eCognition8.9面向对象分类操作指南

"eCognition8.9是一个用于遥感影像处理和分析的软件，尤其在面向对象分类方面有着强大的功能。本教程详细介绍了如何在eCognition8.9中进行面向对象的监督分类，主要步骤包括启动软件、创建项目、加载数据、设置显示、图像分割以及对象分类。" 在eCognition8.9中进行面向对象分类，首先要启动软件并选择RuleSetMode。这一步是设置工作模式，RuleSetMode允许用户定义和应用规则集来处理遥感数据。接着，需要新建一个项目，导入图像数据，例如这里的l8_rs_wgs84_sub.img，它包含8个30米分辨率的图层，以及l8_pan_rs_wgs84_sub.img作为辅助的Panchromatic波段。同时，添加矢量数据，如2002foresttypesUTMWGS84.shp，作为监督分类的训练样本。 在项目中，可以自定义图层显示，通过修改RGB组合来增强地物识别，例如将显示模式改为NIR（近红外）、Green、Blue，这有助于识别地表特征。此外，还可以调整波段权重以优化显示效果。保存项目后，图像将以选定的显示模式保存，便于后续分析。 接下来的关键步骤是图像分解为基本对象，即图像分割。在ProcessTree窗口中，创建新的规则Segmentation，并插入子规则，选择multiresolutionsegmentation算法。该算法以尺度参数为核心，将图像分割成具有相似特征的对象。在这里，设置Scaleparameter为150，这决定了对象的大小和数量，数值越大，分割出的对象越少但越大；反之则越多但更小。执行分割操作后，将生成初步的对象。 至此，已完成图像的预处理，下一步通常是进行监督分类。这通常涉及定义训练样本，利用已知的森林类型矢量数据，对图像中的对象进行标记。之后，可以应用分类算法，如NearestNeighbor，通过比较待分类对象与训练样本之间的特征距离，将其归类到最接近的类别。分类完成后，结果将显示在新的图层中，可进一步进行后处理，如分类精度评估和修订。 eCognition8.9的面向对象分类过程涵盖了数据加载、显示设置、图像分割和监督分类等多个环节，通过这些步骤，可以高效且精确地分析遥感图像，提取地物信息。