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ArcGIS影像处理二次开发
影像处理基础
在GIS领域，影像处理是数据处理和分析的重要组成部分。影像处理涉及从遥感影像中提取有用信息的过程，这些信息可以用于地图制作、环境监测、城市规划等多种应用。ESRIArcGIS提供了强大的影像处理功能，但有时默认的功能可能无法满足特定的需求。因此，二次开发成为了扩展ArcGIS功能的重要手段。
影像处理的基本流程
影像处理的基本流程通常包括以下几个步骤：
数据预处理：包括辐射校正、几何校正、大气校正等。
影像增强：通过调整影像的对比度、亮度、锐度等参数，使影像更易于观测和分析。
影像分类：将影像中的像素分为不同的类别，如水体、植被、建筑物等。
特征提取：从影像中提取特定的特征，如道路、河流、建筑物轮廓等。
影像融合：将不同分辨率或不同波段的影像进行融合，提高影像的质量和信息量。
变化检测：比较不同时期的影像，检测地表变化。
后处理：对分类结果进行清理和优化，提高分类精度。
影像处理的常用工具
在ArcGIS中，常用的影像处理工具包括：
ImageAnalyst：提供了一系列影像处理和分析工具，如影像分类、影像增强、特征提取等。
SpatialAnalyst：虽然主要用于空间分析，但也包含了一些影像处理功能，如重采样、裁剪等。
ArcPy：ArcGIS的Python模块，可以用于编写自动化脚本和定制化工具。
影像预处理
辐射校正
辐射校正是对影像的辐射特性进行校正，以消除由于传感器特性、大气条件等因素引起的辐射误差。辐射校正可以分为两种类型：绝对辐射校正和相对辐射校正。
绝对辐射校正
绝对辐射校正是将影像的数字值转换为物理量，如反射率。这通常需要使用传感器的参数和大气模型。
相对辐射校正
相对辐射校正是消除同一影像中不同区域之间的辐射差异，使影像的对比度更加均匀。
几何校正
几何校正是对影像的几何失真进行校正，以使影像与实际地理坐标对齐。几何校正通常包括两个步骤：几何变换和重采样。
几何变换
几何变换是将影像从一个坐标系统转换到另一个坐标系统。常见的几何变换包括仿射变换、多项式变换和RPC变换。
重采样
重采样是在几何变换过程中，对影像进行像素值的重新计算。常见的重采样方法包括最近邻法、双线性插值和三次卷积插值。
大气校正
大气校正是消除大气对影像的影响，提高影像的质量。大气校正通常包括去除大气散射、大气吸收等。
影像增强
影像增强是通过调整影像的视觉效果，使其更易于观察和分析。常见的影像增强方法包括：
对比度调整：通过拉伸或压缩影像的直方图，增强影像的对比度。
亮度调整：调整影像的亮度，使其更符合观测需求。
锐度调整：通过边缘增强等方法，提高影像的清晰度。
假彩色合成：将不同波段的影像合成到一个彩色影像中，突出特定的地物特征。
对比度调整
对比度调整是通过调整影像的直方图，使影像的对比度更加明显。在ArcGIS中，可以使用Stretch工具进行对比度调整。
示例代码
importarcpy
fromarcpyimportenv
fromarcpy.iaimport*
#设置工作环境
env.workspace=C:/data
#输入影像
input_raster=input_image.tif
#输出影像
output_raster=output_image_stretched.tif
#执行对比度拉伸
stretched_raster=Stretch(input_raster,MinimumMaximum,2,0,0,255,NONE,64)
#保存输出影像
stretched_raster.save(output_raster)
#打印完成信息
print(对比度调整完成)
亮度调整
亮度调整是通过调整影像的亮度值，使其更符合观测需求。在ArcGIS中，可以使用Brightness工具进行亮度调整。
示例代码
importarcpy
fromarcpyimportenv
fromarcpy.iaimport*
#设置工作环境
env.workspace=C:/data
#输入影像
input_raster=input_image.tif
#输出影像
output_raster=output_image_brightened.tif
#执行亮度调整
brightened_raster=Brightness(input_raster,50)
#保存输出影像
brightened_raster.save(output_raster)
#打印