ISO-Cluster-Klassifikator trainieren (Spatial Analyst)

Mit der Spatial Analyst-Lizenz verfügbar.

Zusammenfassung

Generiert eine Esri Classifier Definition-Datei (.ecd) anhand der ISO-Cluster-Klassifizierung.

Dieses Werkzeug führt eine nicht überwachte Klassifizierung durch.

Verwendung

  • Als Eingabe werden beliebige, von Esri unterstützte Raster akzeptiert, darunter Raster-Produkte, segmentierte Raster, Mosaike, Image-Services oder generische Raster-Datasets. Die segmentierten Raster müssen 8-Bit-Raster mit 3 Bändern sein.

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

Parameter

BeschriftungErläuterungDatentyp
Eingabe-Raster

Das Raster-Dataset, das klassifiziert werden soll.

Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; String
Maximale Anzahl von Klassen/Clustern

Maximale Anzahl gewünschter Klassen für die Gruppierung von Pixeln oder Segmenten. Dieser Wert sollte größer sein als die Anzahl der Klassen in Ihrer Legende.

Sie erhalten möglicherweise weniger Klassen als Sie für diesen Parameter angegeben haben. Falls Sie mehr benötigen, erhöhen Sie diesen Wert, und aggregieren Sie Klassen, nachdem Sie den Trainingsvorgang abgeschlossen haben.

Long
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)

Zusatz-Raster-Datasets, wie ein Multispektralbild oder ein DEM, werden integriert, um Attribute und weitere erforderliche Informationen für die Klassifizierung zu generieren. Dieser Parameter ist optional.

Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; String
Sprungfaktor
(optional)

Anzahl der zu überspringenden Pixel für die Eingabe eines Pixelbilds Wenn das segmentierte Bild eine Eingabe ist, geben Sie die Anzahl der zu überspringenden Segmente an.

Long
Verwendete Segmentattribute
(optional)

Gibt die Attribute an, die in die dem Ausgabe-Raster zugeordnete Attributtabelle aufgenommen werden.

  • COLORDie RGB-Farbwerte werden segmentbezogen aus dem Eingabe-Raster abgeleitet. Dies wird auch als "durchschnittliche Chromatizität" bezeichnet.
  • MEANDer digitale Mittelwert (DN) wird aus dem optionalen Pixelbild segmentbezogen abgeleitet.
  • STDDie Standardabweichung wird aus dem optionalen Pixelbild, segmentbezogen abgeleitet.
  • COUNTDie Anzahl der im Segment enthaltenen Pixel, segmentbezogen.
  • COMPACTNESSDer Grad der Kompaktheit oder Kreisförmigkeit eines Segments, segmentbezogen. Die Werte liegen zwischen 0 und 1, wobei 1 einem Kreis entspricht.
  • RECTANGULARITYDer Grad der Rechteckigkeit des Segments, segmentbezogen. Die Werte liegen zwischen 0 und 1, wobei 1 einem Rechteck entspricht.
String

TrainIsoClusterClassifier(in_raster, max_classes, out_classifier_definition, {in_additional_raster}, {skip_factor}, {used_attributes})
NameErläuterungDatentyp
in_raster

Das Raster-Dataset, das klassifiziert werden soll.

Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; String
max_classes

Maximale Anzahl gewünschter Klassen für die Gruppierung von Pixeln oder Segmenten. Dieser Wert sollte größer sein als die Anzahl der Klassen in Ihrer Legende.

Sie erhalten möglicherweise weniger Klassen als Sie für diesen Parameter angegeben haben. Falls Sie mehr benötigen, erhöhen Sie diesen Wert, und aggregieren Sie Klassen, nachdem Sie den Trainingsvorgang abgeschlossen haben.

Long
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)

Zusatz-Raster-Datasets, wie ein Multispektralbild oder ein DEM, werden integriert, um Attribute und weitere erforderliche Informationen für die Klassifizierung zu generieren. Dieser Parameter ist optional.

Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; String
skip_factor
(optional)

Anzahl der zu überspringenden Pixel für die Eingabe eines Pixelbilds Wenn das segmentierte Bild eine Eingabe ist, geben Sie die Anzahl der zu überspringenden Segmente an.

Long
used_attributes
[used_attributes;used_attributes,...]
(optional)

Gibt die Attribute an, die in die dem Ausgabe-Raster zugeordnete Attributtabelle aufgenommen werden.

  • COLORDie RGB-Farbwerte werden segmentbezogen aus dem Eingabe-Raster abgeleitet. Dies wird auch als "durchschnittliche Chromatizität" bezeichnet.
  • MEANDer digitale Mittelwert (DN) wird aus dem optionalen Pixelbild segmentbezogen abgeleitet.
  • STDDie Standardabweichung wird aus dem optionalen Pixelbild, segmentbezogen abgeleitet.
  • COUNTDie Anzahl der im Segment enthaltenen Pixel, segmentbezogen.
  • COMPACTNESSDer Grad der Kompaktheit oder Kreisförmigkeit eines Segments, segmentbezogen. Die Werte liegen zwischen 0 und 1, wobei 1 einem Kreis entspricht.
  • RECTANGULARITYDer 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

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