利用Definiens Developer实现遥感图像面向对象分类

遥感图像的面向对象分类是一种高级的地理空间信息处理技术，它将传统的像素级分类方法提升到更复杂的对象级别，以便更好地理解和分析地球表面的复杂特征。本文将介绍如何使用Definiens Developer这一专业工具进行遥感影像的面向对象分类，具体步骤包括影像分割和影像分类两个主要阶段。 首先，实验目的是让学生熟悉并掌握Definiens Developer在遥感数据分析中的应用，通过实际操作，了解如何对遥感数据进行对象级别的分析，这对于土地利用规划、城市规划、环境监测等领域具有重要意义。 实验设备包括Definiens Developer软件、一台电脑以及特定的遥感影像数据（xmd2010.img）。在这个过程中，学生将使用以下步骤： 1. **影像分割**: - 打开项目，导入要分类的遥感影像。 - 在ProcessTree中，通过新建节点并命名为"forall"，然后选择多尺度分割算法（Multiresolution segmentation），设置分割尺度。较大的尺度值会导致分割区域更大，便于识别大面积的地物。 - 执行分割操作后，将得到初步的对象边界。 2. **影像分类**: - 创建类目，例如居民点类，命名为"jumindian"，其他类别按照类似方式创建，形成完整的分类体系。 - 使用SampleEditor选择样本点，选择典型样本如居民点、水体，并在影像上双击选择作为对象。 - 对于每个类，配置分类算法，如选择标准最近邻（Standard nearest neighbor），确保样本的代表性。 - 编辑标准特征空间，以优化分类性能。 - 最后，通过添加新的分类节点，选择合适的算法（如Classi...）进行实际的分类。 在整个过程中，学生将学习到遥感数据预处理、特征选择、分类模型构建以及如何通过面向对象的方法从高维度的数据中提取有用的信息。这个实验不仅提升了学生的编程技能，也强化了他们对遥感图像的理解，有助于他们在后续的研究或工作中更有效地应用遥感数据。