遥感图像的矢量化
arcgis遥感分类结果转矢量
arcgis遥感分类结果转矢量遥感分类是指对遥感影像进行解译，将像元分成不同的类别，并将其标记为特定的地物类型。
ArcGIS作为一款强大的地理信息系统软件，提供了丰富的遥感分析工具和功能，可以对遥感影像进行分类，并将分类结果转换为矢量格式，以便于后续的空间分析和应用。
为了将ArcGIS遥感分类结果转换为矢量数据，我们可以按照以下步骤进行操作：1. 导入遥感影像首先，需要将遥感影像导入到ArcGIS软件中。
可以使用"Add Data"功能或者通过导航栏中的"Catalog"面板来导入遥感影像。
2. 遥感分类在导入遥感影像之后，我们需要进行遥感分类。
选择合适的遥感分类算法和参数，执行遥感分类操作。
ArcGIS提供了多种遥感分类方法，如最大似然分类、支持向量机等。
根据实际需求选择合适的分类算法，并执行分类操作。
3. 转换为栅格矢量完成遥感分类后，我们可以将分类结果转换为栅格矢量。
选择"Conversion Tools"中的"From Raster"功能，并选择"Raster to Polygon"。
在这一步骤中，我们可以定义转换的像元分类，也可以选择将所有像元转换为矢量。
4. 设置输出路径和格式在进行栅格到矢量的转换时，需要设置输出路径和格式。
选择输出路径，可以保存到本地文件夹或数据库中。
同时，选择适合的矢量格式，如Shapefile、GeoJSON等。
5. 执行转换完成输出路径和格式的设置后，可以执行转换操作。
ArcGIS会将遥感分类结果转换为矢量文件，并保存在所选的输出路径中。
在将遥感分类结果转换为矢量后，我们可以进行进一步的空间分析和应用。
例如，可以基于矢量数据进行地理空间查询、缓冲区分析、空间叠加等操作。
此外，还可以将矢量数据导入到其他GIS软件中进行进一步分析和可视化展示。
总结起来，ArcGIS作为一款强大的地理信息系统软件，提供了丰富的遥感分析工具和功能。
ENVI矢量处理普通遥感影像处理
ENVI⽮量处理普通遥感影像处理⽮量处理·在‘Available Vectors List’中能简单直观地控制⽮量层：编辑⽮量层名，编辑和转换⽮量投影·光栅—⽮量转换功能（⽤户可以把分类图及其它光栅数据转成⽮量数据）·⽮量—光栅转换功能·灵活的⽮量编辑功能·⽮量属性查询及属性编辑·⽮量图中光标位置查询·缓冲区分析（ENVI3.4版本新增）·在⽤户功能中，可读写ENVI⽮量⽂件（.evf），可删除ROIs·掩模⼯具⾥可输⼊ENVI⽮量⽂件·⽮量可输出为感兴趣区·允许⽤户将覆盖在ENVI窗⼝的上的等⾼线输出为ENVI⽮量⽂件格式(EVF)。
并可将EVF⽂件转为ArcView Shape⽂件，这样ENVI产⽣的等⾼线能被其他GIS软件包使⽤。
·当⽤ENVI⾃带的⾼分辨率世界地图数据来构建⽮量层时，可以按指定经纬度范围来提取特定区域的⾼分辨率⽮量信息。
· 提供直接GPS⽀持，GPS-Link使得从⼀个GPS上接受NMEA格式的lat/lon值成为可能。
ENVI的视窗增加了GPS-Link窗⼝，当接收到⼀个新点时，显⽰窗⼝会及时更新当前象元。
也可以将收集到的点输出到校正窗⼝，成为⼀个.evf⽂件,或是⼀ASCII⽂件。
⽤户可对每点添加注释并将它与列表中的其他点建⽴关联。
4．普通遥感影像处理4.1 地图投影与制图地图投影类型：Albers Equal AreaAzimuthial Equal AreaLambert Conformal ConicOblique Mercator (A & B)StereographicTransverse MercatorArbitrary (x,y)Geographic (lat/long)Gauss KrugerState Plane NAD 27 & NAD 83UTM User DefinedSpace Oblique Mercator A (generic)Intergerized SinusoidalNew Zealand Map GridRectified Skew Orthomorphic (RSO)·坐标转换·地图投影转换·⽀持所有标准椭圆（>35）和基准⾯(>100)·地图注记：— 磁偏⾓简图（真实、⽹状、磁北极）— 影像插图（灰度图、彩图）— 影像⽐例尺（⽶、英尺、公⾥）— TrueType字体— ⽤户⾃定义箭头·⽹格线(象元、经纬度、UTM⽹格)，⽀持旋转的⽹格线。
如何使用遥感技术进行矢量化处理
如何使用遥感技术进行矢量化处理遥感技术是一种通过遥远地探索、感知和记录地球表面上物体的技术手段。
通过遥感技术，我们可以获取大量的地理信息数据，包括图像、光谱、高程数据等。
其中，矢量化处理是遥感技术中的重要步骤，它能够将图像数据转换为矢量数据，为地理信息系统（GIS）的应用提供了基础数据。
一、矢量化处理的定义和意义矢量化处理是将遥感图像转化为矢量数据的过程，即将图像上的像素点转化为点、线、面等几何要素的过程。
