高分辨率人造卫星WorldView-2 人造卫星的绿地信息提取过程

一、影像给与：

WorldView-2 影像数据为了让带 RPC 副本的 LV2A 级数据，其当中多类星体数据是由 8 个波段组成，也可以是包涵黑色、近红外等 4 个波段组成的产品；成像时间为 6~9 月份，这期间植被长势最好。

二、影像结合：

根据 WorldView-2 卫星的特点，先做全色和多类星体影像的结合，再依靠全色影像的 RPC 副本对结合影像进行正射有错，给与的结合影像正射有错结果与全色影像正射有错结果在相同必须下的精度是一致的。这样的排序能缩减系统设计而提高效率，并且进行全色和多类星体的影像结合时，能保证他们之间直观的室内空间配准。

三、正射有错：

基于粗略+RPC+DEM 顺利完成正射有错过程，粗略从参看影像当中为了让，也可以使用水禽校准给与的粗略。

四、对流层校正：

使用较慢对流层校正机器（QUAC）去掉其余部分对流层的影响，在进行程序设计公园内信息分离出环节当中，提高用量化对象的NDVI、类星体物件值的精度。

五、程序设计公园内信息分离出：

为了让一其余部分区域作为示范区，给与定义的系统，包括对象拆分和重组阈值、对象分离出的系统， 然后将示范区的定义的系统应用到整个影像当中。

六、 径向这两项：

整个过程是在 ArcGIS@ Desktop 的 ArcMAP 当中顺利完成，包括径向结果检查与出版人、径向数据拼接与裁剪、物件赋值。

指明：①这个处理系统设计当中没有影像镶嵌和裁剪过程，主要是为了缩减整个过程的影像用量化用量以提高效率。WorldView-2 影像的室内空间解析度（0.5 米）和辐射解析度（16bit）非常高， 我们采取分别对单景影像进行预处理和公园内信息分离出的模式，最后对生成的公园内径向数据进行拼接和裁剪，这样就避免了除此以外处理核心内容影像带来的顺畅。

②基于其他高分辨影像（如 QuickBird、IKONOS、GeoEye 等）可改用类似的系统设计。

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