Identyfikowanie obiektów lub segmentów w zobrazowaniu przez grupowanie ze sobą przylegających pikseli o podobnych charakterystykach przestrzennych i spektralnych. Aby móc dostarczać odpowiednie obiekty, można sterować ilością wygładzeń przestrzennych i spektralnych.
Uwagi
Raster wejściowy musi być 8-bitowy i zawierać jedno lub trzy pasma.
W celu uzyskania optymalnych wyników segmentacji należy przygotować wejściową warstwę rastrową w taki sposób, aby najlepiej rozróżnić interesujące obiekty:
- Jeśli raster zawiera więcej niż trzy pasma, podaj optymalną kombinację pasm w funkcji Wydziel pasma.
- Rozciągnij obraz, aby maksymalnie wyeksponować interesujące obiekty, korzystając z funkcji Rozciągnij. Jeśli dane rastrowe nie są 8-bitowe, w funkcji Rozciągnij podaj wartość 8 bitów bez znaku w polu Typ piksela wynikowego na karcie Ogólne tej funkcji.
Warstwa wynikowa powyższych etapów przetwarzania wstępnego stanowi dane wejściowe funkcji Średnie przesunięcie segmentu.
Narzędzia treningowe klasyfikacji wymagają, aby wejściowy podzielony na segmenty zestaw danych rastrowych był w postaci pliku. Aby utrwalić warstwę segmentacji, kliknij opcję Zapisz jako i przypisz nazwę pliku rastrowi podzielonemu na segmenty. Jeśli warstwa wejściowa jest duża, czas przetwarzania całego zestawu danych rastra podzielonego na segmenty może być długi.
Parametry
| Parametr | Opis |
|---|---|
Raster | Raster wejściowy, który ma zostać podzielony na segmenty. |
Szczegółowe dane spektralne | Względna ważność oddzielania obiektów na podstawie charakterystyk koloru. Prawidłowymi wartościami są liczby zmiennoprzecinkowe z zakresu od 1,0 do 20,0. Mniejsze wartości powodują powstawanie szerokich klas i większego wygładzania. Wyższa wartość nadaje się do rozróżniania obiektów mających podobne charakterystyki spektralne. Na przykład zastosowanie wyższej wartości szczegółowych danych spektralnych w scenie zalesionej umożliwia lepsze rozróżnienie różnych gatunków drzew. |
Szczegółowe dane przestrzenne | Względna ważność oddzielania obiektów na podstawie charakterystyk przestrzennych. Prawidłowymi wartościami są liczby całkowite z zakresu od 1 do 20. Mniejsze wartości powodują powstawanie szerokich klas i większego wygładzania. Wyższa wartość jest odpowiednia do rozróżniania obiektów zajmujących mało przestrzeni i zgrupowanych razem. Na przykład w przypadku sceny urbanistycznej można sklasyfikować ogólne obiekty powierzchni nieprzepuszczalnej, korzystając z mniejszej wartości szczegółowych danych przestrzennych, a budynki i drogi można sklasyfikować jako oddzielne klasy, korzystając z większej wartości szczegółowych danych przestrzennych. |
Minimalny rozmiar segmentu w pikselach | Minimalny rozmiar segmentu wyrażony w pikselach. Ta wartość jest powiązana z minimalną jednostką przyporządkowywania. Powoduje odfiltrowanie mniejszych bloków pikseli. Wszystkie segmenty mniejsze niż określona wartość zostaną scalone z najbardziej pasującym do nich segmentem sąsiadującym. |
Tylko granice segmentów | Granice segmentów są wyświetlane w postaci czarnej linii konturu wokół każdego segmentu. Dzięki temu łatwiej jest dostrzec przylegające segmenty o podobnych kolorach.
|
Maksymalny rozmiar segmentu w pikselach | Maksymalny rozmiar segmentu. Segmenty przekraczające podany rozmiar zostaną podzielone. Użyj tego parametru, aby uniknąć w warstwie wynikowej artefaktów będących wynikiem dużych segmentów. Wartość domyślna to -1. |