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,单击此处编辑母版标题样式,*,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,自我介绍,大家好：,很荣幸能够与各位老师在今后一周共同学习易康更高版本软件的应用知识。,北京天目创新科技有限公司,技术服务部,马跃,1,基本概念,这一部分您将熟悉一些,Definiens professional5.0,基本概念和专业术语，同时也介绍了一些面向对象的影像分析工具,1.1,图像理解原理,当人使用眼睛时，会执行一个复杂的神经处理，我们通常把这个处理就叫“图像理解”。,在这一部分，您将体验到一个类似视觉认知过程和学习到,Definiens,软件的模仿能力。,当您用眼睛观察一个区域时，您会从特定区域周围再观察到局部，您可能通过观察该特定区域的特殊尺寸、形状、颜色等，所有这些使您把它和一个具体的事物联系到一起最终判定出是什么物体。,例如：,您看到的是两个圆形物体，您只能分类出是两个圆形、蓝色的物体,1.2,影像对象,每个影像对象代表影像的一个确定空间连续的区域,。,影像区域的像素与影像对象关系是部分关联。如果两个影像对象是邻近关系，那么它们包含的像素在影像区域也是相邻关系。,说明：左图是原始影像、右图是影像对象,1.3,影像对象层和影像对象层组,如下所述，影像经过易康,(eCognition),软件的分析处理后被分割成由多个影像对象组成的,对像层,，而多个影像对象可以按照一定的尺度参数合并或分割成分别由上下组成的一个新的,对象层,。两个或多个以上的影像对象可以组成一个影像,对象层组（对象层网络结构）,。,在影像对象层中，底层的每个子对象与上层的父对象连接，同时要保证在同一影像层内各对象之间的关系，而每个子对象不可能有超过一个以上的父对象（由上至下是一对多、由下至上是多对一的关系）。在每个影像中都有分割的比较细小的影像对象层，影像被分割成了由像素组成的,像素层,和一个包含整个影像的,对象层,。,1.4,特征,一个特征是目标对象的相关信息的表述。,特征主要由三个类型组成：,影像对象特征,:,是和一个对象关联的表述其信息的特征。,类相关特征：,是一个类和整个层次结构中的类关联表述。,全局特征：,可以同时涵盖多个对象的信息特征而不是单个独立的对象。,1.4.1,影像对象特点,由于每块影像内所包含的信息要比单个像素所包含的信息多，大多数不同的影像对象是依据其颜色、形状、纹理所构成区域进行测算读取的，更多信息也可通过影像对象的网状结构来进行归纳分类或合并。,类特征的一个重要例子是给定了类的子对象数量及给定类的子对象的相邻关系（,Relative border to neighboring objects and number of subobjects,）。,1.4.2,全局特征,全局特征一般来说描述的是当前影像对象的层次结构情况。例如，给定的影像层均值度，影像对象的层数或类组中包含的对象数，全局特征也描述了所输入数据的附加的元数据信息。,如图所示，特征窗口中某层的均值特征,1.5,类和分类,分类,是把具有相近关系的影像对象归为一类的过程。,一个类,所描述的是在层次结构中具有相同语义的影像对象，所有类都是来自隶属层次结构层中的影像对象，它们所构成的关系结构就称为,类层次结构,。,易康,(eCognition),软件提供了不同的对影像对象分类的方法,特征,:,当影像对象在使用的情况下可被基于单一特征来分配,算法,:,是一个比较复杂的分类器用于解决特定分类任务，如 计算局部区域的极值等。,类描述,:,是当在多种情况下或应用隶属度函数对影像对象进行归类。,隶属度函数,（,membership functions,）,:,是被应用于类间模糊转换时的描述。,各种方法可以自由结合应用，容许最大灵活性分类，为定义接近的类或如何组合接近的类可以利用几个工具。,类,可以被关联于：,.,继承,:,连接的类是所描述的具有继承关系的内容,.,组,:,连接的组是通过语义结合的不同类,如图所示：类的继承和组,1.6,规则（,Processes,）,图像分析算法是,Definiens,的专家开发出的一套先进的模仿人类认知的语言进行开发的高级影像分析算法，这种算法主要采用了面向对象的图像分析方法，各种算法的设计是通过对规则集的设计实现的。