如何在eCognition8.9中使用多分辨率分割算法进行高效的图像分割?请提供具体的参数设置指导。
时间: 2024-10-26 07:14:21 浏览: 23
在遥感影像处理中,多分辨率分割算法是实现面向对象分类的基础。eCognition8.9提供了一个强大的平台来进行这种分割。以下是具体的指导步骤:
参考资源链接:[eCognition8.9面向对象分类教程:从入门到实践](https://wenku.csdn.net/doc/6412b721be7fbd1778d4933b?spm=1055.2569.3001.10343)
1. 首先,打开eCognition8.9软件,选择
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在eCognition8.9中,如何使用多分辨率分割算法进行高效的图像分割并设置参数?请提供具体的参数设置指导。
多分辨率分割算法是eCognition中实现面向对象分类的核心步骤,而正确设置参数对于实现高效和精准的分割至关重要。为了深入理解这一过程,我建议你参考《eCognition8.9面向对象分类教程:从入门到实践》这一资源,它将为你提供从基础到进阶的详细指导。
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在eCognition8.9中,首先确保你已经在软件中导入了遥感影像并创建了新项目。然后,转到'ProcessTree'窗口,创建一个名为
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在eCognition8.9中,如何通过多分辨率分割算法创建高效的图像对象分割?请详细说明分割参数的设置。
在eCognition8.9中,多分辨率分割算法是实现面向对象分类的关键步骤之一。为了创建高效且符合特定需求的图像对象分割,你需了解如何设置分割参数。以下是详细步骤:
参考资源链接:[eCognition8.9面向对象分类教程:从入门到实践](https://wenku.csdn.net/doc/6412b721be7fbd1778d4933b?spm=1055.2569.3001.10343)
1. **启动软件并设置工作模式**:打开eCognition8.9,并切换至RuleSetMode以开启规则集模式,这是面向对象分类的起步。
2. **创建新项目并导入图像**:点击“File” → “New Project”,在弹出的对话框中导入待处理的遥感图像,例如Landsat 8影像。
3. **配置图像层**:在项目中添加图像,通常包括不同空间分辨率的多光谱图像层及高分辨率全色图像层,以获取更多地物信息。
4. **图像分割**:在“ProcessTree”中创建一个新的分割规则(Segmentation)。选择“Multiresolution Segmentation”算法,这是实现面向对象分类的基础。
5. **设置分割参数**:
- **Scale Parameter**:该参数控制分割的尺度,值越大产生的图像对象越小,能更细致地识别小面积地物。
- **Shape Parameter**:影响图像对象的形状复杂性,较低值有助于识别边界清晰的物体。
- **Compactness Parameter**:调整对象的形状紧致度,取值范围为[0,1],值越小对象形状越接近正方形,值越大形状越紧致。
6. **执行分割**:完成参数设置后,右键点击分割规则并选择“Execute”,软件将按照设置的参数执行分割算法。
在分割过程中,可能需要根据实际图像特征和分类目标多次调整参数,以达到最佳分割效果。例如,如果目的是提取地块信息,可适当增加Scale Parameter值;若关注线状地物,则应减小该值。
掌握如何设置这些参数是高效利用eCognition8.9进行图像分割的关键。若希望更深入学习分割算法及相关参数设置的细节,建议参考《eCognition8.9面向对象分类教程:从入门到实践》一书。这本教程不仅提供了入门级的步骤指导,还包括了进阶知识,适合不同水平的用户提升技能。
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