自定义特征与eCognition Developer中的算术特征

"eCognition Developer用户操作手册" 在遥感和机器学习领域，eCognition Developer是一款强大的图像处理和分析软件。它提供了丰富的功能，包括自定义特征的创建，这对于高级数据分析和模型构建至关重要。自定义特征可以分为算术特征和相关特征。 算术特征是eCognition Developer中的一个重要概念，它们是通过结合现有的特征、变量和常数，利用算术表达式来生成的新特征。这种特性允许用户基于原始数据进行复杂的计算，例如，可以通过组合不同波段的像素值来创建新的光谱指数，或者通过计算特征之间的比率来增强对特定地物的识别能力。算术特征不仅限于单个特征，也可以由多个特征相互运算得到，极大地扩展了数据分析的可能性。 相关特征则依赖于其他特征，这意味着它们的值是基于其他特征的某些属性计算得出的。这种特征对于建立基于现有特征间关系的模型非常有用，例如，可以根据地形高度和植被指数的相关性来预测森林覆盖情况。 在eCognition Developer的工作流程中，用户可以使用这些自定义特征进行分割和分类任务。分割是将图像分解为具有相似属性的区域（影像对象），这通常涉及四叉树分割、多尺度分割或特定的分割算法。通过自定义特征，用户可以优化分割参数，以获得更准确的对象边界和内部一致性。 分类是将影像对象分配到预定义类别（如森林、水体、建筑等）的过程。eCognition Developer提供了多种分类方法，如监督分类和非监督分类。在分类过程中，自定义特征可以作为输入，帮助提高分类的精度，特别是在机器学习模型中，自定义特征可能包含对模型训练至关重要的信息。 工作区（Workspaces）是eCognition Developer的核心，它保存了用户的分析历史和结果，便于重复使用和进一步调整。此外，软件还支持场景（Scenes）、地图（Maps）和工程（Projects）的管理，方便用户组织和展示分析结果。用户还可以定制eCognition Developer的界面，如工具栏按钮、窗口布局、放大镜功能、影像波段显示以及二维和三维浏览模式，以适应个人的工作习惯。 eCognition Developer通过自定义特征功能，提供了一种灵活的方式来处理遥感数据，实现高级分析，这对理解和解释复杂地球现象，以及在机器学习框架下进行地物识别和变化检测等应用具有极大的价值。