城市綠地在改善城市生態環境和人居環境起著積極的作用，城市 綠地含量逐漸成為衡量城市生活質量的一個重要指標。此外，城市 綠地的空間分布格局與其生態效應有著密切的關系。因此，必須 客觀、準確地掌握城市綠地信息。傳統的城市綠化調查主要通過 基層單位上報統計數據和實地抽樣調查完成，資金和人力投入大，時間周期長。數據受人為影響較大且精度低，缺乏空間統計分析 功能。

隨著航天遙感技術的發展，高分辨率遙感圖像在國內已經得到廣泛的應用。而這些高分辨率 圖像的出現，也給城市綠地信息提取提供了更為有效而便捷的手段。

目前，可獲取的商業衛星影像更高可達0.5米，能分辨普通道路 中間的綠化帶，甚至單棵樹木。并且具有較高的光譜分辨率，如包 含紅色波段、近紅外波段，為精確的自動提取城市綠地信息提供了 先決條件。一景高分辨率影像可覆蓋18.5kmx18.5km的范圍，2-3天 即可對同一個地區進行重復拍攝，可進行大范圍內、短周期內的調查。

技術流程

如下圖為一個典型的基于高分辨率影像的城市綠地信息提取流程，涉及高分辨率影像正射糾正、圖像融合、大氣校正、面向對象圖像 信息提取、矢量編輯與處理、屬性賦值等內容。

除了使用ENVI主模塊功能外，還需要用到大氣校正擴展模塊中的 快速大氣校正工具（QUAC）、ENVI EX擴展模塊中的 Feature Extraction工具、ArcGIS Desktop的 ArcMAP。

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基于高分辨率影像的城市綠地信息提取流程

關鍵技術

一、數據獲取

選擇帶RPC文件的數據，包括多光譜和全色波段的數據；成像時間為 6~9月份，這期間植被長勢更好。輔助數據包括DEM數據、控制點數 據或者控制點選擇源。

二、數據預處理

根據現在高分辨率衛星影像的特點，先做全色和多光譜圖像的融合，再利用全色圖像的RPC文件對融合圖像進行正射糾正，得到的融合 圖像正射糾正結果與全色圖像正射糾正結果在相同條件下的精度 是一致的。這樣的順序能減少流程而提高效率，并且進行全色和 多光譜的圖像融合時，能保證他們之間精確的空間配準。使用ENVI 中的Pansharpening融合 *** ，它是專門為高分辨率影像而設計。

基于控制點+RPC+DEM完成正射糾正過程，控制點從參考影像中選擇，也可以使用野外測量獲取的控制點，每景影像的控制點數量不宜太多 （8~12個即可），均勻分布。

使用快速大氣校正工具（QUAC）去除部分大氣的影響，在進行面向 對象綠地信息提取環節中，提高計算對象的NDVI、光譜屬性值的 精度，以保證綠地自動提取結果的準確度。

三、面向對象綠地信息提取

利用ENVI的面相對象工具（Feature Extraction）完成此工作，這個 工具采用向導式操作，簡單易用，并且具有實時預覽功能。

由于高分辨率影像數據量普遍較大，為了能快速獲取規則。選擇一部 分區域作為研究區來確定對象分割與合并閾值、基于規則的信息提取 中的對象閾值，之后將實驗區獲取的閾值以及規則應用到整個圖像文 件中?？梢圆捎脴颖窘y計法。

樣本統計法流程圖

四、綠地矢量結果處理

整個過程是在ArcGIS@ Desktop的 ArcMAP中完成，包括矢量結果 檢查與編輯、矢量數據拼接與裁剪、屬性賦值。Feature Extraction 工具可以選擇將矢量結果輸出為Shapefile格式或者 ArcGIS Geodatabase格式，都是ArcGIS矢量格式文件。

這一步驟重要的環節是屬性賦值，綠地矢量結果包括了面積屬性 字段，還需要增加綠地類型字段。如將獲取的綠地矢量結果分為： 公園綠地、生產綠地、防護綠地、附屬綠地、其他綠地。完成這 個過程需要一個矢量數據：城市用地分類。使用ArcMAP中的識別 工具對兩個矢量數據進行識別分析，將“城市用地分類”中與 “綠地矢量”空間對應的圖斑添加城市用地分類信息，參照中華人 民共和國行業標準《城市綠地分類標準——CJJ/T 85—2002》進一步 屬性賦值。ArcMAP中的識別分析工具為： ArcToolbox->Analyst Tools->Overlay->Identity。

利用WorldView-2影像&面向對象分類法的城市綠地信息提取結果

來源：開源地理空間基金會中文分會

來源鏈接：https://www.osgeo.cn/post/2050g

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