1、高分一號城市綠地現(xiàn)狀調(diào)查與分析實現(xiàn)教程本文將介紹基于高分一號影像數(shù)據(jù)的城市綠地信息提取的實現(xiàn)步驟，下圖是主要的操作流程（圖一）圖一首先對高分影像進行預(yù)處理，其次使用監(jiān)督分類法和面向?qū)ο蠓诸惙▽Τ鞘芯G地進行分類，然后對分類出來的影像進行矢量化處理，最后另其在arcGIS中進行統(tǒng)計分析，得出武漢市城市綠地的現(xiàn)狀，下面是具體步驟。第一章數(shù)據(jù)預(yù)處理因為處理數(shù)據(jù)是高分一號影像，本文處理軟件為ENVI5.1,因為ENVI5.2以下版本不能對高分一號直接進行處理，所以需要安裝r6補丁，將下面兩個文件直接粘貼到軟件所在位置（圖二），然后就可以打開高分影像了（圖三）名稱KhENV1512017/5/4四文件夾I

2、DL832017/5/4四文件夾悸改曰期ADS40ALCSATSRCRESDADigitalElevattiorDMCDMSP(NOAABinaryCARTOSAT-1EEEditDisplayViewsHelp*11Open.Ctrl+OOpenAskOpenRe-centOpenWorldData1lF_OpenRemotsDataset.RemoteConnectionManageitCtrl+WNewViewsfitLayers圖三為了加快數(shù)據(jù)處理的速度，本文是選擇先進行輻射定標(biāo)然后將圖像裁剪在進行后續(xù)的操作，預(yù)處理流程如下圖（圖四）：圖四輻射校正分為輻射定標(biāo)和大氣校正OBn-Q皿a-

3、Tfth話&rsi?跆on一2問：Q霹F!|曲CD盤栢耳R3(1)打開數(shù)據(jù)：ENVI-OpenAs-CRESDA-GF-1選擇處理的影像，打開XML后綴文件;Op*n*計=機卜耳|EI學(xué)曲h生p月匹litr1gdaaflSDSk-l*tII心EXsas-初立廿電蘭GFl_FM51_E115_N3aalWnfl_IJJMMJlil3ff!-lMtSl苣GFi_klMll_Eii3ia_HaCl3_JOLia2i*_LLAeCfiULa6&i-Pi5MSIi二GFl_l51Eliaa_IM3DLW214J_LiMMliL35WMSLjlGFi_&i_Eiln_NaLl5JiOL6D21&_LLAO

4、COUL36fiOPArJi二地I圈犯S_2O16021J_L0422IW9FHjlGFi_&i_Eil4_NaL?JOL6D22G_LLAOM12JJDE41MtSL-GF1PMfilE1U6N30530160沏Li山網(wǎng)1也兀汕卩駅輻射定標(biāo)：選擇Toolbox-RadiometricCorrection-RadiometricCalibration選擇待處理的高分?jǐn)?shù)據(jù)ToolboxSearchthutoQlbvK/RadidiiEtricC*Trecllm/EtadicinetriciZalibration00j*lEliLIi-y-!i：i-ji-i-i*_:門圧iftcisaidsinB

5、TLJEsdarRsi.onetrieCorrection:-4SArijjlyCalnandOffsetjk!_|AtmosphericCorrectionModuleiCalibrateAVBFLR-4sCalibrateTIJ13Cross-TxackIllminationCTrealLon4DarkSubtract!qhEFFORTPolishing；EjiLEsivityALphEcsiduilsEmissivityHornalizatlonEnissivityReferenceChanneLEnpiricalLineCalibratsEsis-tins:-4EnpiTiealLin

6、eCmputmFactorsiFlatFieldCalibration4fi-IASReflectanceCalibrationRumlduaJs：匚3.11107屮1.血RHdLiuti7i.c：CaLibra-tiQnThermalAtiospherlcCorrect1unOlRasterManagBJiEtitQiKeglnsofInterestSFEARSpectralStatisticsTargetDetecticitiTHOR丁亡rrainTxansfornVectorEiimsioHESelectInputFile.卜FileInformationSpatialSabset.Sp

