ArcGIS 中的影像和遥感

影像与栅格处理是 GIS 核心组成部分，各类底图、专题图层很多都来源于遥感影像。ArcGIS AllSource 提供一套完整能力，完成遥感影像的可视化、数据管理、处理分析、信息提取，适配卫星、航空、无人机多源影像数据。

一、影像与遥感基本概念

影像属于栅格数据，记录无人机、飞机、卫星传感器采集的电磁辐射信号。除实拍影像之外，高程模型、海洋温盐数据、地震勘测成果，同样属于栅格类数据。

遥感就是从影像中挖掘有效地理信息：利用图像处理技术识别地物类型、植被健康状态、城市建设情况，分析现象变化趋势。开展遥感分析，需要综合考虑季节气候、植被物候、地形环境、邻域空间关系等条件。

借助 ArcGIS 工具，可以完成影像校正标定、摄影测量处理、多光谱多维分析、要素提取、机器学习解译等整套工作。

主要能力范围：

1.影像校正、标定、标准化，适配业务工作流；

2.无人机、航空、卫星影像摄影测量校正；

3.影像解译、加工处理；

4.多光谱、多维栅格分析；

5.基于影像生成专题信息产品；

6.机器学习、深度学习驱动的要素提取工作流。

二、影像与栅格数据集管理

ArcGIS AllSource 专门针对大规模影像集合提供管理工具，镶嵌数据集、栅格产品是影像管理两大核心组件。

传统镶嵌只是把多张影像拼接成一张无缝大图；镶嵌数据集不止实现拼接，还可以依据拍摄时间、云量、分辨率等属性管理整套影像库，支持重叠、不同分辨率影像混合管理。影像增强、切换显示均在内存实时运算，不需要生成中间磁盘文件，即便海量影像集合，浏览速度依旧很快。

绝大多数遥感影像附带元数据，记录传感器参数、拍摄环境。软件可识别主流传感器元数据，自动解析波段，快速生成多光谱、全色融合、热红外等不同波段组合图层，波段合成同样在内存完成，无需输出新文件。

三、影像处理与分析

栅格分析有多种实现路径：传统地理处理工具、Python 脚本、模型构建器，也可以使用栅格函数实现动态实时处理。

栅格函数

栅格函数最大特点是访问影像时实时运算，直接在地图视图输出结果，不生成中间文件，大幅减少磁盘 IO 开销。软件自带大量现成栅格函数；使用函数编辑器，可以可视化串联多个处理步骤，保存为自定义栅格函数模板（RFT），复用整套影像处理流程。

分布式栅格处理

结合 Portal 与 ArcGIS Image Server，可把繁重栅格计算分发到服务端分布式执行，提升大规模影像处理效率。本地文件、门户平台托管数据都可以作为输入，处理结果直接输出到门户。ArcGIS Image for ArcGIS Online 同样支持托管影像的在线处理。

四、影像显示

依托影像图层上下文选项卡，完成影像预处理、渲染调整、影像增强、符号配置、图层对比。镶嵌数据集操作逻辑基本和单张影像一致，可以针对其中单景影像设置处理规则，显示内容受影像元数据属性控制。

支持 2D、3D 多视图联动，漫游缩放时多个视图同步变化，方便多源影像对比解译。倾斜影像可以按原始成像姿态显示，不必强制 “上北下南”，更符合目视判读习惯。同时支持立体模式，基于立体像对开展观测与要素采集。

五、正射映射（Ortho‑Mapping）

正射映射提供引导式工作流，用于无人机、航空、卫星影像高精度正射校正。完整流程包含工程创建、控制点 / 连接点 / 检查点配置、区域网平差，输出高程产品与正射镶嵌成果。配套分析报表与可视化图表，辅助参数调优，保障校正成果质量。

六、立体映射（Stereo‑Mapping）

读取立体像对，在立体观测环境下采集三维点、线、面要素。可用于宗地编辑、简易建筑物建模、距离与高度量测等业务。

七、深度学习

调用 GPU 算力，使用多层神经网络识别影像地物要素。可以完成地物检测、地物分割、目标提取，把 AI 解译能力直接嵌入 GIS 遥感工作流。

八、影像分类

对多光谱影像做像素级或者面向对象分类，输出分类栅格，制作专题地图。既可以使用传统参数分类器，也支持机器学习分类器。软件提供影像分类向导，引导完成完整分类流程，也可以单独调用工具执行其中部分步骤。

九、多维分析

针对多维栅格开展分析可视化。多维数据是随时间、深度、高度变化的地理数据，来源于卫星时序观测、数值模拟模型，广泛用于大气、海洋、地球科学研究。

十、地理配准

当影像缺少正确空间坐标时，通过添加控制点，把栅格对齐到真实地理坐标系，完成地理配准，让影像能够和其他矢量、栅格图层叠加查询分析。

十一、影像与栅格图表工具

交互式工具，用于多光谱、多维影像定量分析。在影像上圈选感兴趣区域，自动生成各类图表，辅助地物光谱判读与时序变化分析。支持光谱图、时态图、散点图、直方图、维度剖面、条形图；借助像素时间序列浏览器，可观察单个像素随时间发生的变化，实现变化检测分析。