eCognition（易康）面向对象分类与分类结果处理

“ 以雄安哨兵影像分类为例，介绍一下易康面向对象分类的基本方法，在这里采用的是最临近法。”

在这里对雄安新区夏季的影像进行了面向对象的分类，采用多尺度分割，最临近法分类，将分类结果导出为SHP文件，在ArcGIS中进行数据的再加工。不过在处理过程中也遇到了一些问题，比如，最临近法分类速度非常慢，对于大块的影像处理时间很长，甚至一周都没出结果。在这里对这个方法进行介绍，具体有其他问题还欢迎留言交流。

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分类体系的确定

在进行影像分类前，首先需要确定分类体系。在这里参考中科院的土地利用分类体系，结合研究区实际情况，建立分类体系。

分类系统网站介绍：

http://www.resdc.cn/data.aspx?DATAID=184

中科院土地利用分类体系表

一级类型	二级类型
编号	名称	编号	名称	含义
1	耕地FarmLand	-	-	指种植农作物的土地，包括熟耕地、新开荒地、休闲地、轮歇地、草田轮作物地；以种植农作物为主的农果、农桑、农林用地；耕种三年以上的滩地和海涂。
-	-	11	水田	指有水源保证和灌溉设施，在一般年景能正常灌溉，用以种植水稻，莲藕等水生农作物的耕地，包括实行水稻和旱地作物轮种的耕地。
-	-	12	旱地	指无灌溉水源及设施，靠天然将水生长作物的耕地；有水源和浇灌设施，在一般年景下能正常灌溉的旱作物耕地；以种菜为主的耕地；正常轮作的休闲地和轮歇地。
2	林地Forest	-	-	指生长乔木、灌木、竹类、以及沿海红树林地等林业用地。
-	-	21	有林地	指郁闭度>30%的天然林和人工林。包括用材林、经济林、防护林等成片林地。
-	-	22	灌木林	指郁闭度>40%、高度在2米以下的矮林地和灌丛林地。
-	-	23	疏林地	指林木郁闭度为10-30%的林地。
-	-	24	其它林地	指未成林造林地、迹地、苗圃及各类园地（果园、桑园、茶园、热作林园等）。
3	草地GrassLand	-	-	指以生长草本植物为主，覆盖度在5%以上的各类草地，包括以牧为主的灌丛草地和郁闭度在 10%以下的疏林草地。
-	-	31	高覆盖度草地	指覆盖>50%的天然草地、改良草地和割草地。此类草地一般水分条件较好，草被生长茂密。
-	-	32	中覆盖度草地	指覆盖度在>20-50%的天然草地和改良草地，此类草地一般水分不足，草被较稀疏。
-	-	33	低覆盖度草地	指覆盖度在5-20%的天然草地。此类草地水分缺乏，草被稀疏，牧业利用条件差。
4	水域Water	-	-	指天然陆地水域和水利设施用地。
-	-	41	河渠	指天然形成或人工开挖的河流及主干常年水位以下的土地。人工渠包括堤岸。
-	-	42	湖泊	指天然形成的积水区常年水位以下的土地。
-	-	43	水库坑塘	指人工修建的蓄水区常年水位以下的土地。
-	-	44	永久性冰川雪地	指常年被冰川和积雪所覆盖的土地。
-	-	45	滩涂	指沿海大潮高潮位与低潮位之间的潮浸地带。
-	-	46	滩地	指河、湖水域平水期水位与洪水期水位之间的土地。
5	城乡、工矿、居民用地Construction	-	-	指城乡居民点及其以外的工矿、交通等用地。
-	-	51	城镇用地	指大、中、小城市及县镇以上建成区用地。
-	-	52	农村居民点	指独立于城镇以外的农村居民点。
-	-	53	其它建设用地	指厂矿、大型工业区、油田、盐场、采石场等用地以及交通道路、机场及特殊用地。
6	未利用土地Unused	-	-	目前还未利用的土地，包括难利用的土地。
-	-	61	沙地	指地表为沙覆盖，植被覆盖度在5％以下的土地，包括沙漠，不包括水系中的沙漠。
-	-	62	戈壁	指地表以碎砾石为主，植被覆盖度在5%以下的土地。
-	-	63	盐碱地	指地表盐碱聚集，植被稀少，只能生长强耐盐碱植物的土地。
-	-	64	沼泽地WetLand	指地势平坦低洼，排水不畅，长期潮湿，季节性积水或常年积水，表层生长湿生植物的土地。
-	-	65	裸土地	指地表土质覆盖，植被覆盖度在5％以下的土地。
-	-	66	裸岩石质地	指地表为岩石或石砾，其覆盖面积>5％的土地。
-	-	67	其它	指其它未利用土地，包括高寒荒漠，苔原等。
9		99	海洋

