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Inpho & eCognition软件一体化数据处理与智能分析应用案例:基于无人机航测数据的土地利用覆盖分类
发布时间:2022-10-24 13:17:02| 浏览次数:

       大家好,本期给大家展示一条非常成熟的Inpho软件和eCognition软件一体化处理与分析的工作流。首先,基于Inpho软件可以得到DSM、DTM、DOM、TDOM多种可交付成果。其次,融合多源数据的eCognition软件可对不同类型地物特征快速进行智能化解译分析与统计,辅助完成制图,精准服务于各行各业的不同应用。



数据生产阶段:基于Inpho软件的正射影像生成



研究区数据基本情况说明:采用无人机搭载尼康D810拍摄、原始影像数据796张、焦距35mm。测区地形主要是山区,高差较大,村庄分布呈线条状。



图1 数据生产流程


根据实际的数据成果要求,制定了以上的数据生产流程解决方案。输出了传统的正射影像用于做地物的自动化解译。在此次测试中,Inpho表现出自动化程度高,效率高,精度高。空三自动匹配能力很强,尤其是对于弱纹理区域的匹配,也可以匹配出足够的 有效连接点。基于CBM逐像素的算法,可以匹配出高精度的真彩色DSM点云数据,足以和Lidar点云相媲美。


基于Inpho软件的基本影像处理



1. 原始拍摄的数据和Inpho软件初始创建工程界面


图2 原始影像展示


图3 Inpho软件创建工程界面


下面展示的空中三角测量界面中,图中自动化匹配出的绿色小点代表各影像之间的连接点匹配情况,匹配点多,连通性好。图4边缘分布的各红色圆形代表该影像和周围影像连通性较低,因为这些影像大都处于边缘地带,外围没有其它影像,所以这些位置外围呈现不同比例的红色,内围连通性较好的影像所在的圆形可呈现黄色、绿色,其连通性按该颜色顺序,逐渐变强。



图4 空三的连通性分析



图5 连接点误差椭圆分布


最后在ortho Vista模块将处理好的单片影像进行镶嵌,编辑拼接线、匀色等操作后输出正射影像。可直接导入eCognition软件进行地物特征的智能化识别与多景影像自动化批处理,同时由影像匹配生成的点云数据——DTM/DSM还可以按照其特有的高度信息进行点云的自动化分类、点云深度学习分类与输出;空三的成果还可以导入到第三方测图软件进行测图。


数据分析阶段:基于eCognition软件的自动化解译分析

基于正射影像分辨率0.2的地物类型智能化解译


表1 eCognition软件测试基本情况

测试区面积

8914994.2平方米

影像分辨率

0.2

数据测试主要内容

基于eCognition软件,利用OBIA面向对象分析技术对该地区的植被、建筑房屋、道路、耕地、裸地进行了智能化解译分析。



1.    加载原始影像,创建工程,用Mean red=0的条件,去掉影像背景类别;


图6 原始影像数据信息

图7 创建工程

2.    基于多尺度分割算法进行分割、光谱差异分割算法进行细碎图斑的合并,采用OBIA面向对象的分析方法,利用形状特征因子、蓝光波段的均值特征、面积特征因子等提取在耕耕地地物类型;利用明亮度特征因子、蓝光波段均值、绿光波段均值特征因子、长宽比因子、提取建筑和道路类型。用绿光波段特征因子提取植被类型、用面积特征因子提取最后的裸地特征因子,结果如下:


图8 各地物提取结果



图9 建筑物边缘自定义优化参数的提取精度展示



3.    整体结果如下所示:


图10 多地物类型最终解译结果

4.    将成果分类的数据进行一键式导出。可导出属性字段超级多,本次主要导出的为下面16个:


图11 属性字段类型


Arcgis软件中的显示效果:

图12 Arcgis软件中各地物类型显示效果

本次基于正射影像数据测试的结果中,提取较好的类别是建筑房屋、植被、在耕耕地和裸地这四类,容易发生混合的地类是植被与房屋的阴影类型。

今日分享就到这里啦,欢迎咨询。






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