① 遙感融合，erdas操作請教
解析度融合（Resofution Merge ）是對不同空間解析度遙感圖像的融合處理，使處理後的遙感圖像既具有較好的空間解析度，又具有多光譜特徵，從而達到圖像增強的目的。圖像解析度融合的關鍵是融合前兩幅圖像的配准（Rectification ）以及處理過程中融合方法的選擇，只有將不同空間解析度的圖像精確地進行配准，才可能得到滿意的融合效果；而對於融合方法的選擇，則取決於被融合圖像的特性以及融合的目的，同時，需要對融合方法的原理有正確的認識。
方法1：主成份替換，累積變換和Brovey變換法。在ERDAS 圖標面板菜單條，單擊Main ! Image Intereter } Spatial Enhancement } Resolution Merge 命令，打開Resolution Merge
在ERDAS 圖標面板工具條，單擊Interpreter 圖標｝Spatial Enhancement } Resolution Merge 命令，打開Resolution Merge 對話框。
在Resotution Merge 對話框中，需要設置下列參數：
( 1 ）確定高解析度輸入文件（High Resolution Input File ）
( 2 ）確定多光譜輸入文件（Multispectral Input File ）
( 3 ）定義輸出文件（OutPut File ）
( 4 ）選擇融合方法（Method ）
（5 ）選擇重采樣方法
（6 ）選擇輸出數據
（ 7）選擇波段輸出
方法2：HLS(IHS)亮度圖像替換法。在ERDAS 圖標面板菜單條，單擊Main ! Image Intereter } Spatial Enhancement } Mod.IHS Resolution Merge 命令，打開對話框。
在Mod. IHS Resotution Merge 對話框中，需要設置下列參數：
( 1 ）確定高解析度輸入文件（High Resolution Input File ）
( 2 ）確定多光譜輸入文件（Multispectral Input File ）
( 3 ）定義輸出文件（OutPut File ）
( 4 ）選擇融合方法（Method ）注意選擇高分圖像的種類
（5 ）選擇重采樣方法
（6 ）選擇輸出數據
（ 7）選擇波段輸出
方法3：HPF融合法，方法同前，選擇HPF Resolution Merge
方法4：小波分析法，方法同前，選擇Wavelet Resolution Merge
近日，作一項目需要將spot 10 米的影像和 landsat7 多光譜的影像融合，一直不得要領，效果很不理想。
前幾天一朋友出主意如下，
1.先在erdas里將tm和spot統一重采樣成10米解析度（必須是做過正射糾正並統一坐標系和投影）
2.將tm和spot統一導出為tiff格式
3.在photoshop中配准，全色spot在下，多光譜tm在上，給spot圖層做銳化（usm銳化：100，1，0）以增強邊緣，
4.將tm圖層透明度改為50％，合並圖層,ok。
效果還算看得過眼，但有一大問題，融合後的圖象顏色減淡，難以進一步增強；
這兩天，自己琢磨出另一途徑，效果不錯，供大家參考
1.先在erdas里將tm和spot統一重采樣成10米解析度（必須是做過正射糾正並統一坐標系和投影）
2.將tm影像作RGB至IHS顏色空間轉換，保留HS通道信息。
3.將SPOT影像替換tm影像亮度通道
4.將結果作IHS至RGB顏色空間轉換，OK！
此方法，更大程度復合了SPOT影像高空間解析度，和tm影像多光譜信息，具有較高
② photoshop cs3怎麼進行圖像重采樣啊
重新取樣的方法方法是:
[圖像]-[圖像大小],然後選上"重定圖像像素",再指定一種插值方法,確定即可.
