不透水地表提取操作-envi5.1,arcgis,TM5
arcgis中心线提取
arcgis中心线提取概述在地理信息系统（GIS）中，中心线提取是一个常见的任务，它用于从线性地物（如道路、河流等）中提取其中心线。
中心线提取在许多应用中都非常有用，例如道路规划、水资源管理等。
ArcGIS是一种常用的GIS软件，它提供了丰富的工具和功能，可以帮助我们进行中心线提取。
工具和数据准备在进行中心线提取之前，我们需要准备一些必要的工具和数据。
首先，我们需要安装ArcGIS软件，并确保我们拥有有效的许可证。
其次，我们需要获取用于中心线提取的线性地物数据，例如道路或河流的矢量数据。
这些数据可以从各种来源获取，例如政府机构、地理信息提供商等。
数据预处理在进行中心线提取之前，我们通常需要对数据进行一些预处理。
这些预处理步骤可以帮助我们提高提取结果的准确性和可靠性。
以下是一些常见的数据预处理步骤：1.数据清理：对于原始数据中的错误、重叠或缺失数据进行清理和修复。
2.数据投影：如果数据使用不同的坐标系统或投影方式，需要将其投影到相同的坐标系统或投影方式下。
3.数据剪裁：根据需要的区域或范围，将数据剪裁为所需的大小和范围。
中心线提取方法ArcGIS提供了多种方法和工具来进行中心线提取。
以下是一些常用的方法和工具：1.线状中心线提取：通过将线性地物的两侧边界线进行缓冲区分析，并计算缓冲区的中心线来提取中心线。
这种方法适用于具有明确边界的线性地物，如道路和河流。
2.点密度中心线提取：通过对线性地物上的点进行密度分析，并提取点密度最高的区域来确定中心线。
这种方法适用于线性地物上分布有点状特征的情况，如道路上的交叉口或河流上的河口。
3.高程中心线提取：通过对线性地物的高程数据进行分析，提取高程变化最小的路径来确定中心线。
这种方法适用于具有明显高程变化的线性地物，如山脉或河谷。
中心线提取步骤以下是一个基本的中心线提取步骤示例：1.导入数据：将线性地物数据导入到ArcGIS中。
2.数据预处理：根据需要对数据进行预处理，例如清理、投影和剪裁。
arcgis两个点之间流域提取
arcgis两个点之间流域提取（最新版）目录1.引言2.流域提取的概念和方法3.ARCGIS 在流域提取中的应用4.两个点之间流域提取的具体步骤5.结论正文【引言】在地理信息系统 (GIS) 中，流域提取是一项非常重要的任务。
流域是指地表水流的一个自然汇集区域，通常以河流或溪流的流域为基础。
在环境科学、水文学和生态学等领域，流域提取有着广泛的应用。
在本文中，我们将介绍如何使用 ARCGIS 进行两个点之间的流域提取。
【流域提取的概念和方法】流域提取是地理信息系统 (GIS) 中的一项重要任务，其目的是将地理空间中的点、线、面等地理要素转化为流域。
流域提取的方法主要有以下几种：1.面矢量化：将地理要素转换为面矢量数据，然后通过计算面的连接性，提取出流域。
2.线矢量化：将地理要素转换为线矢量数据，然后通过计算线的流向，提取出流域。
3.栅格化：将地理要素转换为栅格数据，然后通过计算栅格的流向，提取出流域。
【ARCGIS 在流域提取中的应用】ARCGIS 是 Esri 公司开发的一款地理信息系统软件，具有强大的空间分析和数据处理能力。
在流域提取中，ARCGIS 提供了一系列的工具和函数，如"Fill"、"Stream Order"、"Flow Direction"等，可以方便地进行流域提取。
【两个点之间流域提取的具体步骤】以下是使用 ARCGIS 进行两个点之间流域提取的具体步骤：1.准备数据：首先需要获取需要提取流域的地区地图数据，可以是矢量数据，也可以是栅格数据。
2.填充：使用"Fill"工具对地图数据进行填充，生成连续的区域。
3.计算流向：使用"Stream Order"工具计算流向，将填充后的区域转换为河流或溪流的流域。
4.提取流域：使用"Flow Direction"工具提取流域，将流向相同的区域合并为一个流域。
城市规划行业的城市内部不透水地表空间信息提取与应用
1 引言近年来，城区规模不断扩大，城区不透水地面增多，占用大量耕地和其他土地利用类型，导致城市土地利用格局发生了显著的变化，对城市生态环境产生重大影响。
城市建成区面积是判断城市发展水平的重要依据，反映了城市的综合经济实力与现代化水平。