,一个单一的规则是解决一个具体图像分析问题中规则的集合单元，规则集是进行规则集合而开发的一个主要工具。,单一的规则中的主要功能,算法,算法作用的影像对象域,算法参数,在影像中一个单一的规则能使一个具体的算法应用到一个具体特定的区域，条件信息为选择特定区域的分类或合并提供了很好的语义信息。,如图：规则窗口中显示了一个规则流程,规则可以包含任意数量的子规则，它们所显示的结果是影像分析所定义的结构和流量控制图，规则包含很多不同类型算法，允许用户建立一个连续图像分析流程。,规则次序流程,1.7,运算法则,算法是描述即将进行的规则如何操作，包括如何生成影像对象，合并或分割对象、分类对象等等。,两个算法主函数是：,生成或修改影像对象,分类影像对象,算法图：,应用提供的算法可以定义各种重要影像分析的操作流程，以下是软件提供的各种算法的目录。,一个算法的概略图,1.8,影像对象域（,Image Object Domain,）,影像对象域所描述的是在影像层组中应用算法所执行规则的某一区域，影像对象域由所对应子集的结构描述来定义。下例为一个影像对象域的整个影像、对象层、对象分类。,下例中的红色外廓对象（水体）被选中作为影像对象域应用棋盘分割（,Chess board Segmentation,）方法进行分割，其它对象保留原状。,左图：原影像对象轮廓描述,;,右侧：仅影像域定义的红色对象被分割,1.9,易康,(eCognintion),专业版工作流程,易康,(eCognintion),专业版是一种基于对象的影像分类方法，与基于像素的分类方法最基本区别是易康,(eCognintion),专业版不会分类单个像素，而是只分类通过分割生成的影像对象，出于这个目的，易康,(eCognintion),专业版提供了很多分割算法，所有的分割结果都能使原有的影像对象被分层。这些被提取出来的影像对象像建筑物的砖块一样包含了一定的信息，影像对象也就是这些信息的载体，以便于进一步的分类。,2,规则集合开发的基本工具,在这一单元中您将学习以下内容：,工程文件的建设,可视化工具,特征视图和影像对象信息,层组,规则树,算法,在这一单元中我们将尝试应用一个样例工程来熟悉一些重要的工具，并感受到整个培训中所应用到的模块和工程应用中已经分割好的子类，工程中所应用到的快鸟样例数据都是,digitalglobe,公司提供的。,上图为,Definiens Professional,打开的两个窗口的用户界面，左窗显示为分,类结果，右窗显示的是影像数据，最高处为菜单栏和工具条，在最右侧为规,则树和类层窗口，以及特征窗口和影像对象信息窗口都被隐藏了,2.1 Definiens,工程文件,一个工程文件夹中所包含的哪些内容，您可以打开一个工程，该工程为已经分类处理过的，因此包含的内容为一个分过类的影像对象层和过程、分类的结果。,1,、从菜单,/,文件选择,Open projects,或点击,Open Project,按钮,2,、浏览,QB_Yokosuka,文件夹，选择我们练习要用到的样例工程,QB_Yokosuka.dpr,Yokosuka,工程文件是一整景,Quickbird,影像的一部分，工程过程中已经被应用在规则树中。,这个工程中包含了一个影像对象层，同时该影像对象已经被分了类。在默认情况下一个显示影像数据的窗口以及规则树和影像对象信息的窗口被打开。,3.,确保以下工具被打开,规则树,（,process tree,）：在主菜单中选择,ProcessProcess Tree,或选择工具按钮,类层,（,Class Hierarchy,）：在主菜单中选择,ClassificationClass Hierarchy,或选择工具按钮,影像对象信息,（,Image Object Information,）：在主菜单中选择,Image ObjectsImage Object Information,或选择工具按钮,特征窗口,（,Feature View,）：在主菜单中选择,ToolsFeature View,或选择工具按钮,Definiens,用户界面与主窗口：影像数据在左窗口，菜单和工具条在,上面、规则树、类层、特征视图和影像对象信息窗口在右边。,2.2,可视化工具,这些工具是在规则设置中用于显示彩色区域内的影像数据、分割形状、特征值以及分类和检验你的分类结果。这些选项的内容也可以选择浏览设置（,View Settings,）工具条来显示影像对象内容。