eCognition(definiens developer)全景天地

如何采用DSM（digital slope model）数据提取建筑物体   

   城市数字坡度模型（DSM）作为城市的重要信息有着十分广泛的应用，通过DEM或机载三维成像仪等可以快速获取DSM数据，本文主要是利用城市DSM图像的数据对建筑物体的信息提取，显示了城市DSM图像获取建筑物体在表面信息方面的一种处理思想。 

影像：

最终提取到的建筑物体信息:

eCognition软件在信息提取方面的优势 

目前，大部分遥感信息的分类和提取，主要是利用数理统计与人工解译相结合的方法。这种方法不仅精度相对较低，效率不高，劳动强度大，而且依赖参与解译分析的人，在很大程度上不具备重复性。尤其对多时相、多传感器、多平台、多光谱波段遥感数据的复合处理，问题更为突出，一些商业化的遥感图像处理软件，虽然提供了简单的影像分类和信息提取方法，但均是基于面向像素的分类方法，但往往不仅效率非常低，而且精度也难于达到实用要求，而eCognition是基于面向对象的分类方法，可以弥补以上所有缺点。     eCognition是理德国DefiniensImaging公司的遥感影像分析软件，它是人类大脑认知原理与计算机超级处理能力有机结合的产物，即计算机自动分类的速度+人工判读解译的精度，更智能，更精确，更高效地将对地观测遥感影像数据转化为空间地理信息。 eCognition广泛应用于：自然资源和环境调查，农业，林业，土地利用，国防，管线管理，电信城市规划，制图，自然灾害监测，海岸带和海洋制图，地矿等方面。 

与传统遥感软件信息提取的对比特点: 

面向对象的信息提取eCognition可以进行基于样本的监督分类或基于知识的模糊分类、二者结合基于面向对象的信息分类及人工分类，影像对象和分类结果易于导出成常用GIS数据格式，可以用于集成或GIS数据库更新。

而传统的遥感分类软件只是基于像素的提取 下图是区分基于像素和基于对象的分类结果的比较。

面向影像对象：

•    面向像素的解算模式将像元孤立化分析，解译精度较低且斑点噪声难以消除；

•    利用影像分割技术把影像分解成具有一定相似特征的像元的集合—影像对象；

•    影像对象和像元相比，具有多元特征：颜色、大小、形状、匀质性等

详细内容请点击以下连接: 

http://www.ecognition.cc/bbs-materials/eCognition compare.rar

    本案例中，将学习到如何应用eCognition软件针对不同时相的卫星影像进行动态土地变化监测调查，所选用的数据分别为2002年和2004年的高分辨率QB影像，所调查的对象 

主要为；

变化类：道路、水体、裸地、植被、土地、未知区域

未变化类：道路、水体、裸地、植被、土地

下载地址:

www.ecognition.cc/bbs-materials/land detection.rar

 eCognition软件如何利用专题图进行分类

     目前，大部分遥感信息的分类和提取，主要是利用数理统计与人工解译相结合的方法。这种方法不仅精度相对较低，效率不高，劳动强度大，而且依赖参与解译分析的人，在很大程度上不具备重复性。尤其对多时相、多传感器、多平台、多光谱波段遥感数据的复合处理，问题更为突出。在遥感影像相互校正方面，一些商业化的遥感图像处理软件，虽然提供了简单的影像相互校正和融合功能，但均是基于纯交互式的人工识别选取同名点，不仅效率非常低，而且精度也难于达到实用要求。因此,研究遥感信息的智能化提取方法对于提高遥感信息的提取精度和效率具有重要意义。eCognition软件是德国definiens公司研发，以面向对象、模仿人类思维方式进行影像智能化信息提取的专业化处理软件。下面的案例将介绍如何利用专题图层结合遥感影像进行地物信息类的题取，这种采用自动分类和专题图层相结合的方法，对于分类的精度及工作效率和工作量都是一个跳跃性的改变，同时也会学到几个新的算法，咱就不废话了，开始操作吧~

数据描述：全色数据+专题数据（线性矢量化）

第一步：建立分类图层结构（无论分类的操作复杂还是简单，养成这个习惯你会受益匪浅）

Object Size 的值设为1000000，目的是只容许了专题图层参与分割，而棋盘分割算法几乎就没有参与运算，必须选择专题图层下面的可用设置选为yes，分割结束后的效果如下：................

