【技术类】【ArcGIS对国产卫星的支持】篇5:ArcGIS中Level1级多光谱影像的管理

本文介绍了如何在ArcGIS中管理Level1级多光谱影像,包括预处理、创建镶嵌数据集、添加影像数据、设置镶嵌规则、影像匀色、构建接边线和快视图的详细步骤,提供了实用的操作指南。

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     SC级产品,即为一级产品。测试数据为北京地区21景多光谱影像数据,26G左右。预处理操作为进行了单景影像金字塔的构建,共用时16分钟。其它管理流程共计15分钟。

     管理流程如图所下示:

(1)   数据预处理

      影像的统计值和金字塔决定了镶嵌数据集的显示速度与可视化效果。利用“Build Pyramidsand Statistics”工具构建金字塔与计算统计值。该工具可以批量处理文件夹中的影像数据。

      1) 打开“Build Pyramids andStatistics”工具,工具位于 DataManagement-> Raster -> Raster Properties 工具箱。

      2) 设置金字塔参数,选择双线性重采样方法(bilinearresampling), 压缩方式为JPEG 。

      3) 设置统计值参数,可更改跳跃因子的值, 例如该值设为 2x2, 以此提高执行速度。

      注意:增大跳跃因子值可加快统计值计算速度,如设置为4x4。但若在镶嵌数据集构建过程中利用Pansharpentemplate,则跳跃因子不宜设为2x2之外数值。

(2)   创建镶嵌数据集

      可以通过两种方式构建镶嵌数据集:

      右键FileGeodatabase——New——Mosaic Dataset

ArcToolbox——Data ManagementTool——Raster——Mosaic Dataset——Creat Mosaic Dataset

       当然也可以通过Model Builder建模工具构建镶嵌数据集。

 在弹出的镶嵌数据集创建的对话框中,必须定义的参数有镶嵌数据集名称和空间参考,名称以字母开头,参考系可任意选择。通常情况定义的各项参数如下:

       Coordinate System:WGS_1984_Web_Mercator_Auxiliary_Sphere
       Product Definition:NATURAL_COLOR_RGBI

 

### 使用ArcGIS进行高光谱数据制图的方法 #### 数据准备阶段 在使用ArcGIS进行高光谱数据制图之前,需确保已准备好必要的输入数据。这些数据通常包括高光谱影像文件以及可能的辅助数据(如地面实测光谱)。高光谱影像通常是多波段栅格数据集,其波段数量远超传统遥感影像[^1]。 #### 导入与预处理 1. **加载高光谱数据** 将高光谱影像导入到ArcGIS中。可以使用`Add Data`按钮将数据添加至ArcMap界面。如果数据存储为ENVI格式或其他特殊格式,可先将其转换为支持的GeoTIFF或ESRI Grid格式。 2. **波段选择与重组** 高光谱影像具有数百甚至上千个波段,因此需要根据研究目标筛选特定波段组合。可以通过`Band Collection Statistics`工具计算统计数据并评估波段质量[^1]。 3. **辐射校正与大气校正** 对原始影像执行辐射定标和大气校正以减少噪声干扰。虽然ArcGIS本身不提供完整的高光谱校正模块,但可通过外部软件(如ENVI)完成后再导入ArcGIS[^3]。 #### 图像增强与可视化 为了更好地展示高光谱数据中的信息,可以采用多种图像增强技术: - 应用假彩色合成来突出不同地物类型的差异。 - 利用主成分分析(PCA)降低维度的同时保留主要变化信息。 ```python import arcpy from arcpy.sa import * arcpy.CheckOutExtension("Spatial") # 执行主成分分析 inRaster = "path_to_high_spectral_data" outData = PCA(inRaster, 3) # 提取前三个主成分 outData.save("output_pca_raster") ``` #### 地物分类与专题制图 1. **监督分类与非监督分类** ArcGIS提供了强大的分类工具箱用于区分不同的地类单元。对于高光谱数据而言,由于其丰富的光谱特性,适合采用更复杂的算法模型来进行精确划分[^1]。 ```python # 示例:基于最大似然法的最大似然分类 trainingSamples = "training_samples.shp" classifiedImage = MaximumLikelihoodClassification( inRaster, trainingSamples, output_classification="classified_image.tif", confidence_level=95 ) ``` 2. **创建专题地图** 完成分类后,在ArcMap环境中进一步美化成果表达形式。调整颜色方案、透明度参数等选项使得最终产品既科学又具视觉吸引力[^2]。 #### 后期编辑与输出 最后一步是对生成的地图进行细节上的修饰和完善工作,比如增加比例尺条形框标注文字说明等内容项,并导出高质量图片文档供分享交流之用[^2]。 ---
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