在地理信息科学范畴内，重点环节乃是卫星遥感影像处理，存在一款名为ERDAS的专业软件用以处理卫星遥感影像，其于该行业领域之中应用颇为广泛，能够助力使用者去开展图像分类、变化检测、三维可视化等诸多运行方面的事宜，可为资源调查、环境监测等各个领域给予技术支撑，对于从事相关工作的专业人士来讲，掌握ERDAS的使用方法极其关键，具备重要程度。
ERDAS如何进行图像分类
ERDAS提供监督分类、非监督分类这两种主要方式，监督分类需用户挑选训练样本，软件依这些样本特性对整幅图像做classification，非监督分类借聚类算法自行把像元分组，用户随后对各类别进行identification，在实际操作中，通常建议先试用非监督分类获初步成果，接着用监督分类做精细调校 。
关键在于做出选择，需挑选恰当合适的分类特征，以此来提升精度，除了常常运用的光谱特征之外，还能够纳入辅助信息，辅助信息包含纹理特征、形状特征等方面，分类完成之后要着手开展精度验证工作，借助混淆矩阵等工具评估分类结果确切的可靠性，这对于后续分析决策十分关键 。
ERDAS在变化检测中的应用
存在将不同时期遥感影像予以比较的行为，进而有识别地面变化过程的情况，这被叫做变化检测，ERDAS具备多种变化检测方法，像图像差值法、主成分分析法这类，并其中图像差值法属于最为直接的方法，其借助对两期影像开展波段运算，从而借此识别变化区域 。
于实际项目里，变化检测常被运用于城市扩张监测、森林砍伐评估等场所情景，应留意的是，在开展变化检测以前，要针对影像实施精准几何校正以及辐射校正，从而确保不同时段影像具备可比性，季节变化、传感器差异等诸多因素，均有可能对检测结果产生影响，故而要仔细排除这些干扰因素。
ERDAS三维可视化技巧
想将数字高程模型和遥感影像进行叠加，进而生成逼真的三维场景，这属于ERDAS具备的三维可视化功能，该功能在地形分析以及规划设计里极为实用，在创建三维场景时，要准备同一区域的DEM数据和遥感影像数据。
之作关乎垂直夸大系数的设置，就可视化效果而言，影响程度极大。适当采取增加垂直夸大系数的举动，可获突出地形特征之成效，然而若超出边界过度夸大，便会致使场景出现失真情形。光照角度的调节，具备显著改善视觉效果的能力，通常来说，建议将光源设置于西北方向之处，如此能更好展现地形起伏之状态。
在处理和遥感图像打交道的相关工作之时，您于借助工具去处理实际问题的这个当口，最经常选用的是ERDAS的哪一种功能来进行开展呢，要是您觉得这篇文稿给您带来了帮助，欢迎在评论的区域分享您的经验，麻烦请您点赞并且将其传递给更多有着这类需求的人们 。