易康软件分类特征详解

"易康分类特征介绍" 在易康软件中，分类特征是进行图像分析和对象识别的关键要素。这些特征帮助用户理解图像数据，并基于这些数据进行有效的分类和分析。下面将详细介绍其中的一些主要特征及其计算方法。 一、对象特征 1. 图层特征： - z平均值（mean）：这是由图像对象内所有像素的图层值求平均得到的值。它的范围取决于数据的比特位数，例如，对于8比特的数据，值域在0到255之间。 - z亮度（Brightness）：是所有光谱图层平均值的平均值，可以通过设置"DefineBrightness"对话框来指定提供光谱信息的图层。同样，其范围也取决于数据的比特位数。 - z标准差（StdDev）：计算的是图像对象内部图层值的标准偏差，范围与z平均值相同。 - 贡献率（Ratio）：第L层的贡献率是该层平均值与所有光谱层平均值总和的比例，其值域在0到1之间，仅对包含光谱信息的图层有效。 二、邻域特征： - 对于邻域的平均差分（MeanDiff.toNeighbors）：这涉及到与相邻对象之间的差异，权重可能基于边界长度或邻域面积。计算时考虑相邻对象的图层平均值和边界长度，特征值的范围与数据的比特位数相关。 - 对于邻域的平均差分（绝对值）（MeanDiff.toNeighbors（abs））：与上述特征类似，但计算差分时使用的是绝对值，特征值的范围相同。 - 对于较亮邻域的平均差分（MeanDiff.tobrightObjects）：这个特征关注的是与较亮邻接对象的差异，可能用于区分亮度等级，具体计算方法未给出详细说明。 这些特征在易康软件中被用来提取和比较图像对象的特性，从而实现分类和分析。通过结合不同的图层特征和邻域特征，用户能够定制复杂的分类算法，适应各种遥感和图像处理任务的需求。例如，z平均值和标准差可以反映对象的整体亮度和内部一致性，而邻域特征则可以揭示对象与周围环境的关系，这对于土地覆盖分类、目标检测等应用至关重要。因此，理解和熟练运用这些特征对于提高图像分析的准确性和效率有着决定性的作用。