图1 eCognition软件中卷积神经网络分类算法

 eCognition软件在完成的样本包的创建之后，其后续操作流程是创建、训练与应用模型。具体操作流程如下。

步骤1：创建CNN模型  

运用“create convolutional neural network”算法创建CNN模型

图2 eCognition软件中创建CNN模型

步骤2：训练CNN模型 

运用“train convolutional neural network”算法训练CNN模型

图3 eCognition软件中训练所创建的CNN模型

步骤3：保存训练后的CNN模型  

运用“save convolutional neural network”算法保存已训练的CNN模型

图4 eCognition软件中保存训练后的CNN模型

步骤4：加载已保存的CNN模型 

加载要解译分析的影像数据集，运用“load convolutional neural network”算法，加载前期训练后保存的模型。

图5 eCognition软件中加载已保存的CNN模型

步骤5：应用CNN 模型 

运用“apply convolutional neural network”算法，应用加载的CNN模型，生成各类地物特征热度图像。

图6 eCognition软件中应用CNN模型

图7 裸地热度图                                                      图8 林地热度图

图11  水体热度图

步骤6：

基于应用CNN模型获得的各类地物的热度图与影像数据，采用面向对象影像分析（OBIA）分类方法，完成最终的地物特征提取与分类。

图12  CNN与OBIA相结合的地物特征分类结果

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