,2.2.1,显示影像对象,浏览设置（,View Settings,）工具条,1,、确定浏览的图层（,View Layer,）是否选中按该按钮,2,、选择显示或隐藏形状（轮廓）按钮 来显示该层中所有影像对象的形状（轮廓），从而可以判断是否与影像的地物外形一致。,3,、显示对象的均值图，可选择对象均值图和像素图按钮,影像浏览、对象形状及像素浏览、对象形状及均质浏览,2.2.2,显示分类结果,这个工程的影像对象是按照规则设置定义的条件已经被分类的对象。,1.,在查看设置中选择浏览分类按钮 时要确保显示或隐藏形状（轮廓）按钮 处于未选中状态。,2.,移动鼠标，指向的类的分类值就会显现。,3.,对象均值图和像素图转换按钮 可以切换打开或关闭它的透明层,选择显示或隐藏形状（轮廓）按钮 ，影像对象的形状（轮廓）便以彩色显示分类。,2.2.3,缩放功能,在您的工作中需要根据详细程度，来回在详细和粗略视图中应用缩放工具切换，,Definiens,专业版将该工具以组的方式建立在主菜单栏,ViewCursor Mode or DisplayMode,或工具栏中。,缩小工具,放大工具,向中心缩小,从中心放大,显示全部,全景填充窗口,任意显示窗口工具,平移工具,2.3,视图特征和影像对象信息,视图特征工具,和影像对象信息窗口可以,帮助您决定应用哪种特征和值来分类,，每一个影像对象都是一个可用于分类和特征结合的信息载体，这些特征一般被用来指定对象为某一个适合的类。,获得多个影像对象的信息的特征值作为一个影像信息使用,获得一个影像特征值作为多个影像对象的信息特征使用,1,在影像对象信息窗口中，选择单个影像对象，观察它们特征和特征值。,2,当选择其它对象时，在特征信息窗口中的值会发生相应的变化。,3.,双击特征列内的任意特征，在视图窗口中的影像会在一个灰度值范围内变化显示。,视图窗口内的影像显示一个特征的相应灰度图,2.4,类层次结构,在接下来的学习中我们将学习如何创建一个类及如何分配影像对象到某些类中，这种规则分类的过程会被保存在类描述中或在规则列表中的规则树中。所有的类和它们的内容都被保存在类层次中，并且可以被用一个语义方式构造层组，它们的继承关系也同时被构造在它们的继承层结构中。,类层窗口中，类组分业被选中（分类结构表示方法：类层、类组）,2.5,规则树,在这一节里您将学到如何创建和编辑单个规则、规则次序以及如何完成构造这些规则的方法，规则树所包含的内容与我们前面用到的工程,QB_Yokosuka,相同。,1.,在规则树中折叠和扩展父规则时，在它的组中观察单个规则和结构,2.,双击单个的规则检查它的内容和设置。,图中为规则树窗口显示的分析规则树中的子集,2.5.1,执行导入的规则,重新开始分析，首先删除现有的影像对象层，接下来的规则步骤为分割和分类，可以多次执行。,1,、删除当前影像对象层可以通过双击删除层按钮,2,、选择,Level1,确认点击,OK,。,3,、选择顶层的多规则,Take The Plunge,用鼠标右键单击。,4,、从菜单列表中选择执行（,Execute,）,接下来的规则步骤为执行以下操作,分割,建立一个类 水体,.,建立一个类 植物,.,合并影像对象,2.6,算法,当您在完成一项练习后，您就熟悉这些用于分割和分类的常见算法了，以及在特定的域里如何处理。,分割算法：,Chessboard Segmentation,（棋盘分割）,Quad Tree Segmentation,（四叉树分割）,Multiresolution Segmentation,（多尺度分割）,分类算法：,Assign class,（指定类）,Classify(Threshold and Fuzzy classifier),Find enclosed by class,（找出被封闭的类）,Nearest Neighbor Classifier,（最邻近分类）,Merge Image objects,（合并影像对象）,Export Image objects,（导出影像对象,）,在这一单元中您将学习到了,Definiens,工程文件,可视化工具,Visualization Tools,特征视图和影像对象信息,类层次结构（,Class Hierarchy,）,处理树（,Process Tree,）,算法（,Algorithms,）,3,导入和浏览数据,本章有以下内容：,1.,导入数据,2.,纠正视图设置,创建工程后的一开始，在您研究的某一个单一的影像层时，您可以定义该层影像所显示的的色彩和调整它的平衡选项。