与栅格数据相比，矢量数据具有更好的几何性质和分析能力，能够更精确地表示和分析地理空间对象。
矢量化处理在地理信息系统、城市规划、环境监测等领域有着广泛的应用。
通过矢量化处理，我们可以获取道路、建筑、河流、湖泊等地理要素的准确位置和属性信息，为城市规划、环境保护和资源管理等工作提供支持。
二、矢量化处理的方法和流程1. 数据预处理在进行矢量化处理之前，需要对原始的遥感图像进行预处理。
包括图像校正、增强、滤波等操作，以提高图像的质量和准确性。
2. 边缘检测边缘检测是矢量化处理的关键步骤之一。
通过边缘检测算法，可以提取图像中物体的边缘信息，并将其转化为矢量数据。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等。
3. 阈值分割在进行矢量化处理时，需要将图像中的目标对象与背景进行分割。
阈值分割是一种简单而常用的分割方法，通过设置一个阈值，将大于阈值的像素点归为目标对象，小于阈值的像素点归为背景。
4. 矢量化处理在进行矢量化处理时，可以使用多种方法将图像数据转化为矢量数据，包括多边形拟合、曲线拟合、最小二乘法等。
这些方法可以根据图像的特点和要求选择合适的拟合方式。
5. 数据后处理在完成矢量化处理之后，还需要进行数据的后处理，包括拓扑修正、属性提取、精度评定等操作，以确保矢量数据的质量和准确性。
三、矢量化处理存在的挑战和解决方案在实际的矢量化处理中，常常会遇到一些挑战，如遥感图像质量不佳、目标对象复杂多样、数据量庞大等。
矢量与遥感影像的自动配准
矢量与遥感影像的自动配准矢量数据和遥感影像在地理信息系统（GIS）和遥感领域中具有广泛的应用。
矢量数据是一种描述地理要素的数据格式，包括点、线、面等几何形状和属性信息，常用于地图制作和空间分析。
遥感影像是通过遥感技术获取的地球表面图像，可以包括可见光、红外、雷达等多种类型，用于土地资源调查、环境监测、城市规划等领域。
在应用过程中，往往需要将矢量数据与遥感影像进行配准，以便实现空间位置的精确对应，进而进行一体化分析和应用。
提高精度：通过对矢量数据和遥感影像进行精确配准，可以将不同数据源的数据进行精确对接，减少地图制作和空间分析中的误差，提高数据精度。
降低成本：手动配准数据不仅需要大量时间，而且容易出错。
自动配准技术可以通过程序实现快速、准确的数据对接，大大降低配准成本。
促进数据融合：通过将矢量数据和遥感影像进行配准，可以促进多种数据源的融合，扩展数据的应用领域，提高数据的利用率。
矢量与遥感影像的自动配准主要涉及以下技术和方法：特征提取：通过对矢量数据和遥感影像进行特征提取，获取具有代表性的特征点、线、面等元素，为后续匹配提供依据。
匹配算法：常见的匹配算法包括基于概率统计的匹配算法、基于距离的匹配算法、基于梯度的匹配算法等。
这些算法可以根据矢量数据和遥感影像的特征，选择合适的算法进行自动配准。
变换模型：常用的变换模型包括仿射变换、透视变换、多项式变换等。
这些模型可以将矢量数据和遥感影像进行几何变换，以实现精确配准。
优化算法：为了找到最优的变换参数，需要使用优化算法进行求解。
常见的优化算法包括梯度下降法、牛顿法、遗传算法等。
矢量与遥感影像的自动配准技术在诸多领域都有广泛的应用。
以下是一些典型案例：土地资源调查：将矢量地图与遥感影像进行配准，可以准确获取土地资源的分布、面积、利用状况等信息，为政府决策提供科学依据。
环境监测：通过对矢量数据和遥感影像进行配准，可以实时监测环境污染状况，为环境保护提供数据支持。
envi图像增强处理和矢量化
添加属性字段面板（Attributes Initialization面板），见下图。 • 在Attributes Initialization面板中，添加以下字段信息：
1、图像增强处理
第一步、生成波段及组建多波段数据文件
1. 打开一幅经过几何校正的TM影像，影像上植被覆盖面积大。 2. 在主菜单中，选择Transforms-> Principal Components ->Forward PC
Rotation-> Compute New Statistics and Rotate，对TM影像主成份分析。 3. 在主菜单中，选择Transforms->NDVI，计算TM影像的NDVI，输出浮点型
遥感图像处理-9
北京大学深圳研究生院
1、图像增强处理
对图像数据采用各种图形增强算法， 提高影像的目视效果，方便人工目视解 译、图像分类中的样本选取等。图像增 强的主要目的是增强图像，以便处理结 果图像比原图像更适合于特定的应用要 求。
1、图像增强处理
❖ 图像变换
▪ 主成分（PCA）
▪ 独立主成分
析结果，单击Spectral Subset按钮，只选择第一主成份分量。 7. 单击Import File按钮，在Layer Stacking Input File选择框中选择NDVI。 8. 选择Inclusive（并集），另外Exclusive选择是各个波段间的交集。 9. 选择输出路径及文件名，像元大小和地图投影参数按照默认从输入图像中
