Ecognition8多尺度分割和光谱分割的结合应用解读

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基于eCognition高分辨率影像的分类研究

基于eCognition高分辨率影像的分类研究作者：帅慕蓉谢贻文杨鹏飞来源：《无线互联科技》2018年第11期摘要：文章针对株洲县堂市乡某部分区域高分辨率影像，采用eCognition的多尺度分割和面向对象的最邻近法对影像进行分类，同时与ENVI5.3软件平台下的最大似然法分类结果进行了对比分析，并以野外验证后的目视解译为基准进行精度评价。

结果表明：基于eCognition平台下的面向对象的分类方法避免了传统分类结果噪声严重、精度低的缺陷，其总体分类精度为80%，Kappa系数为0.739 7，比传统分类结果精度高，比目视解译效率高。

关键词：eCognition；面向对象分类；高分辨率影像；最大似然法；Kappa系数近年来矿山地质环境调查是以遥感技术为手段，如何高效地从高分辨率影像中自动提取高精度地理信息已是当今遥感分类重点研究的问题。

传统的分类法是基于光谱信息的智能算法（如支持向量机（Support Vector Machine，SVM）算法[1]等），即使解译人员可以根据专业知识提高分类效果，但也不能解决“同谱异物”和“同物异铺”问题[2]。

针对传统分类方法存在诸多的局限性，不仅耗时耗力，而且精度低等问题，Baatz等[3]提出了面向对象的分类技术，克服了传统遥感影像分类方法的不足，能够在一定程度上提高影像的解译效率和质量。

为了使矿山周边环境可持续发展，面向对象的技术在矿山调查中的应用就显得格外重要。

因此，本文应用eC。

gniti。

n8.9软件对研究区进行影像分类实验研究，为湖南省矿山地质环境调查提供基础的地理信息数据，在野外调查中具有一定的指导意义。

1 面向对象的分类技术面向对象的分类技术是基于目标对象的信息提取技术，以影像分割后的对象作为分类的基础。

目前，基于eCognition平台下的分割算法有棋盘分割、四叉树分割、多尺度分割及光谱差异分割。

本文选用了常用的多尺度分割技术。

多尺度分割是一个基于像素层的自下而上的分割技术，从一个像素的对象开始进行相邻像素的区域归并或者将小的分割对象归并到大的分割对象中去。

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中文操作手册共43页文档

操作指南用户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应用

Hyperspectral CASI
7、5不同尺度分类结果统计信息集成
ID 针叶林面积
2 3 4 6 7 8
落叶林面积
950 29296 14081 16263 12432
7669
干针叶林面积
15479 12428
1722 3948 12791 29058
采伐区面积
0 350
0 631 648 2048
• 2）矢量数据：
• 外业检验并经目视解译的土地利用分类图 • 1：1万的土地利用现状图
• 3）其它资料：
与调查有关的行政区划、农、林等方面的文献资料
• 4）土地利用分类等级体系选择：
结合本次实验的目的及实验区特点，以农用地为主，选择分类体系为2001年国土资源部发布《土地分类》试行版本，该分类体系采用三级分类体系，其中一级地类3个、二级地类15个、三级地类71个。
非植被植被
Multiresolution Segmentation
不同尺度分割
像素精级影粗中分像分分割对割割象
多尺度分割——形成对象层次与邻域关系
a 对象等级结构
a 对象等级结构
b 对象层次
b 对象层次
易康的特点
• 德国易康eCognition软件面向对象的遥感影像解译思想朝更接近人类思维模式的方向又迈进了一步，而且其解译的精度和效率通过下面介绍的一些影像解译实际应用项目得到了较系统客观的检验与验证；
所占百分比(%) 9.75 2.95 1.53 1.21 0.45 0.33 48.12 5.4 19.08 5.38 5.8 100
4、1 QuickBird影像城市土地利用分类
西安煤航宝鸡快鸟数据城市土地利用分类

