影像面向对象，面向对象的概念及组成

雷达影像在做面向对象的时候需要影像融合吗

1、eCognition突破了传统影像分类方法的局限性，提出了革命性的分类技术－面向对象分类。

2、可以。倒车雷达和倒车影像都是泊车辅助装置，而倒车雷达是最基础的一种，可以通过声音或者更为直观的显示来提醒驾驶员周围的障碍物情况。至于倒车影像可以说是倒车雷达的升级版吧，通过实时影像可以更全方位地观察到后车的情况。

3、可以的，倒车雷达与倒车影像本身就是两个独立的系统，倒车雷达是前后都可以装，倒车影像就是后面多了一个摄像头，所以可以在倒车影像的旁边装上倒车雷达的。

4、可视雷达倒车雷达其实就把倒车影像和倒车雷达结合为一体的整套系统。

相关问答

Q1: 面向对象的土地退化信息提取方法

1、边界分类及优化 采用基于图像特征统计分类法进行了石漠化信息提取工作，该方法实现了石漠化遥感信息提取和成果图生成自动化，直接将分类结果转化为具有拓扑关系、带属性结构的矢量图，其准确性较高、后期编辑修改容易。

2、(三) 土地退化信息提取 在ENVI 软件中，将计算出的 6 个指标影像堆栈成一个具有 6 个波段的新影像文件，作为输入层。

3、采集和提取农田生物信息是为了了解和监测农田生态系统的健康状况，以便做出相应的管理和决策。下面是一种可能的方法：选择适当的采集工具：根据需要，选择合适的工具来采集农田生物信息。

4、退化废弃地遥感信息提取研究 式中： B2 和 B3 分别是 3 波段的 DN 值。在此基础上，将 a 值转化到 ( 0，100) 的范围之内，a 值越大，盐碱程度越小。

5、( 一) 土地退化遥感地学认知 从广义上理解，认知包括感觉、知觉、表象、想象、记忆、思维，认知过程即信息的获得、编码、贮存、提取和使用过程。

6、确定提取的绿地信息精度的方法包括：对工作区域进行抽样调查、基于混淆矩阵的评估方法、Kappa系数评估法、ROC曲线评估法等。

Q2: 面向对象的遥感解译与传统的遥感影像信息有什么不同?

1、成像方式：卫星遥感图像通常是通过遥感卫星或航空平台上的传感器获取的，利用传感器对地球表面的电磁辐射进行感测。而普通图像一般是通过光学相机或摄像机等设备进行拍摄。

2、正是由于分辨率的差异，因此两者影像涵盖的区域大小不同，航空遥感影像涵盖的区域范围要小一些，因此卫星遥感影像解译更关注于大尺度上的分类、变化，而航空遥感影像的解译更关注于小尺度上的较为细微的变化。

3、而基于像素的遥感图像分类，你只能利用像素的光谱信息了，对于存在大量“同谱异质”（一样的光谱不一样的东西，比如遥感影像中很难区分的“裸地”和“道路”）和“同质异谱”（比如一个房子，房顶一半是黄的一半是蓝的。

4、) 面向对象的遥感影像分类方法能根据地类特点在不同尺度上提取地物信息，提高信息提取的精度。

5、传统的基于像素的遥感影像处理方法都是基于遥感影像光谱信息极其丰富，地物间光谱差异较为明显的基础上进行的。

6、以不同的空间尺度、感知方式快速、及时地监测地球环境的动态变化，成为获取地球资源与环境信息的重要手段。遥感影像直观逼真，便于目视定性解译，是最常用的遥感资料。遥感影像说的是这种技术，遥感照片就是咱何种技术的成品。

Q3: 震害损毁建筑物信息的提取

建筑物 ( 构筑物) 的倒塌给地震灾区人民的生命和财产带来了巨大损失，是震害信息重要的组成部分之一，如何从地震影像中准确获取损毁建筑物信息是震害信息提取的难点和重点，也是学术界研究的焦点问题。

从提取的边缘线中提取出直线段，在一定范围内的直线段正交关系中提取出一系列角，假设矩形建筑物具有四个角，每个角有两条相互垂直的边，此外，建筑物通常有较亮的灰度，综合以上信息就可判断出建筑物。

表 5 －12 震害滑坡信息提取的体系结构及模糊规则 首先，确定参与多尺度分割数据源，包括震后 QuickBird 影像 ( 蓝、绿、红、近红外)4 个波段、震前 IKONOS 影像 ( 蓝、绿、红、近红外) 4 个波段和坡度影像。

退化废弃地遥感信息提取研究 式中： Ｒ 为波段的反射率。

Q4: 面向对象的遥感影像分类方法有哪些

1、紫外遥感：传感器探测波段在0.05～0.38μm之间。可见光遥感：传感器探测波段在0.38～0.76μm之间，如摄影机、扫描仪、摄像仪等。红外遥感：传感器探测波段在0.76～1000μm之间，如摄影机、扫描仪等。

2、在高分辨率遥感影像上，利用植物的光谱来区分植被类型，可比较直接的确定乔木、灌木、草地等类型。根据热红外影像解译标志，白天林地呈暗灰至灰黑色，晚上呈浅灰色调，草地在夜晚呈黑色调或暗灰色调。

3、目前用得比较多的方法包括：共生矩阵法、分形维方法、马尔可夫随机场方法等。共生矩阵是一比较传统的纹理描述方法，它可从多个侧面描述影像纹理特征。

4、其采用一种基于遥感影像的多尺度分割方法，可以生成任意尺度的、属性信息相似的影像多边形 ( 对象) ，运用模糊数学方法获得每个对象的属性信息，以影像对象为信息提取的基本单元，实现分类和信息提取。

5、基于NDVI指数的分类方法：NDVI指数是一种反映植被覆盖度和生长状态的指数，可以通过计算QuickBird遥感影像的红外波段和红波段，得到相应的NDVI值。

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