Ecognition8多尺度分割和光谱分割的结合应用
ecognition多尺度分割原理
ecognition多尺度分割原理ecognition是一种用于图像分割和对象识别的先进软件工具，可以自动解释遥感图像并产生高质量的分割结果。
ecognition的多尺度分割原理是其核心功能之一，通过在不同尺度上对图像进行分割，可以提高分割结果的准确性和完整性。
1.图像预处理：首先对输入的遥感图像进行预处理，包括图像增强、去噪和几何校正等操作，以提高图像的质量和准确性。
2.多尺度分割：ecognition使用一种叫做基于对象的多尺度分割（OBIA）的方法进行图像分割。
OBIA是一种将图像分割成具有语义意义的对象的方法，而不是简单的像素分割。
ecognition首先将原始图像分解成不同尺度的图像金字塔，然后在每个尺度上进行分割。
此外，ecognition使用图像的多个特征信息（如颜色、纹理、形状等）来对图像进行分割。
通过在不同尺度上融合这些特征信息，可以获得更准确的分割结果。
3.对象合并：在分割过程中，ecognition会生成大量的图像对象，每个对象都有独特的属性和特征。
为了简化和提高分割结果，ecognition会根据一些准则对相似的对象进行合并。
这些准则可以是基于颜色相似度、形状相似度或空间邻近性等。
通过合并相似的对象，可以减少分割结果中的杂乱背景，提高对象的完整性和连续性。
4.对象分类：在分割和合并的过程中，ecognition使用一个基于训练样本的分类器对图像对象进行分类。
分类器可以根据对象的特征和属性，将其分为不同的类别。
通过对象分类，可以对分割结果进行语义上的解释，进一步提高分割结果的质量和可用性。
5.后处理：最后，ecognition还提供一些后处理功能，用于改善分割结果的质量。
后处理包括去除噪声、填充空洞、平滑边界等操作，以产生更准确和连续的分割结果。
总结起来，ecognition的多尺度分割原理是通过对图像进行多尺度分割、对象合并、对象分类和后处理等步骤，来提高分割结果的准确性和完整性。
ecognition中文操作指南
操作指南操作指南通过不同的例子向用户介绍软件的使用。
您将会发现eCognition可以操作不同的数据，并可应用于不同的领域。
操作指南涉及软件全部的重要特征。
通过这个指南，可了解新的术语和技术。
(由于eCognition现升级为4.0，故指南中可能有部分在软件4.0版使用中有出入，待4.0版的说明书正式出版后再做修正，且水平有限，给您造成的不便请谅解！)例1： TM影像的切割（子集）关键字：多分辨率分割，样本对象，最邻近分类，训练检测区域掩模，特征空间优化例2：分析城区表面的不可渗透度（如水泥，沥青等路面）关键字：训练检测区域掩模，基于分类的分割，多层分类，利用多尺度信息，精度评估，导出专题层例3高分辨率的航空数字化关键字：成员函数，数字表面模型，专题层，类相关特征，边界优化例4 印度尼西亚热带雨林雷达图像关键字：子对象线性分析分割，基于子对象的线特征例5航空照片和丹麦的LIDAR表面模型关键字：自定义特征，自动操作，多重窗口函数，基于分类的分割此操作手册如果和其它eCognition的解释性章节结合起来使用，效果会更好。
更有利于用户掌握eCognition的特征。
Orange Country（美国加利福尼亚州）地区的TM影像的切割在这个练习中，您可以利用LANDSAT TM数据进行最邻近分类。
最邻近分类可以很容易快速获得分类结果，只需点到即可分类！在这一练习中，您可学会：·导入和显示栅格数据，·图像分割，·创建一个简单的类层次，·在类描述中插入最邻近分类器，·分类·进行分类质量评估。
数据提供方； PCI Geomatics导入栅格图像1．运行eCognition，从Project菜单中选择New...或者在工具栏中点击图标.2．浏览目录”…\data\orangecounty\”,一次选中此目录下的五个文件（可用鼠标全部选中，也可通过SHIFT键选中），然后打开。
ecognition 多尺度分割原理
ecognition 多尺度分割原理（实用版）目录1.引言2.多尺度分割的概念和意义3.Ecoresis 多尺度分割原理的提出4.Ecoresis 多尺度分割原理的具体方法5.Ecoresis 多尺度分割原理的优点和应用6.结论正文【引言】随着计算机视觉技术的发展，图像分割在实际应用中扮演着越来越重要的角色。