城市化监测数据的获取可为城市规划部门、城市下水管道布设、城市生态廊道、城市生态斑块的规划设计提供重要的数据支撑。
本方案在线性光谱混合分解模型的基础上，利用北京市2010 年Landsat TM 影像，采用1∶5万地形图对影像进行几何纠正，纠正后图像像元均方根误差小于0.5 个像元；其次对遥感数据进行辐射校正，将影像的亮度值DN 值转换为标准的星上反射率，以消除多光谱影像中的日照条件差异；同时，结合遥感知识直接提取高反照率、低反照率、植被、土壤四种城市生态地物，反演城市区域不透水地表信息。
在对该地区城市不透水信息提取的基础上，制定了较为合理的技术路线（如图1）。
图 1 城市不透水信息提取技术流程2 数据准备及方法2.1 数据源选取北京市2010 年Landsat TM。
同时，收集研究区内高分影像。
2.2 模型方法城市不透水信息提取采用线性光谱混合分解模型。
线性光谱混合模型是光谱混合分析中最常用的方法，可操作性较强。
它定义为像元在某一波段的反射率是由构成像元基本组分的反射率以其所占像元面积比例为权重系数的线性组合。
线性光谱混合模型如表达式：限制条件为保证每个光谱端元所占的比率值在0- 100%之间，同时所有端元所占比率之和为100%。
3 城市不透水信息提取3.1 初始端元选取MNF 变换是一种用于判定图像数据内在的波段数，分离数据中的噪声，减少计算需求量的工具，它可以有效地消除噪音，减低图像的维数。
反射率影像经MNF 变换后分解的6 个主成分中前三个主成分空间纹理比较清晰。
经过分析各主成分的特征值发现，前 3 个M N F 主成分的特征值共对原始影像的贡献率达较大，因此，在选取端元时只选取前3 个主成分两两进行线性组合。
arcgis河流纵剖面提取
arcgis河流纵剖面提取简介ArcGIS是一款强大的地理信息系统软件，可用于处理和分析各种地理数据。
其中，河流纵剖面提取是一项常见的任务，用于研究河流的形态和地貌特征。
本文将详细介绍如何使用ArcGIS进行河流纵剖面提取，并给出具体步骤和操作方法。
步骤一：准备工作在开始之前，需要准备以下数据： 1. 河流线数据：包含河道的空间几何信息。
2. 高程数据：包含地表高程值的栅格或矢量数据。
步骤二：创建河流纵剖面线1.打开ArcMap软件，将河流线数据添加到地图中。
2.在“Editor”工具栏中选择“Start Editing”以启动编辑模式。
3.在“Editor”工具栏中选择“Create Features”下的“Polyline”工具，并在地图上绘制一条与河流平行的线段，表示要提取的河流纵剖面。
4.在属性表中为该线段添加必要的属性信息。
步骤三：提取纵剖面点1.将高程数据添加到地图中，并确保其与河流线数据对齐。
2.在“Spatial Analyst”工具栏中选择“Extraction”下的“ExtractValues to Points”工具。
3.在弹出的对话框中，选择河流纵剖面线图层作为输入点图层，选择高程数据作为输入栅格或矢量数据。
可以设置输出点图层的存储位置和名称。
4.点击“OK”按钮开始提取纵剖面点。
步骤四：生成纵剖面图1.在属性表中查看提取的纵剖面点数据，并确保其包含河流线上的每个点的高程值信息。
2.在“ArcToolbox”窗口中找到并打开“3D Analyst Tools”文件夹，选择“Graphing Tools”下的“Create Graph”工具。
3.在弹出的对话框中，选择提取的纵剖面点数据作为输入表格，选择河流线上距离字段和高程字段作为X轴和Y轴。
4.设置其他参数，如标题、坐标轴标签等，并选择输出文件路径和名称。
5.点击“OK”按钮生成纵剖面图。
步骤五：分析与应用1.分析生成的纵剖面图，观察河流在不同地理位置上的高程变化情况。
利用ArcGIS水文分析工具提取河网的具体操作
利用ArcGIS水文分析工具提取河网的具体操作DEM包含有多种信息，提取河网首先要有栅格DEM，可以利用等高线数据转换获得。
在此基础上，要经过洼地填平、水流方向计算、水流积聚计算和河网矢量转化这几个不步骤。
1．洼地填平DEM洼地（水流积聚地）有真是洼地和数据精度不够高所造成的洼地。
洼地填平的主要作用是避免DEM的精度不够高所产生的（假的）水流积聚地。
