基于对象分割的DEM 数据编辑

上一篇《高分7(GF7)卫星数据制作DEM》得到的DEM初级产品,经下述处理可得到更为精细的产品。NCC方法生成DSM后,得到2层数据:DSM结果和可靠性系数映像数据。观察初级DSM数据,可能如图1所示。

图1 NCC DEM结果

可见这样的脏数据是无法直接使用的。从图2菜单项选择 DEM编辑,使之被处理成可用数据。

 图2  DEM处理菜单

下述处理不是每步必须进行,仅必要时执行相应处理。

一、洼地异常检测

除干旱区域沙漠盐碱地等地区外,山区天然的大片洼地通常是不存在的,要么形成积水的水体,要么从低矮处水流走了,当然小区域比较浅的低洼地是有的。图1中颜色比较黑的区域地低矮区域多是不可靠数据。需要滤除并对其进行插值修复。从层列表窗口勾选需要处理的层,从图2选择洼地异常检测。出现图3对话框。 

图3  洼地检测参数对话框

图3中第1、2项的单位是像素数。里面的值表示意思是从数据集中检测从5*5到100*100个像元的孤立洼地,分10阶搜索。结束值越大、阶数越多搜索时间越长。搜索结束后进行删除和插值填充。处理结果见图4。

图4 洼地检测结果

<think> 我们正在讨论使用eCognition(易康)软件,基于哨兵2号数据集,通过面向对象的方法进行梯田分类。 根据引用内容,我们可以总结出以下几个关键步骤: 1. 数据准备:导入哨兵2号数据,并对波段进行重命名(蓝、绿、红、近红外等),并计算NDVI和NDWI等指数(引用[1])。 2. 多尺度分割:这是面向对象分类的关键步骤,将影像分割成有意义的对象(引用[3])。 3. 特征选择:为分类选择特征,包括波段均值、标准差,以及自定义特征(如NDVI的计算公式)(引用[4])。 4. 分类器训练:使用支持向量机(SVM)等分类器进行训练(引用[2])。 5. 样本选择与分类:批量选择样本,应用分类器进行分类(引用[2][3])。 6. 导出结果:将分类结果导出为shp等格式(引用[3])。 由于梯田分类的特殊性,我们需要关注梯田的特征(如形状、纹理、位置等),因此在特征选择时可能需要加入形状特征、纹理特征等。 下面我们详细说明步骤: ### 步骤1: 数据准备 1. 新建工程,导入哨兵2号影像数据(通常包含多个波段)。 2. 将波段重命名为:BLUE(蓝波段,对应哨兵2号第2波段)、GREEN(绿波段,第3波段)、RED(红波段,第4波段)、NIR(近红外波段,第8波段)等。 3. 计算指数:如NDVI(归一化植被指数)和NDWI(归一化水体指数),这些指数有助于区分植被和水体,而梯田通常与植被覆盖和水体(如稻田中的水)有关。 - NDVI计算公式:$$ \text{NDVI} = \frac{\text{NIR} - \text{RED}}{\text{NIR} + \text{RED}} $$ - NDWI计算公式(这里使用McFeeters公式):$$ \text{NDWI} = \frac{\text{GREEN} - \text{NIR}}{\text{GREEN} + \text{NIR}} $$ 4. 将计算得到的指数作为新的图层添加到工程中(引用[1][4])。 ### 步骤2: 多尺度分割 1. 使用“多尺度分割”算法(Multiresolution Segmentation)将影像分割对象。 2. 分割参数设置:尺度参数(Scale Parameter)、形状因子(Shape)和紧致度(Compactness)需要根据梯田的特点进行调整。 - 梯田通常具有规则的形状和边界,因此可能需要适当提高形状因子的权重。 - 建议尝试不同的尺度参数,直到分割结果能够较好地勾画出梯田的边界。 3. 分割结果:得到影像对象(Image Objects),这些对象将作为后续分类的基本单元(引用[3])。 ### 步骤3: 特征选择 1. 在【Features】窗口中选择特征。梯田分类可能需要以下特征: - 光谱特征:各波段的均值(Mean)和标准差(Standard deviation)。 - 指数特征:NDVI和NDWI的均值。 - 形状特征:如形状指数(Shape Index)、边界指数(Border Index)等。 - 纹理特征:如GLCM(灰度共生矩阵)的对比度(Contrast)、同质性(Homogeneity)等。 - 自定义特征:如果需要,可以创建算术特征(Arithmetic Feature)(引用[4])。 ### 步骤4: 样本选择与分类器训练 1. 新建类别(Classes),例如:梯田、非梯田(或更细的类别,如水田梯田、旱地梯田、森林、水体、建筑等)。 2. 通过样本编辑器(Sample Editor)为每个类别选择足够多的样本。可以使用引用[3]中提到的批量选择样本的方法提高效率。 3. 使用分类器(如SVM)进行训练。在Process Tree窗口中,添加分类器训练进程,选择SVM算法,并设置好特征(引用[2])。 - 注意:在训练之前,确保已经选择了样本并分配了类别。 ### 步骤5: 应用分类器 1. 