Maximum-Likelihood-Klassifizierung (Spatial Analyst)

Mit der Spatial Analyst-Lizenz verfügbar.

Zusammenfassung

Führt eine Maximum-Likelihood-Klassifizierung für eine Menge von Raster-Bändern aus und erstellt ein klassifiziertes Raster als Ausgabe.

Weitere Informationen über die Funktionsweise von "Maximum-Likelihood-Klassifizierung"

Verwendung

• Wenn ein Multiband-Raster als eines der Eingabe-Raster-Bänder (in_raster_bands in Python) angegeben wird, werden alle Bänder verwendet.

  Wenn eine Auswahl von Bändern aus einem Multiband-Raster verarbeitet werden soll, können Sie zunächst mit dem Werkzeug Bänder zusammensetzen ein neues Raster-Dataset erstellen, das aus den betreffenden Bändern besteht, und das Ergebnis in der Liste der Eingabe-Raster-Bänder (in_raster_bands in Python) verwenden.

• Alle mit den Werkzeugen Signaturen erstellen, Signaturen bearbeiten oder Iso-Cluster erstellten Signaturdateien sind gültige Eingaben für die Eingabe-Signaturdatei. Diese haben die Erweiterung .gsg.

• Standardmäßig werden alle Zellen im Ausgabe-Raster klassifiziert. Dabei wird bei jeder Klasse die gleiche Wahrscheinlichkeitsgewichtung an die Signatur angehängt.

• Die Eingabe-A-Priori-Wahrscheinlichkeitsdatei muss eine ASCII-Datei sein, die aus zwei Spalten besteht. Die Werte in der linken Spalte stellen Klassen-IDs dar. Die Werte in der rechten Spalte stellen die A-Priori-Wahrscheinlichkeiten für die jeweiligen Klassen dar. Gültige Werte für Klassen-A-Priori-Wahrscheinlichkeiten müssen größer oder gleich 0 sein. Wenn eine Wahrscheinlichkeit von 0 angegeben wird, wird die Klasse auf dem Ausgabe-Raster nicht angezeigt. Die Summe der angegebenen A-Priori-Wahrscheinlichkeiten muss kleiner oder gleich 1 sein. Das Format der Datei lautet wie folgt:

      1  .3
      2  .1
      4  .0
      5  .15
      7  .05
      8  .2

  Die in der Datei weggelassenen Klassen erhalten die durchschnittliche A-Priori-Wahrscheinlichkeit des verbleibenden Teiles des Wertes 1. Im obigen Beispiel werden alle Klassen von 1 bis 8 in der Signaturdatei dargestellt. Die A-Priori-Wahrscheinlichkeiten der Klassen 3 und 6 fehlen in der Eingabe-A-Priori-Wahrscheinlichkeitsdatei. Da die Summe aller Wahrscheinlichkeiten, die in der oben erwähnten Datei angegeben wurden, gleich 0,8 ist, wird der verbleibende Teil der Wahrscheinlichkeit (0,2) durch die Anzahl der nicht angegebenen Klassen (2) dividiert. Daher wird den Klassen 3 und 6 jeweils eine Wahrscheinlichkeit von 0,1 zugewiesen.

• Ein angegebener Ausschlussfaktor, der zwischen zwei beliebigen gültigen Werten liegt, wird dem nächsthöheren gültigen Wert zugewiesen. Beispielsweise wird 0,02 zu 0,025.

• Es gibt eine direkte Beziehung zwischen der Anzahl der nicht klassifizierten Zellen im Ausgabe-Raster, die sich aus dem Ausschlussfaktor ergibt, und der Anzahl der Zellen, die durch die Summe der Konfidenzniveaus dargestellt werden, die kleiner sind als der betreffende für den Ausschlussfaktor eingegebene Wert.

• Ist der Klassenname in der Signaturdatei nicht mit der Klassen-ID identisch, wird der Attributtabelle des Ausgabe-Rasters ein zusätzliches Feld mit der Bezeichnung CLASSNAME hinzugefügt. Dieses Feld enthält für jede Klasse in der Ausgabetabelle den mit der Klasse verknüpften Klassennamen. Wenn es sich beispielsweise bei den Namen der Klassen in der Signaturdatei um beschreibende Zeichenfolgen handelt (z. B. Nadelbäume, Wasser und Stadtgebiet), werden diese Namen in das Feld CLASSNAME übertragen.

• Die Erweiterung für eine Eingabe-A-Priori-Wahrscheinlichkeitsdatei lautet .txt.

• Weitere Informationen zu den Geoverarbeitungsumgebungen für dieses Werkzeug finden Sie unter Analyseumgebungen und Spatial Analyst.

