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成都信息工程学院ChengduUniversityofInformationTechnology高光谱与高分辨率遥感实验报告实验名称：面向对象特征提取指导老师：夏志业学生姓名：李同同学号：20090430531实验名称：面向对象特征提取2实验目的和原理熟悉高分ENVI-FX面向对象特征提取的过程和方法。面向对象的技术：集合临近像元为对象用来识别感兴趣的光谱要素；充分利用高分辨率的全色和多光谱数据，利用空间，纹理，和光谱信息来分割和分类的特点；以高精度的分类结果或者矢量输出FX操作主要分为发现对象和特征提取两个部分。3数据介绍：qb_colorado.dat4实验步骤4.1在ENVIZoom里面打开qb_colorado.dat数据，选择Processing—FeatureExtraction工具，选择qb_colorado.dat数据，首先进行图像分割，阈值设为50；下一步，进行图像合并，阈值设为92。得到分类图如图：4.2,点击Next，点击Next，在点击Next。

4.3基于规则分类。选择Classifybycreatingrules，首先对房屋进行创建规则，首先基于植被指数设置阈值为0.3,EDV1大于0.3的去除，接下来去除道路，选择规则里面的Spatial->rect_fit，设置阈值大于0.5，则道路也去除了。再创建规则Spatial->elongation，去除小的长条形边界，设置阈值小于3,再去除小的碎片，Spatial->area，设置大于40小于700，之后去除水泥地，Spectral->avgband_2，选择小于668值的部分，去除水泥地等反射率高的部分。令FeatureExtraction:qb.colorado4.5相同的方法，提取出绿地、裸地、道路、其他，并导出矢量图。4.6另外，我们也可以通过对对象进行逐一的选择来把地物进行分类，可以进行多选:新建地物类型:Features得到的结果如下:PreviewFeatures|AttributesAlgorithm](.7objects)(27objects)(29objects)(.6objecte)(18objects)BoundariesTiu：SupervisedClassificationFeatures得到的结果如下:PreviewFeatures|AttributesAlgorithm](.7objects)(27objects)(29objects)(.6objecte)(18objects)BoundariesTiu：SupervisedClassification5实验结果与分析结果如上图；

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