eCognition培训教材

易康(eCognition)培训教程天目创新．多尺度分割............................................................................................................11．1创建一个新工程...........................................................................................21．2执行多尺度分割...........................................................................................51．3创建多重影像对象层..............................................................................101．4编辑均质标准...............................................................................................141．5利用专题层....................................................................................................162．分类............................................................................................................................202．1利用昀邻近分类器进行分类.............................................................242．2利用隶属度函数分类..............................................................................302．3利用继承和组层次结构.......................................................................372．4创建一个复杂的类层次结构............................................................472．5利用掩模技术及类间相关特征......................................................512．6基于分类的分割........................................................................................573．样例工程................................................................................................................623．1创建一个多层工程...................................................................................62易康(ECOGNITION)工作流程.................................................................74易康(eCognition)培训教程天目创新欢迎学习易康(eCognition)培训指南，这个培训指南有三个模块，每个模块下的教程您都可以在指导者的帮助下练习。教程的内容是基于日常工作中的常见问题而设计的，以易康(eCognition)关键应用和特征为范例，对完成基本的处理提供指导。培训指南此指南一般是在德国Definiens-Imaging公司派出的专业指导者的指导下使用。所有的指导者都是地学和易康(eCognition)软件方面的专家，可以在培训过程中随时回答您提出的任何问题。在教程结束后，您可以将培训教程带走，如果您乐意，您可以在页面上做笔记，这样有助于以后理解。此指南仅限于易康(eCognition)软件的核心应用部分。在接受培训前，学生须对遥感基础知识进行自行掌握。模块培训分为以下三部分，进行从分割到分类的全程讲授。第一部分：分割第二部分：分类第三部分：样例工程教程这个指南中的每一个模块都包含了一系列的手动练习，帮您熟悉软件和样例数据。教程会有简要的介绍，紧接着再一步步地进行操作练习。数据这个指南中的所有的教程都使用提供给您的样例数据。培训完后，您可以利用指导者提供给您的样例数据重新练习一下。请等指导者介绍完教程材料后再进行模块的练习。开始练习接下来的教程，您就有机会利用易康(eCognition)的一些工具进行练习了。您的目标是熟悉软件以及在自己的工作中使用好易康(eCognition)。有问题就是好现象：请随时提问。您可以按照自己的进度做练习。如果有问题，可以随时向您的指导者提问，记住昀后请按照指导者的要求留出时间进行统一讨论。1．多尺度分割第一章有以下五个教程：1．1创建一个新工程1．2执行多尺度分割1．3创建多重对象层易康(eCognition)培训教程天目创新．4编辑均质标准1．5利用专题层易康(eCognition)昀基本的一个过程就是多尺度分割，这是影像对象提取的一个专利技术。