ecognition多尺度分割最优参数设置

在ECognition中进行多尺度分割时，最优的参数设置是根据具体应用场景和数据特点来确定的，以下是一些常用的参数设置建议：

1. 初始尺度：通常选择图像最小的维度作为初始尺度，例如，如果图像的宽度为800像素，高度为600像素，则选择600像素作为初始尺度。

2. 尺度步长：建议设置为10%-20%的初始尺度。

3. 最大尺度：建议根据图像中的最大物体或场景来确定，通常不超过图像大小的一半。

4. 分割阈值：建议根据数据的特点来确定，一般情况下，较高的阈值会产生较小的区域，较低的阈值会产生较大的区域。

5. 分类器：根据应用场景和数据特点来选择分类器，例如，支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等。

6. 分割算法：ECognition提供了多种分割算法，例如，分水岭算法（Watershed）、标准偏差分割（Standard Deviation）等，应根据具体数据特点选择合适的算法。

需要指出的是，最优参数设置需要根据具体的应用场景和数据特点进行优化，通常需要进行多次试验和调整来得到更好的结果。

相关问题

尺度评价工具ESP2

尺度评价工具ESP2是一种用于确定最佳分割尺度参数的工具。它可以帮助我们在使用eCognition中的多尺度分割算法分割影像时，确定合适的分割参数。根据引用[1]，ESP2工具的使用方法及运行结果解读在文中进行了介绍。根据引用[2]，我们可以通过在eCognition软件中导入ESP2_Estimation_Scale_Parameter_2.dcp文件来使用ESP2工具。另外，根据引用[3]的注意事项，有时候在设置ESP2算法后，可能会出现平滑或陡峭的曲线而不是峰值。这可能是因为各层分割的起始尺度设置不合适所导致的。在这种情况下，可以尝试从20开始设置起始尺度，并逐渐增加，例如20、50、80等，以找到最佳的起始尺度。另外，为了节约时间，建议使用小块地物相对丰富的研究区影像进行实验，因为大块影像和小块影像的最优尺度结果是相同的。