eCognition软件中TM影像的最近邻域分类操作步骤

"易康操作指南_TM影像的分类" 在eCognition软件中进行TM影像分类是一项关键任务，该过程涉及到遥感影像处理，旨在识别和区分不同地物类型。TM影像（Landsat Thematic Mapper）是一种多光谱遥感数据，包含多个波段，能够提供丰富的地表信息。本操作指南将详细介绍如何在eCognition中利用最近邻域分类方法对TM影像进行分类。 1.1 TM影像分类步骤 1.1.1 导入栅格图像 首先启动eCognition，新建项目并导入TM影像数据。通过文件菜单选择“New Project”，在指定目录下选择TM影像文件并打开。这将把栅格图层添加到新的工程中，便于后续处理。 1.1.2 创建图像对象 接着，需要对图像进行分割，以提取出不同的地物区域。在“Process Tree”面板中，选择“Segmentation->multi-resolution segmentation”算法，调整合适的分割参数，执行后可观察到分割结果。 1.1.3 创建分类体系 在“Classification”菜单下选择“Class Hierarchy”，定义分类体系。这里将图像分为四类：不透水面、水体、农业用地和乡村。通过“Classification->EditClasses->InsertClass”或右键菜单插入这四类，并设置它们的名称和颜色，构建知识库。 1.1.4 插入分类器 采用最近邻域分类器，首先需要定义特征空间。在“Classification->NearestNeighbor->EditStandard”中配置标准最近邻域分类器。特征空间决定了如何衡量图像对象之间的相似性。标准最近邻域分类方法考虑了所有类别的特征空间，当修改一处的特征空间时，其他处也会同步更新。 1.1.5 进行分类 完成以上步骤后，即可执行分类。分类器会根据特征空间中的距离计算，将每个像素分配到最接近的类别。在执行分类后，可以通过查看结果图层来评估分类效果，如果需要，还可以进行后处理和优化。 总结来说，eCognition提供了强大的遥感影像处理能力，通过TM影像的分类，可以实现地物的自动识别。最近邻域分类法是其中一种常用的监督分类方法，它依赖于特征空间的定义，用于确定像素的归属。本指南详细阐述了在eCognition中实施这一方法的步骤，为用户提供了一套完整的操作流程。