WorldView-2图像预处理与绿地信息提取流程

"这篇文档是关于遥感图像处理的教程，特别是针对数据预处理和ENVI软件的应用。主要内容包括WorldView-2图像的选择与处理，图像融合，正射校正，大气校正，面向对象绿地信息提取，以及矢量后处理。教程中提到了ENVI/IDL的使用，并给出了不同遥感数据的处理方法，如高分一号PMS数据，SPOT数据，Landsat图像，以及城市绿地信息提取的案例。" 在遥感图像处理中，数据预处理是一个至关重要的步骤，它对后续分析的准确性和效率有直接影响。对于WorldView-2图像，选择LV2A级数据，尤其是带有RPC文件的，以便进行更精确的处理。多光谱图像通常由8个波段组成，但也可以选择包含关键波段如红色和近红外的4波段产品。图像应选择植被生长旺盛的6-9月期间，以获得最佳的植被信息。 图像融合是将全色图像与多光谱图像结合的过程，确保它们在空间上精确配准。通过先融合后正射校正，可以保持与全色图像正射校正相同级别的精度。正射校正是基于控制点、RPC文件和DEM完成的，控制点可以来自参考图像或实地测量，以消除地形影响，使图像呈现平面化。 大气校正使用QUAC工具减少大气散射和吸收的影响，提高NDVI和其他光谱属性的精度。面向对象的绿地信息提取涉及到图像分割、合并阈值设定和分类规则制定，以便从图像中准确提取绿地信息。 在ArcGIS环境中，矢量后处理包括结果检查、编辑、数据拼接和裁剪，以及属性赋值，确保最终输出的矢量数据质量。处理策略是先对单个图像进行预处理和绿地提取，最后拼接裁剪矢量数据，以降低大规模图像处理的复杂度。 ENVI作为一个强大的遥感图像处理软件，支持多种数据格式和处理任务，如FLAASH大气校正工具，适用于BIL或BIP格式的图像。教程还提供了高分一号PMS数据处理，SPOT数据正射校正，Landsat图像几何校正等多个实例，全面涵盖了遥感图像处理的基础和高级应用。