③ 音頻重采樣實現原理
在聲紋識別中，為了滿足對不同采樣率的要求，常需要對語音進行重采樣。重采樣即將原始的采樣頻率變換為新的采樣頻率以適應不同采樣率的要求。實現重采樣的傳統方法有三種：一是若原模擬信號x(t)可以再生，或是已記錄下來，那麼可以進行重新采樣；二是將x(n)通過數模轉換D/A變成模擬信號x(t)，對x(t)經模數轉換A/D在重新采樣；三是L/M倍采樣率轉換 演算法 ，對采樣後的數字信號x(n)，在「數字域」做采樣率轉換，以得到新的采樣率。方法一所處理的情況比較特殊。方法二再一次引入A/D和D/A量化誤差。方法三最為理想。
音頻重采樣主要步驟是進行插值或抽取。由於抽取可能產生混疊，內插可能產生鏡像，因此需要在抽取前進行抗混疊濾波，在內插後進行抗鏡像濾波。抗混疊濾波和抗鏡像濾波都是使用低通濾波器實現。
假設已對音頻信號x(n)(1≤n≤N)以頻率L進行采樣，現在要對他以新的頻率M進行采樣，L和M都是實數。M可以比L大或者小。如果M>L，那麼就是上采樣，反之，就為下采樣。讓y(k)(1≤k≤K)表示重采樣後的信號，明顯滿足關系K=M/L*N。要導出y(k)的一些基本問題必須考慮：（1）需要多少個x(n)采樣點去導出一個y(k)的采樣點幅值；這便涉及到窗口大小的問題。（2）什麼插值函數比較適合與如何估計逼近精度，這涉及到逼近函數的問題。
對於第一個問題，每個音頻信號的采樣僅僅決定於一些與它鄰近的采樣值。實際上窗是非常小的，通常僅僅包含幾個采樣值，以節省計算量和時間要求。第二個問題，內插函數和逼近函數是數學問題。眾所周知任意連續函數可以被任意均勻的多項式或三角多項式表示。逼近的精度可以用泰勒級數和原函數的高階函數來估計。所以理論上可以選擇合適的多項式和三角多項式作為音頻重采樣的插入函數。
matlab中可以採用resample函數實現重采樣。
④ 對於重采樣的程序解析
重采樣：就是根據一類象元的信息內插出另一類象元信息的過程。在遙感中，重采樣是從高解析度遙感影像中提取出低解析度影像的過程。
中文名重采樣
外文名resampling
注 意根據信息內插象元信息
目 的提取出低解析度影像
定義
重采樣：就是根據一類象元的信息內插出另一類象元信息的過程。
在 遙感中，重采樣是從高解析度遙感影像中提取出低解析度影像的過程。
重采樣方法
常用的重采樣方法有最鄰近內插法（nearest neighbor interpolation）、雙線性內插法（bilinear interpolation）和三次卷積法內插（cubic convolution interpolation）。其中，最鄰近內插法最為簡單，計算速度快，但是視覺效應差；雙線性插值會使圖像輪廓模糊；三次 卷積法產生的圖像較平滑，有好的視覺效果，但計算量大，較費時。
⑤ 圖像鑲嵌
在實際工作中，工作區范圍很大，一幅圖像不能完全覆蓋，這就需要進行圖像的鑲嵌處理。或者工作區位於幾幅圖像中間，需要先將幾幅圖像鑲嵌，然後再進行圖像裁剪。
圖 3. 61 在視圖中定義 AOI 范圍
圖 3. 62 將 AOI 保存為一個 AOI 文件
圖 3. 63 Subset 對話框
本次工作是將裁剪好內框范圍的四幅地形圖進行鑲嵌，得到一幅完整的地形圖。具體過程如下。
1)啟動圖像拼接工具(Start Mosaic Tools)。圖像拼接工具可以通過下列兩種途徑啟動:
圖 3. 64 選擇 AOI 文件
圖 3. 65 Mosaic Tool 視圖
ERDAS 圖標面板菜單條: Main→Data Preparation→Data Preparation 菜單→選擇 MosaicIMAGE→打開 Mosaic Tool 視窗(圖 3. 65);
ERDAS 圖標面板工具 條: 點 擊 Data Prep 圖 標 → 打 開 Data Preparation 菜單 → 選擇Mosaic IMAGE→打開 Mosaic Tool 視窗(圖 3. 65)。
2)載入 Mosaic 圖像(Add IMAGES for Mosaic)。
Mosaic Tool 視窗菜單條: Edit → Add IMAGES → 打開 Add IMAGES for Mosaic 對話框(圖 3. 66);
Mosaic Tool 視窗工具條: 點擊 Add IMAGE 圖標→打開 Add IMAGES for Mosaic 對話框(圖 3. 66);
在 Add IMAGES for Mosaic 對話框中添加需要進行鑲嵌的圖像。在 Add IMAGES forMosaic 對話框中，需要設置以下參數:
