筆者大三，地信專業，對遙感地學分析方向非常有興趣，但是前期遙感基礎知識儲備並沒有認真學習，很多名詞只是在上課的時候有印象，並沒有結合到實戰經驗中去。應用更廣泛的envi、erdas都有上手過，當時很多操作都是需要的時候在網上檢索，並沒有達到有需要的時候就直接做的水平，說白了就是遙感最基礎的分類工作並不紮實，直接就拿ecognition從頭開始學並且上手了…
在學習ecognition的時候也搜尋了不少資料，包括b站、csdn等其他大佬的很多乾貨(相信如果學習易康肯定都逃不過),不過自己在做的時候覺得需要乙個系統性強、有連續性的整理（可以理解為我很懶不想挨個找）。
有關ecognition的軟體操作主要是對筆者自己學習體系構建過程的乙個記錄，每篇文章會分成要點瀏覽、操作步驟詳細說明、總結、參考資料推送幾個部分，這裡對筆者工作的總結，同樣也希望能提供參考。
分割，個人覺得這個是易康分類的核心，分割不好分類肯定出問題；
影象拉伸，提這個主要是載入影像後直接分割有時候效果不好，在這裡補充一些有關理論；
寫程序時候一些習慣上的規範，最開始的時候在progress tree裡面寫東西經常會很混亂，而且做錯了不知道如何刪除，在這裡對程序的寫法做一些強調。
分割總體來講分為自上而下和自下而上兩種方式，通過不同的分割方式，形成影響物件層（image object layer）。常用的分割方式有棋盤分割（chessboard segmentation）、四叉樹分割（quadtree-based segmentation）、多尺度分割（multiresolution segmentation）、光譜差異分割（spectral difference segmentation）四種，其中最常用的是多尺度分割，耗時最長，取決影像大小及解析度，如果解析度在厘公尺級，就需要等了…有條件可以直接跑，沒條件就把影像裁剪，當然後期處理肯定也會麻煩一點。
這裡注意的是光譜差異分割為分割中的輔助模式，通常使用方式是其他分割方式+光譜差異分割，即將其他模式分割方式先設定較小尺度引數，而後再利用光譜差異分割進行完善。具體不同分割的方式在這裡就不細講了，文末資料參考推送會放置，在這裡主要分享乙個影像匯入之後的問題。
匯入影像之後直接分割我的結果長這樣：
其實解決這個問題很簡單，但是我最開始卡了很久，沒有遙感處理基礎真的連方向都找不到…實際上解決方法是直接把影像放在envi取乙個線性拉伸影象增強就可以了，放個圖作為直觀解釋：
除了操作還找到一部分原理的詳細說明，直接與多尺度分割最重要的兩種引數：形狀（shape）緊緻度（compactness）掛鉤：
多尺度影像分割演算法是釆用基於異質性最小的一種區域合併演算法，其目標是實現分割後影像物件的異質性最小化。在分割過程中，如果僅僅考慮光譜異質性最小的話將會導致分割後影像物件的形狀比較破碎，因而需要將光譜異質性和空間異質性二者結合考慮，以實現分割物件形狀緊湊以及邊界光滑的效果。在多尺度分割演算法中需要考慮影響影像異質性的兩種因子即光譜因子以及形狀因子，而形狀因子又包括光滑度異質性與緊緻度異質性兩個因子。只有影像的光譜異質性、光滑度異質性和緊密度異質性都最小，才能保證整幅影像所有物件的平均異質性最小。（可能影象拉伸之前我的光譜異質性弱？？？）
總體來說做分類只分兩大步驟——先分割再分類，但是最開始學習的時候可能乙個方法做不明白可能需要多次嘗試，這裡想推薦一下，最開始做的時候能在每個執行的程序之前寫乙個標題，上**釋：
刪除分割的layer用到的演算法是delete image object level；
刪除分類的結果是用remove classification
對於技術上：這個東西最開始筆者想的很多，光是分割就看了不少文獻，最優分割引數選取最容易上手的肯定是esp外掛程式，但是還有用全域性莫蘭指數、全域性分割質量評價值等引數可以作為評價標準進行參考，不過這些更複雜，當然結果也更精確，日後可以進行更細緻的了解。
對於心態上：不要一直找資料然後不去做，等到翻來覆去總是那些看過的資料，這個時候就必須上手去做了，不要怕出問題找不到解決方法，又不是沒有人學。
分割步驟詳細說明.
分割分類入門參考**：
馬浩然. 基於多層次分割的物件導向遙感影像分類
周春豔. 物件導向的高解析度遙感影像資訊提取技術
聞馨. 基於無人機可見光影像的紅樹林冠層群落識別
mui無法滾動？這裡是解決辦法之一
這裡不是故意抄文件，但確實是方法 鄙人用mui,但是發現無法滾動！最終認真看文件解決問題！以下是文件內容 文件後有個人一點小解析 scroll 區域滾動 class class mui scroll div div 區域滾動元件預設為absolute定位，全屏顯示 在實際使用過程中，需要手動設定滾動...
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