• 选择Mode-> Intelligent Digitizer Parameters，打开智能矢量化 参数设置面板，见下图，下面设置几个参数。
测绘技术中进行矢量化的操作方法
测绘技术中进行矢量化的操作方法测绘技术是现代科技的重要应用之一，它通过对地球表面的测量和绘制，为我们提供了准确的地理数据。
其中，矢量化是测绘技术中的一项重要操作，它指的是将图像或文档中的线条、曲线等图形元素转化为矢量格式的过程。
本文将介绍测绘技术中进行矢量化的操作方法。
一、什么是矢量化在介绍矢量化的操作方法之前，先让我们了解一下矢量化的概念。
在计算机图形学中，矢量图形是使用几何形状的描述符来表示图像的一种图形图像形式。
与之相对的是位图图形，位图图形由像素点组成，随着放大或缩小，其图像质量会有所损失。
而矢量图形则可以无损地被放大或缩小，并且保持图像的清晰度。
因此，在测绘技术中，将测绘数据进行矢量化操作可以提高数据的可用性和图像的精确度。
二、矢量化的操作方法1. 扫描转矢量扫描转矢量是最常用的矢量化操作方法之一。
通过使用扫描仪或数码相机将纸质地图或图片扫描或拍摄为位图文件，然后使用专业软件对位图进行处理。
具体操作方式如下：（1）扫描或拍摄位图：使用扫描仪或数码相机将纸质地图或图片转化为位图文件，尽量保持高分辨率的扫描或拍摄效果。
（2）后期处理：使用专业软件，如Adobe Illustrator、AutoCAD等，打开位图文件，通过软件提供的工具进行后期处理。
这些工具可以根据位图中的线条、曲线等元素自动识别出矢量形状，并转化为矢量图形。
（3）编辑和调整：对于自动识别出的矢量图形，可以进一步进行编辑和调整，例如修整线条、修改曲线等。
2. 数字化绘图数字化绘图是另一种常用的矢量化操作方法。
与扫描转矢量不同，数字化绘图是指直接将纸质地图或图片的线条和图形元素使用绘图设备进行绘制，然后将绘制的结果转化为矢量格式的过程。
具体操作方式如下：（1）准备绘图设备：选择合适的绘图设备，如绘图仪、绘图笔等。
这些设备可以将绘制的图形直接保存为矢量格式。
（2）绘制图形：根据纸质地图或图片上的线条和图形元素，使用绘图设备进行绘制。
遥感与地理信息系统
西南林业大学课程实习报告课程名称：遥感与地理信息系统指导教师：***实习时间：12.24-12.26实习内容：昆明市盘龙江下游区域遥感影像矢量化分析与制图姓名：***学号：***********专业：林学提交时间：2013.12.30一、实验目的1.了解GIS、RS的基本原理，熟练掌握ArcGIS软件的使用。
2.能使用软件进行图像的矢量化、建库、空间分析、制图等操作。
3.熟悉掌握遥感与地理信息系统的理论知识。
4.熟悉ArcGIS软件的操作，进行遥感图像的矢量化。
二、实习内容根据盘龙江下游卫星影像图，把卫星影像图进行棚格数据的矢量化，并制成地图谈谈对该区林业建设的看法。
三、实习具体操作步骤（1）个人数据库的建立影像图为盘龙江下游卫星影像图。
启动ArcCatalog，在E盘新建文件夹下新建个人数据库，要素集以kunming命名，在个人数据库下面以西安WGS1984坐标系为标准，分别新建要点线面的要素类:DLTB、XZDW、point。
如图:线、面的要素类的建立同上面的步骤一样，但是需要更改一下要素类型，线的改成线要素，面的改成面要素就完成了。
（2）卫星图片的矢量化以卫星影像图当做背景，矢量化图层并建立地类图班数据库，土地分类可参考老师所给的第二次全国土地调查云南省土地分类表为标准。
先打开Arcmap，添加影像图为盘龙江下游卫星影像图和kunming下面的点线面三个要素。
将上述新建的几个要素导入其中，打开“编辑器”，新建立多边形，通过目视判读，用不同的颜色表示不同的要素类别。
同一小组内的两名同学，把该影像图分为上下两块，每个人分别对自己的地域进行描图。
当图描好以后，开始进行图形的合并，合并出来的图形有重叠的部分，和空隙的部分。
我们应用拓扑关系查找出相应的重叠区、空隙区得位置，一个一个修改，直到没有错误为止。
然后再对图像上面渲染，选择适合的颜色把各个用地区分开来，下表就是老师给的图地分类标准，编辑属性主要的步骤是:根据目视判读，新建各地类的多边形，画出多边形后，打开其属性表，并根据给的标准在属性表中编辑信息。
第二次土地调查内业工作中软件操作的若干技术问题分析
作者简介 ： 唐爽（ ９４ ） 女 ， １８ 一 ， 硕士研究生 ， 主要从事绿 洲资源空间信息方 面的研究。
文结 合第二 次全 国土地调 查 内业 工作 中的实 践经 验 和
３ 遥感影像 的矢量化
３ １ 转 换 图像 格式提 高 图像导入 速度 ． 国家下 发 的遥 感影像 全部都 是 ｔ 格式 ， ｉ ｆ 直接导入 Ｓｐｒ ｐ ｅｋｒ ， 分 影 像 有 变形 的情 况 ， 且 导 ｕｅＭａＤ ｓｐｏ时 部 而 入过程耗 时 长 。笔 者 尝试 在 Ｅｄｓ 件 中将 ｔ 格 式 ｒａ 软 ｉ ｆ 的图像 转 换 成．ｍｇ格式 ， 导 人 Ｓｐｒ ｐ ｅｋｒ， ｉ 再 ｕｅＭａＤ ｓｐｏ 虽
