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影像对象融合是可以自由定义对象合并或者增长的一个合并算法，一起联合以下3种对象融合算法使用会有更好的效果。

1 基于种子对象特征---Merge region

2 基于候选对象特征---Grow region

3 基于目标对象特征---Image object resulting from the merge

算法解析

影像对象融合算法参数

如图weight sum说明：(Target * Weight)+( seed * Weight)+( Candidates * Weight)

关于种子（seed）、候选（Candidates）及目标对象（Target）的概念解析

当前影像对象称为种子；

合并种子对象和候选类的结果称为目标类；

在2者周围的称为候选对象。

数据展示

1 原始数据分割分类展示效果

2 影像对象融合规则集设置，在soil类别中，当选择了roundness拟合特征后，会自动生成拟合阈值和对象之间的权重值，点击执行，结果视图中下方的是执行规则集后的效果

3 在soil类别中，特征选择brightness后的效果

4 在map2的urban类别中，执行下图所示的Set-up标签下的规则集，结果如下

5右击执行do标签下的所有规则集，结果如下

上方do标签下的规则集解析：

创建变量/标签里的条件

1>Find domain extrema算法

2 利用影像对象融合算法对影像进行融合，选Mean DSM特征

3 新建assign class算法，将_active中的类分到building

整体规则集展示

具体操作视频请扫描下方二维码。

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