一、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。

二、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，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。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。

三、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。

四、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。

五、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。

六、 矢量后处理：

整个过程是在 ArcGIS@ Desktop 的 ArcMAP 中完成，包括矢量结果检查与编辑、矢量数据拼接与裁剪、属性赋值。

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。