Использование Orfeo Toolbox на основе классификации объектов в учебном пособии / рабочем процессе QGIS?

У меня есть набор аэрофотоснимков растительности, которые необходимо классифицировать. Вместо того чтобы использовать ручную интерпретацию, я хочу попробовать использовать объектную классификацию, основанную на наборе инструментов Orfeo в обработке QGIS.

Тем не менее, я не могу найти учебник, который объясняет, как это сделать в QGIS. В руководстве Orfeo, шаги

1. Сегментация изображения (всего или только его части);
2. Преобразование изображения в LabelObjectMap (разновидность std :: map);
3. Возможная перемаркировка;
4. Вычисление атрибутов для регионов с использованием изображения до сегментации:
5. Фильтрация объектов
6. LabelObjectMap для преобразования изображения.

Но я не могу найти какой-то конкретный шаг за шагом, какой алгоритм гео использовать. Я попытался следовать LSMC (крупномасштабной классификации среднего смещения), а также запустить сегментацию (Meanshift). Результат LSMC был довольно хорошим, но я понятия не имею, что делать дальше, чтобы пометить объект (или сделать учебный объект) и классифицировать его.

Я попробовал TrainImageClassifier (SVM), TrainORGLayerClassifier, ORGLayerClassifier, но не было никаких выходных данных. Я пытался найти некоторые учебники, но не смог найти ни одного. Я полностью смущен рабочим процессом.

Я нашел учебник здесь

Но это не так полезно, так как когда я готовлю справочные данные (объединяю атрибуты по местоположению), это приводит к формированию шейп-файла и отсутствию XML-файла. Между тем, следующий шаг требует файла XML. Все еще застряли.

В конце я классифицировал их на основе набора правил, как eCognition, но мне пришлось записать сценарий в калькуляторе поля.

Файл XML на следующем шаге предназначен для вывода ... doc . говорит:

Msgstr "Выходной файл XML: имя файла XML, в котором сохраняется статистика для последующего повторного использования."

Извините, это руководство отличается от инструмента ... на самом деле кажется, что в этом уроке чего-то не хватает. Я постараюсь использовать scikit-learn. Поскольку у меня теперь есть слой с сегментами и его элементами (на 4-м шаге сегментации я использовал в качестве входного стека слоев, который я хочу использовать в качестве элементов классификации). Я сообщу здесь.