Maximum-Likelihood-Klassifikator trainieren (Image Analyst)

Mit der Spatial Analyst-Lizenz verfügbar.

Zusammenfassung

Generiert eine Esri Classifier Definition-Datei (.ecd) anhand der Klassifizierungsdefinition des Maximum-Likelihood-Klassifikators.

Verwendung

• Um die Maximum-Likelihood-Klassifizierung abzuschließen, verwenden Sie dasselbe Eingabe-Raster und die Ausgabe-.ecd-Datei aus diesem Werkzeug im Werkzeug Raster klassifizieren.

• Das Eingabe-Raster kann ein beliebiges von Esri unterstütztes Raster mit einer gültigen Bit-Tiefe sein.

• Klicken Sie zum Erstellen eines segmentierten Raster-Datasets auf das Werkzeug Mean Shift-Segmentierung.

• Die Ausgabe-Klassifikatordefinitionsdatei enthält Attributstatistiken, die für das Werkzeug Maximum-Likelihood-Klassifizierung geeignet sind.

• Der Parameter Segmentattribute ist nur aktiv, wenn eine der Raster-Layer-Eingaben ein segmentiertes Bild ist.

• Die Trainingsgebietsdaten müssen zu mehreren Zeitpunkten mit dem Trainingsgebiet-Manager erfasst werden. Der Dimensionswert für jede Stichprobe wird in einem Feld in der Trainingsgebiet-Feature-Class aufgelistet, das im Parameter Dimensionswertefeld angegeben wird.

Parameter

Dialogfeld

Beschriftung	Erläuterung	Datentyp
Eingabe-Raster	Das Raster-Dataset, das klassifiziert werden soll.	Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; String
Ausgabe-Klassifikatordefinitionsdatei	Die Ausgabedatei im JSON-Format, die Attributinformationen, Statistiken, Hyperebenenvektoren und weitere Daten für den Klassifikator enthält. Dabei wird eine .ecd-Datei erstellt.	File
Zusätzliches Eingabe-Raster (optional)	Integriert Zusatz-Raster-Datasets wie ein segmentiertes Bild oder ein DEM. Dieser Parameter ist optional.	Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; String
Verwendete Segmentattribute (optional)	Gibt die Attribute an, die in die dem Ausgabe-Raster zugeordnete Attributtabelle aufgenommen werden. COLOR—Die RGB-Farbwerte werden segmentbezogen aus dem Eingabe-Raster abgeleitet. Dies wird auch als "durchschnittliche Chromatizität" bezeichnet. MEAN—Der digitale Mittelwert (DN) wird aus dem optionalen Pixelbild segmentbezogen abgeleitet. STD—Die Standardabweichung wird aus dem optionalen Pixelbild, segmentbezogen abgeleitet. COUNT—Die Anzahl der im Segment enthaltenen Pixel, segmentbezogen. COMPACTNESS—Der Grad der Kompaktheit oder Kreisförmigkeit eines Segments, segmentbezogen. Die Werte liegen zwischen 0 und 1, wobei 1 einem Kreis entspricht. RECTANGULARITY—Der Grad der Rechteckigkeit des Segments, segmentbezogen. Die Werte liegen zwischen 0 und 1, wobei 1 einem Rechteck entspricht.	String
Dimensionswertefeld (optional)	Enthält Dimensionswerte in der Eingabe-Trainingsgebiet-Feature-Class.	Field

Python

TrainMaximumLikelihoodClassifier(in_raster, out_classifier_definition, {in_additional_raster}, {used_attributes}, {dimension_value_field})

Name	Erläuterung	Datentyp
in_raster	Das Raster-Dataset, das klassifiziert werden soll.	Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; String
out_classifier_definition	Die Ausgabedatei im JSON-Format, die Attributinformationen, Statistiken, Hyperebenenvektoren und weitere Daten für den Klassifikator enthält. Dabei wird eine .ecd-Datei erstellt.	File
in_additional_raster (optional)	Integriert Zusatz-Raster-Datasets wie ein segmentiertes Bild oder ein DEM. Dieser Parameter ist optional.	Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; String
used_attributes [used_attributes,...] (optional)	Gibt die Attribute an, die in die dem Ausgabe-Raster zugeordnete Attributtabelle aufgenommen werden. COLOR—Die RGB-Farbwerte werden segmentbezogen aus dem Eingabe-Raster abgeleitet. Dies wird auch als "durchschnittliche Chromatizität" bezeichnet. MEAN—Der digitale Mittelwert (DN) wird aus dem optionalen Pixelbild segmentbezogen abgeleitet. STD—Die Standardabweichung wird aus dem optionalen Pixelbild, segmentbezogen abgeleitet. COUNT—Die Anzahl der im Segment enthaltenen Pixel, segmentbezogen. COMPACTNESS—Der Grad der Kompaktheit oder Kreisförmigkeit eines Segments, segmentbezogen. Die Werte liegen zwischen 0 und 1, wobei 1 einem Kreis entspricht. RECTANGULARITY—Der Grad der Rechteckigkeit des Segments, segmentbezogen. Die Werte liegen zwischen 0 und 1, wobei 1 einem Rechteck entspricht. Dieser Parameter ist nur aktiviert, wenn die Schlüsseleigenschaft Segmentiert auf das Eingabe-Raster festgelegt ist. Wenn die einzige Eingabe für das Werkzeug ein segmentiertes Bild ist, lauten die Standardattribute COLOR, COUNT, COMPACTNESS und RECTANGULARITY. Wenn ein in_additional_raster-Wert als Eingabe mit einem segmentierten Bild einbezogen wird, sind die Attribute MEAN und STD ebenfalls verfügbar.	String
dimension_value_field (optional)	Enthält Dimensionswerte in der Eingabe-Trainingsgebiet-Feature-Class.	Field

Umgebungen

Aktueller Workspace, Ausdehnung, Geographische Transformationen, Ausgabe-Koordinatensystem, Scratch-Workspace, Fang-Raster