影像數據處理影像數據處理五、分割和批量處理四、影像拼接本章內容三、影像基本處理二、影像的配準操作一、影像的基本概念六、格式轉換1、柵格（影像）數據概念影像數據也叫柵格數據，是以像元為單位特點：

結構簡單：只有行列，對應像元的值，屬性明顯，表達直觀。

不連續性（離散）：數據之間有間隔，圖形無法實現無級放大。柵格數據分類柵格數據有兩種：一種是由單一的層構成的稱為柵格，另一種是由多層復合而成的稱為影像（比如，多波段的衛星照片）而衛星影像等數據包含了多個波段的信息，是分層存儲的，每個波段的數據存儲在一層中，每層中記錄了某一波段范圍內電磁光譜的反射系數。通過給每一層賦不同的顏色（R,G,B），可以生成合成影像，增強某方面的信息，以利于評價土地覆蓋、植被密度等因素。柵格表現

柵格在一種特殊的影像格式，一般影像格式有JPG，BMP，TIF，PNG等，在ArcGIS中一般表現為Grid,.img,.TIF，具體的應用為DEM，DOM等，最直觀表現柵格為單個波段RasterBand，影像分析也是基于單個波段RasterBand，所以在ArcGIS影像分析也成柵格分析。

任何柵格分析（處理）都是信息有損的處理，原始數據一定要保存（保留）。柵格數據介紹-CELLSIZE定義格格單元的大小時，我們需要平衡信息的精確性和數據量之間的矛盾。柵格單元代表的尺度越小CellSIZE，表達的信息就越精確。柵格單元代表的尺度越大，存儲數據所需要的空間就更少，同時，表達的信息也就不精確。在ArcGIS中改變CellSIZE，使用Resample重采樣Resample：可以處理單波段，也可以處理多波段分辨率影像的分辨率是指在影像數據中一個像素代表地面的大小，通常也是人眼能識別的最小地物大小。具體:當分辨率為1m時，也就是說，圖像上的一個象元相當于地面1mx1m的面積，即1m2（平方米）,當分辨率為1m時,也就說，我們可以在影像中最小能分辨出距離為1米的地物

照相機的分辨率區別？分辨率和比例尺轉換公式比例尺=1/96*25.4/1000/分辨率如分辨率為0.1,比例尺為1:377.95如分辨率為0.61,比例尺為1:2305.5如分辨率為2.5,比例尺為1:9448.81分辨率=1/96*25.4/1000/比例尺

如比例尺1:500，分辨率為0.133如比例尺1:2000，分辨率為0.529如比例尺1:10000，分辨率為2.64簡化公式：比例尺分母*2.5/100000.1分辨率數據11image\分辨率\my.jpg改變分辨率,或則右鍵導出另存波段

衛星影像通常包含表示不同波長的多個波段，即從電磁光譜的紫外區到可見光區和紅外區。例如，美國陸地資源衛星影像的數據采集自電磁光譜的七個不同波段。波段1–7（包括波段6在內）表示來自可見光區、近紅外區和中紅外區的數據。波段6從熱紅外區采集數據。多段取一個波段按掩膜提取可以導出每個波段,不要輸出擴展名數據:\11image\分辨率\my.jpg幾個單波段合成波段CompositeBands波段合成使用上個幻燈片的數據柵格數據集像元的位深度容量

像元的位深度（像素深度）決定著特定柵格文件可以存儲的值的范圍，該范圍可根據公式2n計算得出（其中，n表示位深度）。例如，一個8位的柵格可以具有256個不同的值（范圍從0至255）。柵格數據集格式的技術規范-help二、影像配準（或則影像校正，地理配準）

地理配準是指使用地圖坐標為地圖要素指定空間位置。地圖圖層中的所有元素都具有特定的地理位置和范圍，這使得它們能夠定位到地球表面或靠近地球表面的位置。精確定位地理要素的能力對于制圖和GIS來說都至關重要。