7、ecSubeet.FullExtent4of4BandsQK|Cancel彈出RadiometricCalibration對話框，進行如圖設(shè)置。對于多光譜影像，點擊ApplyFLAASHSetting設(shè)置成默認(rèn)值;如果是對全色影像進行輻射定標(biāo)，那么Calibration則是Reflectance,OutPutType為UInt,ScaleFactor為1000，如下圖：高分一號全色影像參數(shù)設(shè)置（3）大氣校正：選擇Toolbox-RadiometricCorrection-AtmosphericCorrectionModule-FLAASHAtmosphericCorrection,彈出FLAA

8、SHAtmosphericCorrectionModelInputParameters對話框。要注意，全色影像不做大氣校正，多光譜影像則需要做大氣校正處理。Searchthe/Radioriet；ricCorrection/AtnosptiericCorrectionHodL,l-JFavnariteci!_|AnonalyDetectioni口EindRatio_J口ChfltiseDetetiiiJLiClassificatLQn!_|FeatureExtractioniClFilterHOCeoretiiCorreclion-I_JIiastSharpen!nsil_JLiDAE?:!_

9、|FlGSslckLng山口RadarjJRadiQietrlcCTTectLon；:-4HApplyCainandOffset:F-jAtdDEphericCorrectIon11e-djiile|EmSHAhgphEriv：hrrmicinl:OVickfttnc-sphrricCorrEctinn(QTIAC):：-l3iCalibrateAVrtRE?；./,：.ilil:il.-.IY-Crose-TraekIlliULLnatisnCarrestIonLarkSubtractiri:：-4HEFFORTPc-lishinEI:-#EmissivityAlphaRiesi1s翻Eni

10、ssivltyWornallzatlonEnissivityRtfermetChannelEripiTicalLineCalibrateEistlnEEnpiri:：alLineCnputcFaclvrEj-FlatFieldCalItirstl&n：-4ilIARRe：ilestajiceCalibratlutiLogR亡sidualsCalibrationRadioinetrLCCalibrationTherrialATnspherleCdrreeTl&n由RasterHansE&iLgrtAORegionsInteiest申CJSFEAE?1I_jSpectraLil_|Statisti

11、cskOTaisetDete匚tonRsatnaneforTLAftGEiFilesEyerieCanter|MMELat00Cl00Lon00Cl00SensorTypeJliKNOWW-HSGerixorftltitudeOsn)山WOGroLOjlfilevaTi-sn(kii0-兇0FiirlSizetiJ0-MOFllshtDate匚”二=FlightTiie37O:I:SS)o*；a_i_Jilxcsphrri匚Tode-1TropicalAefcqIHode-lturalEticctrilPlishins日111嗆terRetrievalYcjKAefczo1Retrieval2

12、-Eand(XTFidth(ihErcfhaDife)9TaxerAbsirpTionFeaxure1133mInit5ilLsihLlity(kn)40.TavcleiifttfciR&callbratlon.防ITAd=e-dSettLng-.Save.Jestore.Hyptrsp&zLralSettings.點擊InputRadianceImage,選擇前面處理好的數(shù)據(jù)，在RadianceScaleFactors面板中選擇Usesinglescalefactorforallbands,由于定標(biāo)的輻射量數(shù)據(jù)與FLAASH的輻射亮度的單位相差10倍，所以在此Singlescalefacto

13、r選擇：1,單擊OK；5）設(shè)置文件輸出路徑。6）傳感器基本信息設(shè)置：I-Bi-IT2014.I.：r.-.n-：.l,：l.:EmeuCenter|H)昭口血gf-111：T矽V卜-I：H-th-n-fi.OdO-：1：l932.-:沏.:-lb-ie-O)SceneCenterLocation從影像中自動獲??；SensorType為GF-1；GroundElevation通過統(tǒng)計DEM數(shù)據(jù)獲得；PixelSize根據(jù)相機選擇，PMS相機全色2m,多光譜8m,WFV相機16m；FlightDate從影像xml頭文件中讀取，減去8換算成GMT時間；anii-uc.i_r*urai_il.bjla