ecognition培训---文本资料

可以导入的数据类型
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必须先转换成栅格数据。软件支持一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。
多尺度分割参数设置
3.Scale Parameter(尺度参数）：尺度参数是一个抽象的术语，可以决定最终影像对象的最大异质度。用给定的尺度参数分割异质数据生成的对象要比在均质数据中得到的要小的多。改变尺度参数的大小，可以得到不同大小的影像对象。
多尺度分割后图像对比
分割前
分割后
5.分类
求。
1.ecognition简介
eCognition所采用的面向对象的信息提取方法，针对的是
对象而不是传统意义上的像素，充分利用了对象信息
（色调、形状、纹理、层次），类间信息（与邻近对象、子对象、父对象的相关特征）。
2.ecognition特点
1 独特的面向对象分类方法； 2 模拟人类大脑的认知过程； 3 将计算机自动分类和人工信息提取相结合； 4 可以分析纹理和低对比度数据； 5 针对不同的影像数据和分类任务，进行不同尺度的影像分割；
多尺度分割原理
多尺度分割原理图：
分割流程
多尺度分割步骤
1.process菜单中选择process tree打开进程树控件。 2.在控件中右击，选择Append new选项，打开 edit process对话框。 3.在Algorithm栏下选择所采用的分割类型。 4.在对话框右栏Algorithm parameters中更改分割参数。 5.选择Execult，执行分割。

eCognition简要介绍

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
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]
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：cut the image into pieces for further analysis
分类：label these objects according to their attributes
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） n x pii i 1
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）
Y_min
S
X_min
Y_max X_max
对象（子对象，父对象，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。

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中的分割与分类方法研究

eCognition中的分割与分类方法研究1 eCognition中的图像分析主要过程如下：图1 eCognition中图像分析的主要流程2 Multiresolution segmentation采用不同的尺度，进行多次分割，形成网络层次结构，每一个分割都利用低一层的影像对象作为原料，这些原料随之在新分割中进行合并。

同时，也遵循高一层中的对象边界限制。

这个网状结构是一个拓朴关系，比如，父对象的边界决定了子对象的边界，父对象的区域大小由子对象的总和决定。

每一层都由它的直接的子对象来构成，在下一个高层上，子对象合并为大对象。

这个合并会被已有父对象的边界所限制。

如果是不同的父对象，那么相邻的对象不能进行合并。

图2 影像多尺度分割的网络层次结构从一个单个像元开始,分别与其相邻对象进行计算,若相邻的两个对象和合并后的异质性指标小于给定的域值，则合并，否则不进行合并。

当一轮合并结束后，以上一轮生成的对象为基本单元，继续分别与它的相邻对象进行计算，这一过程将一直持续到在用户指定的尺度上已经不能再进行任何对象的合并为止。

3 Computation of the heterogeneity criterion1)对象的光谱(spectral)异质性指标color h ：∑•=cc c color w h σ (1)其中c ω为图层的权重，c σ为图层的标准差，c 为图层数；根据不同的影像特性以及目标区域(interest object)特性，图层间的权重调配亦有所不同，可依使用的需求加以调整。

2)对象的形状(spatial)异质性指标shape h ：s compactnes compatness smoothness smoothness shape h h h ⨯+⨯=ωω (2)其中形状的异质性指标是由平滑(smoothness)与紧密(compactness)这两个子异质性指标所构成，smoothness ω与s compactnes ω代表两者间的权重调配，两者的和为1；平滑指标与紧密指标计算如下式所示：(3)(4) 其中，l 为对象的实际边长，b 为对象的最短边长，n 为对象面积；若平滑指标⎪⎪⎭⎫⎝⎛⨯+⨯-⨯=222111Obj Obj Obj Obj Obj Obj Merge Merge Merge smoothnessb l n b l n b l n h ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⨯+⨯-⨯=222111Obj Obj Obj Obj Obj Obj Merge MergeMerge s compactnes n l n n l n n l n h的权重较高，分割后的对象边界较为平滑，反之，若紧密指标的权重较高，分割后的对象形状较为紧密较接近矩形，根据不同的影像特性以及目标对象（interest object ）特性，两者间的权重调配亦有所不同，可依使用者的需求加以调整。

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。

遥感图像解译eCognition软件实习报告

《遥感图像解译eCognition软件》实习报告2021年11 月eCognition软件数据处理报告目录目录 (1)1实习原理 (2)2实习目的 (2)3实习步骤 (2)3.1导入数据，进行预处理 (3)3.2影像分割 (5)3.2.1棋盘分割 (5)3.2.2四叉树分割 (6)3.2.3多尺度分割 (7)3.2.4波谱差异分割 (9)3.3建立分类体系 (10)3.4样区选择与特征空间的构建 (11)3.4.1样区选择 (11)3.4.2特征空间构建 (12)3.5执行分类 (15)3.3结果输出 (16)4实习心得 (17)正文一．实习原理随着遥感技术的不断发展，遥感信息的现势性、宏观性、成图周期短、多时性和立体覆盖能力的优势,让其在土地利用信息获取方面发挥着越来越重要的作用。

