【且听我说“镶嵌数据集建库”】8、影像产品管理流程及典型应用（下）

     方式三：利用Model Builder工具实现影像产品管理

      扩展Raster Type方便实现影像产品管理，但对于没有编程基础的用户有难度，下面介绍另外一种方法管理影像产品。我们可以通过Python脚本语言，利用ModelBuilder工具实现影像产品管理。

Model Builder即模型构建器，它是一个用来创建、编辑和管理模型的应用程序。模型是将一系列地理处理工具串联在一起的工作流，它将其中一个工具的输出作为另一个工具的输入。也可以将模型构建器看成是用于构建工作流的可视化编程语言。

      利用ModelBuilder工具实现影像产品管理典型流程：

    （1）        元数据定义

      根据实际应用中需要的属性信息确定元数据字段，通常包括卫星、传感器、采集时间等，下表为元数据文件定义示例。

 

表：元数据文件示例

   （2）        利用python编写脚本，形成Model Builder建模工具实现影像产品建库

    单景影像产品建库：

     方式一：自动解析元数据文件实现影像产品建库

    1)       通过python脚本，创建镶嵌数据集元数据字段

    2)       通过解析的元数据文件，实现单幅影像产品入库

    这种方式下，影像产品必须具备元数据文件，通过影像的元数据文件解析出“定义的元数据字段”需要的属性信息。

 

     方式二：手填元数据信息实现影像产品建库

    1)       通过python脚本，手填元数据信息，实现单幅影像产品入库

    这种方式下，影像产品不需要具备元数据文件，手动添加“定义的元数据字段”即可。

 

     批量影像产品建库：

     利用ModelBuilder建模工具实现影像产品建库。

图：影像产品批量入库工具

     执行过程如下：

    -         迭代的方式输入影像产品；

    -         通过统计工具获取每景影像产品路径及配套元数据文件路径；

    -         逐景解析影像元数据字段；

    -         通过镶嵌数据集存储影像产品及影像元数据；

（3）        构建轮廓线

（4）        影像匀色

（5）        构建接边线

（6）        构建概视图

     典型应用模式

      根据不同的生产需要得到不同阶段的影像产品，近于原始影像，影像产品可以用于构建各类应用。值得说明一点的是，影像产品的精度更高。