易康面向对象分类步骤批处理
时间: 2025-02-24 14:31:11 AIGC 浏览: 102
### 使用易康软件进行面向对象分类的批处理操作
#### 准备工作
为了确保批处理过程顺利,在开始之前需准备好待处理的数据集以及相应的配置文件。这包括但不限于遥感影像、矢量数据(如.shp文件)、以及其他辅助数据。
#### 创建规则集
创建一个新的规则集用于定义具体的处理逻辑。规则集中包含了多个阶段的操作指令,这些指令涵盖了从影像预处理到最后的结果输出全过程:
- **影像分割**:设置多尺度参数来适应不同类型的地物特征[^1]。
- **特征计算与选择**:针对特定应用需求选取合适的光谱指数或其他物理特性指标作为后续分类依据[^5]。
- **训练样本采集**:通过手动标注或已有矢量图层自动获取各类别的典型样本地块。
- **模型构建与验证**:采用机器学习算法(例如随机森林)建立分类器,并利用交叉验证评估性能表现[^2]。
- **结果导出**:设定最终产品格式及存储路径以便进一步分析使用。
```python
# Python伪代码示例展示如何调用API实现上述功能
import ecognition_api as eco
project = eco.Project()
ruleset = project.create_ruleset()
segmentation_step = ruleset.add_segmentation(multiscale=True)
feature_extraction_step = ruleset.extract_features(['NDVI', 'Brightness'])
training_samples = ruleset.import_training_data('path/to/training_samples.shp')
classifier = ruleset.train_classifier(training_samples, algorithm='RandomForest')
output_settings = {
"format": "GeoTIFF",
"directory": "/path/to/output"
}
classification_result = classifier.apply_to_image('input_image.tif', output=output_settings)
batch_processing_job = project.submit_batch_job(ruleset=ruleset, images=['image_1.tif', 'image_2.tif'], settings=output_settings)
```
此段Python伪代码展示了如何借助编程接口自动化完成一系列任务,从而简化重复性的手工劳动。实际开发过程中可能需要根据具体环境调整相应函数名及其参数列表。
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