Verwenden Sie die objektbasierte Klassifizierung von Orfeo Toolbox in QGIS Tutorial / Workflow?

Ich habe eine Reihe von Luftbildern der Vegetation, die klassifiziert werden müssen. Anstatt die manuelle Interpretation zu verwenden, möchte ich versuchen, die objektbasierte Klassifizierung basierend auf der Orfeo Toolbox in der QGIS-Verarbeitung zu verwenden.

Ich kann jedoch kein Tutorial finden, das erklärt, wie es in QGIS gemacht wird. In der Orfeo-Anleitung sind die Schritte

1. Bildsegmentierung (das Ganze oder nur Teile davon);
2. Image to LabelObjectMap (eine Art std :: map) -Transformation;
3. Eventuelle Neuetikettierung;
4. Attributberechnung für die Regionen unter Verwendung des Bildes vor der Segmentierung:
5. Objektfilterung
6. LabelObjectMap zur Bildtransformation.

Aber ich kann keinen bestimmten Schritt-für-Schritt-Algorithmus finden, der verwendet werden kann. Ich habe versucht, dem LSMC-Workflow (Large-Scale Mean-Shift Classification) zu folgen und auch die Segmentierung (Meanshift) auszuführen. Das LSMC-Ergebnis war recht gut, aber ich habe keine Ahnung, was ich als nächstes tun soll, um das Objekt zu kennzeichnen (oder ein Trainingsobjekt zu erstellen) und es zu klassifizieren.

Ich habe den TrainImageClassifier (SVM), den TrainORGLayerClassifier, den ORGLayerClassifier ausprobiert, aber es wurden keine Ausgaben ausgegeben. Ich habe versucht, einige Tutorials zu finden, konnte aber keine finden. Ich bin total verwirrt über den Workflow.

Ich habe hier ein Tutorial gefunden

Es ist jedoch nicht besonders hilfreich, da bei der Vorbereitung von Referenzdaten (Verknüpfung von Attributen nach Speicherort) Shapefiles erstellt werden und keine XML-Datei vorhanden ist. In der Zwischenzeit wird für den nächsten Schritt eine XML-Datei benötigt. Immer noch stecken.

Am Ende habe ich sie anhand von Regelsätzen wie eCognition klassifiziert, aber ich muss das Skript im Feldrechner notieren

Die XML-Datei im nächsten Schritt dient zur Ausgabe ... doc . sagt:

Msgstr "XML - Ausgabedatei: XML - Dateiname, in dem die Statistiken zur späteren Wiederverwendung gespeichert werden."

ENTSCHULDIGUNG, dieses Handbuch ist von einem anderen Werkzeug ... es scheint wirklich, dass in diesem Tutorial etwas fehlt. Ich werde versuchen, scikit-learn zu verwenden. Da ich jetzt eine Ebene mit Segmenten und ihren Merkmalen habe (im vierten Segmentierungsschritt habe ich als Eingabestapel Ebenen verwendet, die ich als Klassifizierungsmerkmale verwenden möchte). Ich werde hier berichten.