Vous utilisez la classification basée sur les objets Orfeo Toolbox dans le tutoriel / workflow QGIS?

J'ai une série de photos aériennes de la végétation qui doit être classée. Au lieu d'utiliser l'interprétation manuelle, je veux essayer d'utiliser la classification basée sur les objets basée sur la boîte à outils Orfeo dans le traitement QGIS.

Cependant, je ne trouve aucun tutoriel expliquant comment le faire dans QGIS. Dans le guide Orfeo, les étapes sont

1. Segmentation de l'image (en totalité ou en partie);
2. Image à LabelObjectMap (une sorte de transformation std :: map);
3. Réétiquetage éventuel;
4. Calcul d'attribut pour les régions utilisant l'image avant segmentation:
5. Filtrage d'objets
6. LabelObjectMap à la transformation d'image.

Mais je ne trouve pas d'étape par étape spécifique, quel algorithme géo à utiliser. J'ai essayé de suivre le flux de travail LSMC (Large-Scale Mean-shift Classification) et d'exécuter la segmentation (Meanshift). Le résultat LSMC était assez bon, mais je ne sais pas quoi faire ensuite pour étiqueter l'objet (ou faire un objet d'apprentissage) et le classer.

J'ai essayé le TrainImageClassifier (SVM), TrainORGLayerClassifier, ORGLayerClassifier, mais aucune sortie n'est sortie. J'ai essayé de trouver des tutoriels, mais je n'en ai pas trouvé. Je suis totalement confus au sujet du flux de travail.

J'ai trouvé un tutoriel ici

Mais ce n'est pas très utile, car lorsque je suis en train de préparer des données de référence (joindre des attributs par emplacement), cela donne un fichier de formes et il n'y a pas de fichier XML. Pendant ce temps, l'étape suivante nécessite un fichier XML. Toujours coincé.

En fin de compte, je les ai classés en fonction d'un ensemble de règles comme eCognition, mais je dois écrire le script dans la calculatrice de champ

Le fichier XML de l'étape suivante est destiné à la sortie ... doc . dit:

"Fichier XML de sortie: nom de fichier XML où les statistiques sont enregistrées pour une réutilisation future."

DÉSOLÉ, ce manuel est d'un outil différent ... semble vraiment, quelque chose manque dans ce tutoriel. Je vais essayer d'utiliser scikit-learn. Comme j'ai maintenant une couche avec des segments et ses caractéristiques (dans la 4ème étape de segmentation, j'ai utilisé comme pile d'entrée de couches, que je veux utiliser comme caractéristiques de classification). Je ferai rapport ici.