→拼接圖像文件(IMAGE File Name): abgclip. IMG;
→圖像拼接區域(IMAGE Area Option): Compute Active Area(Edge);
→Add(圖像 wasia1_mss. IMG 被載入到 Mosaic 視窗中);
→同樣的過程載入 hnjxclip. IMG、sqclip. IMG 和 xhxclip. IMG;
→Close(關閉 Add IMAGES for Mosaic)。
載入結果如圖 3. 67 所示。
3)圖像 疊 置 組 合(IMAGES Stacking )。 Mosaic Tool 視窗 工 具 條: 點 擊 Set InputMode，進入設置輸入圖像模式的狀態，Mosaic Tool 視窗工具條會出現與該模式對應的調整圖像疊置次序的編輯圖標。充分利用系統所提供的編輯工具，進行上下層調整，這些調整工具包括如下幾種。
→Send IMAGE to Top: 將選擇圖像置於最上層;
→Send IMAGE up One: 將選擇圖像上移一層;
圖3. 66 Add IMAGES for Mosaic 對話框
圖 3. 67 載入結果
→Send IMAGE to Bottom: 將選擇圖像置於最下層;
→Send IMAGE down One: 將選擇圖像下移一層;
→Reverse IMAGE Order: 將選擇圖像次序顛倒;
→調整完成後，在 Mosaic Tool 視窗圖形窗口點擊一下，退出圖像疊置組合狀態。
4)設置重采樣方法。在圖 3. 68 所示 Resample 對話框中選擇重采樣方法(NearestNeighbor，最鄰近點插值法; Bilinear Interpolation，雙線性插值法; Cubic Convolution，立體卷積插值法)。
圖 3. 68 Resample 對話框
5)圖像匹配設置(IMAGE Matching)，設置匹配方式和重疊區色調，如圖 3. 69 所示。
圖 3. 69 圖像匹配和重疊區色調調整
6)設置輸出參數，在 Output IMAGE Options 對話框中設置輸出圖像的投影和輸出像元大小，如圖 3. 70 所示。
7)運行 Mosaic 工具，給出鑲嵌結果圖像文件名，如圖 3. 71 所示。
圖 3. 70 Output IMAGE Options 對話框
圖 3. 71 Run Mosaic 對話框
單擊 OK 得到鑲嵌好的圖像。
⑥ arcgis怎麼重采樣改變解析度
在ArcMap中執行以下步驟。
載入需要重采樣的影像，在工具箱中找到重采樣工具：
ArcToolBox--DataManagementTools--Raster--RasterProcessing--Resample;
在彈出界面中選擇需要重采樣的影像，設置輸出路徑和名稱;
將解析度改為需要的大小，默認值是輸入影像的解析度，數值等於其解析度(以米為單位)大小;
選擇重采樣的演算法，系統提供的演算法依次為：最近鄰法，雙線性差值，立方(三次)卷積，多數重采樣。3S處理技術http://www.dsac.cn/Software?cate=13744，上面有一些實用的技巧、方法
⑦ ArcGIS中的柵格數據重采樣方法有哪些
柵格重采樣主要包括三種方法：最鄰近法、雙線性內插法和三次卷積插值法。最鄰近法是把原始圖像中距離最近的像元值填充到新圖像中;雙線性內插法和三次卷積插值法都是把原始圖像附近的像元值通過距離加權平均填充到新圖像中。默認情況下，採用最近鄰分配重采樣技術，這種方法同時適用於離散和連續值類型，而其他重采樣方法只適用於連續數據。另外還可以用ArcGIS中的Resampling工具進行柵格重采樣操作。具體操作方法可以去地理國情監測雲平台看看，或者從網上搜索下，這個答案我就是從網上找到答案的。回答完畢。
⑧ Arcgis中 為什麼要對配准後的數據進行重采樣
因為經過配準的不同柵格的像元並不總是對齊的，因為像元大小可能不同，或者像元邊界之間會有相對的偏移。當進行柵格合並時，空間分析必須為每一個輸出像元指定對應的輸入柵格的像元，這個過程就叫做重采樣。
重采樣的方法有最近鄰發、search法、雙線性內插法和立方卷積法。前兩者適用於離散數據，後兩者適用於連續數據。
⑨ 幾何校正
幾何畸變
幾何校正
幾何畸變的原因有：
感測器內部的原因
遙感平台因素
地球因素
大氣折射和投影方式
幾何畸變類型：
