好书推荐 | 遥感图像处理实战，eCognition让数据“说话”

eCognition是世界上第一个将基于对象技术应用于地学分析的软件。它保持遥感信息分析领域理论方法及应用算法的先进性，每年将当前最先进的图像分析技术融入图像分析功能中，并提供了关于物体描述的特征及上千种图像分析的算法。最新集成了支持向量机（SVM）、深度学习和超像素分割算法等机器学习算法，可以从海量的遥感卫星数据中挖掘信息、知识表示与推理。但是其概念体系复杂、算法特征参数类型繁多，参考资料少。

图图今天推荐一本2020年6月刚刚面世的新书《eCognition：遥感图像处理实战》，由eCognition 研发一线的高级工程师、高校教师和行业专家多年实战经验撰写，不仅汇集了通过规则集来构建新的机器学习算法，还包含了行业解决方案和生产实际应用案例详解，图书简化理论，注重应用，兼顾最新算法介绍和实际应用案例分享。

编著：王学恭，郝容，郭涛，白洁，刘孟琴，等

出版单位：科学出版社

出版时间：2020年6月

专家推荐

中国气象科学研究院 房世波 研究员

随着社会经济和技术的快速发展，人们对遥感技术及应用也提出了更高的要求：一是对遥感信息精度要求越来越高；二是对遥感数据海量处理需求越来越大；三是多源遥感数据、多学科综合分析应用越来越多；四是对遥感数据自动化分析处理方法的研究越来越紧迫。

eCognition 的出现，推动了遥感图像向更高层次的应用。它模拟人类视觉感知系统，从多个角度、多个层次、多个时间及空间关系综合分析多源数据，将人类的认知过程转化成计算机能够识别的语言来进行自动化解译分析，并可以将这种分析过程存储、升华及再应用。eCognition提供了上千种丰富的特征描述和灵活的分析算法，为智能图像分析研究者将自己的研究理论转换为被算法识别过程提供了便利，使得自动化信息提取变为可能。

阅读该书，读者可以了解 eCognition 的基础操作，同时学习到通过规则集来构建新的机器学习算法，体会 eCognition 在高分辨率影像应用方面的独特魅力。特别是高校科研人员、企业工程师和行业专家均能在该书中找到自己的解决方案或灵感。

自然资源部第三航测遥感院 张平 高工

高分辨率遥感影像时空大数据的智能发掘和利用及其共享方式和规则将是地理信息产业服务行业的机遇与挑战，跨界融合和群智开放是人工智能当前加速的最关键特征，在这方面，eCognition 已走在前列，更深层次服务于诸多行业，快速、准确提取所需遥感影像信息。

该书内容浅显易懂，为读者提供了较为翔实的操作指南，即使非专业人士，根据书中讲解，也可轻松入门进行操作。值得一提的是该书独辟蹊径的问题解决方法，为读者更深入学习和应用 eCognition 提供了参考。

图书章节

基础操作篇

主要内容为 eCognition 9.x 软件介绍、基础架构、产品组成，以及新版软件增加的模板匹配和点云数据分析。

生产应用篇

以建筑物规范化质检为例，详细阐述了 Architect 的应用。

解决方案篇

以解决方案为背景，对 eCognition 的转移图层、矢量数据、区域和地图分析进行讲解。

全文目录

上篇 基础操作

第1章 eCognition 概述

1.1 eCognition 特色  

1.2 eCognition 组成

1. 3 eCognition 新功能

1.4 eCognition优势与应用案例

1.5 关于本书

第2章 模板匹配  

2.1 模板匹配算法  

2.2 模板编辑工作流程

2.3 临时模板图层创建

2.4 模板匹配组的创建

2.5 使用模板匹配组

2.6 创建非模板匹配

2.7 非模板匹配的使用

第3章 点云数据分析

3.1 激光点云文件输出

3.2 多源数据分析

中篇 解决方案

第4章 转移图层分析  

4.1 内容概览  

4.2 案例介绍  

4.3 解决方案  

4.4 操作步骤  

4.5 案例总结  

4.6 算法详解

第5章 矢量数据分析  

5.1 内容概览  

5.2 案例介绍  

5.3 解决方案  

5.4 操作步骤  

5.5 案例总结  

5.6 算法详解

第6章 区域和地图分析  

6.1 内容概览  

6.2 案例介绍  

6.3 解决方案  

6.4 分析流程介绍  

6.5 提取分析区域  

6.6 水体分析  

6.7 分类  

6.8 案例总结  

6.9 算法详解

下篇 生产应用

第7章 Architect应用  

7.1 Architect应用介绍  

7.2 编辑已有的Architect应用  

第8章 创建Architect应用  

8.1 新应用的创建  

8.2 创建对象模块  

8.3 植被分类  

8.4 水体分类  

8.5 手动分类

8.6 Clutter Removal  

8.7 合并对象

8.8 导出矢量文件  

第9章 建筑物规范化质检  

9.1 搜寻已有的应用

9.2 创建质检和导出  

适用读者

• 地理信息科学、遥感科学与技术专业本科生实习教材

• 高校相关学科教师、相关领域工程技术人员参考

• 高校研究生和企业培训的配套教材

获取方式

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作者团队

本书的作者团队来自图灵理工实验室(Turing Institute of Technology，TIT Lab)。TIT Lab是推广计算机科学的公益组织机构，主要提供人工智能、机器学习、数据挖掘和数据科学等方面以及地理空间信息工程、遥感科学与技术、高级翻译等多学科交叉前沿技术，是一个助力成员终身学习和拓展技能的平台。TIT Lab发起人：郭涛。

目前TIT Lab设立六个研究方向：

1.人工智能（Artificial Intelligence, AI）

2.机器学习与模式识别（Machine Learning, ML）

3. 数据科学（ Data Science, DS）

4.（时空）数据挖掘与分析（Data Mining, DM）

5.遥感智能分析（Remote Sensing Intelligence ，RSI）

6. 高级翻译（Advanced Translation，AT）

申明：本文发布的网站内容均不代表本号观点，本号旨在提供参考素材以便学习交流。

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往期目录

汪荣贵——机器学习基本知识体系与入门方法

陈强——从Cell封面论文谈AI研究中的实验数据问题

石争浩——从先验到深度：低见度图像增强

行知论坛——南理工行知论坛&图图Seminar：智能画质增强专题

孙显——遥感图像智能分析：方法与应用

章国锋——视觉SLAM在AR应用的关键性问题探讨

林宙辰——机器学习中优化算法前沿简介

白相志，冯朝路——“医学图像与人工智能”主题论坛

下期直播预告

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