易康培训教程difinens-professional5.0.docx
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1、易康培训教程(Definiensprofessional5.0)基础应用SPACEEYE北京天目创新科技有限公司,BeijingSpaceEyeInnovationTechnologyCO.,Ltd目录Definiensprofessional5.0培训教程介绍.41基本概念5U图象理解原理.5L2影像对象6L3影像对象层和影像对象层组.6L4特征7L5类和分类.8L6规则9L7运算法则.11L8影像对象域121.9易康专业版工作流程.122为规则集合开发基本工具.142.1 definiens工程文件142.2 可视化工具.162.3 视图特征和影像对象信息192.4 类层次结构.212.5
2、 规则树.212.6 算法.223导入和浏览数据273.1 导入影像数据.233.2 调整视图设置.274规则入门304.1 使用规则304.2 编辑规则对话框335影像对象-信息载体.385.1 分割方法和影像对象.385.2 棋盘分割425.3 四叉树分割445.4 多尺度分割415.5 创建多重影像对象.526分类方法5761分类可以利用的特征586.2如何使用特征视图607分类的情况(分配类)647.1 规则结构为插入规则作准备647.2 为分类定义规则设置668分类和类的描述708.1 在类描述中的阈值条件718.2 利用隶属度函数进行分类7583单元概要8()9类相关特征829.1
3、 组层和类相关特征之间的关系829.2 类相关特征83IO创建自定义算法特征8610.1 编辑自定义特征工具8610.2 创建自定义特征NDVl87H采用反向类似分割密集和稀疏植被89ILl在密集植被类描述中插入NDYL8911.2在稀疏植被类描述中插入iInvertedSimilarity990113添加、编辑并执行一个密集和稀疏植被分类规则9112使用组层类相关特征分类9212J在组层中进行类的分组9212.2使用组类9313合并对象9514导出9514.1 导出当前视图9614.2 导出矢量图层9615基于最邻近分类的样例9615J最邻近分类的理论9715.2 最邻近分类结构9915.3
4、 为NN分类申明样例对象.102欢迎您在易康(eCognintion)软件专业版应用向导的指导下进行专业学习和训练,本教程是专为易康(eCognintion)软件的初学者或有一定基础的用户编写的。DefinienSPrOfeSSiOnaI5.0有两个模块:每个模块所包含的课程将在你的专业指导老师的帮助下完成学习,这些课程主要建立在如何解决您日常工作中所遇到的一些基本任务,并提供了易康(eCognintion)软件专业版应用的基础步骤说明。培训教程介绍该教程是有德国definiens公司专业人员编写,由北京天目创新科技有限公司技术部相关人员翻译整理的,所有人员都熟练测图及易康(eCogninti
5、on)软件操作,您的指导者可以贯穿整个教程的所有课程并能对您所提出的问题进行回答。在培训结束之后您可以带走该手册,同时您也可以在该手册的边框空白处做笔记以帮助您完全掌握在课堂中所学习到的内容。对于学习该软件的学员要求是您必须有一定的遥感专业知识基础。在该教学中所用到的样例数据;QB由美国digitalgloble公司提供,IKONOS由美国GeoView公司提供。单元在每个单元中都有创建一个工程并导出分类结果的使用说明,同时在每课教学中您都有专业的指导老师进行指导完成整个操作。单元中所包含的系列可逐步完成操作的练习样例工程,帮助您掌握该软件,所应用到的样例数据可以拷贝到您个人的电脑硬盘里。课程
6、课程是按照大纲来进行,大纲是按照完成每一个工程的流程和步骤进行。所有课程所应用到的样例数据都会提供给您,样例数据您可以在基础练习样例数据文件夹中找到,在培训之前您的指导者会为您介绍相关的应用资料。要求首先请您的指导者为您提供Definiensprofessional5.0,并在您个人电脑上按照安装指南完成软件安装,所有的样例数据可以在您安装软件的同时自动拷贝到您的电脑中或由你个人从您的指导老师处进行拷贝。开始您的学习吧在随后的课程中,您将学习到更多Definiensprofessiona15.0软件新增加的许多工具,您的主要目的是成为一名易康(eCognintion)软件的熟练操作者以及如何在
7、今后的工作中解决您所遇到的问题。只要有问题就是好问题,请您随时向您的指导老师提出您所遇到的问题并参与问题讨论。最后,感谢您参加Definiensprofessional.0培训学习,并预祝您学习愉快!1基本概念这一部分您将熟悉一些Definiensprofessionals.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
8、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、蓝色的物体在下图中您将分出哪个是刀子,哪个是叉子,哪个又是车。您会立刻把它们三者联系到一起来,左图两侧的物体为刀子和叉子,而中间的蓝色圆形物体为盘子。右图圆形则为车轮。这些物体能一下被定义出来完全是根据它们之间的关系(如:前后、上下),这些物体的特征和它们之间的关系让您很快得出中间的就是盘子或车轮,而在您的神经系统中得出以上物体是根据您所看到的物体特征和您大脑中储存的信息进行关联的结果。就像人类视觉,易康(eCognition)软件理解图像的概念是建立在正
9、确分割出对象在可视影像中的内容,相对其它可视影像内容的基础上。尺度分割就是执行按照局部区域的不同特征进行分割,所分割出来独立的结果就叫影像对象。这些影像对象可以根据它们不同的标准进行分类,不同的类有系统的和有组织的被放置在语义组里,表示不同的知识类,而这种知识结构的描述方法允许进行自动影像分析。设定这样的知识表达方法,Definiens提供反复的工作流程。进入简单、它包括基本的规则修改和命名。.影像或影像对象的修改是分割和合并。.命名由影像或影像对象的分类完成。其它规则帮助在影像对象和组织影像分析中。1.2影像对象每个影像对象代表影像的一个确定空间连接的区域。影像区域的像素与影像对象关系是部分
