基於高分辨率影像城市綠地信息提取--預處理(正射校正、融合、大氣校正)及面向對象提取

一、理論部分

1、綠地信息專題背景

城市綠地是城市中唯一有生命的基礎設施,在改善城市生態環境和人居環境起着積極的作用,也是城市生態系統中的重要組成部分。城市綠地含量逐漸成爲衡量城市生活質量的一個重要指標。

2、WorldView-2數據介紹

使用0.5米空間分辨率WorldView-2圖像數據WV2數據除了四個業內標準波段外(藍、綠、紅、近紅),還包括四個彩色波段:海岸波段(400-450)用於進行深海探測、植物鑑定和分析,由於該波段經常受到大氣散射的影響,已經應用於大氣層糾正技術;黃色波段(585-625)探測植被的yellow-ness特徵指標,進行植被油氣蝕變製圖,重要的植物應用波段;紅色邊緣波段(860-1040)這波段部分重疊在NIR-1波段上,但很少受到大氣層的影響。

3、數據處理流程圖

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4、圖像獲取與融合知識

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5、正射糾正、大氣校正及面向對象信息提取

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二、數據預處理部分

1、數據預處理
(1)打開數據
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1)打開數據
File–Open As–Optical Sensors–DigitalGlobe–WorldView-2
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兩個影像文件分別打開,格式爲.TIL
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注:數據是杭州地區的,靠近西湖地區(僅顯示部分)
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繼續打開全色影像:
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(2)圖像融合
1)轉換存儲順序 (ToolBox工具箱中)
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選擇多光譜圖像:
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查看對錯:右擊–View Metadata–查看格式
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2)打開融合工具
ToolBox–Image Sharpening–NNDiffuse Pan Sharpening
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雙擊–設置參數在這裏插入圖片描述
線性拉伸:
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部分結果圖:
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查看信息:
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(3)正射糾正
1)爲融合圖像添加Associated RPC Info
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打開融合後圖像的頭文件,添加
(注:如果頭文件打不開,可以關閉融合圖像,再次加載嘗試打開就好了)
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找到 RPC添加
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注:遇到添加全色圖像,ENVI奔潰,自動退出,解決辦法,再次嘗試
再次嘗試失敗,可能下載數據文件有損失吧,直接用給的。
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2)正射糾正
Toolbox—RPC Orthorectification Workflow–
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輸入數據,設置參數(控制點選取的兩種方法)
人工選點
即打開另一個ENVI界面,加載GoogleEarth數據,並在清楚的影像上選點,再去GoogleEarth中選擇相同位置(因爲二者的單位不同,需要修改單位)
修改參數單位
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將結果輸入:
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輸入到:
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控制點文件輸入
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修改,選擇重採樣方法,並繼續查看信息
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3)大氣校正(內存小了,卡了)二次嘗試成功
查看波譜曲線
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比較(左圖爲大氣校正後的,比較符合植被的光譜曲線圖;右圖爲原來的圖)
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4、ENVI遙感圖像信息提取方案

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三、面向對象信息提取

1、工具介紹

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1是雲檢測;2是基於樣本的面向對象提取(類似監督分類);3是基於規則的 面向對象提取(類似決策樹);4是指分割不提取;5是密度分割

2、面向對象提取

1)打開Toolbox–Feature Extraction–Rule Based Feature Extraction Workflow
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2)爲了提出方法,選擇一部分區域來研究,再應用於全部的區域
點擊瀏覽–選擇範圍包含有城區、郊區、山等最適合
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3)設置其餘參數
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4)點擊下一步,設置,合併是合併小碎塊,與分割不矛盾
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注:由於影像爲冬天,選擇路中央綠化植被,爲了明顯看出植被,改變影像的顏色即:
右擊–Chang bands–顏色調整爲標準假彩色顯示
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5)分割情況查看,調節分割合併的大小,查看效果,最後根據研究區狀況,設置分割與合併分別35與60
注:分割前,應該將分割圖像用真彩色顯示比較好
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6)繼續設置參數,修改名字、顏色、規則等
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7)基於統計方法
再打開一個新的ENVI 界面–查看原來圖像的頭文件信息–複製地址–到新的ENVI界面–文件–打開–複製–OK
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調整顏色
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統計植被對應的NDVI有多大,選樣本,選擇紅色部分的植被一些樣本
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查看統計結果–右擊Veg文件–Statistics
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添加到原來的規則中,得到
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繼續添加規則,提取這類房子區域:
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同理,新建ROI爲build,選擇一些樣本,統計整體的Statistics,查看信息,設置規則二,藍波段小於1000
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結果圖:
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感謝視頻學習來源:

http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d0102zygw.html

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