《遥感数字图像处理》课程大作业
遥感数字图像处理【特征提取】 —— 西安
一、课程要求
1.1 课程安排具体要求
（1）掌握基于商业软件以及编程语言进行独立开发或二次开发实现图像处理的一般方法。使学生能够基于相关原理和技术方法实现图像校正、图像增强、图像分类等操作模块，需求分析报告（30%）；
（2）针对图像分类、专题信息提取和变化检测等工程应用领域，能设计合适的图像处理流程方案并有效实施，能对处理结果正确评价。（40%）；
（3）给出所实现系统在实际应用中的效果，使用软件开发工具与数据处理与分析软件模块，提交具体研究区域制图 （30%）。
1.2 课程设计基本要求
（1）数据下载和预处理。下载对应研究区域的SPOT影像（空间分辨率20m）完成研究区域影像的拼接、裁剪、校正等预处理；建立连续3年的数据集，年限为2000-2015年；
（2）建立特征提取算法。提取研究区域城市不透水面、植被和水体，设计三种地物提取算法，列出算法公式，实现算法程序，建立算法精度验证，实现三种地物提取；
（3）遥感制图。按照不同地物类型，建立连续三年的三种地物制图，增加地图要数，按照出图标准制作专题地图；
（4）完成算法描述，大作业制图结果的作品描述，完成大作业报告，详细描述遥感制图过程和本方案的优势。
二、前期准备
2.1 数据获取
因我们需要采用SPOT影像数据进行下载，而SPOT系列卫星是法国空间研究中心（CNES）研制的一种地球观测卫星系统，已发射SPOT卫星1-7号。目前CNES已开放spot1-5的卫星数据，可免费下载数据的时间范围为1986年-2014年。
在正式下载SPOT数据前，我们需要先了解一下SPOT卫星的具体参数，即不同的SPOT卫星所拍摄的图像波段颜色是不同的，具体数据如下图所示：
上图卫星参数是我个人归纳汇总写在博客里面的文章，供自己学习记录使用。文章链接为：重点归纳：SPOT数据下载、影像波段数据介绍、多光谱数据模拟真彩色的三种方法【转载整合】
博客里面同时也汇总记录了SPOT数据下载、影像波段数据介绍、多光谱数据模拟真彩色的三种方法，目的是在下载SPOT数据前有一个选取数据的基本概念，参考数据详细参数，达到我们所下载数据是可以利用并进行特征提取操作。
SPOT数据下载的网址是：REGARDS OSS
①首先进行用户注册，需注册之后获取免费的数据下载次数（上限1000次）；
②注册登录之后点击“Date Search”进入数据查找界面；
③点击红框类似小地图图标，进入地图选择界面；
④再根据我们所研究的区域，首先点击红框内的“虚线框”，框选研究地区（以我所研究的西安市为例）；
可以看到可用数据就是地图上密密麻麻的红色正方形，一个框对应一幅遥感图像，图像有黑白和假彩色（无真彩色原因是因为SPOT卫星6-7才包含蓝色波段，而下载需要付费，免费的spot只包含红、绿、近红外、中红外、全色波段。在上图SPOT卫星参数和我写的博客里有提及）。
我们可以选择点击红色方块下载我们所需要的数据，但在此之前，我们还需要对数据进行筛选操作，要保证下载的数据中云层密度要在5%以下，这样对特征提取时地物识别才更加准确。
⑤框选好数据之后我们再点击红框内按钮，接着点击“COLUMNS”,进行数据筛选；
⑥我们把“Date”“Cloud Free %”这两个排在前面，点击右边按钮“First”即可；
⑦之后我们就可以看到云层密度和时间都排列在前面，方便我们选择；
挑选好我们所要的数据之后，点击后面的下载按钮（我这边显示感叹号下载按钮是因为下载次数已达上限）。
⑧选择好要下载的数据是显示在我们的账号购物车里，系统打包好之后直接下载压缩包即可；
2.2 操作环境
所需软件：ENVI 5.3、ArcMap 10.2；
操作系统：Window 11/10；
