eCognition简要介绍

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1、eCognition软件特色和应用介绍exproingthesoulofImagery讲课大纲EC软件基本原理基本概念面向对象思想多尺度分割常用分类特征介绍EC软件应用遥感分类——植被自动化分类变化监测——泥石流灾害快速评估EC软件操作实验面向对象分类（基于规则）面向对象分类（基于样本）基本概念[1]基本概念[1]分割VS分类分割：cuttheimageintopiecesforfurtheranalysis分类：labeltheseobjectsaccordingtotheirattributes对象（子对象，父对象

2、，相邻对象）对象：包含状态（数据）和行为（操作）的集合体，用来描述真实世界的（物理或逻辑概念上的）物体。尺度&尺度分割宏观：待分析问题粒度大小（待处理对象大小）微观：区域内像素个数（分辨率）或区域合并的异质性阈值规则VS特征条例，章法&区别于其他物体的标志面向对象思想影像（画图表示）影像并非由单个像素来代表，而是由包含重要语义信息在内的影像对象以及他们之间的相互关系构成。抽象性抽取其本质，核心的东西封装性继承性面向对象思想（抽象性，封装性，继承性）[2]PixelLevelLevel1Level2Level1的父层Le

3、vel3的子层Level3Scene…..网络认知技术（CognitionNetworkTechnology）EC软件中的面向对象继承性抽象封装性面向对象的主要优势[2]分类特征得到扩展对象完全继承像元的空间、光谱特性，同时带来单个像元所不具备的面状特征及层次关系等对象特有分类特征运行效率得到提高从数以万计的像元优化到数千个对象，处理时只需考虑每个对象的平均值，大大提高计算机运行效率分类精度得到保障对象能够准确反映地物的真实边界、轮廓信息，从而从根本上减少错分、漏分的几率，同时能有效避免椒盐现象分割尺度可控针对不同地物

4、目标的提取需求，可灵活控制分割尺度，满足多尺度分割分类要求多尺度分割思想[3]多尺度分割（异质性最小的区域合并算法[4]）区域异质性f光谱异质性x（画图）形状异质性y（画图）w1为光谱权值，x为光谱异质性，y为形状异质性w2为紧致度的权重；u为影像区域整体紧致度；v为影像区域边界光滑度；E为影像区域实际的边界长度；N为影像区域的像元总数；L为包含影像区域范围的矩形边界总长度形状参数（紧致度&光滑度）SY_minX_maxY_maxX_minu为影像区域整体紧致度；v为影像区域边界光滑度；E为影像区域实际的边界长度；N为

5、影像区域的像元总数；L为包含影像区域范围的矩形边界总长度E为区域A的红色边界的长度L为青色矩形的周长N为区域A所包含的像素数紧致度u衡量区域的饱满程度光滑度v衡量区域边界的光滑（破碎）程度合并后的区域异质性计算[4]合并区域的异质性f’合并区域的光谱异质性x’（画图）合并区域的形状异质性y’（画图）基于异质性最小的多尺度分割算法流程图[3,4]易康多尺度分割参数设置形状权重紧致度权重选择基于像素层还是基于对象层选择自底向上合并（createbelow）or自顶向下分割（createabove）选择分割算法（多尺度分割）

6、尺度参数EC分割参数选择原则[5]尽量以最大的可能分割尺度来区分不同的影响区域获得影像对象（在满足必要的精度条件下尽可能使用大尺度）在满足必要的形状标准的前提下尽可能采用颜色标准。原因是影像数据中最重要的信息是光谱信息，形状标准的权重太高会降低分割结果的质量。对于边界光滑的地物类型，选择较大的光滑度参数对于形状紧致的地物类型，选择较大的紧凑度参数颜色因子一般要占很大的权重，因为颜色是遥感影像信息提取中最重要的参考信息。形状因子有助于避免由于影像对象形状的不完整对精度产生的影响，紧凑度参数有利于将结构紧凑与不紧凑的目标区

7、分开来，而光滑度因子将起到完善边界光滑的影像对象的作用。常用分类特征介绍[3]（光谱特征）对象S的均值Mean对象S的亮度Brightness对象S的标准差StdDev#S为对象S所包含的像素个数；ck(x,y)表示第k层影像(x,y)位置的灰度值；常用分类特征介绍[6]（形状特征—画图）周长，面积对象边界的像素个数对象中所包含的像素个数近似边界周长长宽比长度&宽度紧致度&光滑度应用[2]——ExploringtheSoulofImagery农业：作物分类，农业保险，长势分析，作物估产……林业：植被分类，动态监测，变化

8、提取，小斑区划，树冠统计……国土：土地利用分类，变化监测，快速制图，地图更新……环保：变化监测，环境分析，区域规划……灾害：损毁评估，受灾区域分类，应急响应……遥感分类特征提取变化监测快速制图……EC软件一般操作流程分类特征确定高分辨率影像预处理（几何校正，影像增强）遥感影像判读尺度分割分割效果是否最佳形状和颜色权重、平滑度和紧致