eCognition Developer初级软件培训教程

根据提供的文件内容，以下是关于“eCognition Developer初级软件培训教程”的相关知识点： ### eCognition Developer软件概述 eCognition Developer是一款遥感图像处理软件，它使用面向对象的方法来分析影像数据。软件的核心是基于规则集的开发，通过定义规则来实现图像的自动分割、分类以及分析。eCognition Developer具备强大的图像处理能力，广泛应用于地理信息系统（GIS）、遥感影像分析、城市规划、农业监测等多个领域。 ### 软件界面及操作 #### 界面布局 - **影像视窗**：显示影像文件，用户可以通过缩放功能对影像进行放大或缩小，便于观察细节。 - **进程树（ProcessTree）**：通过eCognition语言编写规则集，所有的图像处理步骤均在此窗口中定义。 - **类层次（ClassHierarchy）**：展示影像对象分组情况，可以进行类的合并与继承操作。 - **影像对象信息（ImageObjectInformation）**：提供当前选定影像对象的详细信息。 - **视图设置（ViewSettings）**：用户可以切换2D和3D视图，以及在影像层、分类和样本视图之间进行切换。 - **特征视窗（FeatureView）**：列出所有的特征，包括影像中测量的数据等信息。 #### 视窗操作 - **拆分视窗（SplittingWindows）**：用户可以根据需要对视窗进行自定义布局，如水平或垂直分割，以同时查看不同状态下的影像或其它视图。 - **对接（Docking）**：通常将四个常用的窗口（进程树、类层次、影像对象信息、特征视窗）停靠在工作区右侧。 ### 图像处理与分析 #### 影像分割 影像分割是将连续的影像分割为有意义的离散区域（对象），作为后续处理的基础。分割的好坏直接影响到分类的精度和后续分析的可靠性。 #### 阈值分类 通过设定阈值对影像的像素进行分类，通常用于区分不同的地物类型。eCognition Developer提供了灵活的阈值设置，以适应不同影像的特点。 #### 隶属度分类（模糊分类） 在某些情况下，地物类型可能不是绝对的，隶属度分类考虑了这种不确定性，它不是将像元划分为一个特定类别，而是为每个类别分配一个隶属度值。 #### 基于样本的监督分类 监督分类依赖于预先定义的训练样本来进行分类。在eCognition Developer中，用户可以手动选择样本，并用最邻近分类算法进行影像分类。分类后，用户还可以手动编辑分类结果，以提高分类的准确性。 #### CART分类器分类 分类与回归树（CART）是一种决策树算法，用于创建分类模型。eCognition Developer提供使用CART分类器进行分类的功能，用户可以利用这一功能执行复杂的分类任务。 ### 其它功能 #### 批处理设置 为了提高工作效率，eCognition Developer支持批处理设置，允许用户批量处理多个工程文件，自动化重复性工作。 #### 变化检测 变化检测功能使用户能够分析同一区域不同时间点的影像数据，从而识别变化的部分。这对于环境监测和城市规划等应用领域非常有用。 #### 精度评价 为了验证分类结果的准确性，eCognition Developer提供了精度评价工具。通过与已知样本对比，用户可以计算分类的精度，并对分类结果进行改进。 ### 结语 本教程从基础的界面使用和视窗操作开始，逐步介绍了影像分割、分类以及精度评价等高级功能。通过上述内容的详细讲解，用户能够熟练掌握eCognition Developer软件的基本操作和高级应用，有效地进行遥感影像分析与处理。