不规则影像的边界获取（镶嵌数据集轮廓线不精确）

       一般在获取不规则影像的边界时，常会想到通过镶嵌数据集的轮廓线来获取，然后导出镶嵌数据集轮廓线即可。
       但是该方法不绝对适用，对于影像范围越大，就需要更多的折点参与生成轮廓线来精细的表达影像边界，那么问题来了，对于镶嵌数据集来说，构建轮廓线的近似折点数为4-1万，一旦超过会发生怎样的情形呢，可以看下面案例。
       在小比例尺下看，轮廓线正常，和影像边界重合。


       在大比例尺下看，图左为影像正常边界，图右为将栅格添加至镶嵌数据集且构建轮廓线后，可见轮廓线未能精确的描绘出影像边界，加上镶嵌数据集属性中勾选了将栅格裁剪至轮廓就出现了图右的情形。


       那么对于范围特别大的影像该如何获取其精确的边界呢。可以参考以下流程：
       首先，主要思路就是栅格转面，但是不能直接使用栅格转面工具，不然效率太低，可以先对栅格进行一些处理使其简化。该案例通过栅格计算器con函数将栅格大于0值部分全赋值为1，这样不仅简化了栅格，而且去除了影像边界外、外包矩形内这部分不显示的0值，这样栅格转面才能获得其精确的边界。


       接着就是栅格转面，不过很容易发现上一步栅格计算器简化栅格时，也在影像中间区域去除了部分区域，因此在将面转线（使用要素转线工具）后需要删除掉周长小于周长最大的线（周长字段排序或者按属性选择），剩下的唯一一条最长的线即为影像更为精确的边界。