,如图，相同数据的不同显示方式,3.1,导入影像数据,在这一课中您将学习：,1,创建一个新工程,2,定义图层名称,3,保存工程,影像在创建工程中被保存在*,.dpr,文件内（工程文件），在对影像分析时是从影像中提取地物信息然后添加到工程中，这种信息表达的就是被分类的影像对象。当观察工程时，研究人员可以同时研究输入的影像、分割信息、分类结果。,Definiens,软件可以同时导入栅格数据和矢量数据，,在导入的时候，所有矢量数据都被转换成栅格层，该软件可以区别两种最基本的数据类型,。,Image layers,（影像层）,Thematic layers,（专题层）,影像层数据包含的信息是连续的，专题层的信息是离散的，这两种类型的数据在分割和分类时必须区别对待，除了影像层数据可以被直接导入外，专题层数据也可以被导入。,Definiens Professional 5.0,可以支持的栅格数据文件格式如下：,Arc/Info Binary Grid(.asc),Compuserve GIF(.gif),ER Mapper Compressed Raster(.ecw),ESRI ASCII GRID File(.asc),Erdas Imagine Images(.img),JPEG JFIF(.jpg),JPEG 2000(.jp2),PCI DSK image format(.pix),Portable Network Graphics(.png,Tagged Image File(.tif),Tagged Image File(Geocoded)(.tif),Windows or OS/2 Bitmap files(.bmp),National Imagery Transmission(NITF)(.ntf),3.1.1,创建新工程,创建一个新工程，可以通过以下方式来实现,:,1,、在主菜单中的文件下，选择,New Project,2,、直接单击创建工程按钮,3,、直接按快捷键,4,、打开,QB_Maricopa,文件夹,5,、在文件夹中选择,Erdas Imagine Images(*.img),数据类型,6,、找到以下文件并打开,.04mar_pan.img,.04mar_multi.img,创建工程文件对话框,3.1.2,定义图层别名,1,、要对影像层定义别名时，在创建工程文件对话框中双击该层，此时该层的属性对话框被打开。,2,、分别给相应的层定义以下名称,.Layer.blue,.Layer.green,.Layer.nir,.Layer.red,.Layer.pan,3,、在创建工程对话框中点击,OK,按钮,此时新的工程开始创建，栅格影像层就会显示出来。,3.1.3,保存工程,4.,通过以下方式保存该项工程并给予一个具有含意的名字，如,QB_Maricopa.dpr,在主菜单下选择,Save Project as.,单击保存工程文件按钮,.,或直接按快捷键,5.,选择保存目录，然后点击,OK,在以上课程中我们学习了以下内容；,1,、创建一个新工程,2,、定义土层名称,3,、保存工程,3.2,调整视图设置,在这一章中我们将学习以下内容：,改变图层数的混合方式,引导影像层,3.2.1,改变图层数的混合方式,要编辑影像图层的混合方式可以通过以下操作来实现。,1.,在,View,菜单中，选择,Edit Image Layer Mixing,2.,或在工具条中点击,Edit Image Layer Mixing,按钮,在视图设置工具条中的编辑图层混合按钮编辑影像图层混合窗口打开，,数据波段默认情况下以三个条带以红、绿、蓝三色被显示,编辑影像图层混合对话框,要看真彩色效果，通过点击来设置蓝、绿、红在各自对应的列,如图，真彩色波段设置,3,、观察添加的近红外图层，通过点击对应得绿列来显示,伪彩色混合通过添加近红外波段显示绿通道,用权重显示影像层，在没有权重数的对应列中左键点击可以增大权重值，右键单击可以减小权重值。,如图通过对伪彩色数据图层的权重值设置后，右图为显示的效果图,4.,在编辑混合层数的对话底部，点击,OK,，此时在影像显示窗口中数据按照设置来进行显示。,5.,在平衡调节选项框（,Equalizing,）中的下拉菜单中，选择接受直方图拉伸（,histogram stretch,）,3.2.2,编辑影像层,在视图设置工具条中分别切换不同影像层的显示方式,视图设置工具条中的混合图层按钮,单层亮度比例按钮，灰度显示影像首层。