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2008-07-19 20:05
1.打开自定义特征对话框
—Tool->Manage Customized Features 或者工具栏上 
—在特征视图中同样可以创建自定义特征

2.定义
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2008-07-19 19:30
1.Variables
—【name of a scene variable】
2.Class-Related
—【Number of classified objects 】在所有对象等级水平上属于某类的数目;
—【Number of samples per class】在所有对象等级水平上的某类的样本数;
—【Area of classified objects 】在所有对象等级水平上的某类的绝对面积(像素单位);
—【Layer mean of classified objects】C类k层均值;
—【Layer stddev. of classified objects 】 |
2008-07-19 17:37
类相关特征,描述分类后可能会用到的类间关系
1.Relations to Neighbor Objects
—【Existence of 】逻辑属性,返回值为0或1,对象V邻域d内是否有类C存在;
—【Number of 】对象V邻域d内属于类C的对象数目;
—【Border to 】对象V与周围属于类C的对象的公共边长,如果数据是地理实际编码数据,则为实际边长,否则为像素单位1;
—【Rel. border to 】Border to 特征所得边长与对象V的边长比值,若为1,则V完全被C类包围;
—【Rel. area |
2008-07-19 16:41
Hierarchy 等级特征用于描述单个对象与整个层次上的关系。
—【Level 】表示该对象所处的分割层次,如果想要在不同的等级上定义对象,就需要该特征,默认的等级值从1开始,从低向上递增,每次分割都可能会改变几个层的值,最好先建立好分割层再应用该属性;
—【Number of higher levels 】对象V所在等级高的等级数目,与该对象可能具有的父对象数目相同;
—【Number of neighbors】与对象同层的直接相邻(共边)的对象数目;
—【Number of subobjects 】对 |
2008-07-18 20:04
1.Remove Objects :在算法作用域中,将某类对象与其具有最大公共边界的对象合并;
2.Merge Region : 将算法作用域中的所有某类对象合并;
—【Fusion Super Objects 】合并对象是否考虑父对象的边界;
—【Use Thematic Layers 】合并对象后是否保持专题图层的边界,该专题图层需应用在原始分割中;
3.Grow Region :在对象域中的对象作为种子,融合参考类中的相邻对象;
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2008-06-20 13:32
纹理特征建立在子对象基础之上,这就意味着,必须有一个对象等级架构去使用他们,精确的分割是使用形状纹理特征的基础,子对象的分割要尽量有意义
1.考虑子对象光谱特征的纹理
2.考虑子对象形状特征的纹理
3.基于灰度共生矩阵的纹理
1.Layer Value Texture Based on Subobjects
—【Mean of sub-objects: stddev】子对象均值标准差,对象分割的子对象更隔阂,则该特征更有意义;
—【Avrg. mean diff. to neighbors of subobjects】通过一个对象内部 子对象在某一 |
2008-06-20 11:40
1.Generic
—【Area】面积,与实际地理坐标相关连,对象面积为实际面积,一个像素所代表面积乘以像素数目;若不相关,则像素单位为1;
—【Asymmetry】非对称,对象近似椭圆的长轴与短轴之比,形状越狭长,非对称越大;
—【Border index】对象的真实周长与该对象最小包围矩形的周长之比,对象形状越不规则,该特征越大;
—【Border length】对象的边长,若图像与地理坐标不相关,则像素单位为1;
—【Compactness】紧密度,与【Border index】 |
2008-06-19 13:45
1.Mean(平均值)
—【name of layer】对象V的k图层均值;
—【Brigthness】对象v上定义为亮度图层的平均值之和取均值,至少要有一个图层被选为亮度层;选择图层用于计算亮度:Classification > Advanced Settings > Select Image Layers for Brightness ;
—【Max.diff.】比较对象v上所有图层的值,取最大值减去最小值,再除以亮度均值Brigthness。
2.Standard Deviation (标准差)
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2008-06-12 20:30
1.or(max):返回所包含条件式中的最大值;
2.mean(arithmetic):数学平均值,取所有成员函数值的均值; |
2008-06-11 17:12
易康所提供的SEaTH 方法主要用来对选定样本的训练区做特征分析,从而找出各类别间的最佳分类特征及最佳分离值,下面是它的原理。
训练区要求:1.代表某一地类;2.具有典型特征。
假设条件:该地物特征符合正态分布,如果对象特征分布不符合正态分布规律,那么该特征分离性差,不拿来做分类考虑。类C1和C2某特征分布图:
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