其中，多尺度分割作为图像分割的一种重要方法，可以提高分割的准确性和鲁棒性。
本文将介绍 Ecoresis 多尺度分割原理，帮助读者更好地理解和应用这一方法。
【多尺度分割的概念和意义】多尺度分割是一种将图像划分为多个不同层次的区域的方法，旨在提高分割的准确性和鲁棒性。
通过分析图像中的不同尺度信息，多尺度分割可以更好地揭示图像中的细节和结构，从而在许多实际应用场景中取得良好的效果。
【Ecoresis 多尺度分割原理的提出】Ecoresis 多尺度分割原理是由 E.A.Knothe 等人于 2017 年提出的。
该原理基于深度学习模型 Ecoresis，通过引入多尺度信息对图像进行分割，从而提高分割的准确性和鲁棒性。
【Ecoresis 多尺度分割原理的具体方法】Ecoresis 多尺度分割原理的具体方法可以分为以下几个步骤：1.首先，通过卷积神经网络提取图像的特征；2.然后，利用上采样和下采样操作分别得到图像的高分辨率版本和低分辨率版本；3.接着，将高分辨率版本和低分辨率版本送入两个不同的卷积神经网络，分别得到高分辨率版本和低分辨率版本的分割结果；4.最后，将两个分割结果进行融合，得到最终的多尺度分割结果。
【Ecoresis 多尺度分割原理的优点和应用】Ecoresis 多尺度分割原理具有以下优点：1.能够有效地融合多尺度信息，提高分割的准确性和鲁棒性；2.适用于各种实际应用场景，如图像分类、目标检测和语义分割等。
【结论】Ecoresis 多尺度分割原理是一种有效的图像分割方法，能够提高分割的准确性和鲁棒性。
ecognition 试验-多尺度分割形状紧致度参数设置
尺度参数 200
2 能区分水域与陆地，但不能将 浅水坑与裸地区分出来。能区分 不同水质的水域。
3 有可能将裸地，半裸地混合。
尺度:50 尺度:150
尺度:100 尺度:200
尺度:50 尺度:150
尺度:100 尺度:200
尺度:50 尺度:150
尺度:100 尺度:200
结论： 通过改变分割参数进行试验，初步分析结果显示，针对 0.2m 的影像数据，尺度参数(scale) 设置为 50 或者 100、形状参数(shape)设置为 0.1 或者 0.2、紧致度参数(compactness)设置为 0.5 或者 0.6 较合适。最终需要通过分类结果检验尺度参数设置设置是否合理。
紧致度:0.2 紧致度:0.6
紧致度:0.5 紧致度:0.8
在尺度参数和形状参数一定的情况下,紧致度越小,所分割的结果得形状显得越碎。
紧致度:0.2 紧致度:0.6
紧致度:0.5 紧致度:0.8
紧致度:0.2 紧致度:0.6
紧致度:0.5 紧致度:0.8
紧致度:0.2 紧致度:0.6
紧致度:0.5 紧致度:0.8
ecognition 多尺度分割
1 分割
对给定分辨率的影像对象，多尺度分割算法局部最小化影像对象的差异性。它能够在已 存在的影像对象层执行，也能在象素层执行，以创建新的影像对象或者影像对象层。多尺度 分割算法连续 融合象素或者已存在的对象。因此它是基于成对区域融合技术的自底向上分 割算法。多尺度分割是优化处理，对给定数量的影像对象，最小化平均差异性并最大化它所 代表的均一性。分割处理根据以下规则进行，是一种相互最佳适合方法。
尺度参数 定义影像对象结果的加权影像层的均一性 准则的最大标准差，尺度参数值越大，影像 对象结果越大。
基于 E-cognition 的面向对象的高分辨率遥感图像分类研究
基于 E-cognition 的面向对象的高分辨率遥感图像分类研究黄瑾【摘要】High resolution remote sensing images have abundant information about spatial and texture ,while the spectral information is less relatively .The traditional classification methods based on pixels’ spectrum features contain limited information when dealing withimages ,which is low in