,显示多层混合数据,RGB,前三层数作为真彩色的按钮,显示前一影像层数权重排列按钮,显示下一影像层数权重排列按钮,编辑影像混合层数按钮打开对应窗口,本课完成以下学习内容：,改变图层数的混合方式,编辑影像层,4,规则入门,本章将学习以下课程,：,使用规则,规则对话框,这个模块给您介绍关于怎样使用规则树工具以及如何创建分析影像的规则设置规则。,Definiens,为开发先进影像分析算法是提供了一种独特的语言，这种算法的使用原理使面向对象的图像分析和局部规则适应。,规则,：一项单独的操作,规则树,：开发环境,4.1,使用规则,本课我们将学习：,创建一个规则,设置规则，执行规则,保存和删除规则,规则树是进行你的规则集合设置的开发环境从中您可以做到：,.,添加,.,设置,.,删除,.,导入,.,保存,单独的规则和规则次序：,规则可以包含任意数量的子规则，这种形式的层次结构定义了影像分析流量控制，规则设置包括了不同类型的算法让用户建立一个连续影像分析程序。,1,；如果还没有打开规则树对话框可以通过以下方式打开。,.,在工具条中单击规则树按钮,.,在主菜单中选择,Processes Process Tree,4.1.1,创建一个规则,添加一个规则可以通过以下方式,.,用鼠标右键单击规则树窗口，并且从弹出菜单中选择,Append New Process.,或 此时编辑规则对话框打开，在此练习中保留了缺省设置,确认缺省设置单击,OK,规则现在被添加到规则树中了，当缺省设置被保留在所有规则列表中如,for all,。,如图，规则窗口中被插入了一个规则，这个规则为缺省设置列表的,当规则是保存在规则树中的一个小图标时将根据算法类型被添加，这样做的目的是容易辨别规则。,4.1.2,规则设置,在这个规则树中，规则可以被设置成一个层次结构，每个规则都可以包含多个子规则，容许按照功能单元编组，这种功能通过限制子规则进一步成为特定域或分类子规则从而成为一个复杂的工作流程。,如何进行规则编组工作？,1,、用鼠标右右键单击现有的规则并选择插于子规则（,Insert Child Process,），确认后按,OK,，这样一个新的规则便会添加进来作为当前规则的子规则。,2.,一个规则可以利用鼠标右键拖动至另一个规则的上层或下层,3.,一个规规则可以利用鼠标左键拖动改变规则的排列顺序,4.1.3,规则设置,要保存一个规则可以通过选择该规则并右键从弹出的菜单中选择,Save Process,现在根据规则次序保存了所有算法设置和规则类组,注意：,保存的规则仅仅是所选择的子规则，对于它的高层规则若都要进行保存时可以单击右键并选择规则集合设置（,Save Complete Rule Set,）。,保存规则集合设置（不仅是它的子规则）右键并选择（,Save Complete Rule Set,）。,4.1.4,执行规则,通过以下方式可以执行规则操作,:,1,、右键单击您要执行的规则或规则次序并选择执行（,Execute,）,2,、选择规则并单击 键,4.1.5,删除规则,通过以下方式删除规则,1.,右键并选择删除规则,2.,选择后直接键盘删除,注意：,除了删除特定的规则次序，您还可以删除整个规则设置、所有的类、层、和自定的特征,本课我们学习完了以下内容：,创建一个规则,设置并执行规则,保存并删除一个过程,4.2,编辑规则对话框,在这一课中您将学习到：,打开编辑规则对话框,学习有关编辑规则对话,主要功能：,算法,影像对象域,应用规则编辑对话框，你可以用它的算法和域定义所有您设置的每个规则,4.2.1,打开编辑规则对话框,如果要添加一个新的规则时，编辑规则对话框就会自动打开，您也可以手动通过双击一个现有的规则。,打开一个编辑规则对话框可以通过以下方式,1,在规则树窗口中双击一个已经打开的规则,2.,为规则树添加一个新的规则,4.2.2,编辑规则对话框区域,编辑对话框包含五个被用来定义各个范畴的不同区域,命名：,默认情况下，规则的名字自动生成根据：,.,算法类型,.,影像对象域,.,算法参数,在这个项中您能读到您在规则树中所设置的所有参量。,如图：自动命名的规则,上述例子命名解释,:,所有对象的,Mean nir,特征值若小于,200,在第一层级将被分类为水体,。,算法（,Algorithm,）,:,从下拉菜单中选择您想要进行的算法，依据所选择的算法，在编辑对话框右侧部分的规则集合设置的算法参数也将发生变化并显示。