体会 ， 浅析数据处理时软件使用和操作过程 中的若干
技术 问题 。
不会再发生图像变形 ， 但仍存在图像文件大， 导人时间
长的问题 ， 而且导入后是 ３ 个数据集 ， 每个数据集是一
个 波段 的灰阶影 像 ， 需要 用数 据集菜 单项下 的 “ 合成 彩 色 图像 ” 能合成 一 副彩 色 图像 才 能进 行 土地 利用 现 功 状 的判读 和矢 量 化 。最 佳 的解 决 方 法 是 ： Ｅｄｓ 在 ｒａ 软 件 中用 Ｉｐｒ功 能 模 块 将 ．ｍ ｍ ｏｔ ｉｇ格 式 影 像 转 换 成 ．ｉ ｓ ｄ 压缩 格 式 ， 在 Ｓ ｐｒ 印Ｄ ｓｐｏ中新 建 一 个 类 型 为 再 ｕｅＭ ｅｋｒ Ｍｓ ｒｉ ｄ的数 据 集 ， 加．ｉ 式 影 像 文件 ， 后便 可 快 添 ｓ ｄ格 最
配准及矢量化实验报告
配准及矢量化实验报告配准及矢量化实验报告一、引言配准和矢量化是遥感图像处理中的重要步骤，它们在地理信息系统（GIS）和遥感应用中扮演着关键的角色。
本实验旨在探索配准和矢量化的方法，并通过实际操作验证其有效性。
二、配准方法1. 影像预处理在进行配准之前，我们首先对原始遥感影像进行预处理。
预处理包括去除噪声、增强对比度和调整图像亮度等步骤，以提高影像的质量和可视化效果。
2. 特征提取特征提取是配准的关键步骤。
我们可以通过不同的算法提取图像中的特征点或特征线，常用的方法包括SIFT、SURF和ORB等。
在本实验中，我们选择了SIFT算法进行特征提取。
3. 特征匹配特征匹配是将待配准图像与参考图像中的特征进行匹配的过程。
匹配的目标是找到两幅图像中相对应的特征点或特征线。
常用的匹配算法有最近邻匹配和RANSAC等。
我们在实验中使用了最近邻匹配算法。
4. 几何变换在完成特征匹配后，我们需要根据匹配结果进行几何变换，将待配准图像与参考图像对齐。
常用的几何变换包括平移、旋转、缩放和仿射变换等。
在本实验中，我们使用了仿射变换进行配准。
三、矢量化方法1. 影像分割在进行矢量化之前，我们需要将配准后的影像进行分割，将影像划分为不同的区域。
常用的分割算法包括基于阈值的分割、基于边缘的分割和基于区域的分割等。
我们在实验中使用了基于阈值的分割算法。
2. 矢量化矢量化是将分割后的影像转化为矢量数据的过程。
在本实验中，我们将使用自动矢量化方法将影像中的区域转化为矢量多边形。
常用的自动矢量化方法包括边缘追踪、区域生长和形态学操作等。
3. 矢量数据处理在完成矢量化后，我们可以对生成的矢量数据进行进一步的处理和分析。
例如，可以计算矢量多边形的面积、周长和形状指标，或者进行空间查询和拓扑分析等。
四、实验结果与讨论我们选择了一组高分辨率航拍影像进行配准和矢量化实验。
经过预处理、特征提取、特征匹配和几何变换等步骤，我们成功地将待配准影像与参考影像对齐，并生成了配准后的影像。
测绘技术中的矢量化处理方法
测绘技术中的矢量化处理方法1.引言测绘技术是涉及地理信息的一项重要技术，随着科技的不断进步，测绘技术也得到了很大的发展。
而在测绘中，矢量化处理方法是一种重要的技术手段，它能够将地理数据以矢量的形式进行表达和处理。
本文将探讨测绘技术中的矢量化处理方法及其应用。
2.什么是矢量化处理方法矢量化处理方法是指将数据或图像以矢量形式进行表示和处理的技术手段。
在测绘中，原始数据常常以栅格（像素）形式存在，而矢量化处理方法可以将这些栅格数据转化为矢量数据。
矢量数据的表示方式相对于栅格数据更加灵活，可以更精确地表达各种地理要素。
3.矢量化处理方法的分类矢量化处理方法可分为自动矢量化和人工矢量化两种方式。
3.1 自动矢量化自动矢量化是指利用计算机算法和图像处理技术将栅格数据自动转化为矢量数据的方法。
其中，常用的自动矢量化算法包括边缘检测算法、区域生长算法和分割算法等。
这些算法通过对图像的特定处理过程，提取出地理要素的边界或区域，从而实现对栅格数据的矢量化。
3.2 人工矢量化人工矢量化是指通过人工操作将栅格数据转化为矢量数据的方法。
这种方法相比于自动矢量化更加灵活和准确，因为人工操作者可以根据实际情况进行精细调整和修正。
人工矢量化常用于处理需要高精度和高质量的地理数据，例如地理信息系统（GIS）中的地图制作和数据编辑。
4.矢量化处理方法的应用4.1 地图制作地图是测绘技术的重要应用之一，而矢量化处理方法在地图制作中扮演着关键的角色。
通过矢量化处理，地理要素可以以准确的边界和属性进行表达，使地图更加直观、清晰，同时也方便了地图的编辑和更新。
4.2 空间分析矢量化处理方法在测绘技术中的另一个重要应用是空间分析。
利用矢量数据，可以对地理要素进行空间关系的判断和分析，例如计算距离、面积和方位等指标，从而为地理决策提供支持。
4.3 三维建模随着虚拟现实技术的不断发展，三维建模成为了测绘技术的热门领域之一。
通过矢量化处理方法，可以将栅格数据转化为三维矢量数据，进而实现对地理要素的三维建模和可视化。
