軟件：eCognition Developer 9.01

圖像：Landsat5

易康軟件是基于面向對象的圖像處理軟件，在進行分類之前需要對圖像進行分割，將整張圖像分成像元值相似的臨近像元組成的一個一個的對象。常用的分割方法有棋盤分割，四叉樹分割，光譜差異分割，多尺度分割。

——? ? ?操作步驟? ? ——

1、導入影像

img格式的影像可以通過envi將下載的遙感影像導出得到

2、分割影像

在process tree窗口中右鍵【Append New】可以添加進程

這里選擇了常用的分割方法多尺度分割

分割的尺度參數越小分割結果越細

我設置的尺度參數為45，根據圖像的情況不同應該選擇相應的尺度參數，過大或過小都不好。

參數過大會導致欠分割，不同的地物分到了同一個對象中，會影響分類結果

參數過小會導致過分割，將相同的地物分成多類，會影響效率，更嚴重會使得分類結果破碎

其中需要把握一個程度，可以使用大圖像上裁剪下來的基本包含所有地物類型的樣例影響進行測試，得到較好的分割結果。

3、建立樣本

1）在class hierarchy窗口中右鍵選擇【insert class】

只需要設置樣本名稱和顏色即可，注意這里的Name一定要是英文，中文會出現分類器運行成功但分類結果為空的情況。

2）工具欄右鍵打開sample工具條，如圖

在工具條中會出現sample工具

3）首先打開左邊數第三個的按鈕，打開sample editor窗口，右鍵選擇select feature to display，選擇分類時想要依據的對象特征，一般為圖層的均值或標準差。這個窗口可以顯示當前選擇的對象和已經選擇的對象的特征值的關系，可以檢查你的樣本選擇是否正確。如果出現當前對象和已經選擇的對象的特征值差別過大，這個樣本大概率是選錯了，可以考慮這是否是不同的兩類地物，或者是同種地物的兩種形態(tài)，比如耕地的輪休，水的深淺和泥沙量的區(qū)別，這種情況也可以分成兩類處理，等分類完成再將對應的類合并。

4）選擇sample工具條中第一個工具，在右側class hierarchy窗口中選擇一個類，在圖像中雙擊對象對樣本分類，分類的同時可以時刻注意sample editor窗口中的特征值信息

選好樣本的圖像如下：

4、分類

首先需要對選擇出的樣本進行訓練

在process tree中插入一個新的操作，算法選擇classifier

框中的參數是需要修改的，Domain選擇分割的結果圖層，我這里圖層名是默認的New Level

configuration是一個變量，用來保存這一步模型的訓練結果

Use sample only選項要選擇yes。這里需要注意以下：我在學習的時候從網上看到不同的方法有說這個選項是No，那種方法提到分類器和監(jiān)督分類兩種方法的樣本是不通用的，分類器的樣本需要手動編輯功能Manual editing功能對對象進行分類。兩者都可以，區(qū)別在分類器的參數設置不同，結果看起來也是一樣的。

features選擇分類依據的對象特征，一般為特定波段的中值即可。

Type是分類器的種類，這里面包含了常用的隨機森林，支持向量機，最鄰近等方法

執(zhí)行后可以看到Image object information中出現了對應名稱的變量

接下來就是將訓練好的模型應用到整張圖像中

還是添加classifier操作

與之前不同的是，這里的Operation選擇Apply

configuration選擇剛才訓練模型的變量名，最后應用可以得到最終的分類結果

注意：如果你前面使用了中文的類名，軟件不會報錯，只會得到一個全部為未分類的圖像