系統性畸變 內部
隨機性畸變 外部
幾何校正類型：
幾何粗校正
幾何精校正 利用地面控制點做的精密校正
幾何校正原理
幾何校正過程
1、坐標變換 直接法 間接法 地面控制點的選擇 幾何校正精度評估
2、灰度值的重采樣， 對灰度值的重新計算過程就是重采樣 方法有 最近鄰法(簡單，保留光譜信息 雙線性內插法 三次卷積法（破壞圖像光譜信息
幾何校正步驟
幾何精校正不需要空間位置變化數據，迴避了成像的空間幾何過程，主要藉助地面控制點實現校正。
步驟為：
1、對畸變圖像和基準圖像建立統一的坐標系和地圖投影。
2、選擇地面控制點，尋找相同位置的地面控制點對。
3、選擇校正模型，例如；多項式校正模型
4、選擇合適的重采樣方法，根據目的來選擇。
5、幾何校正的精度分析。位置精度，一個像元左右。
幾何校正類型
根據控制點選取來源不同
1、圖像到圖象的幾何校正
一個基準圖像和一個畸變圖像。
2、圖像到地圖的幾何校正
通過具有地理坐標信息的柵格圖像等。
3、具有已知幾何信息的幾何校正
一般通過輸入幾何文件和地理位置來查找表
4、 正射校正
考慮到DEM，在高程這一塊。地理位置更加精確。
方法：嚴格的物理模型，和通用經驗模型
圖像配准
使同名像點在位置上和方位上重合。
幾何校正注重的使數據本身的處理。
配准：考慮的是圖與圖之間的關系。
圖像自動配准：要素
提高配準的自動化水平
特徵空間，相似度度量。
投影轉換，添加投影。
⑩ 漲姿勢，怎樣讓tif數據「飛」起來
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序
作為一個新興的三維GIS軟體，在載入數據功能上，LocaSpaceViewer可以廣泛支持載入多種數據格式，極大地豐富了用戶在不同數據源的背景下對數據的瀏覽需求。在載入不同數據源的同時，載入速度往往成為考驗大多數GIS軟體的重要關鍵點。目前在大多數衛星影像數據的存儲以及傾斜攝影生成的正射影像的存儲上，tif格式文件無疑是最常見的影像儲存格式。那麼LocaSpaceViewer如何解決tif格式的數據載入緩慢的問題呢？下面跟著我一起來看看吧。
一、tif數據格式解析
tif格式是一種主要用來存儲包括照片和藝術圖在內的標簽圖像文件格式(Tagged Image File Format，簡寫為TIFF)。
TIFF與JPEG和PNG一起成為流行的高位彩色圖像格式，它廣泛地應用於對圖像質量要求較高的圖像的存儲與轉換。由於它的結構靈活和包容性大，它已成為圖像文件格式的一種標准，在業界已經得到廣泛支持，如Adobe公司的Photoshop、The GIMP Team的GIMP等圖像處理應用、QuarkXPress和Adobe InDesign等桌面印刷和頁面排版應用，掃描、傳真、文字處理、光學字元識別和其它一些應用等都支持這種格式。
一旦體積達到1GB以上，一般的看圖軟體就不能正常查看了，即使專業的GIS軟體類似ArcGis，GlobalMapper，LocaSpaceViewer等也需要相當長的時間來載入顯示。並且存在拖拽移動卡頓的問題，因為需要不斷的解析數據。
二、提高tif解析速度的方法
方法1：創建金字塔
金字塔是一種能對柵格影像按逐級降低解析度的拷貝方式存儲的方法。通過選擇一個與顯示區域相似的解析度，只需進行少量的查詢和少量的計算，從而減少顯示時間。創建金字塔的基本原理是利用采樣自底向上生成金字塔，根據需求直接取其中某一級作為操作對象，以提高整體效率。建的級越多，越方便查詢，但數據冗餘也越大。
金字塔的各個連續圖層均以2：1的比例進行縮減采樣。通過金字塔可以提高5-10倍的載入解析速度，但同時數據的體積會變大1-2倍。此數值和tif的壓縮演算法以及是否壓縮有很大關系。創建金字塔的方式包括：Arcgis的ovr，Erdas的rrd等等，利用Arcgis創建金字塔的具體步驟見附錄一。
優勢：數據瀏覽速度加快5-10倍。
劣勢：數據體積變大，文件個數變多，載入速度提升能力有限。
方法2：切割數據發布wmts瓦片服務
通過切圖工具，可以把大的tif數據切分為如下圖的結構（級別和原始數據的解析度相關）：
其tiles文件以分級的一系列文件夾來組織，文件夾結構為頂層目錄/層目錄/列目錄/tiles文件，圖中左上角中的「world」為頂層目錄，其下的子文件夾0、1、2、3、4分別存儲Level0、Level1、Level2、Level3、Level4所對應的tiles，即為層目錄；層目錄3下面有16（0~15）個文件夾，每個文件夾儲存該列所對應的tiles，即為列目錄；右邊顯示tiles圖片為第3層（Level3）目錄下第9列目錄中的所有tiles圖片，圖片的文件名為該tiles所在的行號，圖片格式為png。