根据雄安新区实地情况，结合现有的土地利用分类体系表，建立雄安新区分类体系：

城乡、工矿、居民用地（Construction）

耕地（FarmLand）

林地（Forest）

草地（GrassLand）

未利用地（Unused）

水域（Water）

湿地（WetLand）

其中草地在实际分类中没有进行分类，由于雄安新区地处华北平原，除森林外，几乎都是农田，因此草地很少，在实际分类过程中就没有进行考虑。白洋淀除了水面，夏季生长大量的芦苇，因此在这里单独列出了一个“湿地”类别。

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影像分割

数据的预处理在这里不再进行介绍，详见以下文章：

在这里准备了8，4，3，2波段的哨兵TIFF数据，以及使用ENVI计算得到的NDVI和NDWI数据。

在易康中，新建工程，然后导入这些数据即可。为了方便，将每个波段进行改名。BLUE, GREEN, RED, NIR, NDWI, NDVI，分别对应蓝波段（哨兵原始2波段），绿波段（哨兵原始3波段），红波段（哨兵原始4波段），近红外波段（哨兵原始8波段），以及计算的两个指数，NDWI和NDVI，用于加强对水体和植被的识别。

打开易康的处理树（Process Tree），建立一个新的命令（Append New）

具体参数如下图所示：

算法（Algorithm）：多尺度分割（multiresolution segmentation）

图层名称（Level Name）: L1，在这里相当于新建了一个L1层，作为影像对象层。

为了增强对水体、植被的分类精度，将影像图层权重修改为：

BLUE      1

GREEN   1

RED        1

NIR         2

NDVI      2

NDWI     2

尺度参数（Scale parameter）    150，可以根据情况进行调整，保证影像既不分割的过于破碎，又能够保持地物的独立完整。

分割参数设置好后，执行（Execute）即可。

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影像分类

在这里使用最临近法进行影像分类。

首先需要选择训练区Classification-Samples-SelectSamples

在Class Hierarchy中单击一种类别，在分割样本中进行选择。

右击，SampleBrush可以使用刷子快速刷取样本区

训练样本选取完成后，对样本特征空间进行计算。

应用后，类描述（Class Description）出现，这样就可以进行分类了。

在运行树上新建一个分类命令：

算法使用classification

活动类别把进行训练样本选择的类别都选上即可。

执行，完成分类

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易康分类后处理

由于分类后的数据过于破碎，导出容易出现问题，因此在这里建议先对分类结果进行合并处理，然后输出SHP文件。

首先新建一个execute child processes，然后“Ok”，在这里不需要执行

然后在这个do处理树下面添加一个子节点（Insert Child）

添加一个融合区域（Merge Region）运算子节点，Class filter中选择一种分类结果。在这里选择了Construction，同样选择“Ok”，不需执行。

对以下子命令进行复制粘贴，调整Class filter参数即可。

然后对根命令进行执行，在do上面右击，Execute执行即可。

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ArcGIS矢量修改

易康中导出的SHP文件分类名称存储于Assigned_c字段当中，为了方便，新建一个NAME字段，使用字段计算器赋予中文名称。

代码块：
def Cal(a):  
  if a=="Water":
    return "水域"
  elif a=="Construction":
    return "城乡工矿居民用地"
  elif a=="FarmLand":
    return "耕地"
  elif a=="Forest":
    return "林地"
  elif a=="Unused":
    return "未利用地"
  elif a=="WetLand":
    return "湿地"
  elif a=="unclassified":
    return "未分类"
  else:
    return ""
NAME=
Cal( !Assigned_c!)

ArcMap中对未分类的矢量部分进行字段计算器批量赋值：

有的整块的需要切开的对象，可以使用Cut Polygon Tool切开，将整个对象切成两块，分别指定地类。

重新指定地类，林地，耕地：

在ArcGIS中完成数据的修改，分类完成。