怎样用ecognition软件实现同一幅图片上的多尺度分割
今年由于用到了ecognition软件的对同一图片上分不同分割参数进行分割，在 络上查找了许多资料都没有具体的步骤，所以在这里补充一下步骤给大家。
主要步骤为以下几个要点：
1.新建工程，导入需要处理的图片，按大尺度来将图片分为需要的几个大区域
2.对几个大区域分别赋类别，然后导出其shp（矢量文件）
3.再新建一个工程，再次导入需要处理的图片，导入上一步的所有矢量文件
4.在ecognition中用导入的矢量文件切割区域，并赋值为新的区域
5.在规则中添加多尺度分割，设置好每个区域的参数和限制条件
6.分割完成
详细步骤如下：
1.新建工程，导入需要处理的图片，按大尺度来将图片分为需要的几个大区域，这里的大区域分割参数读者根据自己的需求来调整，我这里目的是将其分为nature、resident、industry三个部分。
最终分割结果如下图
2.然后创建需要切割成的几个大类，我这里是三个大类
3.运用对图像分割结果手动赋值类别（注意，一定要确保图片所有结果都有其对应的类别）
4.导出结果的矢量文件，做好命名
5.新建一个工程，重新添加图片，同时添加上一步中我们导出的矢量文件。
6.运用矢量文件进行切割，切割出刚才同样的结果
7.创建导入各个矢量的ID值，这一步非常重要：
8.然后添加命令update region，限制条件为ID
9.查询是否设置区域成功，在Process中的Manage Variables
10.最后对不同区域设置各自的尺度，进行多尺度分割，这里一定要注意Level Usage设置和不使用矢量文件、设置正确Region限制条件。
后面实验了下，一定要将Threshold condition条件也设置一下。如下图所示：
从中可以看见只有industry区域进行了多尺度分割处理，对相邻的区域没有进行分割，可证明此法能够正确对不同不规则大区域进行不同参数的分割处理。
以上方法就介绍到这（操作是真的复杂），如果有更好地方法，希望介绍给我。
具体实操视频为：
ecognition目标区域分割
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