eCognition基本操作流程【模板】

eCognition基本操作流程一、基本流程影像切割特点选择和特点视图影像分类输出分类结果二、实例演示（一）新建工程翻开易康软件后，会提示两种模式，一种是【QuickMapMode】，称之为快速制图模式，另一种是【RuleSetMode】，称之为规则开发模式。前者主要针关于暂时使用软件和鉴于样本影像剖析的用户，能够极大地简化工作流程如一些面向对象影像剖析基本步骤的限制，可是供给的功能有限，并且不可以成立规则集；所以这里选择规则开发模式，以下图。点击【OK】后进入软件的主界面,以下列图所示红色边框里是四种视图种类,这里选中的是第四种【DeveloperRulesets】1点击【CreateNewProject】，弹出以下列图所示的界面，选择需要办理的遥感影像：选中影像后点击【OK】，用户将能看到【CreateProject】对话框，在该对话框中【ProjectName】使用英文名称命名工程,【Map】里能够看到目前翻开的影像的坐标系统、空间分辨率、影像大小等信息，【Map】下边显示的是影像波段的又名【ImageLayerAlias】、地点等信息，而后再往下【ThematicLayerAlias】用于插入一些协助分类的专题数据,比如我们常用的矢量数据.2我们能够将整幅影像加载进来，也能够只办理一部分影像，这时需重点击SubsetSelection】，而后会弹出对话框，能够用鼠标对感兴趣的地区进行框选。这里我们默认将整幅影像导入到易康中，假如你想对已经新成立的工程进行一些改正，比如再导入其余波段或影像，能够点击【File】-【ModifyOpenObject】。工程成立好后以下列图所示：成立好工程后，能够改变影像的显示方式，包含波段组合和影像缩放操作，以下图为易康供给的影像显示的工具栏，红色边框选中的工具为编写波段组合，该工具前面的四种工具是各样波段组合显示的快捷工具,比如第一个是单波段显示即灰度显示,第二个是按次序给定三种波段组合显示成效，第三个是前一种波段组合显示成效，第四个是后一种波段组合显示成效。红色边框选中工具后边的图标就不再详述，分别是鼠标选择、鼠标遨游、鼠标缩放、减小、放大、视图比率和全幅显示。3以下图为影像显示的波段组合编写对话框，这里用户能够定义影像显示的方式（真彩色、假彩色)和影像初始显示设置（如线性拉伸设置等)（二）影像切割在主界面右侧的【ProcessTree】里，右键而后选择【ApeendNew】，在弹出的【EditProcess】对话框里，如图红色边框设置，而后点击【OK】，在【ProcessTree】里会出现”Segmentation"这一条规则（当成办理流程的标签)4此时选中Segmentation，而后右键选择【InsertChild】，也会弹出【EditProcess】对话框，此时能够增添详细的切割规则，比如选择的切割算法、切割的参数设置信息等，这里我们使用的是多尺度切割的方式，即在【executechildprocesses】下边找到【Segmentation】算法里面的【multiresolutionsegmentation】这里将切割尺度设置为100。此时,假如点击【OK］的话，将不会履行规则，而不过是在【ProcessTree】增添了一条规则标签而已，所以需重点击【Execute】来履行切割这条规则，此时【ProcessTree】和主界面会发生变化.5此时我们能够利用工具栏上的【ShoworHideOutlines】来控制切割界限是否显示；此时能够利用多个视图来显示切割前后的影像,选择【Window】菜单下的Split】、【SplitHorizonally】、【SplitVertically】这三种功能，来设置影像的显示方式，比如这里选择【SplitVertically】，显示成效以下图，这类显示方式两个窗口之间是独立的，所以是【IndependentView】；假如两个窗口之间切割对象是联动显示的，那么是【SidebySideView】.6（三）特点视图与特点计算易康的【FeatureView】供给了大批的特点。这里联合使用的实验数据,简单选择几种特点进行介绍。以下图，这里双击【Mean】特点下的“Layer5”，表示计算的是影像近红外波段的均值.双击以后撤消选中【ShoworHideOutlines】，那么主界面将会显示特点视图，以下图，白色的表示特点值较大的对象，黑色的表示特点值较小的对象.联合实验影像中的地类，黑色的地区主要类型是水体，白色地区主要类型是植被，而建筑物则介于中间.7随意选中一个对象,在【ImageObjectInformation】里显示该对象对应的特征信息，这里显示的特点信息，能够经过在【ImageObjectInformation】里右键选择【SelectFeaturestoDisplay】来编写，如图中所示这里只选择了对"Layer5”即近红外波段的均值进行显示，如红色边框选中的两个地方。以上介绍的不过查问一个切割对象的特点信息,我们在分类的时候需要明确某一个类其余特点值的取值范围，这样才能够成立一条类型提取的规则。那么这时候就需要利用到【FeatureView】中的查察范围特点值的功能，如图中下边的绿色边框选中的地区。在利用范围特点值显示以前，以实验影像中的植被为例，我们需要第一来预计一下植被的近红外波段均值的取值范围，这时我们可以在影像中点击一些切割后的植被对象，来查察它们对应的近红外波段均值，而后将最大值和最小值记录下来，作为我们判断植被的一个初始的阈值范围。比方这里这些植被对象的最小近红外波段均值为18800。8判断完成后，此时呢能够选中【FeatureView】里最下边的特点范围，而后输入特点的最小值（左）和最大值（右）,以下列图中红色边框选中的地区,切合这一阈值范围的对象体现出蓝色和绿色。此时比较多波段影像和被选出的地区，那么就可以很显然的看出类其余特点范围是否是正确；自然假如此时感觉特点范围需要改正，那么持续改正右下角【FeatureView】的阈值范围直到结果满意为止,记下最小值最为分类植被的规则。获得植被分类的规则后，开始选用水体的分类规则。这里需要用到的是自定义特点的使用,用以划分水体的归一化差别水体指数NDWI，其计算公式为NDWI=（G-Nir)/（G+Nir），在【FeatureView】里选择【Customized】的“Createnew’ArithmeticFeature，弹出自定”义特点编写的对话框，以下列图所示编写NDWI的计算公式.9重复选用规则的步骤直到选用出切合水体分类规则，比方这里的NDWI最小值为-0。06。（四）分类在分类以前第一我们要明确目标，即针对目前影像成立类型系统,在【ClassHierarchy】界面右键而后选择【InsertClass】，在弹出的【ClassDescription】对话框里设置类其余名称和颜色，这里的类又名称使用英文。如图所示，将实验影像中的类型定义为vegetation（植被）、water（水体）和others（其余）。在上文中已经成立了三种类其余提取规则，自然这不过一种简单的试验，一个类其余精准提取常常需要多条规则、多个特点的综合。此时在【ProcessTree】界面里增添一条名规则，内容为”Classification"，也能够理解为父进度,可是它仅作为一个标签，和"Segmentation近似”.在这里请注意ProcessTree的逻辑次序，Classification与Segmentation是相同的父进度，请不要将Classification作为Segmentation的子进度插入。10前文已选用好的分类规则：（1）植被提取的规则：近红外波段均值〉18800；（2）水体提取的规则：归一化差别水体指数>—0.06；（3）其余的规则：节余的未分类对象归为该类。右键"Classification选择【”InsertChild】，为vegetation类型成立提取规则，详细的参数设置界面以下列图所示:设置完成后点击【Execute】，会发现影像中切割界限的颜色会有部分变为vegetation类其余颜色，撤消选中【ShoworHideOutlines】，点击【ViewClassification】则会出现vegetation类其余提取结果，以下图。11依据相同的方式，分别增添water和ot