14、uiimiZerterTimo2014-04-1411:11:567）大氣模型和氣溶膠模型：AtmosphericModel根據(jù)經(jīng)緯度和影像區(qū)域選擇：IjtrtLdeN)Jan.h.tarchh.(3yJlIi/SeptNdv.GDswG/WGAA/MLWMLW70SAWS/WMLWMLWMLWSAJlV60HLWMLWMLWSASSASMLW50ULWMLWSASSASSASSAS40SASSASSASMLSMLSSAS30MLSMLSMLSTTMLSZDTTTTTT10TTTTTTDrTTTTT-1DTTTTTT-2DTTTMLSMLST-3DMLSMLSMLSh-1L&MLS-4iiSA

15、S5ASSASSASSAS5A5-50SAS泗SAShdLWMLWSAS表2數(shù)據(jù)經(jīng)緯度與獲取時問決是選用的大氣模型AerosolModel根據(jù)實際情況選擇；AerosolRetrieval選擇None；其他默認(rèn)；(8)單擊MultispectralSetting按鈕，在FilterFunctionFile導(dǎo)入光譜響應(yīng)曲線“gf-lpms.sli”單擊OK。Indeslafirstband1越MultispectralSettingsSelectCh：srmelDefinitionsbyFile9GULWaterRetrievalKautJian-TaixreAerosolRetrievaLWa

16、terAbsorptionChannel|UndefinedWaterReferEn匚亡ChannelOKCancelHelpFiLterFunctionFiletJHL.astcrM冋化數(shù)推液普庫-呂丄i-iUndrfined(9)單擊AdvancedSettings,在高級設(shè)置中ModtranResolution選擇5cm-1。(10)設(shè)置好后，在大氣校正模塊面板中，單擊Apply。影像裁剪File-Open,這里使用的是不規(guī)則裁剪，具體的理論知識可以在網(wǎng)上搜索，首先打開你矢量的矢量.shp數(shù)據(jù)，如圖；在Toolbox中，打開RegionsofInterest/SubsetDatafrom

17、ROIsSelectInputFile選擇Beijing_TM.dat,點擊OK,打開SubsetDatafromROIsParameters面板；在SubsetDatafromROIsParameters面板中，設(shè)置以下參數(shù)：SelectInputROIs:選擇EVF:矢量.shpMaskpixelsoutputofROI?：YesMaskBackgroundValue背景值：0選擇輸出路徑和文件名，單擊0K執(zhí)行圖像裁剪。正射校正使用RPC文件進行正射校正，點開GeometricCorrectionOrthorectificationRPCOrthorectificationWorkflow

18、，如下圖所示:ASCIIBuildDuildBuildFfCOrthorsctiFiciqtiuilDrthoi-ec11MapL-uijrdirL：ateLunverty：Orthorectification磚恥ildRFG在該工作頁面中將要處理的影像輸入，然后點擊next在彈出的頁面的Advanced選項中選擇輸出像素大小，多光譜選擇8m,全色選擇2m，然后再export頁面選擇輸出的位置，點擊finish；RPCOrthorectificaticnRPCRefinementImportGCPsAdvancedStszExpertVIC-fioid.CarractionOutpui.Pix

19、elSmtersImageResairiplirigBilinearGridSpacing10FrevievCBack|Finish|Cancel1.4圖像融合對每一景的多光譜和全色影像進行正射校正之后就對其進行融合，一般來說高分一號影像使用GS融合，點擊工具箱中的ImageSharpeningGram-SchmidtPanSharpening分別將多光譜和全色影像輸入，然后設(shè)置輸出位置，finish；._J:S-.4-oe:ELt-chtheto口丄ijKjImageSh：irpemrLgii1Gr：=jtiSclurilAtP：tl土.1.-_J.-_J-_J-_J-_J-_J.;-s-:

20、s-:s-:s-0-;.0-:s-0-FavQrilesEandRatioCh：rLeEetectio口CliSEificaticinFeatirft!EktractionFilterGecrriHtricCorFeetic-n：=LgeEh：=Lt_iiernngC1I5pactr：=ilSh：=Lrjiernn耳iColorfform：lize1l.)Brovey)Gr：=jtiSchniid_tP：itlSh：=LrpaniHSVSh：iXF已口Jtl巨FCSg已ctral5h：u-peniiLgL1IIWLrlritirFlieSeiectionGF2PMS1E92.&H28.2201

