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Feature Analyst for ArcGIS

 Feature Analyst for ArcGIS是面向对象的遥感影像分析模块,提供了针对高分辨率影像的地物分类和信息提取算法,在数据分析处理时均采用了机器学习技术,通过对光谱信息和空间几何关系的分析来实现数据的分类和特征的提取,可快速、高效地从遥感影像以及扫描图中自动提取2D3D地理空间要素。采用一键式的工作流方式提取各类信息,自动化程度较高,极大地减少了实际工作所需时间。信息提取过程中不但利用影像的光谱信息,同时考虑提取对象的多种空间信息(尺寸、形状、纹理、模式、空间关系和阴影等)。简化了地理空间数据的生产,提高了信息提取的精度。

 

训练区的选取及特征提取结果

 

 

利用空间关系和光谱特性提取要素特征

易用

      不是专家?不是问题。Feature Analyst通过提供向导式工作流,在整个要素提取的过程指导用户,使特征提取处理简单化。

 

结果可重复性

      使用输入分析器,理解软件是怎样使用提供的信息得到结果的。利用模型库去创建提取库,应用于新影像的处理。

 

选择自己的平台

       Feature Analyst可以应用在ERDAS IMAGINE平台和ESRI’s ArcGIS平台上

 

关键特征

· 准确的信息提取,定义好的地物要素, 如建筑物的角点、海岸线、道路、警卫围栏、马圈等,更准确地提取

· 要素提取精度高,在大多地物要素类别的精度超过传统精度,对于全色影像可以超过88%的精度

· 面向对象的学习模型,以相同特征的“同质均一”的图块对象为基本分析单元,如光谱、纹理和空间组合关系,对象的属性包括颜色、尺寸、形状、结构、纹理、阴影、空间关系等

· 在小的要素提取上可以大大减少劳动强度与成本

· 在大片的土地覆盖分类,植被制图以及森林覆盖(canopy coverage)能够“一键”完成

· 提供影像处理工具

· 利用批处理模式

· 自动要素提取可以为工作团队创建与共享相应的学习库

· 每一个单位可为自己的知识库做进一步的更新与扩充,从而提高效率

· 成功地使用机器学习技术,并通过用户干预的方式实现。

· 数据处理流程上,采用重复学习,迭代优化分类和特征提取结果。

· 支持变化检测

· 高级的线、多边形、交叉处的矢量剔除处理功能

· 针对线和多边形的平滑算法

· 非监督分类

· 支持三维特征提取

· 自动为3D特征生成属性

· 支持多元数据融合

· 支持矢量栅格之间的转换

· 针对聚类剔除的分层训练

 


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