1 基于Nearest Neighbor 的面向对象监督分类 1. 启动eCognition 8.9，选择Rule Set Mode，Ok。 2. 新建 Project：File→New project，或者工具栏上的新建按钮。 在弹出的对话框中选择要添加的文件 l8_rs_wgs84_sub.img，点 Ok，可以看到它包含 8 个分辨率为30m 的图层，双击每个图层可以修改它的图层名，利于分辨。然后点图层窗口右边的Insert，在弹出的对话框中选择l8_pan_rs_wgs84_sub.img文件，Ok 后将 Pan 波段添加进来。最后，点 Thematic Layer Alias 窗口右边的Insert 按钮，选择2002 forest types UTM WGS84.shp 文件，Ok 后将森林类型专题图添加进来，双击该矢量层，将图层名修改为 Foresttype，最终效果如下图： DENG_03162 Project Name 等按默认，点 Ok，回到主界面，图像按前 3 个波段 RGB 显示，如下图： 为了更好的辨别地物类型，点击工具栏上的图层显示编辑按钮，在弹出的对话框中点击修改 RGB 为NIR，Green，Blu e 显示： DENG_03163 如果取消勾选左下角No layer weights，还可以设置不同波段的比重，在调整不同波段的比重时，在数值上左击鼠标增加比重，右击鼠标减少比重，如下图： 点Ok 进行波段显示调整后的效果如下，然后保存这个Project 为l8_rs_wgs84_sub.dpr。 DENG_03164 3 . 将图像分解为基本对象： 首先，在Process Tree 窗口（如果没有，菜单栏View→Windows→Process Tree 调出），右击，选择Append New，将Name 改为Segmentation，其他按默认，然后点击Ok： 其次，在Process Tree 窗口，右击Segmentation 这个新建规则(Rule)，选Insert Child( 插入子规则)，Name 勾选自动，Algorithm 下拉菜单选择multiresolution segmentation（最常用的分割算法），在右边的参数窗口，找到Scale parameter 并将其设置为150，其他默认，然后点Execute(立即实行)或者Ok(稍后实行)。此处，我们先选择Ok，然后在Process Tree 窗口右击此规则，再 Execute。 DENG_03165 运行Execute 后，我们就可以看到整幅图像被分成了许多Objects(对象)，而且分割的尺度比较满意，如下图： 如果分割的对象太密或者太疏，我们可以通过调整规则中的Scale parameter 参数（注：数值越大，分解得到的objects 数量越少），进行多次尝试，直到满意为止。 4 . 创建图像分类特征指标： 接下来，我们需要选择一些图像特征来作为分类的依据。 首先，找到Feature ...
