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时间:2019-06-13
《面向对象特征提取》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、面向对象特征提取1、启动eCognition,选择RuleSetMode。2、新建工程:File->NewProject或者点击按钮,选择影像or_196560080.tif,确定。3、界面布局:选择Classification->ClassHierarchy,打开类层次视图;选择ImageObjects->ImageObjectsInformation,打开目标信息视图;选择Process->ProcessTree,打开进程树视图;选择Tools->FeatureView,打开特征视图。通过拖拽,形
2、成下面的工作界面:4、设置尺度参数:设置三个分割尺度,分别是100,70,50,三个尺度对应的层次分别命名为L1,L2,L3。5、第一尺度(100)分割:在ProcessTree中右键,选择AppendNew,在Algorithm中选择Segmentation->multiresolutionsegmentation,ImageObjectDomain中选择PixelLevel,而Algorithmparameters中的LevelName命名为L1,ScaleParameter设为100,Shape
3、设为0.2,Compactness设为0.5,如下图所示:点击OK后,ProcessTree中会多出一条记录,如下:在该记录上点击右键,选择Execute,即按照设定的参数进行分割,分割的效果如下:6、第二尺度(70)分割:在eCognition的尺度分层规则中,大尺度对应的层摆在最上面,小尺度的层摆在下面。在ProcessTree中右键,选择AppendNew,在Algorithm中选择Segmentation->multiresolutionsegmentation。由于第二尺度对应为第二层次,因
4、此其应该在第一层(L1)下面,所以ImageObjectDomain中选择imageobjectlevel,Level设置为L1,而Algorithmparameters中的LevelName命名为L2,LevelUsage设置为Createbelow,ScaleParameter设为70,Shape设为0.2,Compactness设为0.5,如下图所示:按第5步的步骤运行该尺度的分割,可以得到该尺度下的分割结果。7、第三尺度(50)分割:与第6步一样,只不过ImageObjectDomain中的L
5、evel设置为L2,Algorithmparameters中的LevelName设置为L3,Scaleparameter设置为50,如下图:在ProcessTree中右键点击Execute后得到该尺度下的分割结果。双击ProcessTree中的每一条记录,或者在记录上右键单击Edit,可以修改该分割参数,重新Execute后可以得到新的分割结果。在修改过程中,层之间的关系不能随意调整。8、视图切换:有以下几个视图切换比较常用,,第一个是层视图,用于查看原始影像;第二个是分类视图,用于查看分类结果;第三
6、个是样本视图,用于查看样本;第四个是特征视图,用于查看特征。,都是用来显示分割目标的边界。用来显示原始图像或者均值图像。,通过这个上下箭头来显示不同的层。9、特征提取:eCognition中对特征的提取是在某一尺度下进行的。由于不同地物在不同尺度上分割出来的目标具有不同的形态特征,比如颜色、形状、纹理等,通过这些特征可以在不同尺度上提取地物的特征。例如道路等具有明显长条形状,适合在大尺度上提取,而房屋的形态适合在小尺度上提取。在FeatureView视图中,选择一个特征,双击,分割影像会显示出相应的特
7、征,单击影像上的一个目标,会显示该目标在该特征上的值。例如双击ObjectFeatures->LayerValues->Mean->Layer3,影像的该层的特征,如下图:与原始影像比对可以看出,草地和湖泊在该特征上的值很小,显示得很暗,而道路和房屋的值很大,显示得很亮,因此在此尺度上可以很好区分草地湖泊与道路房屋;而双击ObjectFeatures->Geometry->Extent->Length/Width,可以看出道路在这个特征上的值很大,显示得很亮,因此可以通过这个特征将道路与其他地物区分开
8、。在FeatureView下选中复选框,输入一个区间值,图像上会以颜色显示符合这个区间的影像对象,如下图:eCognition提供了描述对象属性的很多特征,根据地物类别,选择合适尺度下的合适特征,才能更好地提取不同的地物,也才能为后续的影像分类打好基础。
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