洼地填平使用ArctoolBox->Spatial Analysis T ools->Hydrology->Fill工具。
2．水流方向计算水流方向计算就可以使用上一步所生成的DEM为源数据了（如果使用未经洼地填平处理的数据，可能会造成精度下降）。
这里主要使用ArctoolBox->Spatial Analysis Tools->Flow Direction 工具。
输入的DEM采用第一步的Fill1_exam13．水流积聚计算这里主要使用ArctoolBox->SpatialAnalysis Tools->Flow Accumulation工具流向。
栅格数据就是第二步所获得的数据（FlowDir_fill1）。
可以看到，生成的水流积聚栅格已经可以看到所产生的河网了。
现在所需要做的就是把这些河网栅格提取出来。
可以把产生的河网的支流的象素值作为阀值来提取河网栅格。
4．提取河网栅格使用spatialanalyst中的栅格计算器，将所有大于河网栅格阀值的象素全部提取出来。
至于这个阀值是多少因具体情况而定。
通常是要大于积聚计算后得到栅格的最低河流象素值。
这里采用的是500这个值。
最后生成只有0、1值的栅格数据。
其中1表示是河网，0是非河网。
5．生成河网矢量这里主要使用ArctoolBox->SpatialAnalysis Tools->Stream to Feature工具.Input Streamraster 为第四步只有0、1值的河网栅格。
arcgis两个点之间流域提取
arcgis两个点之间流域提取摘要：1.引言2.流域提取的定义和重要性3.ArcGIS 在流域提取中的应用4.两个点之间流域提取的具体步骤5.结论正文：【引言】在地理信息系统（GIS）中，流域提取是一项重要的空间分析任务。
流域是指地表水在一个特定区域范围内，通过水流路径最终汇集到一个出水口的地域空间。
在环境科学、水资源管理和城市规划等领域，流域提取具有很高的应用价值。
本文将介绍如何使用ArcGIS 进行两个点之间流域提取的操作方法。
【流域提取的定义和重要性】流域提取是指将地理空间上的水流路径及其周边区域进行划分和提取的过程。
流域提取可以为水资源管理、水土保持、防洪减灾等提供科学依据，也可以辅助城市规划、生态环境保护等领域的空间分析工作。
【ArcGIS 在流域提取中的应用】ArcGIS 是一款功能强大的地理信息系统软件，广泛应用于各个领域的空间数据处理和分析。
在流域提取中，ArcGIS 可以完成从数据输入、数据处理到结果输出的全过程，具有操作简便、功能齐全、处理高效的特点。
【两个点之间流域提取的具体步骤】以下是使用ArcGIS 进行两个点之间流域提取的具体步骤：1.准备数据：首先需要获取包含流域内全部区域的数字高程模型（DEM）数据，以及两个点的坐标数据。
2.填充DEM：使用ArcGIS 的"Fill"工具（路径：ArcToolbox > Spatial Analyst Tools > Hydrology > Fill），填充DEM 数据，生成连续的水流路径。
3.计算流向：使用ArcGIS 的"Flow Direction"工具（路径：ArcToolbox > Spatial Analyst Tools > Hydrology > Flow Direction），根据填充后的DEM 数据计算每个像元的水流方向。
4.计算流累积：使用ArcGIS 的"Flow Accumulation"工具（路径：ArcToolbox > Spatial Analyst Tools > Hydrology > Flow Accumulation），根据流向数据计算每个像元的流累积量。
arcgis海拔提取 -回复
arcgis海拔提取-回复ArcGIS是一款功能强大的地理信息系统软件，可以用于各种地理空间分析和数据处理任务。
其中，海拔提取是一项常见的分析需求，可以用来计算地表上各个点的海拔高度。
本文将详细介绍如何使用ArcGIS进行海拔提取，并提供一步一步的操作指南。
第一步：准备数据在进行海拔提取之前，需要准备一些必要的数据。
首先，需要获取地理空间数据，这可以是栅格数据（如DEM）或矢量数据（如点要素）。
DEM （Digital Elevation Model）是一种数字高程模型，其中包含了地球表面各个点的海拔高度数据。