從上面的敘述可知，每一個tile都有對應的地理范圍，並且都有相應的索引號（層、列、行）。當在三維場景里進行全球數據瀏覽時，可以根據視點的高低以及視域范圍，確定需要調用哪一層的那些tile。
優勢：瀏覽速度可以提高50倍以上。
劣勢：切分為瓦片數據後，文件個數暴增，造成了文件碎塊，拷貝、移動大幅下降。體積增加0.5倍左右。
方法3：利用LocaSpaceViewer將tif格式轉換為lrp格式
LocaSpaceViewer獨創了lrp格式，其原理是對數據按照瓦片結構進行切分，單個瓦片採用壓縮演算法進行壓縮，然後以二進制流的形式把所有的瓦片文件存儲到lrp文件當中，lrp自帶索引文件，通過索引查詢具體的瓦片數據，比普通的瓦片結構快10倍以上。同時保證了仍然只有一個文件，但瀏覽速度卻能提高100倍以上，數據體積因為採用分瓦片壓縮，體積甚至會縮小，正常的文件體積增加是-0.5到0.5倍，而且lrp格式也支持移動設備的載入瀏覽和離線數據包的緩存，極大的方便了用戶的使用。在LocaSpaceViewer中將tif格式轉化為lrp格式具體步驟見附錄二。
優勢：不僅可以建立金字塔結構，進行空間索引，而且能做到高壓縮，載入速度超快。
劣勢：目前沒發現
結語
作為一款強大的三維數字地球軟體，LocaSpaceViewer可以支持載入幾乎所有的GIS數據格式，包括了tif和lrp格式，用戶可以使用LocaSpaceViewer載入自己的tif文件，也可以在LocaSpaceViewer中將tif文件轉換成lrp格式後再進行載入。
使用過LocaSpaceViewer的用戶可以明顯感覺到用LocaSpaceViewer載入lrp文件能有效的解決大的數據量的tif格式文件的載入速度慢的問題，其優勢是不言而喻的。單個lrp可以容納1tb的數據，壓縮比是1：10，就是說1個lrp可以存儲10tb的tif數據容量。單張的tif文件在達到2GB以上後，在普通軟體工具查看過程中是比較慢的，但是在LocaSpaceViewer中轉換成lrp格式後，載入速度幾乎可以達到秒加的程度，其速度之快可想而知。所以說，趕緊跟我一起使用LocaSpaceViewer轉換成lrp文件來解決tif數據載入速度慢的問題，讓你的影像載入速度不再成為問題！
附錄一：Arcgis創建金字塔過程
A：點擊打開工具盒創建金字塔BuildPyramids
B：選擇金字塔級別Pyramidlevels(可選)
金字塔等級是指建立的金字塔層級數量。默認的級別是-1，此時會構建完整的影像金字塔。金字塔最高級別可以設為29，可以根據實際情況進行設置，級別越多，需要的時間越長。
C：選擇重采樣方法Pyramidresampling technique(可選)
重采樣的方法一般有以下三種: 雙線性插值（BILINEAR）、最臨近像元法（NEAREST）、三次卷積法（CUBIC）。其中最臨近像元法速度最快，三次卷積速度最慢，但是重采樣後圖像的效果最好。
D：選擇壓縮方式 Pyramidcompression type (可選)
可以選擇一種壓縮方式或者不對金字塔進行壓縮。
附錄二：LocaSpaceViewer轉換tif到lrp過程
A：打開LocaSpaceViewer，在「數據處理」菜單中，點擊「影像批處理」或「地形批處理」（這里以影像數據為例）
彈出對話框，點擊添加數據或添加目錄，可以添加單個的影像數據或整個文件夾的多個影像數據，這里我們選擇單個添加數據，將需要轉換的tif格式的影像數據添加進來，LocaSpaceViewer可以做到一次性轉換多個文件，如果轉換單個數據就直接添加單個的數據進行轉換即可。
可點擊刪除數據或刪除所有，可以選擇對話框中已添加的數據或全部數據進行刪除。
B：開始轉換影像
依次添加完成需要轉換的數據後，就可以開始轉換影像了，這里添加了3個tif文件進行轉換成lrp格式。
C：瀏覽結果
數據轉換完成後會彈出是否預覽處理結果的對話框，點擊是，進行預覽轉換結果。這里添加轉換完成3個tif文件的速度非常快，僅僅幾秒的時間，轉換成lrp格式的多個數據結果在側欄中的圖層里可以看到，進行縮放或擴大瀏覽，速度都很快。
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