监督分类和面向对象分类作业流程.doc

高分一号都市绿地现状调查与分析实现教程
本文将简介基于高分一号影像数据都市绿地信息提取实现环节，下图是重要操作流程（图一）

图一
一方面对高分影像进行预解决，另一方面使用监督分类法和面向对象分类法对都市绿地进行分类，然后对分类出来影像进行矢量化解决，最后另其在arcGIS中进行记录分析，得出武汉市都市绿地现状，下面是详细环节。
第一章 数据预解决
由于解决数据是高分一号影像，本文解决软件为ENVI5.1，由于ENVI5.2如下版本不能对高分一号直接进行解决，因此需要安装r6补丁，将下面两个文献直接粘贴到软件所在位置（图二），然后就可以打开高分影像了（图三）

图二

图三
为了加快数据解决速度，本文是选取先进行辐射定标然后将图像裁剪在进行后续操作，预解决流程如下图（图四）：

图四
1.1 辐射校正
分为辐射定标和大气校正
（1）打开数据：ENVI-Open As-CRESDA-GF-1,选取解决影像，打开XML后缀文献；

（2） 辐射定标：选取Toolbox->Radiometric Correction-> Radiometric Calibration，选取待解决高分数据

弹出Radiometric Calibration对话框，进行如图设立。对于多光谱影像，点击Apply FLAASH Setting 设立成默认值；如果是对全色影像进行辐射定标，那么Calibration则是Reflectance,Out Put Type 为UInt,Scale Factor为1000，如下图：

高分一号多光谱影像参数设立

高分一号全色影像参数设立
（3）大气校正：选取Toolbox->Radiometric Correction->Atmospheric Correction Module->FLAASH Atmospheric Correction，弹出FLAASH Atmospheric Correction Model Input Parameters对话框。要注意，全色影像不做大气校正，多光谱影像则需要做大气校正解决。

（4）点击Input Radiance Image，选取前面解决好数据，在Radiance Scale Factors面板中选取Use single scale factor for all bands，由于定标辐射量数据与FLAASH辐射亮度单位相差10倍，因此在此Single scale factor选取：1，单击OK；

（5）设立文献输出途径。
（6）传感器基本信息设立：

l Scene Center Location从影像中自动获取；
l Sensor Type为GF-1；
l Ground Elevation通过记录DEM数据获得；
l Pixel Size依照相机选取，PMS相机全色2m，多光谱8m，WFV相机16m；
l Flight Date从影像xml头文献中读取，减去8换算成GMT时间；

（7）大气模型和气溶胶模型：

l Atmospheric Model依照经纬度和影像区域选取：

l Aerosol Model依照实际状况选取；
l Aerosol Retrieval选取None；
l 其她默认；
（8）单击Multispectral Setting按钮，在Filter Function File 导入光谱响应曲线“gf-1pms.sli”，单击OK。

（9）单击Advanced Settings，在高档设立中Modtran Resolution选取5 cm-1。

（10）设立好后，在大气校正模块面板中，单击Apply。
1.2 影像裁剪
（1）File -> Open，这里使用是不规则裁剪，详细理论知识可以在网上搜索，一方面打开你矢量"矢量.shp"数据，如图；
（2）在Toolbox中，打开Regions of Interest /Subset Data from ROIs。Select Input File选取Beijing_TM.dat，点击OK，打开Subset Data from ROIs Parameters面板；
（3）在Subset Data from ROIs Parameters面板中，设立如下参数：
· Select Input ROIs：选取EVF:矢量.shp
· Mask pixels output of ROI？：Yes
· Mask Background Value背景值：0
（4）选取输出途径和文献名，单击OK执行图像裁剪。
1.3 正射校正
使用RPC文献进行正射校正，点开Geometric Correction—Orthorectification—RPC Orthorectification Workflow，如下图所示：

在该工作页面中将要解决影像输入，然后点击next

在弹出页面Advanced选项中选取输出像素大小，多光谱选取8m，全色选取2m，然后再export页面选取输出位置，点击finish；

1.4 图像融合
对每一景多光谱和全色影像进行正射校正之后就对其进行融合，普通来说高分一号影像使用GS融合，点击工具箱中Image Sharpening—Gram-Schmidt Pan Sharpening 分别将多光谱和全色影像输入，然后设立输出位置，finish；

1.5 图像镶嵌
图像镶嵌也是所谓羽化操作，普通来说一景高分影像能覆盖区域是有限，因此需要进行镶嵌操作，对其进行拼接到所需要研究范畴，点击工具箱中Mosaicking—seamless Mosaic

镶嵌过程最佳两张两张镶嵌，这样电脑可以承受，先将要镶嵌两张图通过绿色加号加载进来，然后使用右上角seamlines中自动接边线进行自动拼接，再观测自动拼接效果，如果有不好地方再对其进行修改。
接边线修改重要就是画三角形，将不想要某些去除，这个很简朴，在网上也可以搜到。如何觉得对接边线进行修改比较麻烦，可以加我qq