,默认情况下通常最常使用的算法是可以应用的，选择其它的算法时可以通过下拉选项和滑动条进行选择，在最下端的,select more,里可以选择更多算法，添加可利用的算法到算法名单中。,影像对象域：（,Image Object Domain,）,:,影像对象域精确的定义了所选择的对象应用的算法，定义影像对象域的三个必要步骤：,1,、选择层：,该层是所选择的算法即将运行的内容，一个层可以是,像素层,pixel level,（例如，最初的分割）,一个现有的影像对象层,level,（以别名的方式命名，如,level 1,）,当前对象,current image object,没有对象可选择,no image object,（如 父处理）,分类过滤器,(classificat filter),在这里，作为所选择层的类可以是；,.,一个类,.,多个类,.,所有类,.,或所有未分类的对象,2,、条件：,一个条件是对一个被选择的类或层中对象的限制，所有特征在,Definiens Professional,都可选择条件，因为条件是在一个明确的分类器下工作，而非在模糊规则中使用。,3,、循环和周期：,如果选中当条件变化时循环，规则和相关的子规则在运行的过程中发生了条件变化，规则和相关的子规则将被循环执行多次，另外可以插入周期的次数，从而确保只执行一次循环或循环停止执行。,算法参数,根据所选择的算法不同，参数的设置也不同，必须在参数设置表格进行设置，如，多尺度分割的算法被插入。,多尺度分割算法的参数,指定分类的算法参数,注释：,对于一个规则，您也可以添加自己的标注，您可以在打开编辑对话窗口中点击注释图标,通过插入注释可以使规则变得容易理解和输入一些必须的信息。,本课学到以下内容,打开编辑规则对话框,学习了有关编辑对话框内的各个区域,5.,影像对象,-,信息载体,本单元我们将学习以下内容：,分割和影像对象,棋盘分割（,Chessboard Segmentation,）,四叉树分割（,Quad Tree Segmentation,）,多尺度分割（,The Multiresolution Segmentation,）,在这一模块中您将练习一些基本的分割算法，分割是影像分析开始的第一步。根据你工作的层的详细程度，就会有对应的各类分割和分类规则。,分割算法是应用像素细分整个影像域或细分影像对象成更小的影像对象。,5.1.2,分割规则,分割规则：自上而下和自下而上,影像对象层次结构,基于各种选择的尺度可能生成的原始影像对象，,Definiens,专业版能使多个对象层和这些层间的连接方式以层次结构的方式进行。深入到这些对象的网络层次结构中，每个影像对象都知道它的相邻对象、它的子对象以及它的父对象，通过垂直连接对象，可以访问尺度和纹理属性。对象层次结构允许所描述的影像对象信息具有不同的分割尺度。,Definiens Professional,不同的分割技术可以用于构建一个同时描述不同分辨率的影像对象层次网路结构，因为影像对象是网络结构相互连接的，所以每个影像对象都知道它们上下结构，它们的父对象和子对象，这种层次网路结构是定义的一个拓扑结构，换言之，父对象的边界和它的子对象的边界是一致的，一个具体的影像对象的面积由构成它的所有子对象面积总和所定义。影像分割技术可以相当简单的执行，应用,Definiens,软件算法，每个层的构建都基于它的直接子对象，也就是说，由子对象归并成大的对象到一个较高的层中，而这个合并需要受到父对象边界的限制，对于相邻的对象如果它们的父对象不同则不能合并。,影像对象的层次结构,生成合适的影像对象：,为了得到一个令人满意的分类结果，影像对象必须形象的表述随后所分类的对象的区别。因此，避免将对象归并到不同的类中，经常使整个影像所提取出来的对象生成一个影像对象层。在这种情况下，要考虑到使用不同对象层为不同尺度结构分类。,两个主要的多尺度分割规则：,在能够区分出不同的影像区域下，通常以最大可能的分割尺度去生成影像对象（最大可能和最好的结果）,使用尽可能多的颜色标准（,as much color criterion as possible,）和必要的形状标准（,as much shape criterion as possible,使生成的影像对象具有最佳的边界（,best border smoothness,）平滑度和紧质度（,compactness,）。