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2012-04-30 15:24
2012-04-24 19:51
1. Surface calculation算法，用于计算DEM数据的坡度以及坡向，相对值，非绝对高程。 ----Supported Domains：
Pixel Level; Image Object Level; Current Image Object; Neighbor Image Object; Super Objects; Sub
Objects; Linked Objects ----General Parameters
--Layer
Select the layer to which the filter will be applied. Gradient Unit and Unit of Pixel paramete |
2010-07-26 17:51
在遥感影像中，尤其是DEM,DSM中可能会出现无数据的点，这样的数据如果不做处理在易康中打开后，由于无数据点值非常小而将整幅影像色彩拉伸异常，其效果如同黑白影像，而白色为有数据的区域，黑色为无数据区域，有时只有一个像素的无数据点而导致整幅影像无法正常显示。
处理的方法主要是两种，一是插值，ARCGIS或者ecognition都可以做，去掉无数据点， |
2010-07-18 19:33
1.基本流程
2.选择适当的数据
z.B: To extract buildings a combination of spectral (here RGB) and LiDAR data is an optimum.
3.使用子集提高效率
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2010-07-16 18:38
这两天看了PPO的使用例子，觉着还是有必要写下来，可能会有理解有误的地方，慢慢更正吧。
PPO的主要作用就是用于循环，其方式是for{}循环，即将所有父进程中所定义的对象挨个对子过程执行一边，直到全部的PPO对象执行完毕，userguide8，P138上counting and numbering of each object函数已经很好解释了这一点。
PPO主要用于以下三种方式：
1.子过程中算法作用的对象就是PPO对象或者与PPO相关的对象， |
2010-07-15 23:38
越来越觉着使用ecognition的过程跟编程的过程相似了，process tree就是代码窗口，而class tree就是类列表，而易康的专家也一再建议处理影像前要先写好具体的处理流程，而非传统的遥感影像处理方式，一步一步操作，这样写出来的规则库重用性也高。易康提供很很多的算法，其实就是编程时用到的函数，我们的工作主要是找到适合的函数，适合的参数，并把他们很好的组织在一起。
一、如果从编程的角度来看，需要搞清一下几点：
1.程序的输入数据：我们建立工程时导入的一系列影像，专题图，元数据...
2.逻辑关系----程序的 |
2010-07-13 16:31
1.引入，编辑和删除专题层
--File > New Project 或者File > Modify Existing Project；
--矢量专题层引入时会做栅格化处理，但不会影响原始数据；
--专题层必须和原始数据有一样的坐标系统。
2.导入shp文件
--shp文件在导入时，其属性表.dbf文件会自动导入；其他格式则需要由Load Attribute Table dialog指定，支持的格式有：
.txt (ASCII text files)
.dbf (Dbase files)
.csv (comma-separated values files)
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2010-07-12 20:33
1.使用Similarity to a class 相当于从另一个类中继承了类描述，由于similarities是类描述的一部分，结合逻辑符号使用，可使类描述更富弹性。
2.反向相似作为一种否定继承会非常有用，这里的反向指的是（1-成员函数值），例如某对象属于bright类的成员函数值为0.25，那么它属于dark类的成员函数值就是0.75，自然该对象就会划分dark类。 inverting similarity完全是基于成员函数，如果是打算将除了bright类（已分类的对象）外的其他对象划分为dark类，则应该使用inverting Classified As,这样做的话已分类的bright对象不会受到影响。 |
2010-07-12 17:38
1.支持权重计算的 逻 辑符号有：
--mean (arithm)：算术平均值；
--mean (geom. weighted)：几何权重平均值。
2.权重添加方法：右键单击成员函数->Edit Weight，权重值可以为一个正的数值，或者是整景，对象变量，权重信息会显示在对象信息窗口的分类评估栏。
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2010-07-09 17:20
以下是userguide8.0中对多阈值分割的原文：
6.3.2.2 Multi-Threshold Segmentation and Auto Thresholds
The Multi-Threshold Segmentation algorithm is a new feature in Definiens eCognition Developer 8.0.1. It splits the image object domain and classifies the resulting image objects based on a defined pixel value threshold. This threshold can be user-defined or can be auto-adaptive when used in combination wit |