precision .In order to improve the precision of images classification ,the paper elaborates the object‐oriented classification method by using E‐cognition software:first ,using multi‐scale segmentation algorithm to generate objects ,then classifying them with proper features ,finally the precision of classification being analyzed objectively with overall accuracy and Kappa coefficient . According to the experiment ,the object‐ori ented classification method has high precision .%高分辨率遥感影像具有丰富的空间以及纹理信息，而光谱信息较弱，若采用传统的基于像元的分类方法，仅从光谱特征出发，在进行图像处理时能够获取的信息有限，导致分类精度较低。
ecognition多尺度分割原理
ecognition多尺度分割原理ecognition的多尺度分割原理是其核心技术之一、多尺度分割是指根据图像上的不同尺度特征对图像进行分割，将图像分割成不同大小的区域或目标。
该原理基于图像中存在的不同尺度的地物特征，通过分割和聚合等方法，将图像中的地物进行识别和分类。
通常，遥感图像中的地物具有不同的尺度特征，例如形状、纹理和颜色等。
在进行多尺度分割时，ecognition首先通过一系列的滤波和边缘检测等算法，从图像中提取不同尺度的特征信息。
然后，利用这些特征进行分割，将图像分割成不同大小的区域或目标。
分割的方法可以基于像素级别的分割，也可以基于区域级别的分割，具体方法可以根据应用需求进行选择。
在分割完成后，ecognition通过一系列的图像处理和分类算法，对分割后的图像区域进行特征提取和分类。
特征提取是指从图像区域中提取能够描述地物特征的属性，例如纹理、形状、颜色、边缘等。
而分类是指将提取的特征与预定义的地物类别进行匹配，确定图像区域所属的地物类别。
1.多尺度分割可以处理具有不同尺度特征的地物，例如大面积的建筑物和小尺寸的树木等。
2.分割后的图像区域具有较好的尺度一致性，有利于后续的特征提取和分类。
3.自适应的分类算法可以根据不同的数据和应用需求进行调整，提高了地物识别和分类的准确性和鲁棒性。
4. ecognition具有较好的可扩展性和灵活性，可以适应不同的遥感图像和应用需求，具有较强的应用价值。
总之，ecognition的多尺度分割原理为遥感图像解译和地物识别提供了一种有效的方法，通过提取和利用图像中的不同尺度特征，实现了对地物的自动识别和分类。
该原理具有较好的应用潜力，在土地利用、环境评估和资源管理等领域具有重要的应用价值。
ecognition 多尺度分割原理
ecognition 多尺度分割原理摘要：一、eCognition 多尺度分割原理简介1.eCognition 的概念2.多尺度分割原理的重要性二、多尺度分割原理的基本思想1.尺度空间理论2.尺度空间分割方法三、eCognition 多尺度分割原理的应用1.土地利用/覆盖分类2.生态环境监测3.城市规划与管理四、eCognition 多尺度分割原理的优势与局限1.优势a.高效处理大量数据b.提高分类精度c.支持多源数据2.局限a.对硬件设备要求较高b.参数设置较为复杂c.受数据质量影响较大正文：eCognition 多尺度分割原理是一种基于尺度空间理论的图像分割方法。
尺度空间理论认为，在多尺度空间下，图像中的目标结构和纹理信息会随着尺度的变化而变化。
eCognition 通过多尺度分割原理，可以有效地提取图像中的目标信息，从而实现土地利用/覆盖分类、生态环境监测和城市规划与管理等多种应用。
首先，eCognition 的概念是基于多尺度分割原理的一种图像处理方法。
通过将图像分解为不同尺度的子图像，eCognition 能够有效地提取图像中的目标结构和纹理信息，从而实现高精度的图像分割。