,这个规则中最终的光谱信息为影像数据所包含的原始信息，因此若使用过多的形状标准（,shape criterion,）会降低影像的分类质量。,本单元所学习的内容如下：,影像对象和目标对象,分割规则,5.2,棋盘分割（,Chessboard Segmentation,）,在本单元中您将学习到：,添加、编辑、执行棋盘分割（,Chessboard Segmentation,）规则,.,检查所创建的影像对象层,.,改变影像对象轮廓（边界）颜色,棋盘分割,（,chessboard segmentation,）是,Definiens,所提供的最基本的分割方法，影像被分成由所定义尺寸大小的方形对象。,5.2.1,添加、编辑、执行棋盘分割（,Chessboard Segmentation,）规则,1.,删除前次在,Maricopa,工程中完成的规则集合设置或重新打开工程,QB_Maricopa_start.dpr,并删除所有设置。,2.,用右键在规则树种单击添加一个新的规则（,Append a new process,）,在这个编辑规则对话框中插入以下设置,3.,算法,（,Algorithm,）：,选择下拉菜单中的棋盘分割（,Chessboard Segmentation.,）,4.,影像对象域,(Image object domain):keep pixel level,，,all objects and no condition,通过这些设置，棋盘将执行基于象素层的所有无特殊条件的对象分割,算法参数（,Algorithm parameters,）,5.,设置对象大小为,10,（,Set Object Size to 10,）定义对象的尺寸,x,和,y,大小为,10,的正方形，对象所在的区域可以由,100,个像素组成。,6.,改变层,L evel,的名称为,Level1,。,棋盘分割样例设置,棋盘设置分割结果,7.,点击执行（,Execute,）,.,如果您使用一个棋盘尺寸大小为,1,，像素大小的对象就会产生，结果整体影像对象的数量急剧增加，这将致使在一定的规则和算法中有所损失。,5.2.2,检查所创建的影像对象层,如果您想看影像对象的轮廓点击,5.2.3,改变影像对象轮廓颜色,1.,改变影像对象轮廓颜色选择菜单,View Display Modele for this Edit,Highlight Colors,如图 编辑高亮显示对话框,2.,在,Outlines/Polygons,的下拉菜单中选择所需要的颜色,3.,当确定颜色后点击,Active View.,本单元完成学习以下课题,:,添加、编辑、执行棋盘分割（,Chessboard Segmentation,）规则,检查所创建的影像对象层,改变影像对象轮廓（边界）颜色,5.3,四叉树分割（,Quad Tree Segmentation,）,本课您将学习以下内容：,删除已存在的影像对象层,添加、编辑、执行四叉树分割（,Quad Tree Segmentation,）规则,改变视图设置检查结果,四叉树（,Quad Tree,）：,是每个内部有四个子节点的数据结构，四叉树分割可通过递归再细分成四个象限，直到所有象限内的对象同质。,四叉树分割规则,5.3.1,删除已打开的影像对象层,1.,通过点击规则树中的棋盘规则，将其删除,2.,通过点击 删除影像对象层,5.3.2,添加、编辑、执行四叉树分割（,Quad Tree Segmentation,）规则,1.,右键单击规则树选择,Append New Process.,2.,算法（,algorithm,）选择,quad tree based segmentation,3.,影像域（,Image object domain,）：保留缺省设置,keep the default settings,4.,影像对象域,Image object domain:keep the default settings,5.,算法参数（,Algorithm parameters,）,6.Mode:Color,7.,尺度（,Scale,）设置为,200,8.,改变,Level,名称为,:level1.,9.,保持影像层权重,.,9.,点击执行按钮（,Execute button.,）,如图所示，同质度高的影像区域（,homogeneous areas,）生成大的方形对象，,而异质度高的影像区域（,heterogeneous areas,）生成小的方形区域。