10、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上所述,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像素层,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,在影像对象层中,底层的每个子对象与上层的父对象连接,同时要保证确定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,
11、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。特征主要由两个类型组成,影像对象特征:是和一个对象关联的表述其信息的特征O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。类型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(RelatiVebordertoneighboringobjectsandnumb
12、erofsubobjects)。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。FeatureView-ObjectfeaturesCustomised-LayeraluesIzlMsanLlBriohtness区Madiff.ZLddPiNV2_Ubulin.tif国StandarddeiaticnPiwlboscdE 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(InemberShiPfUn
13、CtionS)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ToneighborsBTosuper-obpct国多ToScenetShape由君TextureVariaHesHierarchy+Class-relatedfeatures+Globalfeatures+Process-releatedfeatures厂Il_LJlI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,而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
14、构就称为类层次结构C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ClassHierarchy-Rural WaterbodiesRuralGrassland RuralWdlandRuralImpervious-Urban UrbanGrassland UrbanWoOdIdnd UrbanImpervious WoodlandGe
15、neralOGrasslandGeneral ImperviousGeneral-I,wGroupskInheritanCe/如图所示:类的继承和组每个分类组所关联的类中的影像对象都具有隶属度函数值,一个影像对象可能与分类组中的多个类相关联,通常把具有最高隶属度函数值的类在影像对象中作为当前类。只要结果能被转换成隶属度函数值,分类时可以执行所有分类的算法。L6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
16、体图像分析问题中规则的集合单元,规则集(Processes)是进行规则集合开发的一个主要工具。注意:在DefinienS专业版本中,规则既代表一个单一的规则,也代表由单个的规则组成规则集。单一的规则中的主要功能部分:算法算法作用的影像对象域在影像中一个单一的规则能使一个具体的运算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。AlgorithmSegmentationClassificat
17、ionCIassAandBSegmentationofGassBDomainEntiresceneAllimageobjectsObjectsofCIassB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:除此之Z卜,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。BProcessrelatedoperation executechildprocesses,Segmentation chessboardsegmentation quadtre
18、ebasedsegmentation旺mukiresolutionsegmentationBBasicClaSSifiCdUonAassignclass从classification&hierarchicalclassificationBAdvancedClassificationXFinddomainexUemafindenclosedbyclassBReshaping,wmergeregionBgrowregion converttoS此objectsB,Sampleoperation jnearestneighborconfigurationBExport exportcurrentvi
19、ewexportprojectstatisticsexportvectorlayers选择一个算法的概略图1.8影像对象域(ImageObjectDomain)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。卜.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(ChessboardSegmentation)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
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