Hiện nay, eCognition được cho là ph

Hiện nay, eCognition được cho là phần mềm tốt nhất để phân mảnh cho ảnh vệ tinh có độ phân giải cao và siêu cao. Tuy nhiên, quá trình phân mảnh ảnh chủ yếu dựa vào việc thử nghiệm để tìm các thông số phân mảnh thích hợp cho từng cảnh ảnh nên thường tốn thời gian và phụ thuộc nhiều vào kinh nghiệm của người sử dụng. Bài báo giới thiệu một phương pháp ước lượng các thông số tối ưu nhằm phân mảnh ảnh đa độ phân giải theo đối tượng trong eCognition. Cách tiếp cận của phương pháp là từ mối quan hệ về phổ và hình dạng của đối tượng đào tạo và các đối tượng con của nó tìm ra các thông số phù hợp để khi phân mảnh sẽ tạo ra các đối tượng giống như đối tượng đào tạo. Các bước thực hiện như sau: (1) Mở ảnh cần phân mảnh trên ArcGIS và số hóa một đối tượng tương đối đồng nhất trên ảnh gọi là đối tượng đào tạo; (2) Mở ảnh và lựa chọn khu vực chứa đối tượng đào tạo trên eCognition; (3) Phân mảnh cho khu vực lựa chọn với các tham số mặc định của phần mềm; (4) Chuyển kết quả sang phần mềm ArcGIS với các dữ liệu thuộc tính: Sai tiêu chuẩn, giá trị đồng nhất về phổ của đối tượng với các đối tượng liền kề, độ sáng chung (Brightness) và số lượng Pixel (Area) của từng đối tượng con; (5) Ghép các đối tượng con nằm trong đối tượng đào tạo thành khoanh vi tổng và chuyển kết quả sang phần mềm ArcGIS với dữ liệu thuộc tính tương tự như đối tượng con; (6) Tính toán giá trị các tham số: Scale parameter, Shape, Compactness cho đối tượng đào tạo; (7) Các thông số ước tính được sử dụng để phân mảnh cho toàn bộ cảnh ảnh.

Kết quả (Việt) 1:

Hiện nay, eCognition được cho là phần mềm tốt nhất tiếng phân mảnh cho ảnh vệ tinh có độ phân giải cao và siêu cao. Tuy nhiên, quá trình phân mảnh ảnh hào yếu dựa vào việc thử nghiệm tiếng tìm các thông số phân mảnh thích hợp cho phần cảnh ảnh nên thường tốn thời gian và phụ thuộc nhiều vào kinh nghiệm của người sử scholars. Hai báo giới thiệu một phương pháp ước lượng các thông số lồng ưu nhằm phân mảnh ảnh đa độ phân giải theo đối tượng trong eCognition. Cách truyện cận của phương pháp là từ mối quan hay về đàng và chuyển dạng của đối tượng đào chức và các đối tượng con của nó tìm ra các thông số phù hợp tiếng khi phân mảnh sẽ chức ra các đối tượng giống như đối tượng đào chức. Các bước thực hiện như sau: (1) Mở ảnh cần phân mảnh trên ArcGIS và số hóa một đối tượng tương đối đồng nhất trên ảnh gọi là đối tượng đào chức; (2) Mở ảnh và lựa chọn khu vực chứa đối tượng đào chức trên eCognition; (3) Phân mảnh cho khu vực lựa chọn với các tham số mặc định của phần mềm; (4) Chuyển kết tên sang phần mềm ArcGIS với các dữ suất thuộc tính: Sai tiêu chuẩn, giá trị đồng nhất về đàng của đối tượng với các đối tượng liền kề, độ dự chung (độ sáng) và số lượng điểm ảnh (diện tích) của phần đối tượng côn; (5) Ghép các đối tượng con nằm trong đối tượng đào chức thành khoanh vi tổng và chuyển kết tên sang phần mềm ArcGIS với dữ suất thuộc tính tương tự như đối tượng côn; (6) Tính toán giá trị các tham số: quy mô tham số, hình dạng, nhỏ gọn cho đối tượng đào chức; (7) Các thông số ước tính được sử scholars tiếng phân mảnh cho toàn bộ cảnh ảnh.

Kết quả (Việt) 2:

Hiện nay, eCognition been for is phần mềm tốt nhất for phân mảnh cho ảnh vệ tinh have resolution cao and siêu cao. Tuy nhiên, quá trình phân mảnh ảnh chủ yếu based on việc thử nghiệm 'for all the information số phân mảnh thích hợp cho each cảnh ảnh be thường tốn thời gian and depending nhiều vào kinh nghiệm of người sử dụng. Bài báo giới thiệu one phương pháp ước lượng all the information số tối ưu Nhâm phân mảnh ảnh đa resolution in objects in eCognition. Cách tiếp cận of phương pháp is from mối quan hệ về phổ and hình dạng of objects đào tạo and other objects con of it tìm ra all the information số phù hợp to on phân mảnh would created the objects as objects đào create. Các bước thực hiện như sau: (1) Mở ảnh cần phân mảnh trên ArcGIS and numbers hóa object relative đồng nhất trên ảnh gọi is the object đào tạo; (2) Mở ảnh and lựa chọn khu vực contained đối tượng đào tạo trên eCognition; (3) Phân mảnh cho khu vực lựa chọn as parameters defaults of software; (4) Chuyển kết quả đã hát phần mềm ArcGIS with dữ liệu thuộc tính: Sai tiêu chuẩn, giá trị đồng nhất về phổ of objects with the object liền kề, độ sáng chung (Brightness) and numbers lượng Pixel (Area) of each objects con; (5) Ghép all objects con is in the object đào tạo thành khoảnh vi tổng and chuyển kết quả sang phần mềm ArcGIS for dữ liệu thuộc tính tương tự like the object con; (6) Tính toán giá trị parameters: thông số Scale, Shape, nhỏ gọn nên cho đối tượng đào tạo; (7) Các thông số ước tính used to phân mảnh cho toàn bộ cảnh ảnh.