电脑配置：8G以上运存、512G以上硬盘空间；
三、操作步骤
数据要经过两个软件的处理，所以以下需要分部操作。
3.1 ENVI部分
下载完影像之后，我们首先需要对影像进行镶嵌，将多个单幅影像拼接成一个完整的影像。
①首先将所有需要镶嵌的影像加载到ENVI中，选择Map – Mosaicking – Georeferenced工具，将所有的影像导入，选择输出，导出镶嵌完成的影像，将影像加载到ENVI中；
②感兴趣区域裁剪；
镶嵌成一幅影像后，但不是我们的研究区域，所以需要对影像进行裁剪。
在ENVI中打开镶嵌完的影像，选择File – Save as – Save as tiff 工具，选择自己需要裁剪区域的shp文件，点击OK，即可将感兴趣区域进行裁剪。
③NDVI数值计算；
对裁剪完的影像进行NDWI值的计算，打开Band Math波段运算工具，输入NDWI归一化差异水体指数的公式（以水体提取方式为例，植被和城镇同理），其中b1我们选择Green波段，b3选择NIR波段，即可进行NDWI指数的计算。
④水体范围提取；
计算出NDWI值后，通过像元值分布直方图，可以大致判断出水体的值要小于-0.25，所以我们用这个基准进行水体提取。
本来准备使用阈值法进行提取，但是输出的影像总是全为灰色，所以换种方式。
右键上一步输出的NDWI影像，选择New Raster Color Slices，按顺序点击下图的选项，在右边的弹出框中设置最大最小像元值，完成后点击OK，在生成的Slices文件夹右键，选择保存到shp文件，即可将水体范围进行导出。
⑤将输出的水体范围在Arcgis中打开，整体提取效果良好。
3.2 ArcMap部分
把我们所提取的植被、水体、城镇数据都导入到ArcMap中，制作专题图；
按照之前所学的专题图制作步骤，插入图例、指北针、比例尺等等，拟好标题导出图像即可。
下面是我负责的西安市三年的专题图：
2011年：
2012年：
2013年：
四、总结
本次通过NDWI指数进行了水体、植被和城镇的提取，在阈值的设置方面可能不太标准，导致图像可能会因为阈值相同而导致水体或植被或城镇提取错误，有一部分影响因素是下载的SPOT数据图像颜色不一，有深有浅且不是同时段拍摄获取的数据，导致的提取误差较大。在具体操作中，我们也可以通过DN值进行判断阈值的大致范围，进行更精准的提取。利用ENVI中的工具阈值参考工具即可得到具体数值，便于我们推测地物阈值的大致范围。
遥感信息特征提取技术方法经过近四十年的发展，正逐步走向完善。但是，遥感信息丰富、来源广泛、复杂度高、遥感信息特征提取技术水平还远远落后于用户的要求，主要存在以下儿个方面的问题：
1.现存的遥感信息提取方法过程复杂，不易操作。
2.现存的遥感信息提取方法虽然很多，但许多方法提取的遥感信息不够丰富，不够全
3.特征提取，特别是基丁地理信息系统的特征提取还处于发展阶段。目前在这方面的方法与理论有待提高。
本次课程大作业完成之后受益颇多，不仅学会了遥感图像数字处理流程、图像处理基础、图像变换、图像校正、图像增强、图像分割与特征提取、图像分类与变化检测等，更是对地物信息有了不一样的认识，保证图像分类精度的关键就在于特征提取，为了提高图像分类精度，我们可以提取原始图像数据的非线性信息。但数据越庞大，对数据处理所需的时间花费也就更多，对设备的要求也就更高。如果在以后的日常工作生活当中希望从事这样的职业，首先是需要自己对学习一丝不苟的精神和强大的探索力以及学习新知识的强烈欲望，不忘初心，才能在这条路上越走越远。
多说一句
更详细的NDVI提取过程，可以参考这篇博客利用ENVI处理SPOT遥感影像提取水体、植被、不透水面
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