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IMAGINE Objective 面向对象信息提取模块
 
      IMAGINE Objective是ERDAS IMAGINE 9.3的新增模块。IMAGINE Objective提供一系列全新的特征提取工具,引入基于面积、周长等几何特性、纹理、正交性、相关性、熵等空间特性的面向对象的分类方法,从高分辨率遥感影像中提取相应的地物特征。结合专家知识的训练方法,提供真正地面向对象的特征提取环境,同时包含大量的矢量处理操作,最大程度地降低了矢量的后处理操作。IMAGINE Objective通过像元级和对象级的处理,结合了传统的影像处理方式和计算机视觉。
 
多边形地物要素采集
 
目标地物检测
自动操作
        IMAGINE Objective为频繁更新地理空间内容提供技术,这个独特的工具利用自动化的信息提取,降低了手工数字化创建地理空间信息所花费的人力、时间和花费等,通过自动提取创建地理空间信息。
 
可重复性
       为某种类型进行特征提取和分类而设计的特征模型可以被保存和重新应用在其他影像上,或者重复应用在不同时间的数据上。
 
高通用性
        IMAGINE Objective可以用作住宅建筑物的制图,也可以用作植被制图。这个工具可以提取、更新和改变特征,来满足广泛的工业需求。
 
关键特征
  • 使用灵活。提供开放的、可修改的和可扩充的特征模型,如果初始分类的结果不理想,分类者能将正在分析的影像调整到特定的环境
  • 提供真正的面向对象的分类方法。在信息提取的过程中,除了利用影像的光谱特性,同时引入了面积、周长、纹理、正交性、相关性、熵等空间特性
  • 支持单个地物特征提取和多类地物提取(wall-to-wall)分类两种模式,提供灵活的工具以适应难以对付的场景
  • 在进行单个特征提取时,支持集成clean-up操作到特征提取过程中,以最少的后处理需求,提取高精度的矢量数据(包括直角建筑物、平滑道路、绘制轮廓线等操作)
  • 与ERDAS IMAGINE无缝集成,提供一系列的矢量编辑工具,进一步clean-up和编辑矢量,在一个集成包中,完成最终的特征提取过程
  • 在分类的过程中,支持引入辅助数据层(data fusion),如坡度、坡向、LIDAR、纹理等。同时提供面向对象的方法,采用形状特征、相似性、相关性等定量化的空间特性,从而提高了影像的分类精度
  • 能处理所有的遥感影像数据源,包括全色、多光谱、超光谱、SAR,LIDAR等等
  • 根据识别特征的量测算子,自动为提取的特征和类赋予属性特征。包括最终的可能性概率统计值,用于快速确认最后的结果和问题区域
  • 用户能够在选定的窗口中测试自己的新的特征模型(即使训练样本位于测试面积范围之外),方便用户快速地获取满意的特征模型并最终将特征模型应用到整个数据集(或不同的数据集)
  • 配置浮动许可文件,使得用户能够在专网中最大程度地使用软件资源

 

返回上页】【发布时间2010-6-12 10:42:57】
 

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