面向?qū)ο蠓诸悓?shí)驗(yàn)資料課件

遙感數(shù)據(jù)圖像處理之

面向?qū)ο蠓诸悓?shí)驗(yàn)遙感數(shù)據(jù)圖像處理之

面向?qū)ο蠓诸悓?shí)驗(yàn)1易康（eCognition8.0）軟件（破解版）的安裝

1、安裝前將系統(tǒng)時間改為2010年1月10日（軟件的可用期限是2010年1月10日-1月7日，用的時候要保證系統(tǒng)時間是這個時間段，安裝包里附了一個Cracklock工具，安裝后可以不用反復(fù)改系統(tǒng)的時間）2、安裝路徑最好是英文的3、先安裝LicenseServerV8.0.0.exe，再裝Setup.exe

易康（eCognition8.0）軟件（破解版）的安裝1、2象元VS對象

象元是單個的像素，每一個像素對應(yīng)一個光譜特征

對象包含多個像素，不僅具有光譜值，同時還具有形狀、紋理、空間位置等的特征（比如說一個房屋對應(yīng)著一個對象，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房屋的特征值）象元VS對象3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)輸出面向?qū)ο蠓诸惖拇笾逻^程輸入影像4啟動軟件啟動eCognitionDeveloper，這里選擇進(jìn)入RuleSetMode快速制圖模式自設(shè)定規(guī)則模式啟動軟件啟動eCognitionDeveloper，快速制5輸入工程名影像相關(guān)信息（參考坐標(biāo)系統(tǒng)、像素數(shù)、分辨率、影像坐標(biāo)范圍）每個波段作為一個圖層添加圖層移除圖層編輯圖層專題圖層（輔助分類圖層）添加圖層移除圖層編輯圖層元數(shù)據(jù)新建工程打開方式：File菜單|NewProject或從工具欄點(diǎn)擊是否使用地理編碼注：如果在新建工程時，有信息需要添加或者修改，選擇File|ModifyOpenproject輸入工程名影像相關(guān)信息（參考坐標(biāo)系統(tǒng)、像素數(shù)、分辨率、影像坐6進(jìn)程樹窗口分類過程中的各種操作過程運(yùn)行的創(chuàng)建于執(zhí)行類層次窗口用于類的創(chuàng)建于管理樣本編輯窗口類樣本對象的選擇以及所選樣本特征值的查看特征值域所選對象特征值的查看，要查看的特征可以自定義常用到的窗口進(jìn)程樹窗口類層次窗口樣本編輯窗口特征值域常用到的窗口7創(chuàng)建對象（分割）在processtree窗口右鍵—appendnew算法對象域算法參數(shù)循環(huán)次數(shù)一種算法對應(yīng)一種操作，如分割、分類、刪除等創(chuàng)建對象（分割）在processtree窗口右鍵—app8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。分割產(chǎn)生相同大小的對象。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。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。對比分裂多尺度分割：用得最多、最有效、速度最慢的一種分割方式光譜差異分割：影像對象域只能為對象。多闕值分割：當(dāng)需要基于絕對的像素值進(jìn)行分割時使用這個算法。對比過濾

eCognition中的分割算法棋盤分割：最快的分割算法，但對感興趣對象的特征描述并不有效。9多尺度分割選擇算法操作的對象創(chuàng)建對象層分割的參數(shù)，其中分割尺度用于控制對象內(nèi)象元的光譜差異閾值，下面的兩個用來控制對象的形狀特征多尺度分割選擇算法操作的對象創(chuàng)建對象層分割的參數(shù)，其中分割尺10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)軟件分割的多個影像對象組成，而多個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新的對象層。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11分割結(jié)果影像分割過程中對應(yīng)著有一個最優(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割結(jié)果影像分割過程中對應(yīng)著有一個最優(yōu)分割尺度選擇的12分類特征的選擇一個特征是目標(biāo)對象的相關(guān)信息的表述。在ImageObjectInformation窗口中單擊右鍵，選擇selectdisplayedFeature(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特征，既可以添加該特征作為你要查看同時也可以自定義特征，如NDVI、A/P等（見下張PPT）特征選好后，選擇一個對象，既可以看到對象信息窗口中這個對象對應(yīng)的特征值分類特征的選擇一個特征是目標(biāo)對象的相關(guān)信息的表述。對象特征類13自定義分類特征在Customized下選擇createnew‘a(chǎn)rithmeticfeature’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自定義分類特征在Customized下選擇createne14如圖所示，特征窗口常用的對象特征

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如圖所示，特征窗口常用的對象特征紋理特征的使用15創(chuàng)建類在ClassHierachy窗口中單擊右鍵，InsertClass類的屬性定義，即定義識別這個類的特征空間，類的繼承等，添加時，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。創(chuàng)建類在ClassHierachy窗口中單擊右鍵，Inse16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)）分類方法eCognition中最常用的兩種分類方法：17練習(xí)：基于SPOT6影像的地物提取一、新建工程，打開影像實(shí)驗(yàn)區(qū)域二、多尺度分割(scaleparameter設(shè)置為80，shape和compactness分別設(shè)置為0.2和0.5)練習(xí)：基于SPOT6影像的地物提取一、新建工程，打開影像18三、創(chuàng)建分類體系在ClassHierarch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、針對每個地類選取一定量的樣本三、創(chuàng)建分類體系四、引入自定義的特征值NDVI、NDWI19六、定義類的特征空間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)如在SampleEditor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。從右圖每個特征的對應(yīng)的Overlap可以看出，NDVI、NDWI、以及RatioLayer4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NDWI>0.12（可對值域稍作調(diào)整）六、定義類的特征空間從右圖每個特征的對應(yīng)的Overlap可以20根據(jù)上一步的分析，在ClassHierarchy窗口中給水體添加類的隸屬度函數(shù)在and(min)右鍵insertnewexpression,在ObjectFeatures下的找到NDWI，雙擊

這里可以考慮選擇第一個函數(shù)，設(shè)置最小值和最大值即可，即完成了一個類的成員函數(shù)的定義根據(jù)上一步的分析，在ClassHierarchy窗口中給水21道路的成員函數(shù)可以參考Brightness[290,440]Density[0,1.5]NDWI[0.01,0.31]1、其它的地類特征空間有興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道路的成員函數(shù)可以參考1、其它的地類特征空間有興趣的大家可以22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）七、執(zhí)行分類（以提取單個水體類為例）在processtree窗口右鍵—appendnew選擇algorithm中選擇classification,在activeclasses中選擇水體(可以多選)，Execute.八、精度檢驗(yàn)Tools->AccuracyAssessment選擇基于樣本的混淆矩陣，選擇要評價的類后，showstatistics即可查看分類的精度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23九、分類結(jié)果的導(dǎo)出結(jié)果導(dǎo)出前要先新建一個classname,然后進(jìn)行結(jié)果導(dǎo)出：export—exportresults,選擇所要導(dǎo)出的類，fetures中選擇新建的classname九、分類結(jié)果的導(dǎo)出24十、小功告成由于面向?qū)ο蠓诸?/p>