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eCognition软件应用案例——海岸线自动化识别与提取
发布时间:2021-11-12 11:25:05| 浏览次数:

海洋和陆地是地球表面的两个基本单元,海岸线即是陆地与海洋的分界线,一般指海潮时高潮所到达的界线。地质历史时期的海岸线,称古海岸线。在漫长的海岸带蕴藏有极为丰富的矿产、生物、能源、土地等自然资源。自古以来,海岸带是人类活动的地区,这里遍布工业城市和海港,不仅是国防前哨,而且是海陆交通的枢纽、经济发展的重要基地。因此,从事海岸地貌的研究,掌握海岸的演变过程,预测海岸的变化趋势,对港口建设、围垦、养殖、旅游和海岸能源等自然资源的合理开发利用,都有着十分重要的意义。那今天就让我们一起基于SAR数据来进行海岸线的识别与提取。


整体技术路线

 


图1 整体分类策略图

 

步入正题

1 首先进行背景黑边的裁剪去除---多阈值分割分类算法


图2 黑色背景分割分类效果图


2 对未分类进行多尺度分割(75)



图3 多尺度分割效果图


3 基于波段信息的均值,找到某一个阈值,进行水域的粗分类


图4 “水域”第一次分类效果图


4 基于波段信息的均值,找到某一个阈值,进行“陆地”的粗分类


图5 “陆地”第一次分类效果图


5 基于Find enclosed by class算法,进行陆地内部的优化分类


图6 “陆地”优化分类效果图


6 基于Merge region算法,将“陆地”合并

 


图7 “陆地”合并效果图


7 基于Find enclosed by image object算法,进行“陆地”的细分类



图8 “陆地”内部优化效果图


8 合并“陆地”和“水体”


图9“陆地”&“水域”合并效果图


9 为了分割更清晰的海岸线---将“未分类”进行二次分割,再对“陆地”和“水体”进行再次分类

 




图10 基于二次分割后“陆地”&“水域”分类效果图


10 进行“陆地”和“水域”与“未分类”之间进行一个简单的分类去除;再将“陆地”中面积小于5000pixel的土块分到“水域”中/合并;将“水域”中面积小于5000的土块分到“陆地”中/合并



图11“陆地”&“水域”二次优化合并效果图


11 将边界进行简单的手动编辑,相当于一个简单质检过程,结果如下所示:



图12 编辑前效果



图13 编辑后效果

12 开始水域和陆地的边沿优化,主要算法是Pixel-based object resizing,具体调优参数要根据实际影像来回去调整,基本算法界面和结果如下所示:




图14  “陆地”基本优化结果



图15 水域基本优化结果

13 将剩余的“未分类”都分为“陆地”,并进行合并。最后结果如下所示



图16  海岸线自动化提取结果


    今日案例分享就到这里啦,如果您想咨询相关技术问题,请在下方评论区留言。

 

 




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