ArcGIS 中的影像和遥感

可视化、处理、分析、管理影像和栅格数据是 GIS 的重要组成部分, 典型陆地地图和 GIS 图层中包含的信息源自影像和栅格数据， 现有地图和图层根据更新的图像进行修订。 ArcGIS 包括可视化、管理、处理和分析影像和栅格数据的功能， ArcGIS Image Analyst 扩展模块中更高级的图像分析功能扩展了这些影像和遥感功能。

图像和遥感定义

图像是栅格数据， 表示无人机、飞机或卫星上的传感器捕获的反射或发射电磁能的测量值。 其他类型的图像和栅格数据包括位置属性的科学测量， 例如不同水深的温度和盐度、高程模型和地震勘测。

遥感从图像中提取有意义的信息， 它应用图像处理技术来识别和提取有关感兴趣特征的各种类型的信息， 例如植被类型和健康状况、城市发展类型， 以及识别和分析检测到的物体和现象的趋势。 在定义图像采集的类型和时间时， 会考虑邻近性和邻域分析、季节性、自然和文化地理学、植被生长现象学、气候以及其他物理和环境因素。

ArcGIS 中的工具、函数和功能使用科学和图像处理方法从图像中提取空间和光谱信息。 虽然使用先进的图像处理技术对流程进行了标准化和优化， 但基于科学遥感技术的工作流程和结果通常是独一无二的。 例如，可在一个生长周期内监测和分析特定植被物种的相对健康状况。

图像和遥感提供功能、工具和能力来执行以下操作：

• 校正、校准和标准化图像以集成到工作流程中；
• 无人机、飞机和卫星遥感影像的摄影测量校正；
• 图像解释、处理和开发；
• 多光谱和多维栅格分析与处理；
• 从图像创建信息产品；
• 用于机器学习和特征提取的高级栅格和图像分析工作流程。

管理影像和栅格数据集

ArcGIS Pro 提供了一组工具来管理和提供大量影像。 图像管理的核心组件是镶嵌数据集和栅格产品。 传统上，当组合一组图像以创建一个无缝图像时， 就会创建镶嵌图案。 镶嵌数据集执行此操作， 但它还使用图像属性（例如采集日期、云层覆盖或空间分辨率）来帮助管理图像集合， 即使是由重叠图像或具有不同空间分辨率组成的图像。 当想要更改显示的图像或增强图像时， 无需创建文件， 镶嵌数据集会在内存中处理图像， 从而使其能够快速显示感兴趣的图像， 而不管集合的大小。

大多数图像都包含一个元数据文件， 该文件描述了传感器和获取图像的条件。 ArcGIS Pro 识别来自最常用传感器的影像结构， 并读取元数据文件以将所有波段编译成图层， 该图层可以显示多光谱波段、全色锐化影像或热波段的各种组合， 具体取决于传感器的功能。 与镶嵌数据集类似， 波段合成发生在内存中， 因此无需创建文件即可快速显示。

处理和分析图像

ArcGIS Pro 包含可处理影像和栅格数据的工具和栅格函数。 无论基于像素的数据是来自卫星、无人机或航空传感器的图像、栅格数据集还是 DEM， 在执行分析时都可以通过多种方式处理这些数据。

传统上，图像和栅格分析是利用标准和高级地理处理工具执行的。 地理处理工具、Python 脚本和 ModelBuilder 协同工作， 在地理处理框架中提供数据管理操作的处理和自动化。 虽然这些地理处理工具用于许多工作流， 然而 ArcGIS Pro 提供了另一种图像和栅格分析方法， 可在平移和缩放影像时立即处理和显示结果。 分布式栅格分析使用 Portal for ArcGIS 通过将工作负载分配到 ArcGIS Image Server 来提高栅格处理的性能 。

栅格函数

利用栅格函数是在 ArcGIS 中处理和分析镶嵌数据集和栅格的一种方法。 这种方法在访问图像和栅格数据集时对其进行动态处理， 并立即在地图中显示结果。 栅格函数在内存中工作， 避免了将中间文件读取和写入磁盘的时间。 现成的栅格函数套件可用， 可使用单个栅格函数， 也可以使用函数编辑器在自定义栅格函数模板 （RFT） 中将多个函数链接在一起。 函数编辑器是一个可视化编程界面， 用于构建、测试和保存影像和栅格分析工作流， 并可将结果和 RFT 另存为文件。

分布式处理

ArcGIS Pro 允许使用 Portal for ArcGIS 对影像和栅格数据执行分布式服务器端处理。 该技术允许通过使用为栅格分析配置的 ArcGIS 影像服务器以分布式方式处理数据来提高栅格处理的性能， 同时可使用地理处理工具和模型以及栅格函数处理功能， 通过本地门户以这种方式执行处理。 它接受来自门户的本地文件和项目作为输入， 并在同一门户中创建输出。