21、61113L1A0001959S01-HSS1ortLo.JatGF2_FMS1_E日彳2_庇也3_2O15L2O9_L1ADOIGF2PMS1E92.&20161113LIADO(1.5圖像鑲嵌圖像鑲嵌也是所謂的羽化操作，一般來說一景高分影像能覆蓋的區(qū)域是有限的，所以需要進行鑲嵌操作，對其進行拼接到所需要的研究范圍，點擊工具箱中的MosaickingseamlessMosaicLfSLlF旨:孟七低uExt匸wetiqilE肝/=%,B-|PiLterE-ClGecimetricCorrectionJ-(JIfTiag已ShiiLfpenirLt由國LiDAHS-tr3Mosaicking卜

22、氈FiselEasedfilosaiekingTiyitllbiE|W|E-f|E：刃:遼|JiadiCiffie+rieC心rreetioilAr|EasterM:dTLagemertt-T|-4*|JiegirmsoInterestE-;_JSPEAJ一4-1Sp已(：tral鑲嵌過程最好兩張兩張鑲嵌，這樣電腦可以承受，先將要鑲嵌的兩張圖通過綠色的加號加載進來，然后使用右上角的seamlines中的自動接邊線進行自動拼接，再觀察自動拼接的效果，如果有不好的地方再對其進行修改。接邊線的修改主要就是畫三角形，將不想要的部分去除，這個很簡單，在網(wǎng)上也可以搜到。如何覺得對接邊線進行修改比較麻煩，可

23、以加我qq545698595接邊效果:1.6影像增強在遙感集市網(wǎng)站上有植被增強的插件，如果要做綠地信息提取的話可以去上面下載安裝然后對影像進行處理，但是很多情況下不需要這一步，對影像做一個拉伸處理便可。第二章綠地信息提取2.1監(jiān)分類這一步實習(xí)課上都有，不需要演示2.2面向?qū)ο缶G地信息提取面向?qū)ο笮畔⑻崛∈悄壳白盍餍械男畔⑻崛》椒?，現(xiàn)在可以實現(xiàn)的軟件有econition8.7ERDAS還有envi的EX模塊，總體來說易康軟件的面向?qū)ο筇崛》椒ū容^完善，分割方法也比較多，但是因為軟件需要收費，所以本文使用envi來進行處理。2.2.1分類步驟是1發(fā)黑愎分割合并分決特征提取I定矣要秦規(guī)則分掄管分類耳

24、出要盍查看報告和緘+2.2.2實現(xiàn)對象的創(chuàng)建影像對象的創(chuàng)建主要進行了圖像分割處理，本文采用多尺度分割算法對影像進行分割。首先要對數(shù)據(jù)源進行一些預(yù)處理操作，本文將RGB調(diào)整成4:3:2顯示模式，這樣能夠更好的判別出綠地和非綠地的區(qū)別，這個時候在圖像上可以看到有些紅色的建筑物頂和植被覆蓋區(qū)域發(fā)生混淆，這個是之后需要解決的問題。然后打開基于規(guī)則面向?qū)ο蠓诸惸K，將影像輸入，考慮到房屋和綠地之間的顏色混淆，在定制波段一欄選擇歸一化差值，將紅波段和近紅波段輸入，可以在后期的規(guī)則特征提取中提供額外的屬性數(shù)據(jù)。然后對圖像進行影像分割和合并，經(jīng)過反復(fù)試驗，本文采用使用Edge和FullLambdaSchedu

25、e方法，閾值分別為39.9和89.7，紋理內(nèi)核為3。分割效果如下：圖切割效果預(yù)覽基于規(guī)則特征提取本文需要提取綠地，分類主要依靠的是綠地的植被覆蓋指數(shù)。正常情況下，當(dāng)NDVI0便可以認(rèn)為有植被存在，本文發(fā)現(xiàn)當(dāng)令NDVI在0-1之間一些建筑物的房頂也被提了出來，所以將最低值提高到了0.1，雖然發(fā)現(xiàn)還是會有一些建筑物被提取，但是情況已經(jīng)好了很多，其次因為建筑物大多是矩形的，所以可以通過設(shè)置矩形度對房屋進行剔除，因此對綠地的描述設(shè)置為：NDVI在0.1-1.0之間rectangle在0.0182-0.8之間，兩個屬性的分類結(jié)果如下圖（同一區(qū)域），光譜值和紋理提取出來的效果良好，將結(jié)果進行輸出：圖兩種屬