選取控制點控制點的數目取決于你打算使用哪一種數學方法來實現坐標轉換.但是，過多的控制點并不一定能夠保證高精度的配準。要盡可能使控制點均勻分布于整個格格圖像，而不是只在圖像的某個較小區域選擇控制點，最好成三角形。最少三個點。通常,先在圖像的四個角選擇4個控制點，然后在中間的位置有規律地選擇一些控制點能得到較好的效果。重點影像坐標和地圖坐標系不同數據：\11image\配準\G48G002048.jpg和JFB一.影像的配準基本原理地理配準的基本過程是在柵格圖像中選取一定數據的控制點，將它們的坐標指定為矢量數據中對應點的坐標（在空間數據中，這些點的坐標是已知的，坐標系統為地圖坐標系）配準中我們需要知道一些特殊點的坐標，即控制點。控制點的選取：控制點可以是經緯線網格的交點、公里網格的交點或者一些典型地物的坐標。控制點的坐標：如果我們知道這些點在我們矢量坐標系內坐標，則直接輸入控制點的坐標值;如果不知道它們的坐標，則可以采用間接方法獲取－從矢量數據中選取。

配準要求為平面1、打開ArcMap，增加地理配準工具條2、打開影像圖找控制點，這里去圖框的三個點（先配對角）3、加載影像，左鍵點擊影像左下點，右鍵輸入對應控制點,輸入對角，再是左上，最后更新配準4、更新影像坐標系統和地圖一致，需要投影變換的就投影，操作：11image/配準1.exe和11image/配準2.exe有兩種方法，可以輸入坐標，也可以拉點配準后文件分析ppp.jgw是配準文件RRD是金子塔信息AUX，是一個用來保存柵格文件自身不能保存的輔助信息的文件，它與柵格文件一起存在同一目錄中，文件名與柵格文件一致。Jgw內容含義:第一行X-Scale(一個像元的每一個刪格點多少米)第二行X方向旋轉角第三行Y方向旋轉角度第四行Y-Scale(一個像元的每一個刪格點多少米)第五行左上角X坐標第六行

左上角Y坐標手工配置寫jgw已知影像的寬度w,高度h，矩形配置范圍為最小：x1,y1,最大：x2,y2Jgw文件內容：(X2-x1)/w第一行00(Y1-y2)/h是負值X1y2自己分析:\11image\配準\實例請定義坐標系三.影像基本處理基本處理Flip（翻轉）Mirror（左右翻轉,鏡像）Rescale（重設比例）Rotate（旋轉）Shift（平移）Warp（扭曲）投影柵格四.影像拼接（影像合并，影像融合)影像拼接以下幾種方法DataManagementTools->Raster鑲嵌(Mosaic)鑲嵌至新柵格(MosaicToNewRaster)是調用Mosaic工作空間轉柵格數據集柵格目錄轉柵格數據集數據:11image\合并Mosaic將一個影像合并到TargetRasterMosaicMethod（optional）。是結果中，重疊部分（overlappingarea）的顏色怎么判斷，FIRST－－重疊部分和順序在上的圖層一致；LAST－－重疊部分和順序在下的圖層一致MEAN－－兩個圖層的平均值；MINIMUM－－兩個圖層中去小值；MAXIMUM－－兩個圖層中取大值。在這里，其實最有用的還是FIRST和LAST，MEAN出來的效果，重疊部分類似于蓋了一層紗，由于0代表黑色，255代表白色，故MINIMUM的結果重疊部分偏暗，而MAXIMUM的結果重疊部分偏亮輸入幾個影像類型可以不一樣MosaicToNewRaster(鑲嵌至新柵格)是將一個影像合并成一個新的影像

Raster

datasetnamewithextension。這里可以寫輸出文件的文件名了，帶后綴名的。只支持ERDASIMAGEING（*.img），GRID（無后綴名），TIFF（*.tif）三種格式，arcgis9.3支持.jpg,pngNumberofbands（optional）。輸出的是彩色的，所以用的3，單色是1；

五、影像分割影像切割有以下方法：ExtractbyMask（按掩膜提取）ExtractbyPoints（用點提取）ExtractbyPolygon（多邊形提取)ExtractbyCircle（按圓形區域提取)ExtractbyRectangle(用矩形提取)矩形切割DataManagementTools->Clip矩形切割SplitRaster(分割柵格)5-6都是矩形，要輸入矩形范圍2-3需要輸入點的坐標4是Circle，要輸入圓心（x，y）和半徑Inside是內部，outside是外部按掩膜提取-ExtractbyMask是多邊形切割，可以按一個已有矢量和影像的范圍切割影像矢量圖范圍切割，輸出格式由文件擴展名指定，tif，img，沒有擴展名是grid使用數據:11image\合并\jfb.shp另一個裁剪\11image\合并\裁剪\dem.img和gg.jpgSplitRaster(分割柵格)五、批量分割（分幅，分鄉鎮的影像切割）使用上面合并數據批量裁剪外擴100米模型