除此外还可以使用 Portal for ArcGIS 在 ArcGIS Image for ArcGIS Online 中访问、处理和发布托管影像和栅格。 ArcGIS Pro 中的所有图像处理功能均可用于处理来自 ArcGIS Image for ArcGIS Online 的托管图像图层， 并将结果发布到门户帐户。

可视化图像

从图像图层类型的上下文选项中， 可以访问预处理图像、更改显示或数据呈现方式、增强图像、更改符号系统以及将一层与另一层进行比较的功能。使用镶嵌数据集的过程通常与处理单个影像的过程相同， 只是可以指定对包含镶嵌数据集的特定项目执行操作。 此外，镶嵌数据集中显示的影像项目由元数据属性定义。

ArcGIS Pro 允许在 2D 和 3D 空间中显示影像， 可以链接多个 2D 和 3D 视图， 因此可在漫游和缩放数据时处理同一区域的不同数据类型和不同视图。 此功能可提高处理效率以及更好的分析和可视化分析。 倾斜图像可以在原始图像坐标系（行和列）中以其自然方向显示， 而不是在顶部以北的地图方向，这有助于图像解释。

您可以在立体模式下查看和使用图像。 从各种主动或被动立体设置中进行选择。 有关详细信息， 请参阅 ArcGIS Pro 中的立体测绘（https://pro.arcgis.com/en/pro-app/latest/help/analysis/image-analyst/stereo-mapping-in-arcgis-pro.htm）。

正射测图

ArcGIS Pro 中的正射测图提供工具、功能和引导式工作流来执行无人机、航空和卫星影像的严格正射校正， 其中包括项目设置、控制点定义、连接点和检查点、块平差以及高程和正射镶嵌产品生成。 报告和可视化图表提供分析和定量信息以进行细化以获得最佳正射校正结果。

要了解有关正射校正的更多信息， 请参阅正射测图简介(https://pro.arcgis.com/en/pro-app/latest/help/data/imagery/introduction-to-ortho-mapping.htm)。

立体测绘

Image Analyst 中的 ArcGIS Pro 立体测绘允许查看和使用立体对并收集 3D 要素， 可为各种工作流收集 3D 点、线和面要素， 例如地块编辑、创建简单的 3D 建筑物以及测量距离和高度。

深度学习

深度学习工具使用神经网络中的多层来检测图像中的特征， 其中每一层都能够从图像中提取一个或多个独特的特征， 该工具使用 GPU 处理来及时执行分析。

有关使用影像和栅格数据进行深度学习的详细信息， 请参阅栅格分析中的深度学习（https://enterprise.arcgis.com/zh-cn/portal/latest/use/deep-learning-in-raster-analysis.htm）。

分类

图像分类允许从多光谱图像中提取类。 图像分类产生的栅格可用于创建专题地图， 可以使用参数或机器学习分类器对图像像素或分割对象进行分类。 您可以使用图像分类向导来指导完成分类过程。 要仅执行一部分分类工作流程，可以使用各种图像分类工具。

多维分析

多维分析工具和功能允许对多维栅格数据执行复杂分析并进行可视化， 以探索科学趋势和异常。 多维数据表示在多个时间和多个深度或高度捕获的地理空间数据。 这些数据类型通常用于大气、海洋和地球科学， 可通过卫星观测捕获多维栅格数据， 其中数据是按特定时间间隔收集的， 或者是从数值模型生成的， 数据也可以是从其他数据源聚合、插值或模拟的。

有关多维数据的详细信息，请参阅多维栅格数据（https://pro.arcgis.com/en/pro-app/latest/help/data/imagery/an-overview-of-multidimensional-raster-data.htm）。

地理配准

地理配准图像定义了其正确的地理位置， 因此可以与其他地理数据一起查看、查询和分析。 要对数据进行地理配准， 请创建将栅格与实际地理坐标联系起来的控制点， 地理配准栅格数据的工具位于地理配准选项上。

图像和栅格图表

图像图表旨在交互处理和显示多光谱和多维栅格数据， 以进行图像分析和评估。 例如，可在图像上描绘一个感兴趣的区域， 并绘制特定地面特征的光谱剖面图， 例如人为开发、植被类型和健康状况以及其他特征， 以支持具有定量数据和信息的特定应用。 图像和栅格图表类型包括光谱剖面图、时间剖面图、图像散点图、维度剖面图、图像直方图和条形图。 通过 Pixel Time Series Change Explorer 使用任何变化检测方法识别单个像素值随时间的变化 。

上图显示的是一个地点多个波段的时间剖面图。