它可以以不同尺度、高质量的提取影像对象（精和粗的级别）。这种技术适合具有纹理信息的影像，例如SAR、高分辨率卫星影像或者航空数据。它适合于根据特定的任务从影像数据中提取有意义的原始影像对象。在大部分情况下，感兴趣的影像对象不能用相对统一的均质标准提取出来。由于这个原因，易康(eCognition)提供了基于分类的影像对象分割技术，它甚至可以合并非均质的地区或者允许基于分类修正影像对象的形状。利用不同的分割技术生成影像对象的网络层次结构。每一次分割循环就生成网络层次中的一个层。同时，层结构代表不同尺度的影像对象信息。精对象是粗对象的子对象，这样每一个对象都知道它自己的上下文、邻对象、子对象以及父对象。网络层次上的操作，可以定义对象间的关系，比如森林类的相关边界长度关系，这样可利用附加的以及往往是必要的纹理信息。1．1创建一个新工程在这个教程中，您可以学到：—创建一个工程—导入和排序波段数据—调整视图设置易康(eCognition)可以导入栅格和矢量数据，当然矢量数据在导入的时候须先转换成栅格数据。软件支持以下两种基本类型的数据：—影像层—专题层影像层包含了连续的信息，而专题层包含的信息是离散的。这两种不同类型的数据在分割和分类中必须区别对待。除了影像层外也可以导入专题层。易康(eCognition)支持导入以下不同格式的栅格数据：•Arc/InfoBinaryGrid•ESRIASCIIGRIDFile(.asc)•TaggedImageFile(Geocoded)(.tif)•ERMapperCompressedRaster(.ecw)•CompuserveGIF(.gif)•WindowsorOS/2Bitmapfiles(.bmp)•JPEGJFIF(.jpg)•ErdasImagineImages(.img)易康(eCognition)培训教程天目创新•PCIDSKimageformat(.pix)1．1．1创建一个新工程并导入数据1．从Project菜单中选择New。2．浏览定位到LandsatDessau文件夹。3．选中如下的文件(*.img)，点击Open（利用鼠标，或者辅助shift键）。•dessau_blue•dessau_green•dessau_red•dessau_nir•dessau_mir•dessau_term•dessau_fir以上文件和工程的信息会作为一个整体在CreateProject对话框中显示。4．按照光谱波长改变文件的顺序，利用Sort按钮左边的箭头进行排序。易康(eCognition)培训教程天目创新．点击Create。此时栅格数据导入并开始运行新工程。当您创建了一个新工程，排在前面的三个波段会作为缺省RGB波段进行显示，为了提高反差，可以利用ImageLayerMix工具进行调整。1．1．2调整波段显示组合1．从View菜单中，选择LayerMixing或者点击工具栏上的打开EditLayerMixing对话框。易康(eCognition)培训教程天目创新．从Equalizing（均衡）下拉框中选择Histogram（直方图）拉伸方式。3．从Presets下拉框的预设值中，选择sixlayermix（六层混合）。图1.24．在EditLayerMixing对话框的底部，点击OK后影像会以您设置的视图方式显示。在这个教程中您做了以下几个步骤：—创建一个工程—导入和排序波段数据—调整视图设置1．2执行多尺度分割在这个教程中，您可以学到：—设置分割参数—执行分割—显示对象轮廓易康(eCognition)昀基本的过程就是多尺度分割，在对任何选定的尺度下进行与知识无关的原始影像对象提取。多尺度分割是从一个像素的对象开始进行一个自下至上的区域合并技术，小的影像对象可以合并到稍大的对象中去。在这个聚集过程中，昀优化技术可昀小化异质的权重。在每一步骤中相邻的影像对象对，只要符合定义的异质昀小生长的标准就合并，如果这个昀易康(eCognition)培训教程天目创新定义的阈值范围，合并过程就停止。分割的昀终目的不是分割。在大多数情况下，遵循相关的均质标准进行的分割，不能直接提取出小区域或者感兴趣的对象。易康(eCognition)面向对象的影像分析方法而言，分割过程中生成的影像对象是影像对象原型，它可以作为信息的载体和原料用于进一步的分类或者其它分割过程。这样，昀佳的分割结果才可为进一步的处理提供昀佳的信息。现在您创建了一个工程，已经可以执行面向对象的影像分析了。面向对象是易康(eCognition)的主要特征，因此，易康(eCognition)的第一步就是要提取影像对象原型，这样可以生成用于后面分类的原料。您可以利用多尺度分割生成影像对象。多尺度意味着可以任何选定的尺度生成不同级别的影像对象。注意：如果想要了解更多的关于分割的算法，请参看易康(eCognition)面向对象影像分析教程“方法和概念”章节。1．2．1打开多尺度分割对话框从ImageObjects菜单上，选择MultiresolutionSegmentation或者点击工具栏上的，多尺度分割对话框就打开了。为了分割一个影像，必须定义一些参数：EditLayerWeights(编辑层的权重)：ImageLayers（影像层）:ImageLayers可以视它本身对于分割的重要性和适合度来考虑，如果赋予高的权重，则在分割过程中多参考它的信息。所有选中的影像层权重总和内部归一化为1。Thematiclayers(专题层):除了影像层，您也可以在分割中使用专题层，和影像层不一样的是，它包含的信息是离散的。专题层不可能给予不同的权重，它只能选择用还是不用。如果在一个对象层的分割中不使用专题层，就不可能在这个对象层上的分类中使用这个专题层的信息。易康(eCognition)培训教程天目创新(层)：在l