可以从各种渠道获取DEM数据，如NASA的SRTM（Shuttle Radar Topography Mission）和USGS的National Elevation Dataset。
如果使用矢量数据进行海拔提取，则需要确保数据中包含了高程属性。
第二步：导入数据打开ArcGIS软件，在主界面上选择“File”菜单，然后选择“Add Data”子菜单，从中选择适当的选项来导入数据。
如果使用DEM数据，可以选择“Add Data from ArcGIS Online”选项，然后搜索并下载所需的DEM 图层。
如果使用矢量数据，则在“Add Data”菜单中选择相应的矢量数据文件并导入。
第三步：创建高程数据在导入的数据中，选择需要进行海拔提取的图层，右键点击该图层，然后选择“Data”菜单，接着选择“Export Data”选项。
在弹出的对话框中，选择一个合适的输出位置和文件格式，确保勾选“Use Input Features for Template Extents”选项，并点击“OK”按钮开始创建高程数据。
第四步：创建DEM在创建的高程数据图层上，右键点击该图层，然后选择“Properties”选项。
在弹出的对话框中，选择“Source”选项卡，然后点击“Edit”按钮。
在弹出的对话框中，可以选择DEM设置。
arcgis地形因子提取步骤
arcgis地形因子提取步骤ArcGIS是一款强大的地理信息系统软件，可以用于处理和分析地形数据。
地形因子是用来描述地形特征的统计指标，例如高程、坡度、坡向、曲率等。
通过提取地形因子，我们能够更好地理解地形的特征和变化规律。
下面是使用ArcGIS提取地形因子的一般步骤。
步骤一：数据准备首先，需要准备相应的地形数据。
可以使用DEM（数字高程模型）数据作为输入数据。
DEM数据可以从公共地理数据库、地理信息系统软件或其他地形数据源获取。
步骤二：新建工作空间打开ArcGIS软件，新建一个工作空间，将所有的地形数据放在这个工作空间中，以便于管理和分析。
步骤三：生成坡度和坡向通过DEM数据可以计算得到坡度和坡向的值。
在ArcGIS中，可以使用"Slope"和"Aspect"工具来生成坡度和坡向。
首先，在ArcMap中添加DEM数据，然后选择"Spatial Analyst Tools"菜单下的"Surface Analysis"选项，找到"Slope"和"Aspect"工具。
分别运行这两个工具，可以生成对应的坡度和坡向数据。
步骤四：生成高程变化率高程变化率是描述地形粗糙度的指标，反应了地形的起伏和起伏程度。
在ArcGIS中，可以使用"Curvature"工具来生成高程变化率。
同样，在ArcMap中添加DEM数据，然后选择"Spatial Analyst Tools"菜单下的"Surface Analysis"选项，找到"Curvature"工具。
运行该工具后，可以生成高程变化率的数据。
步骤五：生成局部坡度局部坡度是指地形相对于周围环境或整个地形的局部变化情况，能够反映出局部地形的平滑程度和变化特点。
在ArcGIS中，可以使用"Geostatistical Analyst"工具来生成局部坡度。
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不透水地表线性光谱混合模型（Linear Spectral Mixture Analysis，LSMA）提
取研究
1. 方法选择
线性光谱混合分解模型（Linear Spectral Mixture Analysis，LSMA）是获取亚像元中等空间分辨率百分比不透水
地表信息的一个最常用的方法。其原理是将像元在某一光谱波段的反射率假定为是由构成像元的基本组分的反
射率占像元面积比例为权重系数的线性组合。
2. 影像选择
由于本方法的线性光谱混合模型拟定地表覆盖为不透水层（高反射率地表、低反射率地表）、植被、土壤的
混合像元，为了增加地物对比度，提高混合像元分解制图精度，因此影像选择在季节上应考虑地物（主要是植被）
的季节特性。一般选择植被特征明显的6-10月份。
3. 提取步骤
1）打开并调整影像视觉
