202-专题：基于高分辨率影像城市绿地信息提取.pptx

专题：基于高分辨率影像城市绿地信息提取;1、专题背景;城市绿地是城市中唯一有生命的基础设施 ,在改善城市生态环境和人居环境起着积极的作用,也是城市生态系统中的重要组成部分。 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。 高分辨率遥感图像在国内广泛应用，为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。 使用模块和工具： ENVI主模块 大气校正扩展模块中的快速大气校正工具（QUAC） ENVI FX扩展模块中的Feature Extraction工具 ;WV2数据除了四个业内标准波段外（蓝、绿、红、近红），还包括四个彩色波段：海岸波段（400-450），用来进行深海探测、植物鉴定和分析，由于该波段经常受到大气散射的影响，已经应用于大气层纠正技术；黄色波段（585-625）探测植被的yellow-ness特征指标，进行植被油气蚀变制图，是重要的植物应用波段；红色边缘波段（7055-745）直接反映出植物健康状况有关信息，可以进行植被健康制图；近红外2 波段（860-1040）这个波段部分重叠在NIR 1波段上，但较少受到大气层的影响。;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。 ;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。 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，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。 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。 ;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。 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。 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。 矢量后处理——借助ArcGIS? for Desktop;数据： “2-专题：基于高分辨影像城市绿地信息提取”;2、图像预处理;选择ENVI的 NNDiffuse Pan Sharpening融合方法 /Image Sharpening/NNDiffuse Pan Sharpening ;自定义Beijing_1954_GK_Zone_21N 椭球体：Krasovsky，6378245.0，6356863.0 基准面：D_Beijing_1954, Krasovsky, 0,0, 0 投影：ENVI Classic-Map-Customize Map Projection ;利用地面控制点进行正射校正 Map-Orthorectification-WorldView- Orthorectify WorldView with Ground Control ;快速大气校正（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。 ;3、面向对象绿地信息提取;ENVI FX的Rule Based Feature Extraction Workflow 分割阈值：35 合并阈值：60 ;样本统计法获取阈值 绿地样本 ;样本统计法获取阈值 人工屋顶样本 ;ENVI FX扩展模块下的面向对象分类工具 将规则应用于整景图像，提取绿地信息 以Shapefile矢量格式输出;4、矢量后处理;一体化功能 ENVI菜单的一键导出到ArcMap 矢量检查与编辑 矢量的拼接与裁剪 属性赋值;区域覆盖范围很大，如何保质量减少数据处理？ 减少波段数量 裁剪图像区 单景影像数据量大导致软件异常无法运行时？ 分块处理 可将影像规则分块为2×2、4×4或更多。 ;本专题详细介绍了利用0.5米空间分辨