面向对象的最佳尺度选择，面向对象的最佳尺度选择包括

基于面向对象分类方法的SPOT5影像土地利用信息提取研究——以河南省...

临颍县土地利用类型较丰富，主要以农用地为主，土地利用类型比较齐全，对土地利用 / 土地覆被信息自动提取试验研究，较为典型。图 8-1 河南省临颍县 SPOT 5 遥感影像图 2 资料收集 （1） 影像数据。

表1 基于遥感的河南省土地利用遥感信息分类 2 土地利用信息提取 以县级行政辖区为单元，将乡级及以上行政界线套叠在正射影像图上，结合样本影像信息并参考已有的土地利用数据库和土地利用详查资料，采用目视解译方法提取土地利用现状信息，同时建立遥感解译标志。

而在基于像元的分类中这种背景信息几乎不可利用。面向对象的影像分析技术是在空间信息技术长期发展的过程中产生的，在遥感影像分析中具有巨大的潜力，要建立与现实世界真正相匹配的地表模型，面向对象的方法是目前为止较为理想的方法。面向对象的处理方法中最重要的一部分是图像分割。

土地利用变化信息提取 变化信息提取采用计算机自动提取和人工交互解译两种方法进行，两种方法互为补充，互为验证，以减少变化信息的遗漏和伪变化图斑。 1 变化信息的提取 变化信息的自动提取包括变化信息的增强和使用分类法提取变化信息并输出矢量文件两个步骤。

控制点基础信息获取 1 控制点的布设与测量 项目控制点布设的工作底图是 SPOT 5_5 m 遥感影像，河南省域涉及 80 多景 SPOT 5 影像，受卫星数据获取周期的影响，影像是分批次提供的，为保证项目进度，控制点的布设采用先来先选的原则分批次进行。

有谁能提供如何用C语言实现面向对象,而且要具体的文档,谢谢!最好是...

我要的是用C语言实现面向对象的相关文档，因为我做的是嵌入式开发，在工业应用上经常需要用C语言去实现面向对象的思想。或者谁有UML+OOPC嵌入式C语言开发精讲的电子版，或者OOC这本书... 我要的是用C语言实现面向对象的相关文档，因为我做的是嵌入式开发，在工业应用上经常需要用C语言去实现面向对象的思想。

封装 封装就是把数据和方法打包到一个类里面。其实C语言编程者应该都已经接触过了，C 标准库 中的 fopen()， fclose()， fread()， fwrite()等函数的操作对象就是 FILE。数据内容就是 FILE，数据的读写操作就是 fread()、fwrite()，fopen() 类比于构造函数，fclose() 就是析构函数。

最后，面向对象开发的使用可以减小开发复杂系统所面临的危险，主要是因为系统集成遍布软件生命周期的各个阶段。 3 面向对象的建模 面向对象的建模不仅仅是新的编程语言的汇总。它是一种新的思维方式，一种关于计算和信息结构化的新思维。

当然可以！面向对象本身是一种思想，而用哪种语言实现只是一种技术手段。事实上思想和技术的关系本身就是class和object的关系。

C 可以写出面向对象风格的程序，linux源码里面都有很多类似的用法，但是你可能会觉得很别扭，因为这样的实现都需要用到回调函数。所以你应该选择合适的工具，需要面向对象的时候，还是请选择C＋＋吧。先找一本C＋＋的教材看看。

面向对象分类方法的优势

1、强调从现实世界中客观存在的事物（对象）出发来认识问题域和构造系统，使系统能更准确地反映问题域。运用人类日常的思维方法和原则（体现于OO方法的抽象、分类、继承、封装、消息等基本原则）进行系统开发，有利于发挥人类的思维能力，有效控制系统复杂性。

2、面向对象方法的主要优点是：符合人们通常的思维方式。具有高度连续性从分析到设计再到编码采用一致的模型表示具有高度连续性。软件重用性好软件重用性好。

3、多态性允许每个对象以适合自身的方式去响应共同的消息。多态性增强了软件的灵活性和重用性。..使用面向对象思想进行开发有以下优点：易维护 采用面向对象思想设计的结构，可读性高，由于继承的存在，即使改变需求，那么维护也只是在局部模块，所以维护起来是非常方便和较低成本的。

4、面向对象方法比较符合人类的思维方式，而且它最大的优势是代码重用，由于使用大量的可重用的类库，可以提高开发效率，缩短开发周期，降低开发成本，提高哦程序代码的可靠性，减少程序的维护工作量，而且还可以提高程序的标准化程序。

面向对象的遥感影像分类方法有哪些

其采用一种基于遥感影像的多尺度分割方法，可以生成任意尺度的、属性信息相似的影像多边形 ( 对象) ，运用模糊数学方法获得每个对象的属性信息，以影像对象为信息提取的基本单元，实现分类和信息提取。

传统的基于像素的遥感影像处理方法都是基于遥感影像光谱信息极其丰富，地物间光谱差异较为明显的基础上进行的。对于只含有较少波段的高分辨率遥感影像，传统的分类方法，就会造成分类精度降低，空间数据的大量冗余，并且其分类结果常常是椒盐图像，不利于进行空间分析。为解决这一传统难题，模糊分类技术应运而生。

常用的遥感数据的专题分类方法有多种，从分类判别决策方法的角度可以分为统计分类器、神经网络分类器、专家系统分类器等；从是否需要训练数据方面，又可以分为监督分类器和非监督分类器。 统计分类方法 统计分类方法分为非监督分类方法和监督分类方法。

非监督分类最常用的统计方法是聚类分析，聚类分析是按照像元之间的相似程度来进行的一种多元统计分析方法。监督分类的缺点在于会有大量的像元没有分类。

到目前为止，面向对象的方法是一种比较理想的方法，可以建立一个与现实世界相匹配的地面模型。面向对象的处理方法中最重要的部分是图像分割。随着地球观测任务的逐步细化，高分辨率的遥感卫星图像得到了越来越广泛的应用。这给遥感图像分类方法带来了挑战。

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