面向?qū)ο蠓诸悓?shí)驗(yàn)

1、遙感數(shù)據(jù)圖像處理之遙感數(shù)據(jù)圖像處理之面向?qū)ο蠓诸悓?shí)驗(yàn)面向?qū)ο蠓诸悓?shí)驗(yàn)n易康（易康（eCognitioneCognition8.08.0）軟件（破解版）的安裝）軟件（破解版）的安裝 1、安裝前將系統(tǒng)時(shí)間改為2010年1月10日（軟件的可用期限是2010年1月10日-1月7日，用的時(shí)候要保證系統(tǒng)時(shí)間是這個(gè)時(shí)間段，安裝包里附了一個(gè)Cracklock工具，安裝后可以不用反復(fù)改系統(tǒng)的時(shí)間） 2、安裝路徑最好是英文的 3、先安裝License Server V8.0.0.exe，再裝Setup.exe 象元VS對象 象元是單個(gè)的像素，每一個(gè)像素對應(yīng)一個(gè)光譜特征 對象包含多個(gè)像素，不僅具有光譜值，同時(shí)還具有

2、形狀、紋理、空間位置等的特征（比如說一個(gè)房屋對應(yīng)著一個(gè)對象，除了它房頂?shù)念伾?，它的形狀、周邊的陰影等都可以作為識別這個(gè)房屋的特征值）面向?qū)ο蠓诸惖拇笾逻^程 輸入影像 創(chuàng)建對象 創(chuàng)建類 對象特征的選擇 分類 精度檢驗(yàn) 輸出啟動軟件n啟動eCognition Developer，n這里選擇進(jìn)入Rule Set Mode快速制圖模式快速制圖模式自設(shè)定規(guī)則模式自設(shè)定規(guī)則模式輸入工程名輸入工程名影像相關(guān)信息（參考坐標(biāo)系統(tǒng)、像素?cái)?shù)、影像相關(guān)信息（參考坐標(biāo)系統(tǒng)、像素?cái)?shù)、分辨率、影像坐標(biāo)范圍）分辨率、影像坐標(biāo)范圍）每個(gè)波段作為一個(gè)圖層每個(gè)波段作為一個(gè)圖層添加圖層添加圖層移除圖層移除圖層編輯圖層編輯圖層專題圖

3、層（輔助分類圖層）專題圖層（輔助分類圖層）添加圖層添加圖層移除圖層移除圖層編輯圖層編輯圖層元數(shù)據(jù)元數(shù)據(jù)新建工程新建工程打開方式：打開方式：File菜單|New Project或從工具欄點(diǎn)擊或從工具欄點(diǎn)擊是否使用地理編碼是否使用地理編碼注：注：如果在新建工程如果在新建工程時(shí)，有信息需要添加時(shí)，有信息需要添加或者修改，選擇或者修改，選擇File|Modify Open project進(jìn)程樹窗口進(jìn)程樹窗口分類過程中的分類過程中的各種操作過程各種操作過程運(yùn)行的創(chuàng)建于運(yùn)行的創(chuàng)建于執(zhí)行執(zhí)行類層次窗口類層次窗口用于類的創(chuàng)建用于類的創(chuàng)建于管理于管理樣本編輯窗口樣本編輯窗口類樣本對象的選擇類樣本對象的選擇以及所

4、選樣本特征以及所選樣本特征值的查看值的查看特征值域特征值域所選對象特征所選對象特征值的查看，要值的查看，要查看的特征可查看的特征可以自定義以自定義常用到的窗口創(chuàng)建對象（分割）n在process tree窗口 右鍵append new算法算法對象域?qū)ο笥蛩惴▍?shù)算法參數(shù)循環(huán)次數(shù)循環(huán)次數(shù)一種算法對應(yīng)一種操作，如分割、分類、刪除等棋盤分割棋盤分割：最快的分割算法，但對感興趣對象的特征描述并不有效。最快的分割算法，但對感興趣對象的特征描述并不有效。分割產(chǎn)生相同大小的對象。分割產(chǎn)生相同大小的對象。四叉樹分割：四叉樹分割：四叉樹分割速度很快，可以產(chǎn)生多種尺度大小的對象。四叉樹分割速度很快，可以產(chǎn)生多種尺度

5、大小的對象。直接產(chǎn)生的對象沒什么意義，但對后續(xù)光譜差異分割和多尺度分割直接產(chǎn)生的對象沒什么意義，但對后續(xù)光譜差異分割和多尺度分割區(qū)域生長算法有用。區(qū)域生長算法有用。對比分裂對比分裂多尺度分割：多尺度分割：用得最多、最有效、速度最慢的一種分割方式用得最多、最有效、速度最慢的一種分割方式光譜差異分割：光譜差異分割：影像對象域只能為對象。影像對象域只能為對象。多闕值分割：多闕值分割：當(dāng)需要基于絕對的像素值進(jìn)行分割時(shí)使用這個(gè)算法。當(dāng)需要基于絕對的像素值進(jìn)行分割時(shí)使用這個(gè)算法。對比過濾對比過濾 eCognition eCognition 中的分割算法中的分割算法多尺度分割選擇算法操作的對象創(chuàng)建對象層分割

