ERDAS Objective面向对象道路分类详解：步骤与应用

ERDAS Objective模块是地理信息系统（GIS）中的一个重要工具，它专注于面向对象分类，这是一种高级的数据处理方法，尤其适用于复杂场景下的图像分析。在本教程中，我们将详细探讨如何在ObjectiveWorkstation中执行面向对象道路特征提取的过程。 1. **道路特征提取模型概述** 首先，以分辨率为1.25米的典型居民区航空影像为例，这个模型针对图像清晰度高、背景杂乱少的情况，如车辆较少的公路，目的是突出道路与背景的区分。整个过程涉及多个步骤，旨在确保道路特征的准确提取。 2. **步骤1：RasterPixelProcessor (RPP)** RPP是关键的第一步，通过采样和训练识别出道路和非道路像素，生成一个包含道路像素概率的影像。这一步有助于初步区分道路特征。 3. **步骤2：RasterObjectCreators (ROC)** ROC利用阈值和聚类算子从RPP的分类结果中提取可能的道路像素，形成道路栅格对象。这是对象生成阶段，将像素数据转化为可操作的几何对象。 4. **步骤3：RasterObjectOperator (ROO)** ROO在此阶段进一步优化对象，通过操作栅格对象来减少非道路对象并可能使用大小过滤器去除小规模对象，如屋顶。随后，ROOCenterlineConvert工具将这些对象转换为线性栅格对象，保持单一像素宽度。 5. **步骤4：Raster to Vector Conversion (RVC)** RVC采用线跟踪技术，将中心线栅格对象转换成矢量对象，如shapefile（.shp）格式，提高数据的几何精度和可编辑性。 6. **步骤5：VectorObjectOperators (VOO)** VOO包含一系列操作，如线简化、线过滤和线连接，用于优化道路网络。通过这些操作，可以减少冗余顶点、过滤短线和连接连续线段，但可能需要多次线连接操作以达到理想效果。 7. **挑战与改进** 提取的道路中心线可能存在间隙，这是由于线追踪过程中不可避免的误差。使用线连接操作器可以改善这一问题，但在某些情况下可能需要结合多个操作来获得最佳的道路网络。 ERDAS Objective模块中的面向对象分类流程是系统化的，它通过多个环节确保道路特征的高效提取和准确表示，适用于大规模遥感数据处理和城市规划等领域的分析工作。通过掌握这些步骤，用户可以灵活地应用ERDAS工具进行复杂的地理信息处理任务。