Використовуючи класифікацію об'єктів Orfeo Toolbox в навчальному посібнику / робочому процесі QGIS?

У мене є набір повітряних фотографій рослинності, які потрібно класифікувати. Замість використання ручної інтерпретації я хочу спробувати використовувати об'єктно-класифіковану класифікацію на основі Orfeo Toolbox в QGIS Processing.

Однак я не можу знайти жодного підручника, який пояснює, як це зробити в QGIS. У посібнику з Orfeo кроки є

1. Сегментація зображення (ціла або лише її частини);
2. Зображення в LabelObjectMap (свого роду std :: map) перетворення;
3. Події, що стосуються подій;
4. Обчислення атрибутів для регіонів, що використовують зображення перед сегментацією:
5. Фільтрація об'єктів
6. LabelObjectMap для перетворення зображення.

Але я не можу знайти якийсь конкретний крок за кроком, який би алгоритм використовувати. Я намагався слідкувати за робочим процесом LSMC (Класифікація середньомасштабної величини), а також запускати сегментацію (Meanshift). Результат LSMC виявився досить хорошим, але я не маю уявлення, що робити далі, щоб позначити об'єкт (або зробити навчальний об’єкт) та класифікувати його.

Я спробував TrainImageClassifier (SVM), TrainORGLayerClassifier, ORGLayerClassifier, але виходів не вийшло. Я намагався знайти кілька навчальних посібників, але не зміг знайти жодного. Я повністю розгублений щодо робочого процесу.

Я знайшов тут підручник

Але це не так корисно, тому що коли я займаюся підготовкою довідкових даних (об'єднайте атрибути за місцем розташування), це призводить до форми файлу, а XML-файлу немає. Тим часом для наступного кроку потрібен XML-файл. Ще застрягли.

Зрештою, я класифікував їх на основі набору правил, таких як eCognition, але повинен записати сценарій у поле калькулятора

XML-файл на наступному кроці призначений для виведення ... док . каже:

"Вихідний XML-файл: ім'я файлу XML, де зберігаються статистичні дані для подальшого повторного використання."

SORRY, цей посібник має інший інструмент ... насправді здається, що чогось не вистачає в цьому підручнику. Я спробую використовувати scikit-learn. Як і в мене зараз шар з сегментами та його особливостями (на 4-му кроці сегментації я використовував як вхідний стек шарів, який я хочу використовувати як класифікаційні функції). Я звітую тут.