Parameter

Dialogfeld

Beschriftung	Erläuterung	Datentyp
Eingabe-Raster-Bänder	Die Eingabe-Raster-Bänder. Während die Bänder vom Typ "Ganzzahl" oder "Gleitkomma" sein können, lässt die Signaturdatei nur ganzzahlige Klassenwerte zu.	Raster Layer
Eingabe-Signaturdatei	Die Eingabe-Signaturdatei, deren Klassensignaturen vom Maximum-Likelihood-Klassifikator verwendet werden. Die Erweiterung .gsg ist erforderlich.	File
Ausschlussfaktor (optional)	Wählen Sie einen Ausschlussfaktor aus, mit dem bestimmt wird, ob eine Zelle basierend auf der Wahrscheinlichkeit klassifiziert wird, mit der sie einer der Klassen ordnungsgemäß zugewiesen wird. Zellen, deren Wahrscheinlichkeit, einer der Klassen richtig zugewiesen zu werden, niedriger als der Ausschlussfaktor ist, erhalten den Wert "NoData" im klassifizierten Ausgabe-Raster. Der Standardwert ist 0,0, d. h. jede Zelle wird klassifiziert. Gültige Einträge sind: 0,0—Der Ausschlussfaktor ist 0,0. 0,005—Der Ausschlussfaktor ist 0,005. 0,01—Der Ausschlussfaktor ist 0,01. 0,025—Der Ausschlussfaktor ist 0,025. 0,05—Der Ausschlussfaktor ist 0,05. 0,1—Der Ausschlussfaktor ist 0,1. 0,25—Der Ausschlussfaktor ist 0,25. 0,5—Der Ausschlussfaktor ist 0,5. 0,75—Der Ausschlussfaktor ist 0,75. 0,9—Der Ausschlussfaktor ist 0,9. 0,95—Der Ausschlussfaktor ist 0,95. 0,975—Der Ausschlussfaktor ist 0,975. 0,99—Der Ausschlussfaktor ist 0,99. 0,995—Der Ausschlussfaktor ist 0,995.	String
A-Priori-Wahrscheinlichkeits-Gewichtung (optional)	Gibt an, wie A-Priori-Wahrscheinlichkeiten bestimmt werden. Gleich—Alle Klassen verfügen über die gleiche A-Priori-Wahrscheinlichkeit. Stichprobe—Die A-Priori-Wahrscheinlichkeit ist proportional zur Anzahl der Zellen in jeder Klasse im Verhältnis zur Gesamtzahl der referenzierten Zellen in allen Klassen innerhalb der Signaturdatei. Datei—Die A-Priori-Wahrscheinlichkeit wird jeder Klasse anhand einer ASCII-Eingabedatei mit A-Priori-Wahrscheinlichkeiten zugewiesen.	String
Eingabe-A-Priori-Wahrscheinlichkeitsdatei (optional)	Eine Textdatei, die A-Priori-Wahrscheinlichkeiten für die Eingabe-Signaturklassen enthält. Eine Eingabe für die A-priori-Wahrscheinlichkeitsdatei ist nur erforderlich, wenn die Option Datei verwendet wird. Die Erweiterung für die A-Priori-Datei kann .txt oder .asc lauten.	File
Ausgabe-Konfidenz-Raster (optional)	Das Dataset für das Ausgabe-Konfidenz-Raster zeigt die Sicherheit der Klassifizierung in 14 Konfidenzniveaus an, wobei die niedrigsten Werte die höchste Zuverlässigkeit darstellen. Wenn keine Zellen auf einem bestimmten Konfidenzniveau klassifiziert sind, ist dieses Konfidenzniveau nicht im Ausgabe-Konfidenz-Raster vorhanden. Es hat den Typ "Integer".	Raster Dataset

Rückgabewert

Beschriftung	Erläuterung	Datentyp
Ausgabe-Klassifikations-Raster	Das klassifizierte Ausgabe-Raster. Es hat den Typ "Integer".	Raster

Python

MLClassify(in_raster_bands, in_signature_file, {reject_fraction}, {a_priori_probabilities}, {in_a_priori_file}, {out_confidence_raster})

