eCognition软件操作实例解析

"ecognition中文操作指南" eCognition是一款强大的遥感图像处理和分析软件，主要用于地理信息系统（GIS）中的图像分割、分类和分析。本操作指南以中文的形式，通过一系列实例介绍了如何使用eCognition进行影像处理。以下是对各实例及其关键知识点的详细说明： 例1：TM影像的切割（子集） 在这个例子中，多分辨率分割技术被用于将TM影像切割成更小的对象，以便后续的分析。样本对象是选取的一部分图像，用于训练分类算法。最邻近分类是一种常用的监督分类方法，它基于训练样本的特征来预测新对象的类别。训练检测区域掩模用于限制分类的范围，而特征空间优化则有助于提高分类的准确性。 例2：分析城区表面的不可渗透度 这个案例涉及到城市环境的分析，主要应用了训练检测区域掩模、基于分类的分割、多层分类以及多尺度信息。这些方法结合使用，可以帮助分析像水泥和沥青这样的不透水面覆盖情况。精度评估是评估分类结果准确性的关键步骤，而导出专题层则允许用户将分析结果以地图层的形式保存。 例3：高分辨率的航空数字化 高分辨率航空影像的处理中，成员函数被用来处理数字表面模型（DSM），以创建精细的地形模型。专题层用于存储特定信息，类相关特征则与特定类别关联，边界优化则改善了对象边界的清晰度。 例4：印度尼西亚热带雨林雷达图像 这个例子展示了如何处理雷达图像，尤其是利用子对象线性分析分割和基于子对象的线特征提取。这些技术对于识别森林结构和变化特别有用。 例5：航空照片和丹麦的LIDAR表面模型 在处理航空照片和LIDAR数据时，自定义特征允许用户根据特定需求创建新的分析参数。自动操作可以简化工作流程，多重窗口函数则在不同尺度上分析图像，而基于分类的分割用于区分不同的地物类别。 结合使用本操作指南和其他eCognition的解释性章节，用户可以更深入地理解软件的各种功能，从而更好地掌握eCognition的特征。例如，在"OrangeCountry（美国加利福尼亚州）地区的TM影像的切割"练习中，用户将学习如何导入和显示栅格数据，进行图像分割，创建简单的类层次，使用最邻近分类器进行分类，以及评估分类质量。这些步骤涵盖了遥感图像处理的基本流程，对于初学者来说是非常实用的教程。