6、的參數(shù)，其中分割尺度用于控制對象內(nèi)象元的光譜差異閾值，下面的兩個(gè)用來控制對象的形狀特征影像對象層不同的分割尺度對應(yīng)不同的對象層，從1到3，分割尺度逐漸增大，對象層之間可以相互傳遞和繼承影像層最底層的對象層對象層是由易康(eCognition)軟件分割的多個(gè)影像對象組成，而多個(gè)影像對象可以按照一定的尺度參數(shù)合并或分割成分別由上下組成的一個(gè)新的對象層。分割結(jié)果n 影像分割過程中對應(yīng)著有一個(gè)最優(yōu)分割尺度選擇的問題，不同的影像，不同的區(qū)域以及不同的地物都對應(yīng)的不同的分割尺度，需要經(jīng)過多次嘗試后才能確定分分類特征的選擇類特征的選擇n一個(gè)特征是目標(biāo)對象的相關(guān)信息的表述。一個(gè)特征是目標(biāo)對象的相關(guān)信息的表述。

7、 在Image Object Information 窗口中單擊右鍵，選擇select displayed Feature(你要查看的對象的特征)對象特征類相關(guān)特征雙擊左邊窗口的中的某個(gè)特征，既可以添加該特征作為你要查看同時(shí)也可以自定義特征，如NDVI、A/P等（見下張PPT）特征選好后，選擇一個(gè)對象，既可以看到對象信息窗口中這個(gè)對象對應(yīng)的特征值自定義分類特征自定義分類特征在Customized下選擇create new arithmetic feature實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為SPOT5，1、2、3、4波段，NIR對應(yīng)Layer3,Red對應(yīng)Layer2如圖所示，特征窗口常用的對象特征如圖所示，特征窗口

8、常用的對象特征 紋理特征的使用在面向?qū)ο蠓诸愔斜容^常用，但它的處理時(shí)間比較長（也不是特別特別的長），選之前需要相應(yīng)的心理準(zhǔn)備，上面截出了幾種常用的紋理特征創(chuàng)建類n在Class Hierachy窗口中單擊右鍵，Insert Class類的屬性定義，即定義識別這個(gè)類的特征空間，類的繼承等，添加時(shí)，在and(min)上單擊右鍵，選擇特征以及對應(yīng)的特征值函數(shù)即可。分類方法eCognition中最常用的兩種分類方法：成員函數(shù)法（通過定義類的特征隸屬函數(shù)，以隸屬度的方式將對象歸類） 最鄰近分類法（基于樣本的以及樣本特征空間的監(jiān)督分類）（兩者最大的差別在于成員函數(shù)法需要確定特征的閾值建立隸屬函數(shù)）練習(xí)：基于

9、SPOT6影像的地物提取n一、新建工程，打開影像 實(shí)驗(yàn)區(qū)域n二、多尺度分割(scale parameter設(shè)置為80，shape和compactness分別設(shè)置為0.2和0.5)三、創(chuàng)建分類體系在Class Hierarch中建立如圖所示的分類體系四、引入自定義的特征值NDVI、NDWI五、針對每個(gè)地類選取一定量的樣本n六、定義類的特征空間n通過對比樣本類特征的重疊性，選擇可以區(qū)別類的特征及其閾值，并選擇合適的隸屬度函數(shù)n如在Sample Editor中比較水體和植被兩者之間的識別特征，可以單擊右鍵選擇顯示的特征值，查看特征區(qū)間和重疊度。從右圖每個(gè)特征的對應(yīng)的Overlap可以看出，NDVI、

10、NDWI、以及Ratio Layer4可以很好的將兩者區(qū)分，水體的NDWI值的范圍在0.16-0.404之間，據(jù)此，我們可以確定出水體的特征空間為NDWI0.12（可對值域稍作調(diào)整）根據(jù)上一步的分析，在Class Hierarchy窗口中給水體添加類的隸屬度函數(shù)在and(min)右鍵 insert new expression,在Object Features下的找到NDWI，雙擊 這里可以考慮選擇第一個(gè)函數(shù)，設(shè)置最小值和最大值即可，即完成了一個(gè)類的成員函數(shù)的定義道路的成員函數(shù)可以參考Brightness290,440Density0,1.5NDWI0.01,0.311、其它的地類特征空間有興

11、趣的大家可以自行研究琢磨一下由于水體和陰影的區(qū)分比較麻煩，本次實(shí)驗(yàn)暫不考慮。2、高分影像中建筑物的形態(tài)各異，提取前需要實(shí)現(xiàn)對其目視分類，分別提取后合并類3、耕地、林地以及草地的在NDVI的基礎(chǔ)，通常會涉及到紋理等的特征依此分別定義你要提取的類的成員函數(shù)（與之相對應(yīng)的是定義類的最近鄰空間）n七、執(zhí)行分類（以提取單個(gè)水體類為例）在process tree窗口 右鍵append new選擇algorithm 中選擇classification,在active classes中選擇水體(可以多選)，Execute.n八、精度檢驗(yàn)Tools-Accuracy Assessment選擇基于樣本的混淆矩陣，選擇要評價(jià)的類后，show statistics即可查看分類的精度n九、分類結(jié)果的導(dǎo)出 結(jié)果導(dǎo)出前要先新建一個(gè)class name,然后進(jìn)行結(jié)果導(dǎo)出：exportexport results,選擇所要導(dǎo)出的