Name	Erläuterung	Datentyp
in_raster_bands [in_raster_band,...]	Die Eingabe-Raster-Bänder. Während die Bänder vom Typ "Ganzzahl" oder "Gleitkomma" sein können, lässt die Signaturdatei nur ganzzahlige Klassenwerte zu.	Raster Layer
in_signature_file	Die Eingabe-Signaturdatei, deren Klassensignaturen vom Maximum-Likelihood-Klassifikator verwendet werden. Die Erweiterung .gsg ist erforderlich.	File
reject_fraction (optional)	Wählen Sie einen Ausschlussfaktor aus, mit dem bestimmt wird, ob eine Zelle basierend auf der Wahrscheinlichkeit klassifiziert wird, mit der sie einer der Klassen ordnungsgemäß zugewiesen wird. Zellen, deren Wahrscheinlichkeit, einer der Klassen richtig zugewiesen zu werden, niedriger als der Ausschlussfaktor ist, erhalten den Wert "NoData" im klassifizierten Ausgabe-Raster. Der Standardwert ist 0,0, d. h. jede Zelle wird klassifiziert. Gültige Einträge sind: 0.0—Der Ausschlussfaktor ist 0,0. 0.005—Der Ausschlussfaktor ist 0,005. 0.01—Der Ausschlussfaktor ist 0,01. 0.025—Der Ausschlussfaktor ist 0,025. 0.05—Der Ausschlussfaktor ist 0,05. 0.1—Der Ausschlussfaktor ist 0,1. 0.25—Der Ausschlussfaktor ist 0,25. 0.5—Der Ausschlussfaktor ist 0,5. 0.75—Der Ausschlussfaktor ist 0,75. 0.9—Der Ausschlussfaktor ist 0,9. 0.95—Der Ausschlussfaktor ist 0,95. 0.975—Der Ausschlussfaktor ist 0,975. 0.99—Der Ausschlussfaktor ist 0,99. 0.995—Der Ausschlussfaktor ist 0,995.	String
a_priori_probabilities (optional)	Gibt an, wie A-Priori-Wahrscheinlichkeiten bestimmt werden. EQUAL—Alle Klassen verfügen über die gleiche A-Priori-Wahrscheinlichkeit. SAMPLE—Die A-Priori-Wahrscheinlichkeit ist proportional zur Anzahl der Zellen in jeder Klasse im Verhältnis zur Gesamtzahl der referenzierten Zellen in allen Klassen innerhalb der Signaturdatei. FILE—Die A-Priori-Wahrscheinlichkeit wird jeder Klasse anhand einer ASCII-Eingabedatei mit A-Priori-Wahrscheinlichkeiten zugewiesen.	String
in_a_priori_file (optional)	Eine Textdatei, die A-Priori-Wahrscheinlichkeiten für die Eingabe-Signaturklassen enthält. Eine Eingabe für die A-priori-Wahrscheinlichkeitsdatei ist nur erforderlich, wenn die Option Datei verwendet wird. Die Erweiterung für die A-Priori-Datei kann .txt oder .asc lauten.	File
out_confidence_raster (optional)	Das Dataset für das Ausgabe-Konfidenz-Raster zeigt die Sicherheit der Klassifizierung in 14 Konfidenzniveaus an, wobei die niedrigsten Werte die höchste Zuverlässigkeit darstellen. Wenn keine Zellen auf einem bestimmten Konfidenzniveau klassifiziert sind, ist dieses Konfidenzniveau nicht im Ausgabe-Konfidenz-Raster vorhanden. Es hat den Typ "Integer".	Raster Dataset

Rückgabewert

Name	Erläuterung	Datentyp
out_classified_raster	Das klassifizierte Ausgabe-Raster. Es hat den Typ "Integer".	Raster

Codebeispiel

MaximimumLikelihoodClassification: Beispiel 1 (Python-Fenster)

In diesem Beispiel wird ein klassifiziertes Ausgabe-Raster mit fünf Klassen erstellt, die aus einer Eingabe-Signaturdatei und einem Multiband-Raster abgeleitet wurden.

import arcpy
from arcpy import env
from arcpy.sa import *
env.workspace = "C:/sapyexamples/data"
mlcOut = MLClassify("redlands", "c:/sapyexamples/data/wedit5.gsg", "0.0", 
                    "EQUAL", "", "c:/sapyexamples/output/redmlcconf")
mlcOut.save("c:/sapyexamples/output/redmlc")

MaximimumLikelihoodClassification: Beispiel 2 (eigenständiges Skript)

In diesem Beispiel wird ein klassifiziertes Ausgabe-Raster mit fünf Klassen erstellt, die aus einer Eingabe-Signaturdatei und einem Multiband-Raster abgeleitet wurden.

# Name: MLClassify_Ex_02.py
# Description: Performs a maximum likelihood classification on a set of 
#    raster bands.
# Requirements: Spatial Analyst Extension

# Import system modules
import arcpy
from arcpy import env
from arcpy.sa import *

# Set environment settings
env.workspace = "C:/sapyexamples/data"

# Set local variables
inRaster = "redlands"
sigFile = "c:/sapyexamples/data/wedit5.gsg"
probThreshold = "0.0"
aPrioriWeight = "EQUAL"
aPrioriFile = ""
outConfidence = "c:/sapyexamples/output/redconfmlc"


# Execute 
mlcOut = MLClassify(inRaster, sigFile, probThreshold, aPrioriWeight, 
                    aPrioriFile, outConfidence) 

# Save the output 
mlcOut.save("c:/sapyexamples/output/redmlc02")

Umgebungen

Auto-Commit, Zellengröße, Projektionsmethode für Zellengröße, Komprimierung, Aktueller Workspace, Ausdehnung, Geographische Transformationen, Maske, Ausgabe-CONFIG-Schlüsselwort, Ausgabe-Koordinatensystem, Scratch-Workspace, Fang-Raster, Kachelgröße