使用ENVI EX和规则文件提取WorldView-2图像中的城市绿地
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更新于2024-08-10
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"利用遥感技术提取城市绿地信息,主要涉及WorldView-2图像的处理,包括正射校正、融合、大气校正和面向对象分类。通过ENVI软件的主模块及扩展模块ENVI EX的FeatureExtraction工具,结合QUAC大气校正,提取绿地规则并生成矢量结果。"
在遥感领域,高分辨率图像如WorldView-2被广泛应用在城市绿地信息的提取中,以客观准确地评估城市绿地的分布和质量。本专题详细阐述了如何利用这些图像进行数据处理和分析。首先,我们需要获取WorldView-2的LV2A级数据,通常包含8个波段的多光谱信息,最佳成像时间在6月至9月,此时植被生长茂盛。
图像处理的第一步是进行图像融合,将全色和多光谱图像融合,以结合两者的优点,提高空间分辨率和光谱信息。融合后的图像接着进行正射纠正,确保影像的几何准确性,使地物在图像上的形状和位置与实地一致。正射纠正过程中,利用RPC(Rational Polynomial Coefficients)文件以确保全色和融合图像的精度。
大气校正是消除大气影响的关键步骤,本案例中使用了QUAC(Quick Atmospheric Correction)快速大气校正工具,它能够校正大气散射和吸收的影响,提升地表反射率的准确性。经过大气校正后的图像,可以更准确地反映地表特征。
接下来,运用ENVI的面向对象图像信息提取工具FX,基于特定的分类规则进行对象识别。在这个例子中,规则包括波段比值大于0.1300和蓝色波段平均灰度值小于1730。通过这些规则,可以有效地识别和提取绿地对象。预设阈值和模糊容忍度,结合Show Rule Confidence Image预览,可以优化分类结果。最终,将分类结果保存为规则文件(veg_ruleset.xml),并输出为Shapefile矢量格式,用于后续的绿地空间信息分析。
在完成上述步骤后,还可能需要进行矢量后处理,例如对提取的绿地边界进行调整或合并,以提高结果的完整性。整个流程旨在提供一种系统化的方法,从高分辨率遥感图像中高效、准确地提取城市绿地信息,为城市规划和环境管理提供决策支持。遥感技术的运用,特别是在遥感事业部的支持下,使得这项工作变得更加便捷和精确。
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羊牮
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