阅读全文:  

http://www.ecognition.cc/bbs-materials/thmatic map.rar

易康-eCognition软件如何提取水体及植被

数据描述：

     该案例所应用的数据重要为QB捆绑数据，由全色和多光谱组成，重点讨论如何从影像中提取植被、水体，数据质量如下。

第一步：类层次结构及建立

    在地物类提取之前，我们先在脑海中或在文档中把需要提取的地物类之间的层次结构方式表现出来，如上图例，这样有利于我们在后面的具体操作中能够按顺序进行提取。 

第二步： 分割

http:// www.ecognition.cc/bbs-materials /eCognition-forestmeadow.rar

      大家好,因为在各类论坛中建立eCognition学习专栏很分散,不能面对对面的和大家集中交流,所以就开了这个博客,今后会尽最大努力,将手头现有的所有关于eCognition软件的资料与大家共享,并希望能与大家一起学习交流~~  下载了资料的朋友,希望你能支持顶下,呵呵

      本公司今后承接国内eCognition所有相关业务，如果有相关软件、技术、应用等方面的需求的朋友可以随时与我联系：

马 跃

电话：:13699245419

e-M: definiecog@tom.com

BLOG:http://ecognition.blogbus.com

技术开发经理： 1名

1、  熟练掌握eCognition, 掌握Definiens技术。

2、  精通C# / C++ ，具有至少两年的开发工作经验，并做过结合eCognition有关的技术开发、项目实施、项目管理等工作者优先。

3、  积极主动、富有活力和团队合作精神。

4、  英语沟通能力强。

5、  至少本科GIS/RS相关背景专业学历。

6、  全职。

技术支持： 2名

1、  喜欢研究eCognition,有一定的应用基础并能熟练应用。

2、  对eCognition的相关算法和特征具有一定的认识。

3、  英语读写能力强。

4、  学习能力强，对于新的程序语言和开发工具能够很快掌握。

5、  具有相关项目实施、管理、方案制定等工作经验者优先录用。

6、  能够适宜出差、承担工作工作压力等良好心里素质。

7、  有良好的沟通能力和表达能力。

8、  本科GIS/RS相关背景专业学历。

9、  全职。

销售人员：2名

1.         具有相关行业的1-2年的市场工作经验。

2、有良好的沟通能力和表达能力，具有团队协作能力。

3、  英语良好。

4、  能够适宜经常出差等工作压力。

5、  本科及GIS/RS相关背景专业

6、  全职。

待遇面议。

北京全景天地：www.ecognition.cc
工作地点： 北京中关村
简历发送至：definiecog@tom.com
联系人 ： Jason

eCognition(definiens developer7.0)试用版软件

下载地址:

www.ecognition.cc/bbs-materials/Definiens Developer Trial.rar

软件许可借用方式 ?     

    eCognition软件从definiens7.0版本后就采用硬件加密方式，用户一般购买到的eCognition软件许可数量都是单许可或多许可， 而单个许可或多个许可具有灵活借用方法，也就是无论你是否连网都可以随时使用软件，方法如下：   

    假如用户购买的软件许可数为n(n大于或等于1)，找一台配置较好的电脑作为服务器，安装该软件到这台选定的服务器上，然后在同一个局域网里就可以有n个客户端同时来访问并使用eCognition软件了。

    当用户想出去办公，如给学生上课或外出做项目时，可以用笔记本从服务器上来借用1个许可，此时服务器上所剩余的许可数就为n-1,一次性借用的个数不能超过n 个，那么即便是携带笔记本的用户无论走到哪里，都不需要通过访问服务器来使用eCognition软件，当用户返回时，采用同样的方法可以再归还给服务器，从而便于其他终端来继续使用。

    如此操作，能够使软件异地使用灵活和便捷，不同于以前采用软件狗加密的方式，减少了读取和使用的操作繁琐。具体借用方式如下：

第一步，在开始运行程序中选择 definiens license borrowing

.........................

详细借用方法请下载:

 http://www.ecognition.cc/bbs-materials/definiens license borrowing.rar

eCognition在土地利用项目中的应用

主要介绍了eCogn ition对高分辨率卫星影像进行地物分类的技术方法。并以深圳铁岗水库附近地区为例,说明该技术在土地利用分类中应用的可行性和潜力,为高分辨率卫星影像在地物分类中的有效应用提供了新的技术手段。
【作者单位】：珠江水利委员会科研所 广东广州510611
【关键词】：eCognition;高分辨率卫星影像;分类;土地利用
【分类号】：TP399
【DOI】：cnki:ISSN:1672-5867.0.2005-06-039
【正文快照】：
　　0引言近年来,随着空间遥感技术的发展,高分辨率遥感影像在资源调查、环境监测等领域中的应用日益广泛。高分辨率遥感数据跟多光谱和高光谱分辨率数据比起来,具有空间信息丰富、地物几何结构和纹理信息更加明显,波段较少的特点。对于高分辨率的遥感影像来说,利用传统的遥感图像分类方法,如监督分类或者非监督分类,易造成分类精度降低,空间数据大量冗余以及资源的浪费。实际上,靠传统的遥感图像分类法来处理高分辨率图像已不能满足实际运用的要求。面向对象分类技术作为一种新的遥感影像分类技术应运而生,而eCognition正是基于面向对象方法的…

资源连接地址: http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTotal-DBCH200506039.htm