选择头文件LT51230322009265IKR00_MTL，打开影像LT51230322009265IKR004。选择合适的RGB合成影像
（B4，B3，B2假彩色合成；B5，B4，B3真彩色合成），并调整亮度与对比度。
2）根据研究区范围选择兴趣区裁剪影像（可选）
右键选择影像，选择勾画兴趣区；
在toolbox中选择按兴趣区裁剪影像；
选择待裁剪的影像；
选择裁剪影像的兴趣区文件；
裁剪后的影像；
3）对裁剪后的影像进行辐射校正
在toolbox中选择Radiometric Calibration，选择裁剪后的影像，进行辐射参数选择，并保存校正影像;
辐射校正后的影像；
4）对辐射校正后的影像进行主成分分析（MNF）
在toolbox中选择Forward MNF Estimate Noise Statistics对辐射校正后的影像进行前置主成分分析；
主成分信息分布波段图；
MNF操作后的影像（前3波段RGB合成影像）；
主成分信息主要集中于前3波段，后面3波段信息主要为噪声信息；可以考虑将前3波段单独组合成为一个
新的文件，方便后续整体操作；
在toolbox中选择Layer Stacking，进行波段整个，将有用信息的MNF前3波段组合成新文件；
5）对主成分分析后的影像进行二维散点图（2D Scatter Plot）下的端元选取；
对主成分分析后组合的3波段文件进行两两组合的散点图分析，依次选择高反射率端元、低反射率端元、土
壤端元、植被端元，并保存端元兴趣区文件。
6）端元选取后以此为兴趣区对主成分分析后影像进行线性光谱混合分解；
在toolbox中选择Linear Spectral Unmixing进行线性光谱混合模型进行分解；
生成高反照率百分比图像；地反照率百分比图像；植被占百分比图像；土壤占百分比图像。
7）对进行线性光谱混合分解后的高反照率影像与地反照率影像进行相加运算，得到初步的不
透水层；
在toolbox中运行Band Math; 输入公式B1+B2; 对B1赋值为高反照率影像，B2赋值为低反照率影像；输出
得到初步的不透水层。
8）对高低反照率相加的初步不透水层进行植被和水体的掩膜处理得到最终的不透水层；
植被掩膜采用归一化植被指数计算NDVI=(NIR-R)/(NIR+R，其中近红外为B4，红波段为B3。在toolbox中运行
Band Math，输入公式(B4-B3)/(B4+B3)，其中，B3，B4波段选择裁剪后的影像活着辐射校正后的影像。
在toolbox中运行Build Mask，新建掩膜文件，选择归一化植被指数文件，在Mask Definition 窗口中，option
中选择import data range；再次选择植被归一化指数文件，在NDVI影像植被区确定合适的最小值与最大值，在此
处选择0.32位最小值，最大值可填写1。再次在option中选择Selected Area “off”。输出植被掩膜文件。
对初步得出的不透水层进行植被掩膜处理，在toolbox中运行Apply mask。选择高低反照率相加的影像，掩膜文
件选择刚处理的掩膜文件。
水体掩膜采用归一化水体指数计算NDWI =( Green- NIR)/( Green+ NIR)，其中绿波段为B2，近红外为B4。
在toolbox中运行Band Math，输入公式(B2-B4)/(B2+B4)，其中，B2，B4波段选择裁剪后的影像活着辐射校正后
的影像。
在toolbox中运行Build Mask，新建掩膜文件，选择归一化水体指数文件，在Mask Definition 窗口中，option
中选择import data range；选择植被掩膜后的影像文件，在NDWI影像水体区确定合适的最小值与最大值，在此
处选择0.46位最小值，最大值可填写1。再次在option中选择Selected Area “off”。输出植被掩膜文件。
9）保存最终的不透水层为TIF文件；
10）在Arcgis中进行后处理；
图像中存在奇异值，不透水层正常值值域为（0，1]，
小于0的值赋值为0；con([impervious]<0,0,[impervious]);
大于1的值赋值为1，con([impervious])>1,1,[impervious]);
等于0的值赋值为空值，setnull(impervious==0,impervious).