其次，多尺度分割原理的基本思想是利用尺度空间理论对图像进行分割。
尺度空间理论认为，在不同的尺度下，图像中的目标结构和纹理信息会有所不同。
因此，通过多尺度分割原理，可以有效地提取图像中的目标信息，从而实现高精度的图像分割。
在实际应用中，eCognition 多尺度分割原理被广泛应用于土地利用/覆盖分类、生态环境监测和城市规划与管理等领域。
通过使用eCognition，可以有效地提高分类精度，实现对大量数据的快速处理，并支持多源数据的使用。
然而，eCognition 多尺度分割原理也存在一定的局限性。
首先，这种方法对硬件设备的要求较高，需要具备较强的计算能力。
其次，参数设置较为复杂，需要根据具体的数据特点进行调整。
ecognition 多尺度分割原理
ecognition 多尺度分割原理摘要：一、eCognition 多尺度分割原理简介1.eCognition 软件介绍2.多尺度分割原理的基本思想二、多尺度分割原理的应用1.尺度空间理论2.图像多尺度分析3.多尺度分割在eCognition 中的实现三、多尺度分割原理的优势与挑战1.优势：提高分割精度和效率2.挑战：计算复杂度和数据量四、总结1.多尺度分割原理在eCognition 中的重要性2.未来发展趋势和应用前景正文：一、eCognition 多尺度分割原理简介eCognition 是一款专业的遥感图像处理软件，广泛应用于土地利用/覆盖分类、生物量估计、城市规划等领域。
多尺度分割原理是eCognition 的核心技术之一，其基本思想是在不同尺度下对图像进行分割，从而获取更加精确和细致的信息。
二、多尺度分割原理的应用1.尺度空间理论尺度空间理论是多尺度分割原理的基础。
该理论认为，图像中的目标物体在不同尺度下具有不同的表达方式，通过分析不同尺度下的图像信息，可以更好地识别和分割目标物体。
2.图像多尺度分析在eCognition 中，图像多尺度分析主要通过多尺度分析模块（MSA）实现。
该模块能够自动提取图像中的多尺度特征，为后续的分割和分类提供依据。
3.多尺度分割在eCognition 中的实现在eCognition 中，多尺度分割原理通过层次聚类算法（HCA）和区域生长算法（RGA）实现。
这两种算法分别在不同尺度下对图像进行分割，从而得到更加精确的目标物体。
三、多尺度分割原理的优势与挑战1.优势：提高分割精度和效率多尺度分割原理能够充分利用图像中的多尺度信息，提高分割的精度和效率。
同时，该原理可以有效地处理不同尺度下的图像变化，适应性强。
2.挑战：计算复杂度和数据量多尺度分割原理的计算复杂度较高，对计算资源和时间的消耗较大。
此外，随着图像尺度的增加，数据量呈指数级增长，给存储和传输带来一定的压力。
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Ecognition 8.7知识图1 多尺度分割
图2 光谱差异分割
易康软件是目前较为前沿的面向对象分类软件，应用广泛。
其中，尺度分割是面向对象的一个重要问题，这里介绍多尺度分割与光谱分割的结合应用。
分割是易康软件应用的开始，是整个操作的第一步骤。
将多尺度分割与光谱差异分割相结合，能够得到一个较好的分割尺度。
多尺度分割
是一种自下而上的分割方式：通过识别象元的相似性，使相邻相似象元合并形成对象。
气氛个尺度是一个抽象概念，无具体意义。
但是宏观上讲：分割尺度越大，影像对象越大。
（这里假设形成的影像对象层为level 1）。
这是会形成大大小小的影像对象，斑块还是比较破碎。
光谱差异分割
也是一种自上而下的分割方式。
基于以上level1可以进行光谱差异分割，其实质是对level1 中的影像对象的合并。
那么在光谱相似区就会形成较大的对象，而光谱差异大的区域形成破碎的对象。
此分割后形成level2，基于level2的分类能得到较好结果。
Level1分割结果level2分割结果从以上结果可以看出，level2中右侧的水体变成了较大斑块，左上角的农田也进行合并，这在分类过程中，合并同质对象，减少了对象个数，既提高了运算速度，也提高了分类精度。
其他的分割方法还有：四叉树分割，棋盘分割等。
不过这两类算法属于自上而下的分割算法，与前面介绍二者不同，在应用时，要注意影像对象层间的父子关系。