【遥感微课堂】利用高分辨率图像提取城市绿地信息
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2016-06-20
详细操作文档：http://115.com/file/bem2j2tg
练习数据：http://115.com/file/c2epk98a
城市绿地在改善城市生态环境和人居环境起着积极的作用，城市绿地含量逐渐成为衡量城市生活质量的一个重要指标。此外，城市绿地的空间分布格局与其生态效应有着密切的关系。因此，必须客观、准确地掌握城市绿地信息。目前，随着航天遥感技术的发展，高分辨率遥感图像在国内已经得到广泛的应用。而这些高分辨率图像的出现，也给城市绿地信息提取提供了更为有效而便捷的手段。
本专题详细介绍了利用0.5米空间分辨率的WorldView-2图像提取城市绿地空间信息的完整流程，专题涉及WorldView-2图像正射校正、融合、大气校正、面向对象图像信息提取等内容。除了使用ENVI主模块功能外，还需要用到大气校正扩展模块中的快速大气校正工具（QUAC）、ENVI EX扩展模块中的Feature Extraction工具。
概述
根据WorldView-2图像处理特点以及城市绿地提取技术要求，采用的技术路线为：先对WorldView-2数据进行预处理，包括图像融合、正射纠正、大气校正、图像裁剪；在预处理结果的基础上，采用面向对象图像信息提取的方法提取城市绿地信息；最后对提取的绿地矢量结果进行后处理。具体流程如图专-1.1所示。
图 1 流程图
流程说明：
一、图像获取：WorldView-2图像数据选择带RPC文件的LV2A级数据，其中多光谱数据是由8个波段组成，也可以是包含红色、近红外等4个波段组成的产品；成像时间为6~9月份，这期间植被长势最好。
二、图像融合：根据WorldView-2卫星的特点，先做全色和多光谱图像的融合，再利用全色图像的RPC文件对融合图像进行正射纠正，得到的融合图像正射纠正结果与全色图像正射纠正结果在相同条件下的精度是一致的。这样的顺序能减少流程而提高效率，并且进行全色和多光谱的图像融合时，能保证他们之间精确的空间配准。
三、正射纠正：基于控制点+RPC+DEM完成正射纠正过程，控制点从参考影像中选择，也可以使用野外测量获取的控制点。
四、大气校正：使用快速大气校正工具（QUAC）去除部分大气的影响，在进行面向对象绿地信息提取环节中，提高计算对象的NDVI、光谱属性值的精度，。
五、面向对象绿地信息提取：选择一部分区域作为实验区，获取分类规则，包括对象分割和合并阈值、对象提取规则，然后将实验区的分类规则应用到整个图像中。
六、矢量后处理：整个过程是在ArcGIS Desktop的 ArcMAP中完成，包括矢量结果检查与编辑、矢量数据拼接与裁剪、属性赋值。
说明：①这个处理流程中没有图像镶嵌和裁剪过程，主要是为了减少整个过程的图像计算量以提高效率。WorldView-2图像的空间分辨率（0.5米）和辐射分辨率（16bit）非常高，我们采取分别对单景图像进行预处理和绿地信息提取的方式，最后对生成的绿地矢量数据进行拼接和裁剪，这样就避免了一次性处理海量图像带来的不便。
②基于其他高分辨影像（如QuickBird、IKONOS、GeoEye等）可采用类似的流程。
文章来源：http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d010105ny.html
练习数据：http://115.com/file/c2epk98a
城市绿地在改善城市生态环境和人居环境起着积极的作用，城市绿地含量逐渐成为衡量城市生活质量的一个重要指标。此外，城市绿地的空间分布格局与其生态效应有着密切的关系。因此，必须客观、准确地掌握城市绿地信息。目前，随着航天遥感技术的发展，高分辨率遥感图像在国内已经得到广泛的应用。而这些高分辨率图像的出现，也给城市绿地信息提取提供了更为有效而便捷的手段。
本专题详细介绍了利用0.5米空间分辨率的WorldView-2图像提取城市绿地空间信息的完整流程，专题涉及WorldView-2图像正射校正、融合、大气校正、面向对象图像信息提取等内容。除了使用ENVI主模块功能外，还需要用到大气校正扩展模块中的快速大气校正工具（QUAC）、ENVI EX扩展模块中的Feature Extraction工具。
概述
根据WorldView-2图像处理特点以及城市绿地提取技术要求，采用的技术路线为：先对WorldView-2数据进行预处理，包括图像融合、正射纠正、大气校正、图像裁剪；在预处理结果的基础上，采用面向对象图像信息提取的方法提取城市绿地信息；最后对提取的绿地矢量结果进行后处理。具体流程如图专-1.1所示。
图 1 流程图
流程说明：
一、图像获取：WorldView-2图像数据选择带RPC文件的LV2A级数据，其中多光谱数据是由8个波段组成，也可以是包含红色、近红外等4个波段组成的产品；成像时间为6~9月份，这期间植被长势最好。
二、图像融合：根据WorldView-2卫星的特点，先做全色和多光谱图像的融合，再利用全色图像的RPC文件对融合图像进行正射纠正，得到的融合图像正射纠正结果与全色图像正射纠正结果在相同条件下的精度是一致的。这样的顺序能减少流程而提高效率，并且进行全色和多光谱的图像融合时，能保证他们之间精确的空间配准。
三、正射纠正：基于控制点+RPC+DEM完成正射纠正过程，控制点从参考影像中选择，也可以使用野外测量获取的控制点。
四、大气校正：使用快速大气校正工具（QUAC）去除部分大气的影响，在进行面向对象绿地信息提取环节中，提高计算对象的NDVI、光谱属性值的精度，。
五、面向对象绿地信息提取：选择一部分区域作为实验区，获取分类规则，包括对象分割和合并阈值、对象提取规则，然后将实验区的分类规则应用到整个图像中。
六、矢量后处理：整个过程是在ArcGIS Desktop的 ArcMAP中完成，包括矢量结果检查与编辑、矢量数据拼接与裁剪、属性赋值。
说明：①这个处理流程中没有图像镶嵌和裁剪过程，主要是为了减少整个过程的图像计算量以提高效率。WorldView-2图像的空间分辨率（0.5米）和辐射分辨率（16bit）非常高，我们采取分别对单景图像进行预处理和绿地信息提取的方式，最后对生成的绿地矢量数据进行拼接和裁剪，这样就避免了一次性处理海量图像带来的不便。
②基于其他高分辨影像（如QuickBird、IKONOS、GeoEye等）可采用类似的流程。
文章来源：http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d010105ny.html
