面向对象影像分类

面向对象影像分类面向对象的影像分类是在面向对象特征提取的基础上进行的。在分类之前，必须根据需要提取的地物类别，选择合适的尺度和合适的特征，然后根据地物类别的性质，设计好分类策略和步骤。对于给出的实验数据，我们的要求是分成草地、道路、房屋和湖泊四个类，根据面向对象特征提取中的经验可以发现，在Object Features -> Layer Values -> Mean -> Layer 3 上可以很好地将草地/湖泊和道路 /房屋分开，然后根据 Object Features -> Geometry -> Extent -> Length/Width提取道路，因此分类策略是：先将草地/湖泊和道路 /房屋分开，然后再分别针对草地/湖泊和道路 /房屋的特征，将草地和湖泊、道路和房屋分开。具体分类步骤如下：1、多尺度分割：按照面向对象特征提取中的步骤，设置三个尺度100、70 和 50，并进行分割，分别得到L1、L2 和 L3 层尺度影像，在尺度层网络中，L1 尺度最大，在最上面，往下分别是L2 和 L3 。最后的分类结果需要集中显示在一个层，因此还需要再加一个尺度层，只不过这个尺度层不纳入上面的尺度层网络中。在 Process Tree中点右键，选择 Append New ，算法选择 Segmentation -> multiresolution segmentation ，Image Object Domain 设为 pixel level ，尺度设为 40，新层的名称为L4 ，同时运行该分割，得到L4 层的分割结果。2、在 Class Hierarchy 中添加 4 个类，右键点击空白处，选择Insert Class，在弹出的对话框中分别命名为level1、level2、 level3 和 level4，颜色都选择为灰白色：3、给三个类层次添加level 属性：双击 level1 类，双击 Contained -> add(min) ，弹出 Insert Expression 对话框，依次选择 Object features -> Hierarchy -> level ，双击 level，打开 Membership function ，单击按钮，在处输入 3 和 5，表示该函数的值为4，点击 OK 按钮，即完成给level1 类添加 level 属性的操作。这里 level1 类的 level 属性值为 4，是因为整个分类过程要分成四个层次，如下图所示：在 level1 层，将人工目标 （道路、 房屋） 与非人工目标 （草地、 湖泊） 区分开； 在 level2层设置非人工1，该类完全继承了level1 中的非人工，在非人工1 上再将草地1 和湖泊 1 区分开；在 level3 层设置人工1，该类完全继承了level1 中的人工，在人工1 上再将道路1 和房屋 1 区分开；在level4 ...