Utilizzando la classificazione basata sugli oggetti di Orfeo Toolbox nel tutorial / flusso di lavoro di QGIS?

Ho una serie di foto aeree di vegetazione che deve essere classificata. Invece di utilizzare l'interpretazione manuale, voglio provare a utilizzare la classificazione basata sugli oggetti basata sulla casella degli strumenti Orfeo nell'elaborazione QGIS.

Tuttavia, non riesco a trovare alcun tutorial che spieghi come farlo in QGIS. Nella guida di Orfeo, i passaggi sono

1. Segmentazione dell'immagine (tutta o solo parte di essa);
2. Trasformazione da Image a LabelObjectMap (una specie di std :: map);
3. Eventuale rietichettatura;
4. Calcolo degli attributi per le regioni che utilizzano l'immagine prima della segmentazione:
5. Filtraggio oggetti
6. LabelObjectMap per la trasformazione delle immagini.

Ma non riesco a trovare uno specifico step-by-step, quale algoritmo geografico usare. Ho cercato di seguire il flusso di lavoro LSMC (classificazione su grande scala a spostamento medio) e di eseguire anche la segmentazione (Meanshift). Il risultato LSMC è stato abbastanza buono, ma non ho idea di cosa fare dopo etichettare l'oggetto (o creare un oggetto di addestramento) e classificarlo.

Ho provato TrainImageClassifier (SVM), TrainORGLayerClassifier, ORGLayerClassifier, ma non sono stati emessi output. Ho provato a trovare alcuni tutorial, ma non sono riuscito a trovarne nessuno. Sono totalmente confuso riguardo al flusso di lavoro.

Ho trovato un tutorial qui

Ma non è così utile, come quando sono nella preparazione dei dati di riferimento (unisci gli attributi per posizione), si traduce in shapefile e non esiste alcun file XML. Nel frattempo, il passaggio successivo richiede un file XML. Ancora bloccato.

Alla fine, li ho classificati in base a set di regole come eCognition, ma devo scrivere lo script nel calcolatore di campo

Il file XML nel passaggio successivo è per l'output ... doc . dice:

"File XML di output: nome file XML in cui le statistiche vengono salvate per un futuro riutilizzo."

SPIEGATO, questo manuale ha uno strumento diverso ... sembra davvero che manchi qualcosa in quel tutorial. Proverò a usare scikit-learn. Dato che ora ho un livello con i segmenti e le sue caratteristiche (nella quarta fase della segmentazione ho usato una pila di livelli di input, che voglio usare come caratteristiche di classificazione). Riporterò qui.