,5.3.3,改变视图设置查看结果,1,改变分割尺度，如果您增大分割尺度时影像对象也将变大，许多异质（,heterogeneous,）区域的影像对象也将合并成一个大的影像对象，相反的，如果您降低分割尺度对象将变小。,2,切换观察不同影像层，非选择的影像层在影像对象的创建中没有被考虑到。,本单元学习了以下内容：,.,删除已存在的影像层,.,添加、编辑、执行四叉树分割（,Quad Tree Segmentation,）规则,.,改变视图设置查看结果,5.4,多尺度分割,本单元您将学习以下内容：,.,添加、编辑和执行多尺度分割规则,.,练习多尺度分割算法的常规设置,.,编辑同质尺度,5.4.1,添加、编辑和执行多尺度分割规则,准备：,1,选中并单击删除棋盘规则,2,点击直接删除该影像对象层,3.,在规则树对话框中右键单击选择,Append New Process.,，在此编辑规则对话框中插入以下设置,1.,Algorithm:,choose Multiresolution Segmentation.,2.Image object domain:keep the default settings,Algorithm parameters:,.Set the scale to 60,4.Set the level name to level1.,5.Keep the image layer weights.,如图，编辑规则对话框和多尺度分割设置,6,执行规则,5.4.2,检查多尺度分割的常规设置,算法（,Algorithm,）,为了采用多尺度分割对影像进行分割，必须按照以下参数设置进行。,图层名称（,Level Name,）,在此处你可以给影像层一个具有实际意义的名称。,影像图层权重（,Image Layer weights,）,影像层的分割结果可以依据不同的重要性和适宜性分割。,在分割过程中，被分配的权重较高的影像层所包含的信息，将被使用较多，与之相反，影像层所包含的信息，对于影像对象的描述是不重要的，将一般被赋予小的或不赋予权重。,注意：,所有选中影像层的权重之和都内归为,1,专题层的应用：（,thematic layer usage,）,如果选择,yes,，分割将不会分割或合并超过专题层边界的对象，从而，在分割结果中，分割的对象，不会超过专题层的边界。,尺度参数：（,Scale parameter,）,尺度参数是一个抽象的术语（,an abstract term.,），它确定生成的影像对象最大允许的异质度，在不同类型的数据对象结果中所给定的尺度参数小于同种类型的数据。通过修改尺度参数值，您能改变结果中的影像对象尺寸，高的尺度参数产生的影像对象大反之亦然。,同质标准的组合（,Composition of homogeneity criterion,）：,对于定义的一个对象的同质性，在编辑规则对话框中的两个表中可以设置。对于两个标准它们的总和不变，但一个递增另一个则递减，反之亦然，了解此过程是很重要的。,.,形状的相反值是颜色,.,紧质度的相反值是光滑度,.,而紧质度和光滑度的总和则表示形状,5.4.3,编辑同质性标准,形状标准：,在形状设置区中您可以定义对象的形状百分比（根据紧质度和光滑度的参数）对整个同质性标准的贡献值，形状参数的值的定义使用，和颜色的定义和使用是相对的。在大多数情况下，颜色对于创建有意义的对象提供了主要的信息，然而，在一定程度上，利用一定的形状参数生成同质度，通常会改进影像对象提取的质量。,因此，改变形状标准的权重至,0,将使空间同质性得到最优化的结果，形状标准的值不能大于,0.9,，对于没有光谱信息的影像是明显的，产生的对象与所有的光谱信息是没有关系的。,紧质度（,Compactness,）,除了光谱信息外，对象的同质性是用于优化相关的对象形状的，形状标准是有两个参数组成。,.,紧质度标准是用相关的紧质度去优化影像对象。,.,光滑度标准是用相关的光滑度去优化影像对象。,虽然它们不是具有相对关系，它们的总和为,1,，当紧质度的值为,1,时，对象的形状仅仅用于优化紧质度，当紧质度的值为,0,时，对象将只被优化它的光滑度。,在以下例子，您将看改变同质性标准构成的作用,在本例中的目标是创建代表河的对象，所以尺度参量将不变，但形状和紧质度标准根据在,table 1,中的值，将被改变。,1.,打开现有的项目,SAR_Indonesia.dpr,在各自的文件夹。,2.,在规则树对话框中用鼠标右键单击选择,Appen