遥感原理与应用第5章-遥感作业(1)
遥感原理与应用第5章-遥感作业(1)1. 简介本文是《遥感原理与应用》第5章的遥感作业(1)。
本次作业主要涉及到遥感图像的处理和应用，通过本次作业的完成，能够更好地理解和掌握遥感技术的原理和应用。
2. 遥感数据的获取遥感数据的获取是遥感技术的基础和前提，也是对地球表面信息的探测手段。
遥感数据的获取主要有以下方式：1.感应遥感：通过地面感应器获取所需数据，如温度、湿度等。
2.摄影测量：通过摄影测量技术获取地球表面的影像数据。
3.雷达遥感：通过信号的反射和散射获得影像数据，主要用于地形测量和军事侦察等领域。
4.卫星遥感：利用卫星对地球表面进行观测和监测，获取影像数据。
3. 遥感数据处理遥感数据处理是将从遥感平台或遥感传感器获取的原始数据转化成可以用于分析和应用的数据的过程。
遥感数据处理通常包括以下流程：1.数据预处理：对原始数据进行几何校正和辐射校正，以保证数据的准确性和可比性。
2.数字图像处理：对遥感图像进行增强、过滤、分割和分类等操作，提取所需信息。
3.地理信息系统（GIS）集成：将处理后的遥感图像数据与地理信息进行集成，实现空间分析和决策支持。
4. 遥感数据的应用遥感数据的应用已经涉及到很多领域，如环境监测、自然灾害预警和农业生产等。
下面列举一些常见的遥感数据应用：1.矢量化：将遥感图像转化为矢量数据，用于地图制图、土地利用分类和资源评估等。
2.地表监测：利用遥感技术监测城市扩张、海岸侵蚀和农业追踪等。
3.环境监测：利用遥感技术监测空气质量、水质和植被覆盖等。
4.天气预报：利用卫星遥感数据进行引导和辅助，提高天气预报的准确度。
5.遥感技术的应用范围非常广泛，并且不断在发展和创新。
随着技术的进步和数据的不断积累，遥感技术在不同领域的应用将会更加普及和深入。
本次作业通过对遥感数据的获取、处理和应用的介绍，对我们更好地理解和掌握遥感技术的原理和应用有很大的帮助。
arcgis作业步骤 使用arcgis对遥感图进行配准矢量化及其裁剪
首先叠加这个大家都懂的吧用erdas然后arcgis一、配准：1.添加“georeferencing工具栏”（方法：工具栏空白处右击选择）2.加载有经纬网的地图或者其他图像，并取消Georeferencing下的auto adjust的选择3.输入控制点：点击--找到一个点，先左击确定，再右击输入该点真实坐标（至少4个控制点）4.查看控制点信息：Transformation: adjust—residual(残差)出现—删除残差大的控制点如果看不到图像了就在图名右击—Zoom to layer5.保存配准后的图像（2种方法）（1）georeferencing—rectify(纠正)—坐标加在生成的图像上（2）georeferencing—update georeferencing—坐标加在原图上将此图删除加入已经配准后的图二、矢量化：1、点击此图标—再打开的页面内点击File—new—建立new_shapefile2、回到arcmap 在layer中加入刚刚创建的面（现在arcmap中有两个图层已配准的和刚刚创建的new_shapefile3、确保“editor工具栏”显示/添加“editor工具栏”（同“georeferencing工具栏”的添加）4、editor—start editing用将所研究的区域画出来—画完后save edits—stop editing三、定义投影投影转换1、定义投影—加地理坐标系统Arctoolbox→Data Management Tools→Projections and Transformations→Define Projection如果第二行是unknown—点击—选select—world—确定—ok2、回到Arctoolbox→Data Management Tools→Projections and Transformations→feature—project—第四行点击后面那个图标—import加入刚刚的new_shapefile—ok生成四、裁剪1、在arcmap中将矢量化的研究区转化为30m的栅格，直接在arcmap中裁剪。
一种遥感分类图的矢量化方法
Ｖｏ ． ４ Ｎｏ ６ １２ ． Ｄｅ ． ０ ｃ ２ ｏ９
文章 编 号 ：０ ４—１７ （０ ９ ０ ０ ０ ０ １０ ４ ８ ２ ０ ）６— １４— ４
一
种 遥 感 分 类 图 的 矢 量 化 方 法
王 亚 可 马 骏 ， 史 占 江 ，
