ArcMap中提取影像数据边界

本文介绍如何在ArcMap中通过镶嵌数据集Footprint图层来批量获取裁剪影像的边界信息。首先创建栅格数据集,然后添加影像数据,接着使用Build Footprints工具获取面信息,最后通过Feature to Line工具提取边界线信息。

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1、前言

客户手里有一些经过裁剪的不规则多边形影像数据(如图例所示),希望能批量获取该类影像的边界信息,即影像对应的面信息,边界线信息。这里我们提供一种利用镶嵌数据集Footprint图层的方法来获取,面,及边界线信息的方法。

2、基本概念与术语

基本概念

镶嵌数据集(Mosaic Dataset)是ArcGIS 10推出的管理栅格数据的影像新技术。它是一项由栅格数据集和栅格目录相结合的混合技术,采用与非托管的栅格目录相一致的方法管理栅格数据。因此,可以对数据集进行索引,并且可对集合执行查询。它的存储方式和栅格目录类似,在使用过程中和普通栅格数据集相同。镶嵌数据集用于管理和发布海量多分辨率,多传感器影像,对栅格数据提供了动态镶嵌和实时处理的功能。其最大优势是具有高级栅格查询功能及实时处理函数功能,并可用作提供影像服务的源。

类型

镶嵌数据集共有两种类型,一种允许添加所有类型的栅格数据,并且允许修改应用于各栅格或镶嵌数据集的属性和函数,此种镶嵌数据集没有任何限制。另一种镶嵌数据集仅引用其他镶嵌数据集或栅格目录,这种镶嵌数据集使用“引用已有数据创建镶嵌数据集工具”创建。引用的镶嵌数据集的行为方式类似于常规镶嵌数据集;但是,它是只读镶嵌数据集,例如,不能向该镶嵌数据集添加其他栅格,不能为其构建金字塔,不能计算像素大小范围。它用于提供常规栅格目录或包含不同镶嵌数据集级别函数的镶嵌数据集。

### 使用ArcMap提取农田数据或矢量的方法 在ArcMap提取农田数据或矢量可以通过多种方法实现,具体取决于所使用的数据源以及目标精度的要求。以下是基于提供的参考资料和专业知识的一种综合解决方案。 #### 数据准备阶段 首先需要确保拥有高质量的遥感影像或其他栅格数据作为基础素材。这些数据应经过预处理,例如大气校正、辐射定标等[^1]。如果原始数据为多光谱图像,则可考虑通过波段运算增强农作物特征的表现力。 #### 初步分类与分割 采用监督分类或者非监督分类技术对整个研究区进行土地覆盖类型的初步划分。对于特定作物种类识别而言,支持向量机(SVM)、随机森林(Random Forests)等机器学习算法往往能够提供更优的结果相比传统最大似然法(Maximum Likelihood Classification)[^3]。完成初始分类后,运用对象导向图像分析(Object-Based Image Analysis, OBIA)进一步细化边界并减少噪声干扰。 #### 后处理优化 - **平滑处理**: 对于不规则形状的小型地块,可以应用Smooth Polygon工具来改善视觉效果同时保留重要细节信息。 - **属性调整**: 打开要素层属性表,在其中查找对应类别编码(ClassID),并通过字段计算器批量更新名称至标准化术语如“耕地”、“荒地”等等。 - **异常值剔除**: 借助面积阈值设定排除那些尺寸过小且不符合实际逻辑存在的伪农田区域[^4]。 #### 结果验证与整合 最后一步是对所得成果进行全面质量评估并与实地考察资料对比确认无误后再与其他专题地图(比如建筑分布图)合并形成完整的地理国情监测产品。 ```python import arcpy # 设置工作空间环境变量 arcpy.env.workspace = r"C:\path\to\your\data" # 定义输入输出路径参数 input_raster = "classified_image.tif" output_vector = "farmland.shp" try: # 将分类后的栅格转换成矢量格式 arcpy.RasterToPolygon_conversion(input_raster, output_vector, "NO_SIMPLIFY", "VALUE") except Exception as e: print(e.message) ``` 上述脚本展示了如何利用Python脚本调用ArcPy库函数自动执行从栅格到矢量的转化流程[^2]。
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