城市绿地系统是城市总体规划的有机组成部分，反映了城市的自然属性。在人类选址建造城市之初，大多将城市选择在和山、川、江、湖相毗邻的地方，它给予城市的形态、功能布局及城市景观以很大影响。先有自然，后有城市，自然环境对城市发展的影响是巨大的。但随着工业的发展、人口的增加，城市中自然属性逐渐减弱，城市绿地系统成为体现促进自然特色的主要组成部分，人类利用城市绿地系统改善城市环境，美化城市景观，完善城市体系。作为城市系统中的一个重要组成部分，城市绿地系统的功能应该是多元的。从城市绿地产生之初的满足物欲需要到后来发现其视觉美景性情陶冶的作用，直到现代城市绿地系统的满足文化休闲娱乐功能和强调景观生态功能，可以看出，城市绿地系统的功能作用随着人类对城市、城市环境的理解与认识的进步而不断地变化。随着城市绿地系统和规模的发展，城市绿地系统的功能也变得更为综合多元化。
一、专题背景
城市绿地是城市中唯一有生命的基础设施，在改善城市生态环境和人居环境起着积极的作用,也是城市生态系统中的重要组成部分。
城市绿地含量逐渐成为衡量城市生活质量的一个重要指标。
高分辨率遥感图像在国内广泛应用，为城市绿地信息提取提供了更为有效而便捷的手段。
二、专题概述
本专题详细介绍了利用0.5米空间分辨率的WorldView-2图像提取城市绿地空间信息的完整流程，专题涉及WorldView-2图像正射校正、融合、大气校正、面向对象图像信息提取等内容。
使用模块和工具：
ENVI 主模块
大气校正扩展模块中的快速大气校正工具(QUAC)
ENVI FX 扩展模块中的 Rule Based Feature Extraction 工具
WorldView-2
WV2数据除了四个业内标准波段外(蓝、绿、红、近红)，还包括四个彩色波段：海岸波段(400-450)，用来进行深海探测、植物鉴定和分析，由于该波段经常受到大气散射的影响，已经应用于大气层纠正技术；黄色波段(585-625)探测植被的yellow-ness特征指标，进行植被油气蚀变制图，是重要的植物应用波段；红色边缘波段(7055-745)直接反映出植物健康状况有关信息，可以进行植被健康制图；近红外2 波段(860-1040)这个波段部分重叠在NIR 1波段上，但较少受到大气层的影响。
三、处理流程
说明：
①. 这个处理流程中没有图像镶嵌和裁剪过程，主要是为了减少整个过程的图像计算量以提高效率。WorldView-2图像的空间分辨率(0.5米)和辐射分辨率(16bit)非常高，我们采取分别对单景图像进行预处理和绿地信息提取的方式，最后对生成的绿地矢量数据进行拼接和裁剪，这样就避免了一次性处理海量图像带来的不便。
②. 基于其他高分辨影像(如QuickBird、IKONOS、GeoEye等)可采用类似的流程。
流程说明
图像获取：
WorldView-2图像数据选择带RPC文件的LV2A级数据，其中多光谱数据是由8个波段组成，也可以是包含红色、近红外等4个波段组成的产品；
成像时间为6~9月份，这期间植被长势最好。
图像融合：
根据WorldView-2卫星的特点，先做全色和多光谱图像的融合，再利用全色图像的RPC文件对融合图像进行正射纠正，这样的顺序能减少流程而提高效率，并且进行全色和多光谱的图像融合时，能保证他们之间精确的空间配准。
得到的融合图像正射纠正结果与全色图像正射纠正结果在相同条件下的精度是一致的。
正射纠正：
基于控制点+RPC+DEM完成正射纠正过程，控制点从参考影像中选择，也可以使用野外测量获取的控制点。
大气校正：
使用快速大气校正工具(QUAC)去除部分大气的影响，在进行面向对象绿地信息提取环节中，提高计算对象的NDVI、光谱属性值的精度。
面向对象绿地信息提取：
选择一部分区域作为实验区，获取分类规则，包括对象分割和合并阈值、对象提取规则，然后将实验区的分类规则应用到整个图像中。
矢量后处理：
借助ArcGIS for Desktop(即ArcMap)—ENVI 5.3
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直接获取方法：查看下方链接
城市绿地是城市生态系统的重要组成部分，对城市生态环境具有重要意义。UGS-1m提供了基于深度学习(DL)框架生成的中国31个主要城市的细粒度UGS地图。
DL框架由一个生成器和一个鉴别器组成。该生成器是一个专为UGS提取而设计的全卷积网络(UGSNet)，它集成了注意机制来提高对UGS的识别，并采用点渲染策略来恢复边缘。鉴别器是一个全连接网络，旨在处理图像之间的域移位。为了支持模型训练，我们提供了一个城市绿地数据集(UGSet)，样本总数为4554个，样本大小为512×512。UGSet和UGSet的代码可以在https://liumency.github.io/UGS-1m/上获得。
1M分辨率数据获取：1M分辨率中国31个主要城市城市绿地数据
获得UGS-1m的主要步骤可以概括为:a)首先，UGSNet在UGSet上进行预训练，为生成器获得一个好的起始训练点;b)在UGSet上进行预训练后，判别器负责通过对抗性训练使预训练的UGSNet适应不同的城市;c)最后，利用2179张Google Earth图像获得中国31个主要城市的UGS结果(UGS-1m)，数据帧为经度7’30”，纬度5’00”，空间分辨率接近1.1米。在5个样本城市的样本上对该框架的性能进行了评估，结果表明UGS-1m产品的有效性，平均总体准确率(OA)为87.56%，F1得分为74.86%。
描述
1) UGS-1m.zip:中国31个主要城市的细粒度UGS地图产品
2) UGSet.zip:支持和促进UGS研究的大型基准数据集
3) GUB_Data.zip:全球各城市城市边界数据
4) GE_Imagery_DataFrame.zip:中Google Earth图像的网格数据。Shp”格式，提供各城市的图像构成
5)其他以城市名称命名的Zip文件:每个城市的Google Earth图像
例：海口某部分
基金信息
National Natural Science Foundation of China(Grant No.61976234)
Centre for Integrated Remote Sensing and Forecasting for Arctic Operations (CIRFA) and the Research Council of Norway(Grant No.237906)
Visual Intelligence Centre for Research-based Innovation funded by the Research Council of Norway(Grant No.309439)
TIF数据打开方式：
您可以使用 ArcGIS 的 ArcCatalog 或 ArcMap 工具来打开 TIF 文件，只需点击文件菜单，选择 “打开”，然后从目录中浏览选择 TIF 文件，点击 “打开” 即可。
