eCognition中文操作手册：遥感处理与实例解析

"ecognition中文手册提供了面向对象的遥感处理方法，涵盖了多个实例和关键技术，包括多分辨率分割、样本对象、最邻近分类、训练检测区域掩模、特征空间优化、基于分类的分割、多层分类、数字表面模型、边界优化、子对象线性分析分割、自动操作、多重窗口函数等。手册适用于不同领域的应用，如TM影像切割、城区表面不可渗透度分析、高分辨率航空数字化、热带雨林雷达图像分析和航空照片与LIDAR表面模型处理。" ecognition是一款强大的遥感图像处理软件，主要特点是其面向对象的处理理念。在遥感图像分析中，它允许用户对图像中的对象进行操作而非单一像素，使得处理更为精确。手册中的实例详细介绍了如何使用ecognition进行一系列操作： 1. **TM影像的切割**：通过多分辨率分割技术，用户可以将TM影像切割成特定的子集。此外，结合样本对象和最邻近分类，可以对这些子集进行有效分类，同时利用训练检测区域掩模来提高分类准确性。 2. **分析城区表面的不可渗透度**：此案例展示了如何使用训练检测区域掩模和基于分类的分割方法来识别并量化城市中的硬表面，如水泥和沥青路面。通过多层分类和利用多尺度信息，可以对不同类型的硬表面进行精确区分。 3. **高分辨率航空数字化**：在这一实例中，利用成员函数、数字表面模型和专题层来处理高分辨率航空图像，同时结合类相关特征和边界优化技术，提高图像解析度和真实性。 4. **印度尼西亚热带雨林雷达图像分析**：这个例子展示了子对象线性分析分割和基于子对象的线特征识别，这对于森林生态系统的分析尤其有用，能识别复杂的地形和植被结构。 5. **航空照片和丹麦的LIDAR表面模型**：这个练习中，用户可以学习如何结合自定义特征、自动操作以及多重窗口函数来处理航空照片和LIDAR数据，以创建高精度的地形模型。 手册还强调，与其他解释性章节结合使用，能更好地帮助用户理解和掌握ecognition的各种特性。例如，在实践中学习导入和显示栅格数据、图像分割、创建类层次、使用最邻近分类器进行分类，以及进行分类质量评估等步骤。在"OrangeCountry"的TM影像切割练习中，用户可以亲身体验如何通过eCognition进行数据导入、图像增强、分类和质量评估，从而熟悉软件的基本操作流程。 通过深入学习ecognition中文手册，用户不仅能熟练掌握软件的使用，还能在实际项目中运用这些技术解决遥感图像处理的复杂问题。