eCognition遥感分类操作详解

"eCognition操作流程文档详细介绍了如何使用eCognition软件进行面向对象的遥感分类。文档涵盖了从图像切割、辅助图层准备、工程文件创建、影像分割到对象分类等一系列步骤，旨在帮助用户高效地进行遥感数据分析。" 在遥感分类中，eCognition是一个强大的工具，它采用面向对象的方法处理图像，使得分类更准确、更具有针对性。以下是对文档内容的详细解析： 1. **操作前准备**： - **影像切割**：由于eCognition不支持处理超过500万个对象的大文件，所以需要在分类前将遥感影像切割成小文件，一般建议每个文件大小约200MB。切割工作通常在ArcMap中完成，通过制作矢量边界，然后在ERDAS中生成区域兴趣区(AOI)。 - **辅助图层准备**：如DEM（数字高程模型）、坡度和坡向图等专题图层需与AOI文件对应切割，这些图层在分类过程中提供额外的信息，有助于提高分类效果。 2. **建立eCognition工程文件**： - **加入影像层和专题图层**：启动eCognition，新建工程文件，导入切割后的影像文件以及相关专题图层。 - **影像层赋别名**：为了便于操作，需要为每个图层赋予有意义的别名，如Green、Red、NIRed、SWIRed、Pan、Dem、Slope、Aspect等。 - **图层设置**：根据Erdas中文件的坐标信息，调整eCognition中图层的x、y值和分辨率，确保数据的一致性。 3. **创建工程文件**： - 在确认所有设置无误后，点击“OK”创建工程文件，并立即保存以防止数据丢失。 4. **影像分割**： - **分割对象选择**：仅选择兰、绿、红、近红外四个波段参与分割，设置权重为1，其他波段权重设为0。 - **分割顺序**：先进行多尺度分割，再进行光谱差异分割。这种顺序有助于提取不同尺度和光谱特征的对象。 - **分割参数**：多尺度分割时，设定尺度参数为10，颜色和形状参数分别为0.8和0.2，光滑度和紧致度都设为0.5，这些参数影响分割的质量和对象的定义。 面向对象的遥感分类是eCognition的核心功能，通过对影像进行分割，结合各种特征（如光谱、纹理、形状等）形成具有同质性的对象，然后对这些对象进行分类。这样的方法能够更好地处理复杂地物的混合像素问题，提高分类精度。通过文档提供的步骤，用户可以系统地学习和掌握eCognition的使用，进行有效的遥感图像分析。