利用遥感影像对地物进行分类，并根据分类结果影像编制专题地图，也已经成为了土地利用，监测方面不可缺少手段。

而遥感影像分类的精度，直接影响着遥感数据可利用性和专题地图的精度。

因此利用相关软件或者算法提高遥感影像分类的精度，成为了提升遥感数据使用价值中刻不容缓的任务。

eCognition系列软件作为面向对象影像分析技术的专业软件，与传统的ERDAS/ENVI/PCI等有明显的不同，虽然ERDAS和ENVI里也有相应的面向对象分类模块，但其对高分辨率影像的信息提取效果，及高分辨率影像涉及的各个行业的应用范围无法与eCognition软件相比。

eCognition软件最大的特色采用面向对象的遥感影像分析。

首先将影像按照一定尺度分割成一个个对象，然后对每一个对象封装其光谱、形状、纹理等特性并且建立该对象与其相邻对象、父对象、子对象之间的关系。

其中主要包括分割与分类两个步骤。

分割——是指依据某种同质性或者异质性标准，将影像划分成很多小块对象的过程；是分类的前提。

分类——是指依据小块对象的形状、颜色、纹理、空间关系、隶属关系等属性来识别所属类别的过程。

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培训文本课件

分类原理
因此，可以建立语义层次结构，综合各种特征对影像进行分类。
算法与最邻近法相似，对每一个特征，计算特征值，选择适当的隶属度函数，将其归属到[0-1]的隶属度，有不同特征时，可以通过 “ and” 、 “ or” 和 “not”等操作进行组合。
分类原理
可以用的描述特征主要有两类：Obect Features， Class-related Features. ❖1.Object Features(对象特征）：评价影像对象本身以及它们在影像对象层的结构情况获得的信息。
主要内容
❖ 1.ecognition简介 ❖ 2.ecognition的特点 ❖ 3.创建工程 ❖ 4.多尺度分割 ❖ 5.分类
1.ecognition简介
❖ eCognition是由德国Definiens Imaging公司开发的智能化影像分析软件。
❖ eCognition是目前所有商用遥感软件中第一个基于目标信息的遥感信息提取软件。
❖ 它采用决策专家系统支持的模糊分类算法，突破了传统商业遥感软件单纯基于光谱信息进行影像分类的局限性，提出了革命性的分类技术——面向对象的分类方法，大大提高了高空间分辨率数据的自动识别精度，有效地满足了科研和工程应用的需求。
1.ecognition简介
❖ eCognition所采用的面向对象的信息提取方法，针对的是对象而不是传统意义上的像素，充分利用了对象信息（色调、形状、纹理、层次），类间信息（与邻近对象、子对象、父对象的相关特征）。
本的监督分类或基于知识的模糊分类、二者结合分类及人工分类，影像对象和分类结果易于导出成常用GIS数据格式，可以用于集成或GIS数据库更新。
可以导入的数据类型

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。

ecognition特征提取

ecognition特征提取ecognition特征提取是一种在遥感图像处理中常用的技术，它可以从图像中提取出各种特征信息，用于图像分类、目标检测、变化监测等应用。

本文将从介绍ecognition特征提取的原理和方法、应用领域以及未来发展趋势等方面进行阐述。

一、ecognition特征提取的原理和方法ecognition特征提取是基于像元级别的图像分割和目标识别技术，其基本原理是将遥感图像分割成若干个不同的物体，然后通过对这些物体进行特征提取和分类来实现对图像的分析和理解。

在图像分割阶段，ecognition使用了基于区域生长和分裂合并的方法，将图像分割成具有一定连续性和完整性的物体。

在特征提取阶段，ecognition根据物体的形状、纹理、颜色等特征，计算出一系列数值型特征，如灰度直方图、纹理熵、边缘密度等。

最后，通过对这些特征进行统计学分析和机器学习算法训练，将物体分类为不同的类别。

二、ecognition特征提取的应用领域1. 土地利用与覆盖分类：ecognition特征提取可以从遥感图像中提取出土地利用与覆盖的信息，如农田、水体、建筑物等，为土地资源管理和规划提供支持。