（． １ 河南大 学 计算 机 与信息 工程 学 院 ，河南 开封 ４ ５ ０ ； ７ ０ １ ２ 河南大 学 数据 与知 识工 程研 究所 ，河南 开 封 ４ ５ ０ ） ． ７ ｅ ｔ ｏ ｙ ｏ ｅ ｔ ｒｚ ｔｏ ｆｒ ｓｅ ａａ， ｔ ｏ ｆｖ ｃｏ ｉａｉ ｎ ｏ ｌｓ ｉ ｅ ｐ ｔａ ｔ ｓ ｄ ｏ ｈ ｈｅ ｒ ｆｖ ｃｏ ｉａｉｎ ｏ ａ ｔ ｒｄ ｔ ａ ｍｅｈ ｄ ｏ ｅ ｔ ｒｚ ｔ ｆＲＳ ｃ ａ ｓｆ ｄ ｍａ ｏ ｉ ｈ ｓｂ ｅ ｕ ｏ ｗａ ｄ．Ｆｉｓ ｆａｌ ｔ ｏｙ ｏ ｓｄ ｖｄ ｄ ｉｔ ｉ ａ ｅ ｎ ｐ ｔｆ ｒ ｒ ｒ ｔｏ ｌ ，ｈｅ ｐ ｌ ｇ ｎ ｉ ｉｉ ｅ ｎ ｏ ｓｍｐｌ ｏｙ ｏ ｓａ ｄ ｃ ｍｐ ｅ ｏｙ ｏ ｓｗｈ ｃ ｅ ｐ ｌ ｇ ｎ ｎ ｏ ｌ ｘ ｐ ｌ ｇ ｎ ｉｈ ａ ｅ ｐ ｏ ｅ ｓ ｄ ｓ ｐ ｒｔ ｌ ｔ ｅ ｕ ｎ ｌ ｆ ａｇ ｒｔ ｍ ｓｕ ｅ ｏ ｈ ｎ ｅｎ ｎ ｉ ｃｕ ｉ ｎ ｒ ｌｔｏ ｆｔ ｅ ｐ ｌｇ ｎ ａ ｄ ｒ ｒ ｃ ｓ ｅ ｅ ａ ａ ｅｙ，ｈ ｎ ｔ ｒ ｅ ｔ ｌ ｏ ｈ ｉ ｓ ｄ ｔ ａ ｄｌ ｏ —ｎ ｌ ｓｏ ｅ ａｉ ｎ ｏ ｏ ｙ ｏ ｎ ｉ ｈ ａ ｌｏ ｉ ｍ ｏ ｄｅｅ ｍｉ ｅ ｔ ｅ ｒ ｌｔｏ ｓ ｉ ｆｐ ｌｇ ｎ ｉ ｏｙ ｏ ｓ ｕ ｅ ｏ ｉ ｅ ｉｙ ｔ ｅ ｒ ｌｔｏ ｓ ｐ ｏ ｏ ｙ ｎ ａｇ ｒｔ ｈ ｔ ｔｒ ｎ ｈ ｅ ａｉ ｎ ｈ ｐ ｏ ｏ ｙ ｏ ｎ ｐ ｌ ｇ ｎ ｉ ｓ ｄ ｔ ｄ ｎｔ ｈ ｅａｉ ｎ ｈｉ ｆｐ ｌ— ｆ
遥感目视解译实习教程
遥感影像目视解译实习教程一、遥感目视解译原理（一）目视解译原理遥感图像解译分为目视解译和计算机解译两种。
目视解译：指专业人员通过直接观察或借助判读仪器在遥感图像上获取特定目标地物信息的过程。
计算机解译：以计算机系统为支撑环境，根据遥感图像中目标地物的各种影像特征，进行分析、推理和理解，完成对遥感图像的解译。
遥感图像目视解译主要根据目标地物的色、形、位三方面的特征，通过色调、颜色、阴影、形状、纹理、大小、图形、空间位置、相关布局等9个识别特征，建立判读标志，从而完成遥感图像的解译。
（二）目视解译前后对比图二、遥感目视解译步骤MAPGIS目视解译是指在电脑前，用人眼来判读遥感影像，遥感专业分类软件如Envi、Erdas等不参与遥感分类。
本实验数据用“江西农大遥感图.jpg”或“江西农大遥感图.tif”。
MAPGIS目视解译操作是利用MAPGIS软件的点、线、面编辑功能，首先对遥感图像中各地类之间的边界进行勾绘，并添加地类注记；然后根据绘好闭合的地类界线进行拓朴重建（拓朴造区），生成地类图斑的区文件；最后对各地类图斑赋属性，并根据地类名称和图例版“江西二调Slib_2008”，来填充各地类颜色。
要打开顺利打开MAPGIS图件，先要激活虚拟狗，然后设置好系统库目录，其路径设为“江西二调Slib_2008”的路径。
（一）遥感图像矢量化1、将TIF或JPG文件转换成MAPGIS可以直接读取的光栅文件（如*.msi格式）（1）MAPGIS主菜单——图像处理——图像分析，进入msiproc60操作界面；（2）在msiproc60操作界面中，文件——数据输入——添加文件“江西农大遥感图.jpg”或“江西农大遥感图.tif”——选择被转换的文件类型——转换（转换成*.msi 或*.tif，另存在硬盘上）：（3）打开转换后刚保存的*.msi。
2、图框制作和影像配准（这步不做，校正由生产单位统一做，用户不做）3、MAPGIS工作台添加“江西农大遥感图.msi”MAPGIS主菜单——图形处理——输入编辑——新建工程——确定，然后右击左边的工作台——添加项目——选择“江西农大遥感图.msi”。
一种基于矢量数据的遥感影像变化检测方法
一种基于矢量数据的遥感影像变化检测方法摘要遥感影像变化检测一直是遥感领域研究的热点之一，在国土资源管理、城市规划和环境监测等领域有着广泛的应用。
本文介绍了一种基于矢量数据的遥感影像变化检测方法，该方法采用半监督学习的方式，利用卫星遥感数据和古地理矢量数据进行变化检测。
该方法解决了传统方法中存在的耗时、耗能和精度不高的问题，并且具有良好的实用性。
关键词：遥感影像、变化检测、半监督学习、矢量数据一、绪论遥感影像变化检测是指在同一区域不同时刻拍摄的遥感影像中，通过图像处理与分析技术，检测出不同时间段地物、地貌等发生的变化。
近年来，随着卫星遥感技术的发展，遥感影像变化检测技术不断得到完善，已经成为国土资源管理、城市规划、环境监测等领域中不可或缺的技术手段之一。
目前，遥感影像变化检测主要可分为基于像素和基于目标的两种方法。
基于像素的方法主要是通过对不同时刻的遥感影像进行像素级别的比较，来识别两幅遥感图像中不同的部分，该方法具有处理速度快、效率高的优点，但缺点是提取的变化信息不够直观，且对于光照、阴影等影响比较大的影像容易出现误差。
而基于目标的方法是指将遥感影像中的对象进行区分与分类，并基于目标的变化来进行判断，该方法准确性较高，但需要进行目标识别和分类，所以处理耗费时间较长。
针对传统方法存在的问题，本文提出一种基于矢量数据的遥感影像变化检测方法，该方法综合了基于像素和目标的方法的优点，并采用半监督学习的方法提高变化检测的精度和效率。
在该方法中，我们利用卫星遥感数据和古地理矢量数据进行变化检测，通过比较两个时间段的矢量数据得出变化信息，相对于基于像素的方法，该方法具有处理速度快、精度高、实用性强等优点，具有较高的应用价值。
