大家好，本期给大家展示一条非常成熟的Inpho软件和eCognition软件一体化处理与分析的工作流。首先，基于Inpho软件可以得到DSM、DTM、DOM、TDOM多种可交付成果。其次，融合多源数据的eCognition软件可对不同类型地物特征快速进行智能化解译分析与统计，辅助完成制图，精准服务于各行各业的不同应用。

数据生产阶段：基于Inpho软件的正射影像生成

研究区数据基本情况说明：采用无人机搭载尼康D810拍摄、原始影像数据796张、焦距35mm。测区地形主要是山区，高差较大，村庄分布呈线条状。

图1 数据生产流程

根据实际的数据成果要求，制定了以上的数据生产流程解决方案。输出了传统的正射影像用于做地物的自动化解译。在此次测试中，Inpho表现出自动化程度高，效率高，精度高。空三自动匹配能力很强，尤其是对于弱纹理区域的匹配，也可以匹配出足够的 有效连接点。基于CBM逐像素的算法，可以匹配出高精度的真彩色DSM点云数据，足以和Lidar点云相媲美。

基于Inpho软件的基本影像处理

1. 原始拍摄的数据和Inpho软件初始创建工程界面

图2 原始影像展示

图3 Inpho软件创建工程界面

下面展示的空中三角测量界面中，图中自动化匹配出的绿色小点代表各影像之间的连接点匹配情况，匹配点多，连通性好。图4边缘分布的各红色圆形代表该影像和周围影像连通性较低，因为这些影像大都处于边缘地带，外围没有其它影像，所以这些位置外围呈现不同比例的红色，内围连通性较好的影像所在的圆形可呈现黄色、绿色，其连通性按该颜色顺序，逐渐变强。

图4 空三的连通性分析

图5 连接点误差椭圆分布

最后在ortho Vista模块将处理好的单片影像进行镶嵌，编辑拼接线、匀色等操作后输出正射影像。可直接导入eCognition软件进行地物特征的智能化识别与多景影像自动化批处理，同时由影像匹配生成的点云数据——DTM/DSM还可以按照其特有的高度信息进行点云的自动化分类、点云深度学习分类与输出；空三的成果还可以导入到第三方测图软件进行测图。

数据分析阶段：基于eCognition软件的自动化解译分析

基于正射影像分辨率0.2的地物类型智能化解译

表1 eCognition软件测试基本情况

测试区面积	8914994.2平方米
影像分辨率	0.2米
数据测试主要内容	基于eCognition软件，利用OBIA面向对象分析技术对该地区的植被、建筑房屋、道路、耕地、裸地进行了智能化解译分析。

1.    加载原始影像，创建工程，用Mean red=0的条件，去掉影像背景类别；

图6 原始影像数据信息

图7 创建工程

2.    基于多尺度分割算法进行分割、光谱差异分割算法进行细碎图斑的合并，采用OBIA面向对象的分析方法，利用形状特征因子、蓝光波段的均值特征、面积特征因子等提取在耕耕地地物类型；利用明亮度特征因子、蓝光波段均值、绿光波段均值特征因子、长宽比因子、提取建筑和道路类型。用绿光波段特征因子提取植被类型、用面积特征因子提取最后的裸地特征因子，结果如下：

图8 各地物提取结果

图9 建筑物边缘自定义优化参数的提取精度展示

3.    整体结果如下所示：

图10 多地物类型最终解译结果

4.    将成果分类的数据进行一键式导出。可导出属性字段超级多，本次主要导出的为下面16个：

图11 属性字段类型

在Arcgis软件中的显示效果：

图12 Arcgis软件中各地物类型显示效果

本次基于正射影像数据测试的结果中，提取较好的类别是建筑房屋、植被、在耕耕地和裸地这四类，容易发生混合的地类是植被与房屋的阴影类型。

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