eCognition使用ESP插件得到最优分割尺度

eCognition 面向对象的多尺度分割

使用ESP插件进行多尺度分割。

下载ESP插件

链接：https://pan.baidu.com/s/1QnDASk1p5GCYNCoEXB0vSg
提取码：i102

ESP插件压缩包里面包括
(1) ZedGraph.dll
(2)ESP_estimation_scale_parameter.dcp
(3)ESP_Estimation_Scale_Parameter_Chart.exe
在这里插入图片描述
将ZedGraph.dll拓展文件放到eCognition Developer 64安装目录下的 bin\plugins文件夹下

step1. 打开eCognition软件，创建工作空间导入影像。

step2. 加载和运行工具。

在这里插入图片描述
在工具栏【process】-【load rule set】加载规则集/自定义算法
“ESP2_Estimation_Scale_Parameter_2.dcp”（在解压文件夹中ESP存储在计算机上的路径）

ESP2是2014年最新版，ESP是2010版，两者参数略有不同

step3. 根据需要设置参数，上图为默认参数。

参数解释

Selectmap:(选择要应用ESP2的地图；默认情况下，ESP2将在主地图分割)
Use the Herarchy: 使用层次结构 (0=每个尺度参数基于像素级别独立生成；1=每个尺度级别是在层次结构中生成的，以自上而下或自下而上的方法)
Hierarchy: TopDown=0 or BottomUp=1 ? : BottomUp从最小级别开始，合并对象以获得较高级别；TopDown从较粗级别开始，分割对象以获得较小的级别；默认情况下，等于1
**Starting scale_Level **: 开始处理的三个级别的最小比例参
数；默认情况下，所有开始比例= 1
Step size_Level 1:逐步分割处理的比例参数的增量，默认为1， 10， 100…
'Shape’ and ‘Compactness’：在多尺度分割中实现的同质性准则的组成；默认值分别为0.1和0.5
Produce LV Graph’： 0=不生成一个LV.txt文件；1=生成一个带有LV值的txt文件，文件在ESP_Estimation_Scale_Parameter_Chart的帮助下以图形方式虚拟化。
number of loops: 循环数，如果要生成LV图需要设置，要生成的比例等级的数量。

设置完参数点击Excute即可运行，如果影像较大需要较长时间运行。

step.4 运行结束查看结果

运行结束后，切换地图，在Select Active map中选择Hierarchy_B-Up即可查看结果。以及切换不同等级，实验数据有三层，下图为从Level3–Level1

在这里插入图片描述
Level1 Level2
Level3
最后，【Export】导出结果即可.
可将结果导出为shapefile等格式。

step5. 查看最佳分割参数

将上述的Produce LV Graph参数设置为1，才能够得到ROC-LV折线图。
工具将局部方差（LV）和变化率（兴趣量表水平与前一个水平之间的ROC=变化率）与量表水平绘制起来。图中显示了局部方差的ROC突然下降，然后是水平。然而，如果ROC在第一个尺度水平上极高，则局部方差的变化是不可见的。

将txt文件输入Chart工具并计算变化率值，可看到如下结果，图中可清晰地看出峰值的存在。在找到峰值以后，可直接用峰值对应的分割尺度做多尺度分割实验，寻找每种地物对应的最优尺度，省去了遍历尺度进行实验的不便。
在这里插入图片描述
随着场景中物体均匀性的增加，局部方差随着尺度参数的增加而增加。在曲线上的连续水平之前，LV的最高值表明了物体在同质性变化方面达到了有意义的组织水平的尺度。