二、基于矢量数据的遥感影像变化检测方法2.1数据预处理遥感影像变化检测前的先决条件是对遥感影像进行预处理和准备，包括如下步骤：（1）图像预处理。
首先，需要进行图像预处理，包括图像复制、增强、几何校正等，以保证遥感影像的质量和完整性。
矢量化遥感影像的方法和技巧
矢量化遥感影像的方法和技巧遥感技术已经成为现代社会中极为重要的一种工具，通过遥感影像可以获取地表信息，帮助决策者和研究人员更好地了解地表的状态与变化。
然而，原始的遥感影像图像往往只是由像素点构成的栅格数据，并不直观。
矢量化是将栅格数据转化为矢量数据的过程，使得地物边界更加清晰明了，并且可以进行更多的空间分析。
本文将介绍矢量化遥感影像的方法和技巧。
一、自动矢量化自动矢量化是通过算法和模型来自动提取地物边界的方法。
在遥感影像中，地物边界的提取是一个相对复杂的过程，需要综合考虑影像特征、纹理信息以及上下文关系。
常见的自动矢量化方法包括阈值分割、边缘检测、模型分类等。
阈值分割是一种简单直观的方法，它通过设置一个灰度值阈值将影像分为不同的区域。
但是，阈值的选择对结果影响较大，需要根据具体情况进行调整。
边缘检测是另一种常见的方法，它通过检测像素值之间的变化来寻找地物边界。
边缘检测算法有很多种，如Canny算子、Sobel算子等。
模型分类方法则是通过训练一个模型来进行地物边界提取，可以利用机器学习算法和深度学习算法进行图像分类。
二、手动矢量化虽然自动矢量化方法在一定程度上可以提高工作效率，但是由于地物边界的复杂性和遥感影像的特殊性，自动矢量化方法仍然存在一定的误差。
因此，在一些精细的应用领域，手动矢量化仍然是一项重要的任务。
手动矢量化需要具备一定的专业知识和经验，操作者需要根据遥感影像的纹理、颜色、形状等特征来判断地物边界。
手动矢量化的过程通常分为三个步骤：边界确定、内部填充和属性赋值。
边界确定是指人工绘制出地物的边界线，通常使用绘图工具进行标定。
内部填充则是将边界内部的区域进行填充，以便后续的空间分析。
属性赋值是为矢量数据添加属性信息，比如地物类型、高程、植被覆盖度等。
三、精确度评估无论是自动矢量化还是手动矢量化，矢量化的结果都需要进行精确度评估。
精确度评估的目的是衡量矢量数据与实际地物边界的符合程度，以便为后续的数据应用提供可靠的基础。
如何进行矢量化地图的制作与处理
如何进行矢量化地图的制作与处理矢量化地图是现代地理信息系统（GIS）中常用的一种数据表达方式，通过将地理现象和地理要素转换为几何对象和属性信息的组合，可以更方便、快捷地进行空间分析和地理数据处理。
本文将探讨如何进行矢量化地图的制作与处理，从数据收集、处理、绘制等方面进行介绍。
一、数据收集与整理要进行矢量化地图的制作，首先需要收集与所要制作地图相关的地理数据。
这些数据可以来自卫星遥感图像、现场调查、已有地理数据等多种来源。
在收集数据时，需要注意保证数据的准确性和完整性。
例如，利用卫星遥感图像进行矢量化地图制作时，需要选择高分辨率、清晰度好的图像进行处理，同时也要进行几何配准和辐射校正，以提高准确性。
收集到的数据可能存在不同的数据格式和投影系统。
因此，在进行矢量化地图的制作之前，需要对这些数据进行整理和转换。
常用的数据格式有Shapefile、GeoJSON、KML等，通过使用GIS软件（如ArcGIS、QGIS等），可以将不同格式的数据进行转换和整合。
同时，还需要进行投影转换，以避免因不同地理参考系导致的数据不匹配问题。
二、数据处理与分析在数据收集和整理完成后，接下来需要对数据进行处理和分析，以获取所需的地理要素和属性信息。
常见的数据处理操作包括数据清洗、数据筛选、数据抽取等。
通过这些处理，可以去除无效数据、修正错误数据，并选取与矢量化地图制作相关的数据进行进一步分析。
数据分析是矢量化地图制作的关键环节之一。
在数据分析中，常用的操作包括空间查询、空间叠加、空间插值等。
这些操作可以通过GIS软件提供的功能完成。
例如，利用空间查询可以选取特定地理区域的要素，通过空间叠加可以计算不同要素之间的关系与相交部分，通过空间插值可以生成等值线、热力图等空间表达方式。
通过数据处理和分析，可以为后续的地图绘制提供基础数据和信息。
三、地图绘制与呈现地图绘制是矢量化地图制作的最后一步，通过将数据处理和分析得到的地理要素和属性信息可视化，提供直观的地理信息表达方式。
如何利用测绘技术进行矢量化和图像处理
如何利用测绘技术进行矢量化和图像处理测绘技术在现代社会中起着至关重要的作用，它为我们提供了精确的空间数据，并广泛应用在地理信息系统、城市规划、自动驾驶等领域。
其中，矢量化和图像处理是测绘技术中的两个重要环节。
本文将从理论基础、应用场景和技术手段三个方面，探讨如何利用测绘技术进行矢量化和图像处理。
首先，我们需要了解矢量化和图像处理的基本概念和理论基础。
矢量化是将传统的栅格数据转化为矢量数据，即将像素点表示的图像转化为线、面、点等几何对象的表示方式。