2. 环境监测与变化检测：通过对遥感图像进行时序分析，ecognition特征提取可以检测出环境变化，如植被覆盖变化、水体面积变化等，为环境监测和资源调查提供数据支持。

3. 基础设施建设与管理：ecognition特征提取可以识别出遥感图像中的道路、建筑物等基础设施信息，为城市规划、交通管理等提供数据支持。

4. 生态环境评估与保护：通过对遥感图像进行生态环境特征提取，可以评估生态环境的质量和变化趋势，为生态环境保护和可持续发展提供决策支持。

三、ecognition特征提取的未来发展趋势随着遥感技术和计算机科学的进步，ecognition特征提取在未来还有很大的发展空间和潜力。

1. 多源数据融合：将多种遥感数据（如光学影像、雷达影像、高光谱影像等）进行融合，可以提高ecognition特征提取的精度和效果。

ecognition 多尺度分割原理

ecognition 多尺度分割原理摘要：1.多尺度分割的概述2.多尺度分割的方法3.多尺度分割的应用实例4.多尺度分割的未来发展趋势正文：一、多尺度分割的概述多尺度分割是一种图像处理技术，它的主要目的是将图像分解为不同的层次结构，以便更好地理解和分析图像中的复杂特征。

多尺度分割可以帮助我们在不同的尺度上观察和处理图像，从而更加全面和准确地理解图像所包含的信息。

二、多尺度分割的方法多尺度分割的方法主要包括以下几种：1.基于像素的分割方法：这种方法直接对图像中的每个像素进行分割，常见的算法有阈值分割、区域生长等。

2.基于区域的分割方法：这种方法先将图像划分为不同的区域，然后再对每个区域进行分割。

常见的算法有区域生长、区域合并等。

3.基于边缘的分割方法：这种方法主要通过检测图像中的边缘来进行分割，常见的算法有Canny 边缘检测、Sobel 边缘检测等。

三、多尺度分割的应用实例多尺度分割在许多领域都有广泛的应用，例如：1.在医学影像分析中，多尺度分割可以帮助医生更准确地识别和分析病变部位，从而提高诊断的准确性。

2.在遥感影像处理中，多尺度分割可以帮助我们更好地识别地表特征，从而提高遥感数据的利用率。

3.在目标检测和跟踪中，多尺度分割可以帮助我们更好地识别和跟踪目标，从而提高系统的性能。

四、多尺度分割的未来发展趋势随着人工智能和计算机视觉技术的发展，多尺度分割的未来发展趋势主要表现在以下几个方面：1.算法的自动化：随着深度学习等技术的发展，未来多尺度分割的算法将更加自动化，不再需要人工设定参数。

2.算法的智能化：未来的多尺度分割算法将更加智能化，能够根据图像的特征自动选择最佳的分割方法。

eCognition Developer软件常用算法与特征.

智能影像分析专家eCognition Developer 软件常用算法与特征ReferenceBook 对 eCognition Developer 软件所有算法与特征都有较为详尽的说明,具体用法请参见 ReferenceBook 。

下面是一些常用算法与特征的说明, 以下截图均为 8.7.2版本下的截图。

一、常用算法1. 分割1多尺度分割 multiresolution segmentation多尺度影像分割从任一个像元开始 , 采用自下而上的区域合并方法形成对象。

小的对象可以经过若干步骤合并成大的对象 , 每一对象大小的调整都必须确保合并后对象的异质性小于给定的阈值。

因此 , 多尺度影像分割可以理解为一个局部优化过程 , 而异质性则是由对象的光谱 (spectral 和形状 (shape 差异确定的 , 形状的异质性则由其光滑度和紧凑度来衡量。