在Process Tree窗口中,添加一个新的进程(Append New),设置Algorithm为classifier,Domin选择Image Object level,Operation选择Apply,Configuration选择之前训练好的SVM模型(引用[2])。 2. 执行进程,得到分类结果。 ### 步骤6: 后处理与结果导出 1. 分类后可能需要进行后处理,如去除小图斑、类别合并等。 2. 导出结果:将分类结果导出为shp文件(引用[3])或其他格式。 ### 注意事项 - 梯田在遥感影像中通常表现为规则的阶梯状,且多位于山区。因此,在特征选择时,可以考虑加入地形特征(如坡度、坡向),但地形特征通常需要DEM数据支持。如果只有哨兵2号数据,则可能需要额外导入DEM数据。 - 梯田的季节变化:如果有多时相数据,可以考虑加入时相特征。 以上是基于引用内容并结合梯田分类的特点整理的使用指南。由于梯田分类的复杂性,可能需要反复调整参数和特征,以达到最佳分类效果。 §§相关问题§§ 1. 在易康软件中,如何计算NDVI和NDWI指数? 2. 多尺度分割参数(尺度、形状、紧致度)如何影响梯田分割效果? 3. 在梯田分类中,哪些特征(光谱、形状、纹理)最为重要? 4. 如何利用地形数据(如DEM)辅助梯田分类? </think> ### 易康软件使用哨兵2号数据进行面向对象梯田分类指南 梯田分类需结合其独特的光谱、几何及纹理特征(如阶梯状结构、规则边缘)。以下是基于哨兵2号数据的操作流程: #### 一、数据准备与预处理 1. **导入数据** - 新建工程,导入哨兵2号影像(需包含蓝、绿、红、近红外波段)[^1][^4]。 - 重命名波段:`BLUE`(B2)、`GREEN`(B3)、`RED`(B4)、`NIR`(B8)[^1]。 2. **计算植被/水体指数** - **NDVI**(增强植被识别): $$ \text{NDVI} = \frac{\text{NIR} - \text{RED}}{\text{NIR} + \text{RED}} $$ - **NDWI**(增强水体识别): $$ \text{NDWI} = \frac{\text{GREEN} - \text{NIR}}{\text{GREEN} + \text{NIR}} $$ - 在 `Features` → `Customized` 中创建算术特征,输入公式[^1][^4]。 #### 二、多尺度分割 1. **分割参数设置** - 关键参数: - **尺度(Scale)**:建议**50-100**(梯田边界清晰需较高值) - **形状因子(Shape)**: **0.3-0.7**(突出几何特征) - **紧致度(Compactness)**: **0.5-0.8**(保持梯田规则形状)[^3][^4]。 - 执行分割生成影像对象(Image Objects)[^3]。 2. **分割效果验证** - 通过图层叠加检查对象边界是否对齐梯田边缘(需避免过分割或欠分割)[^3]。 #### 三、特征选择与分类 1. **关键特征提取** | 特征类型 | 推荐特征 | 作用 | |----------------|----------------------------------|--------------------| | 光谱特征 | 各波段均值(`Mean`)、标准差(`StdDev`) | 区分植被覆盖差异 | | 指数特征 | `NDVI Mean`, `NDWI Mean` | 增强植被/水体响应 | | **几何特征** | 形状指数(`Shape Index`)、长宽比 | 捕获阶梯状结构 | | **纹理特征** | GLCM同质性(`GLCM Homogeneity`) | 识别规则纹理 | [^4] 2. **分类器训练与应用** - **样本选择**: - 使用样本编辑器批量选取梯田/非梯田样本(需覆盖不同坡向、光照区域)[^3]。 - **SVM分类器设置**: ```plaintext Algorithm: classifier Domin: Image Object level Operation: Apply Configuration: SVM (加载训练结果) ``` [^2] - 执行分类并验证精度(混淆矩阵/Kappa系数)。 #### 四、后处理与输出 1. **优化分类结果** - 合并碎斑:`Merge Regions` 工具整合细小对象。 - 平滑边缘:`Smooth Boundary` 修正锯齿状边界。 2. **结果导出** - 导出矢量:批量生成梯田分类的SHP文件(支持GIS平台分析)[^3]。 --- ### 关键注意事项 - **地形辅助**:若需更高精度,导入DEM数据计算坡度(`Slope`)、曲率(`Curvature`)作为分类特征。 - **多时相分析**:结合不同季节数据(如种植期NDVI突增)提升梯田识别鲁棒性。
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