面向对象分层的ecognition分类方法

简介：
本研究提出了一种基于面向对象的分层ECognition分类方法，旨在提升遥感影像的地物识别精度与效率。通过多层次特征提取和智能决策融合，该技术显著增强了复杂场景下的自动化分类能力。 ECognition面向对象的分层分类方法是一种强大的图像分析技术。这种方法首先将影像中的每个像素根据其光谱特征进行初步分类，然后在不同的尺度上对这些初始类别的组合体（即“对象”）进行更精细的划分和重新定义。通过这种方式，软件能够识别出具有相似性质的对象，并基于上下文信息对其进行进一步的细化处理。 ECognition利用复杂的算法来自动提取图像中的模式并创建一个层级结构，其中每个级别都代表了对地物更为详细的描述。这种方法不仅提高了分类精度，还使得用户能够在不同抽象层次上进行操作和分析，从而更好地理解复杂的数据集。