| 资料下载: | ||
| 声明： 1. 自5,0版本起,原软件名eCognition Professional更换为Definiens Professional 2. Definiens Professional采用的底层技术为eCognition技术 3. 其它说明请参阅 www.definiens.com |
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ecognition专业版和基础版比较.pdf ecognition中文操作指南.pdf Forest change detection by statistical object-based method.pdf |
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| 基于eCognition的信息提取 | ||
| 1; 不同类型的数据、不同的分类任务需要在不同的尺度下进行分析，多尺度分割为方便的调整特 定影像分析任务所需要的影像对象尺度提供了可能。 2; 不同尺度的影像对象分割极大地减少了分类需要处理的数据单元数，提高了分类速度。 3; 自动分割和手动分割、自动分类和手动分类相结合，优势互补，提高了分类的精度。 4; 面向对象方法首先提取同质区域然后进行分类从而避免了基于像素的分类结果中“椒盐”影 响。 |
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| QuickBird影像分类应用 | ||
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| 北京市玉渊潭公园 | 基于像素的分类结果 | |
| 时值金秋，在影像图上水体和草地表现出相对均质的成片墨绿色调，树丛的光谱特征是树干、树冠、树阴影和裸地复杂的组合形成的非均质体，色调变化较大，高大建筑、树以及湖岸在其北边都有阴影，影像整体色调呈墨绿色，反差较小，分类难度较大。 | 由于采用的数据空间分辨率高，而光谱分辨率相对不足，传统的基于像素的分类方法，主要依靠的是光谱信息，水体、草地、树以及阴影很难区分，造成大面积的地物混分，且分类结果多“椒盐”，无法输出为有意义的地理信息层 。 | |
| 分割和分类 | ||
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| 第一级分割和分类 | 第二级分割 | |
| 目的是区分陆地和水体信息 以尺度参数110,形状0.3,光滑度0.9对影像进行分割，得到影像对象,即信息载体； 用模糊隶属度函数区分水体和陆地，得到初分类结果； 对分类结果对象进行手工修改和进行基于分类的分割，得到满意的水陆分类结果。 |
在第一级分类的基础上，以水体为掩膜，以尺度参数50，形状0.3，光滑度0.9对陆地进行分割，目的是对陆地进一步细分。 | |
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| 第二级分类 | 第三级分割 | |
| 在二级分割的基础上将陆地进一步细分为植被、非植被和阴影 。 | 目的是区分草地和树木以及不同类型的阴影，尺度参数为150，形状为0.5，光滑度为0.9。 | |
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| 第三级分类结果 | 遥感和地理信息系统有机集成 | |
| 首先，在三级分割的基础上，以标准方差空间特征区分草地和树木； 接下来，我们需要将阴影进行分类，由于阴影落在不同的地物中，例如房屋的阴影落在草地上，世纪坛的阴影落在水泥地上，湖边树及湖岸的阴影落在实体中，而一 些树的阴影则落在树丛上，eCognition提供的空间特征还不足以区分不同类型的阴影。因此，我们运用其提供的手工分类工具对阴影进行了正确的归属， 形成最后的分类结果——水体、草地、树木、非植被 |
eCognition支持不同类型的结果输出，可以是带有属性列表的专题栅格层，也可以是属性信息的矢量多边形，用于地理信息系统决策支持。 | |
| 易康(eCognition)软件订购联系方式： | ||
负责人:张春再 电话：+86-10--82257160--8858 E－mail:zhangcz@bsei.com.cn 邮编：100088 地址：北京市海淀区花园路17号 |
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