26、性提取信息預(yù)覽（左基于光譜，右基于幾何）試驗區(qū)綠地提取從分類結(jié)果可以看出分類的效果良好，將肉眼不能分辨的綠地提取了出來，適用于高分辨遙感影像的綠地信息提取，接著將其應(yīng)用于全圖：圖分類結(jié)果圖2.2.3精度評價精度評價有兩種方法，在classic中的classification-postclassicification-confusionMatrix中的兩種，一種是從高分辨率提取的圖像驗證低分辨率的圖像，另一種是勾選正確的樣本來驗證用面向?qū)ο蠓椒ㄌ崛〉挠跋裥畔?，我使用?m分辨率的多光譜影像提取結(jié)果和融合后影像的提取結(jié)果進行對比，來得出此次面向?qū)ο蠓诸惖臏?zhǔn)確度。,1望船TlIffi我Ex旳fCld

27、-IGChangeDectic-nttackksGene-rarte-Randamsampledllimp匚lfl-；E0PastCJais-srfi匚MionA?k|n匚ItsColorsRdClaccilTifiirOh5StabbcsCanfutiori冏之山H.0Curws-CambrieCh-sses巧daicacBjftcirZcEm-smrS?gn-i?nt3rlionInwgu百ifkelim2Vectoi1|Clar-sificathnITpnTcirmFit?rSpiralMapVertexTopographirRadarWindowH*口isicTookSupcrrsed

28、Lhjpc-nii-sedDed-sicnTreeEn-nernberCcJlHcbonCrt-araClasmSm*g-from!RO9si-匚兀-.-.也怒心-UcingGrcijndTuihliiaga*UnjngGrwndTnjthRDh第三章矢量化處理3.1矢量切割在arcgis中打開.dat文件，然后把提取出來的綠地信息進行分級，我的論文中將綠地分成了：公園綠地、生產(chǎn)綠地、防護綠地、附屬綠地和其他綠地5種綠地類型，首先將在ArcGIS中新建一個和.dat文件一樣輪廓的面文件命名為五類，如圖:二耐會iiELJESXULCCLUEMUKKta?旳加曲丁出“擊上丄Rd淖知嚴(yán)Ufctaii

29、nHi3f遜MUmnCdiTM-EJir:IXXKDD然后打開編輯器選擇切割按鈕將影像切割成幾個大的部分，再對每個部分進行細(xì)部分割，通過與原影像疊加的目視解譯和實地外調(diào)確定綠地類型。以上為五類綠地分割的情況，新建CLASS字段來對每一塊區(qū)域進行賦值。3.2矢量處理將處理的.dat影像轉(zhuǎn)換成shp文件：點開小紅箱子中的數(shù)據(jù)管理工具datamanagementtools-features-featuretopolygon將面向?qū)ο筇崛〉挠跋褶D(zhuǎn)成矢量文件日閤j|DataManagementToolsS屜AttachmentsE屜Data匚omparison裁DistributedGeodatabHe

30、1I1辱DomainsS屜FeatureClassB裁Features氣AddXYCoordinates氣Adjust3DZBearingDistanceToLine氣CheckGeometry氣CopyFeatures甄*DeleteFeatures氣Dice込、*FeatureEnvelopeToPolygonFeatureTo-LineFtaiiureToPointFeatureToPolygon%、FeatureVerticesToPoints藝.：、MinimumBoundingGe-ometry氣MultipartToSinglepart如下圖，是轉(zhuǎn)換出來的全部面文件，需要打開編輯器，將最外面的面文件刪除，剩下才是我們真正需要的面，刪除后的矢量文件在下圖：點擊ArcmaplO.1界面的第一行selection的selectbyattributes,打開頁面之后選擇CLASS字段，以生產(chǎn)綠地為例，其類別為1，以下高亮區(qū)域便是生產(chǎn)綠地的范圍：接著點擊selection中的selectbylocation,目標(biāo)