这使得数据更具可读性和可编辑性。
而图像处理是对图像进行增强、滤波、修复等操作，从而获得更好的视觉效果。
这两个过程都需要依靠测绘技术中的一些关键算法和方法，如特征提取、边缘检测、图像配准等，这些技术手段可以有效提高矢量化和图像处理的准确度和效率。
其次，我们来看一些常见的矢量化和图像处理的应用场景。
在测绘领域，矢量化可以应用于地理信息系统中的地图制作、空间数据分析等工作中。
通过矢量化，我们可以将卫星遥感图像、航空影像等栅格数据转化为矢量数据，进一步实现对地理信息的查询和分析。
在城市规划中，矢量化可以帮助我们更精确地绘制建筑物、道路、绿化等要素的分布，为城市规划和设计提供依据。
而图像处理可以用于图像增强、目标检测、人脸识别等方面。
例如，在安防领域，图像处理可以通过对监控画面进行分析，实时检测异常行为，提供有效的监测与预警功能。
最后，我们来探讨一些实现矢量化和图像处理的常用技术手段。
在矢量化方面，典型的方法包括边缘检测、像素连通性分析和几何特征提取。
例如，在将栅格地图矢量化时，我们可以借助边缘检测算法，找到地图边界的连续像素点，并通过连通性分析将其转化为线要素。
此外，几何特征提取可以用于识别和分类不同的地图要素，如道路、建筑物等。
而在图像处理方面，常用的技术手段有图像滤波、灰度转换和直方图均衡化等。
通过图像滤波，我们可以去除图像中的噪声，提高图像的质量。
而灰度转换可以将图像转化为黑白图像或灰度图像，方便后续的图像处理和分析。
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遥感图像的矢量化
一、实验目的：经过影像分类提取相关的土地利用专题信息, 如地表
水体分布信息、建设用地( 包括建筑物和道路) 分布信息等，以
满足进一步的专题信息制图和数据库建设等方面的应用需要。
二、实验内容：利用监督分类的遥感图像进行地物的勾画。
三、实验过程：打开开始菜单，点击Arc Map弹出：
1、点击，打开自己的文件夹，在文件的空白处点击鼠标右键，
弹出工具条，选择New，再选择Personal Geodatabase，创建mdb
格式的文件夹，以自己的名字命名为lz；
2、建立数据集：打开lz文件夹，在文件夹里面的空白处点击鼠标
右键，弹出工具条，选择New，点击Feature Dataset，弹出对话框，
在对话框里输入数据集的名字
3、点击下一步，弹出对话框：
4、点击Geographic Coordinate System s→Asia→Beijing 1954 ，
点击下一步→下一步，弹出：
点击Finishi；
5、在新建的数据集里面的空白处点击鼠标右键，弹出工具条，选
择New，点击Feature Class，弹出对话框：
在对话框里输入名字如上图，点击下一步，弹出：
在第三个字段里输入：名字，在右边的第三个字段里选择Text，点击Finish；
6、点击图标，弹出对话框，选择监督分类的图像，弹出：
7、再点击图标，弹出对话框，选择lz文件夹里面的lz数据集
里面的lz文件，弹出：
点击Close，弹出：
8、点击菜单栏上的Editor，选择Start Editing，弹出：
点击Start Editing，
9、点击菜单栏上的图标，开始对河流进行边界勾绘，勾绘完
边界以后，点击图标，弹出
点击名字旁边的Null，给所勾绘的地物命名，如下图
点击关闭
11、双击上的lz，弹出
点击Label s→，弹出
→
12、双击上的lz，弹出
点击Genera l→Symbology→Categories→Unique Values→Add All Values，
点击确定；
四、实验结果与分析：
1.实验结果：
2.结果分析：根据土地利用分类原则和5全国土地分类( 过渡期
适用)6( 国土资源部2002) , 结合遥感影像以及土地利用现状GIS数据所反映出来的试验区土地利用特点, 我们将影像区域土地利用划分为四个大类,即农用地, 建设用地、水体和未利用地。
其中农用地建设用地和未利用地属于一级类别; 水体属于二级类别; 农用地进一步划分出两个地类, 它们是: 水田和旱地; 建设用地进一步划分出两个地类: 建筑物和道路; 水体进一步划分出坑塘沟渠水面和河流水面。
在计算机进行实际分类时分成3个类别, 分别是建筑物、道路、河流水面。
由于非监督分类和监督分类两类方法各自的特点, 为了简化并改进纯粹的非监督或监督分类过程的效率, 同时提高分类精度, 这里采取两者相结合的混合分类方法来提取分类后影像。
即先进行非监督分类, 提取分类模板, 在此基础上进行监
督分类, 人工提取训练样区, 对原始模板进行修改、补充和完善, 使模板达到一定精度水平, 这样就保证了最终分类结果的质量, 从根本上保证后续的矢量化工作精度, 以及所形成的矢量图层的质量。
将土地利用各类别的信息减小到最低限度, 同时保留了其形态上的基本信息, 这样既保证了矢量化的快速和高效, 同时又不会造成信息的丢失。