接边效果:

1.6 影像增强
在遥感集市网站上有植被增强插件，如果要做绿地信息提取话可以去上面下载安装，然后对影像进行解决，但是诸多状况下不需要这一步，对影像做一种拉伸解决便可。
第二章 绿地信息提取
2.1监督分类
这一步实习课上均有，不需要演示
2.2 面向对象绿地信息提取
面向对象信息提取是当前最流行信息提取办法，当前可以实现软件有econition8.7 ERDAS尚有envi EX模块，总体来说易康软件面向对象提取办法比较完善，分割办法也比较多，但是由于软件需要收费，因此本文使用envi来进行解决。
2.2.1 分类环节

2.2.2 实现
对象创立
影像对象创立重要进行了图像分割解决，本文采用多尺度分割算法对影像进行分割。一方面要对数据源进行某些预解决操作，本文将RGB调节成4:3:2显示模式，这样可以更好鉴别出绿地和非绿地区别，这个时候在图像上可以看到有些红色建筑物顶和植被覆盖区域发生混淆，这个是之后需要解决问题。然后打开基于规则面向对象分类模块，将影像输入，考虑到房屋和绿地之间颜色混淆，在定制波段一栏选取归一化差值，将红波段和近红波段输入，可以在后期规则特性提取中提供额外属性数据。
然后对图像进行影像分割和合并，通过重复实验，本文采用使用Edge和Full Lambda Schedue 办法，阈值分别为39.9和89.7，纹理内核为3。分割效果如下：
ENVI中特性提取中分割过程是基于Jin（）创造专利技术。

图 切割效果预览
基于规则特性提取
本文需要提取绿地，分类重要依托是绿地植被覆盖指数。正常状况下，当NDVI>0便可以以为有植被存在，本文发现当令NDVI在0-1之间某些建筑物房顶也被提了出来，因此将最低值提高到了0.1，虽然发现还是会有某些建筑物被提取，但是状况已经好了诸多，另一方面由于建筑物大多是矩形，因此可以通过设立矩形度对房屋进行剔除，因而对绿地描述设立为：NDVI在0.1-1.0之间，rectangle在0.0182-0.8之间，两个属性分类成果如下图（同一区域），光谱值和纹理提取出来效果良好，将成果进行输出：

图两种属性提取信息预览（左基于光谱，右基于几何）

实验区绿地提取
从分类成果可以看出分类效果良好，将肉眼不能辨别绿地提取了出来，合用于高辨别遥感影像绿地信息提取，接着将其应用于全图：

图 分类成果图
2.2.3 精度评价
精度评价有两种办法，在classic中classification-post classicification-confusion Matrix中两种，一种是从高辨别率提取图像验证低辨别率图像，另一种是勾选对的样本来验证用面向对象办法提取影像信息，我使用了8m辨别率多光谱影像提取成果和融合后影像提取成果进行对比，来得出本次面向对象分类精确度。

第三章 矢量化解决
3.1 矢量切割
在arcgis中打开.dat文献，然后把提取出来绿地信息进行分级，我论文中将绿地提成了：公园绿地、生产绿地、防护绿地、附属绿地和其她绿地5种绿地类型，一方面将在ArcGIS中新建一种和.dat文献同样轮廓面文献命名为五类，如图：

然后打开编辑器选取切割按钮将影像切割成几种大某些，再对每个某些进行细某些割，通过与原影像叠加目视解译和实地外调拟定绿地类型。以上为五类绿地分割状况，新建CLASS字段来对每一块区域进行赋值。
3.2 矢量解决
将解决.dat影像转换成shp文献：点开小红箱子中数据管理工具data management tools-features-feature to polygon:将面向对象提取影像转成矢量文献

如下图，是转换出来所有面文献，需要打开编辑器，将最外面面文献删除，剩余才是咱们真正需要面，删除后矢量文献在下图：

点击Arcmap101界面第一行selectionselect by attributes，打开页面之后选取CLASS字段，以生产绿地为例，其类别为1，如下高亮区域便是生产绿地范畴：

接着点击selection中select by location，目的图层选取自己用影像转出来面文献，源图层选取你切割分类图层，点击apply，分类成果导入了目的图层，如下高亮某些便是选取出来生产绿地图斑，

打开目的图层litongchangshi属性表，选取右下方右边图标，添加一种类别字段，把选取图斑赋值为生产绿地，依次操作下去便可把所有图斑绿地类型赋值完毕，如下图

最后再运用CLASS_ID进行显示，最后可以分出五种绿地类型区域分布

第四章 绿地信息分析与评价
使用arcgis 属性选取器可以对绿地进行武汉市绿地空间分布计算、绿量计、各城区绿地率计算等等，在此不讨论，如有其他阐述局限性之处，请联系qq:,欢迎批评指正！