面向对象遥感图像处理：ecognition软件特征提取详解

"ecognition软件是一款专业的面向对象的遥感图像处理工具，专注于特征提取。本文将详细解析ecognition中的对象特征和邻域特征，帮助用户理解和应用这些特性进行有效的图像分析。 一、对象特征 1. 图层特征 - **z平均值 (mean)**: 这个特征是通过计算影像对象内所有像素的图层值的平均值得出的，其范围依据数据的比特位数而定，对于8比特数据，范围在[0, 255]之间。 - **z亮度 (Brightness)**: 它是影像对象所有光谱层平均值的平均值，可通过设置指定提供光谱信息的图层。同样，其范围取决于数据的比特位数。 - **z标准差 (StdDev)**: 计算影像对象内所有像素的图层值的标准差，范围同样基于数据的比特位数。 - **z贡献率 (Ratio)**: 表示第L层对总体的贡献程度，即第L层平均值除以所有光谱层平均值的总和，其值域在[0, 1]之间。 二、邻域特征 - **对于邻域的平均差分 (MeanDiff.toNeighbors)**: 对于每个相邻对象，计算图层平均值的差分，根据边界长度或面积权重进行加权。特征值的范围与数据的比特位数有关。 - **对于邻域的平均差分（绝对值）(MeanDiff.toNeighbors (abs))**: 类似于平均差分，但使用的是差分的绝对值，特征值的范围同样取决于数据的比特位数。 - **对于较亮邻域的平均差分 (MeanDiff.toBri)**: 该特征计算的是与较亮邻域对象之间的平均差分，可能用于识别亮度差异显著的区域。 这些特征在遥感图像分析中扮演关键角色，例如在分类、目标检测和变化检测等任务中。理解并熟练运用这些特征可以帮助用户更精确地提取和分析图像信息，提升遥感数据分析的效率和准确性。在ecognition中，用户可以通过设置不同的参数和阈值来优化这些特征，以适应各种复杂的遥感应用场景。"