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易康 （eCognition） 面向对象影像解译技术的应用;引言;面向对象分类方法;;易康的特点;易康的特点;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??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;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。;面向对象的分析技术——模拟人类认知;;Pixel based classification;不同分类方法比较-2;;植被;Multiresolution Segmentation;基于分类的分割;多尺度分割——形成对象层次与邻域关系 ;案例1、 IKONOS影像信息提取实验； 案例2、城郊土地利用三级自动分类实验； 案例3、 SPOT数据土地利用分类； 案例4、 QuickBird数据土地利用分类； 案例5、 IKONOS数据土地利用分类 案例6、 TM数据土地利用分类； 案例7、 高光谱数据林业资源调查； 案例8、 RADAR数据林火监测;案例一、IKONOS影像信息提取试验; 1.1 多尺度分割;1.2 分类;1.3 分类;1.4 分类;1.5 结果导出矢量信息;2.1 土地利用三级分类;2.2 数据及分类体系;2.3 分类流程;2.4 一级分类;2.5 二级分类;2.6 三级分类;2.7 分类结果评价;3.1 SPOT卫星影像土地利用分类;3.2 数据及范围;3.3 分类体系;3.4 分类方案;3、5 结果评价;3.6 分类结果图;3.7 分类结果统计;4.1 QuickBird影像城市土地利用分类;4.2 QuickBird影像流域植被类型分类;4.3 QuickBird影像风景名胜区信息提取;5.1 IKONOS数据土地利用分类;利用白云区2004年土地利用现状图进行分类 基于以上分类结果进一步分类，完成2005年土地利用现状图 利用2005年的现状图和2004年现状图对比，找出变化图斑;5.3 基于专题图的分割;5.4 基于专题图的分类;5.5 基于分类的分割;5.6 基于分类的分割结果;5.7 2005年土地利用现状图;5.8 2005年土地利用变更图;5.9 道路交通专题图;5.10 城市绿化专题图;5.11 水资源分布专题图;6.1 Landsat TM数据分类比较;6、2 Landsat TM数据分类比较;Hyperspectral CASI;;7.3 不同尺度分类信息;;Radar Data August 97;Classification Result;Classification Result;三、其它基于高分辨率遥感数据应用案例;规划行业——城市变化检测;规划行业——用地分类;规划行业——特定目标提取;规划行业——土地利用分析;规划行业;变化监测;变化监测;洪水监控;绿地提取 ;Target Identification and Tracking;军事——机场信息提取;军事——军港变化监测;;New Construction;变化监测;海洋变化监测;林业——砍伐状况调查;植被变化监测;植被变化监测结果;谢谢！