Mapper

ER Mapper是由澳大利亞EARTH RESOURCE MAPPING公司開發的大型遙感圖像處理系統，經過十幾年的發展已經成為國際通用的遙感軟件之一。

EARTH RESOURCE MAPPING公司成立于1989年，總部設在澳大利亞西部的佩思，多年來公司一直保持著持續穩定的發展，用戶遍布全球。在歐洲、美洲、亞太地區均設有分支機構。

其旗艦產品ER Mapper是國際著名的遙感軟件，提供了各種遙感影像處理功能，同時強大的小波壓縮技術使海量數據的處理變得簡單容易。還配有軟件壓縮開發工具包－ECW JPEG 2000 SDK和海量影像網上發布系統－Image Web Server（簡稱IWS）。從影像處理到網絡發布，為用戶提供了全方位的遙感影像應用解決方案。

1.4.1 ER Mapper主要特色

1）獨特的影像處理技術：ER Mapper開發者建立了一套全新的處理方法，用戶可以只儲存想要顯示文件中的操作過程，而不需要產生中間文件。這樣就提高了處理效率。您對數據使用的操作步驟在ER Mapper中叫做算法（Algorithms），同時算法處理高分辨率衛星影像的方便工具。對一些高達1～3米分辨率的影像（一般需要大量存儲空間，然后才可進行處理），使用算法可以處理得比傳統方法更有效率。

2）操作簡單：用戶界面簡單友好，使許多復雜的處理過程簡單化。ER Mapper中的算法概念是區別于其它圖像處理軟件的主要特征之一，貫穿整個圖像處理過程中，憑借高效的處理能力、方便易用的使用向導得到了廣大用戶的一致好評。繼去年的ER Mapper 7.0版本之后，2006年6月又新推出ER Mapper 7.1版本，在影像處理、數據讀取等方面增加了許多新的功能，完善了一些已有功能。滿足用戶的要求。

2 監督分類和非監督分類

2.1 監督分類

在ERDAS中，是以建立統計識別函數為理論基礎，依據典型樣本訓練方法進行分類的技術。即根據已知樣本，求出特征參數作為決策規則，以建立判別準則，由計算機實觀圖像分類。在監督分類中，用于分類決策的規則是多層次的，如對非參數模板有特征空間、平行六面體等方法。對參數模板有最大似然法、最小距離法等。但要注意對應用范圍，如非參數模板只能應用于非參數型模板；對于參數型模板，要使用參數型規則。另外，使用非參數型模板，還要確定疊加規則和未分類規則。具體步驟如下：首先定義分類模板，顯示要進行分類的圖像；其次打開摸板編輯器并調整顯示字段；然后獲取分類模板信息；再次保存分類模板；最后執行監督分類。

2.2 非監督分類

非監督分類是指人們事先對分類過程不施加任何的先驗知識，僅憑據遙感影象地物的光譜特征的分布規律，隨其自然地進行盲目的分類。一般而言，在實際工作中常將分類數目取為最終分類數目的兩倍；收斂域值是指兩次分類結果相比保持不變的像原所占最大百分比。

2.3 兩種分類方法原理及過程的比較

遙感數據在實際操作中可分為監督和非監督分類兩種方法，一般來說非監督分類方法簡單，不需要分類類別的先驗知識。監督分類需要大量訓練樣本和分類類別的先驗知識。通常監督分類結果的精度要高于非監督分類。

在目前遙感應用較多的是傳統的統計模式識別方法（監督分類方法中的最大似然分類法，最小距離法等和非監督分類中的等距離混合法，循環集群法等）。最大似然法因有嚴密的理論基礎，對于呈正態分布的類別判別函數易于建立，綜合應用了每個類別在各波段中的均值，方差以及各波段之間的協方差，有較好的統計特性，一直被認為是最先進的分類方法，但該監督參數分類方法在實際操作有不少難點，分布參數的估計和分類類別的光譜類別數目確定和各類別的先驗概率獲得，尤其當存在類別光譜混淆時，其固定形狀的決策界面無法獲得較高的分類精度。人工神經網絡是以人腦思維方式為模型的基礎上發展起來的。一般可分為： 前饋網絡，后饋網絡，自組織網絡3大類。

遙感影像的監督分類是在已知類別的訓練場地上提取各類別訓練樣本，通過選擇特征變量、確定判別函數或判別式把影像中的各個像元點劃歸到各個給定類的分類。它的基本思想是：首先根據類別的先驗知識確定判別函數和相應的判別準則，利用一定數量的已知類別樣本的觀測值確定判別函數中的待定參數，然后將未知類別的樣本的觀測值代入判別函數，再根據判別準則對該樣本的所屬類別作出判定。遙感影像的非監督分類也稱為聚類，它是實現無法知道類別的先驗知識，在沒有類別先驗知識的情況下將所有樣本劃分為若干類別的方法。它的基本思想是事先不知道類別的先驗知識，僅根據地物的光譜特征的相關性或相似性來進行分類，再根據實地調查數據比較后確定其類別屬性。

3 總結

盡管現存的地理信息系統軟件很多，但對于它的研究應用，歸納概括起來有二種情況。一是利用GIS系統來處理用戶的數據；二是在GIS的基礎上，利用它的開發函數庫二次開發出用戶的專用的地理信息系統軟件。目前已成功地應用到了包括資源管理、自動制圖、設施管理、城市和區域的規劃、人口和商業管理、交通運輸、石油和天然氣、教育、軍事等九大類別的一百多個領域。在美國及發達國家，地理信息系統的應用遍及環境保護、資源保護、災害預測、投資評價、城市規劃建設、政府管理等眾多領域。近年來，隨我國經濟建設的迅速發展，加速了地理信息系統應用的進程，在城市規劃管理、交通運輸、測繪、環保、農業、制圖等領域發揮了重要的作用，取得了良好的經濟效益和社會效益。

影像監督分類法與非監督分類是針對影像具體分類時是否有先驗知識而產生的兩種方法，二者的使用范圍、使用條件不同，因而在具體分類時有一定的有缺點。

參考文獻：

[1] 黨安榮，王曉棟，陳曉峰.ERDAS IMAGINE遙感圖像處理方法[M].北京:清華大學出版社.2003.

[2] 趙英時.遙感應用分析原理與方法[M].北京:科學出版社，2002.299-301.

[3] 李紀人.“3S”技術水利應用指南[M].北京:中國水利水電出版社，2002:1-10.

[4] 梅安新.遙感概論[M].北京:高等教育出版社，2001:23-24，295-309.

[5] 吳信才.MAPGIS 地理信息系統[M].北京:電子工業出版社，2004:115-127.