利用多源互联网地图（天地图、高德、必应等）和行政区划 ...

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遥感影像相对其他普通图片有三大特点：1）尺寸大；2）有地理坐标；3）通道数多、位深大。由于尺寸大，所以遥感图片比普通图片标注多一个裁切步骤，这个功能GeoLabel提供了各种形式的支持；对于通道数多和位深大，GeoLabel可以保留所有通道数（包括原始量化比特位数），充分保留遥感影像的光谱辐射信息，并且GeoLabel也提供了多种指数计算、时序特征计算功能来充分利用这些信息，具体可参考历史博文；而对于有地理坐标，已经体现在GeoLabel的每个功能点了，不管是WGS84、CGCS2000还是其他椭球，不管是高斯-克吕格还是墨卡托平面投影，不管是RPC定位、几何控制点定位还是无坐标，GeoLabel统统提供了支持，都实现了操作上的统一性。总体来说，对遥感影像各种特性的支持，应该都是当前业界功能最全的。
除了这些纯技术层面的，本文将简单介绍地理影像的地理坐标如何为标注判别提供更多的支持。包括两个方面：
1） 利用行政区划界线大概确定影像位置，总体对地物类型有个大概预判；
2） 利用多源互联网地图以及软件提供的卷帘、多视图功能实现多个数据的联合判读。
下面具体分两个小节进行介绍：
1 利用行政区划快速判定影像位置

从2.3.0版本开始，可以看到在软件的工程选项卡的数据导入功能组里添加了“国界、省界、市界、县界”四个图标，点击相应图标，则自动加载相应的界线数据，并自动显示行政区划名称，如下所示：


加入界线后显示如下：
【全球视图】


【全国视图】


【市县视图】


【不叠加行政区划】
我们打开我们的遥感影像，如果不加载行政界线，是这样的，如果没有提前预知是哪里的影像，就不太能知道影像来自哪里。


【行政区划叠加影像视图】
当我们顺手把行政界线打开，可以很清楚看到，这景影像位于江苏省南通市启东市的沿海区域，启东沿海应该是什么样的特点，这就形成了一层知识。


【视频演示如下】
2 利用互联网地图判别地物类型

利用行政界线，能确定影像的行政区划，会对遥感影像的内容有个基本预期，但到具体细节的标注的时候，我们拿到的影像可能没那么清晰或者时相原因地物特征不明显，不太好辨认地物，那么内置的互联网地图就有用了。
我们可以打开各个互联网地图，查看影像对应区域的互联网地图，辅助类型判读。
【影像叠加天地图】


【左边影像叠加天地图，右边多视图显示高德地图】


【左边影像叠加天地图，右边多视图显示高德地图，同时用卷帘查看，实现3个数据的辅助判读】


【视频演示如下】