显然 , 设定了较大的分割尺度 , 则对应着较多的像元被合并 , 因而产生较大面积的对象。

多尺度分割2棋盘分割 chessboard segmentation棋盘分割是最简单的分割算法。

它把整幅或特定的影像对象裁剪成一个给定大小的相等正方形。

置各波重否使用矢尺度参数形状因子紧致度因子智能影像分析专家棋盘分割因为棋盘分割算法产生简单的正方形对象,所以它经常用来细分影像与影像对象。

3四叉树分割四叉树分割与棋盘分割类似,但是它要创建出不同大小的正方形。

您可以使用Scale Parameter 定义每个正方形内的颜色差异上限。

在裁剪出一个初始的正方形网格后,四叉树分割继续如下:如果不符合同质性标准, 那么把每个正方形裁剪成四个较小的正方形。

例如:正方形对象中最大的颜色差异要比定义的尺度值大。

重复以上过程直到在每个正方形中都符合同质性标准。

四叉树分割尺度参数是否使用矢量参与分割2. 分类1 assign Class 根据限制条件将对象分为指定类别,一次只能分一类。

ecognition 多尺度分割原理

ecognition 多尺度分割原理摘要：一、eCognition多尺度分割概述二、eCognition多尺度分割的核心功能1.尺度参数估计（ESP）插件2.均值方差法最优分割尺度选择三、eCognition多尺度分割的应用实例正文：【一、eCognition多尺度分割概述】eCognition是一款基于图像分析的软件，其核心功能之一就是多尺度分割。

多尺度分割意味着将图像分为不同尺度下的多个区域，以实现对图像中目标对象的精确识别和分析。

这种分割方法充分考虑了图像中不同尺度下的信息，从而提高了图像分析的准确性和可靠性。

【二、eCognition多尺度分割的核心功能】1.尺度参数估计（ESP）插件：ESP插件是eCognition中用于自动估计最优分割尺度的工具。

它处理的数据是输入图像，通过计算图像中不同像素值之间的空间距离，生成距离变换图。

进一步基于距离变换图，计算相应的灰度共生矩阵，从而实现对最优分割尺度的估计。

2.均值方差法最优分割尺度选择：均值方差法是一种常用的最优分割尺度选择方法。

其基本原理是，当图像中纯对象增多，与相邻对象之间的光谱变异增大时，对象的均值方差增大。

相反，混合对象增多时，与相邻对象之间的光谱变异降低，对象的均值方差就变小。

当均值方差达到最大时，所对应的分割尺度即为最优分割尺度。

【三、eCognition多尺度分割的应用实例】eCognition多尺度分割在实际应用中具有广泛的应用价值。

例如，在土地利用变化监测、城市规划、环境评估等方面，通过多尺度分割，可以有效地识别和分析不同尺度下的土地利用类型、城市建筑、生态环境等要素，为相关政策制定和决策提供科学依据。

总的来说，eCognition多尺度分割是一种强大的图像分析工具，它可以帮助我们从不同尺度下全面理解和分析图像信息，为各种应用领域提供有力支持。

易康手册8.0

1 简介Definiens eCognition Developer8 遵循了面向对象的影像分析方法。

针对影像自动分析，他提供了很多创新的特征和算法。

eCognition Developer8最根本的设计理念是：一，基于影像对象的方法，具备单个像素所不具备的语义信息，而语义信息是影像解译的一个重要的信息；二，具备丰富的影像对象信息和相互关系。

和基于像素的分类方法相比较，eCognition Developer8最基本的差别-不是对单个像素进行分析，而是对影像分割后生成的对象进行分析。

1.1 易康8（ eCognition 8 ）产品组件易康8（ eCognition 8 ）产品组件由三个不同的组件构成，它们可以分别单独运行，也可以集成在一起，用来解决具备挑战性的影像分析任务。

图示如下：易康8（ eCognition 8 ）是快速影像分析解决方案创建的功能强大的综合开发环境，在新影像分析的解决方案的快速开发上，developer8可以充分利用Definiens eCognition Developer 8 提供的基于网络认知语言环境下的开发平台和工作流程的各种工具。

开发好的解决方案可以保存，重复使用，用于在标准平台和基于Definiens eCognition 8Server分布式环境的影像自动影像分析。

eCognition Architect可以让不同行业的专家（如：植被制图专家，城市规划专家、森林覆盖分析专家等）充分利用易康的技术。

他们只需要简单的进行影像分析工作流程的构架、参数的调整和运行相应的分析功能。

Definiens eCognition 8 Server 为大量的影像分析工作提供了一个进行批处理的系统环境。

1.2 易康8（ eCognition 8 ）新功能描述Quickmap Mode 模式：除了传统的规则集开发模式之外，易康8提供了一种附加到快速启动模式-Quickmap Mode 模式，这种模式主要用于一些基于样本的影像分析特殊的场合，它提供了非常简化的工作流程，这个工作流程主要由基于样本对象分析的基本算法构成。

eCognition培训教材（可编辑）

eCognition培训教材易康eCognition培训教程目录1.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天目创新 //0>. 易康eCognition培训教程欢迎学习易康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。