Preparar clasificador de clúster ISO (Image Analyst)

Disponible con una licencia de Spatial Analyst.

Resumen

Genera un archivo de definición de clasificador de Esri (.ecd) utilizando la definición de clasificación de Clúster ISO.

Esta herramienta realiza una clasificación no supervisada.

Uso

• Se acepta como entrada cualquier ráster compatible con Esri, incluidos productos de ráster, rásteres segmentados, mosaicos, servicios de imágenes o datasets ráster genéricos. Los rásteres segmentados deben tener 8 bits y 3 bandas.

• El parámetro Atributos de segmento solo está activo si una de las entradas de capa ráster es una imagen segmentada.

Parámetros

Cuadro de diálogo

Etiqueta	Explicación	Tipo de datos
Ráster de entrada	El dataset ráster a clasificar.	Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; String
Número máximo de clases/clústeres	Número máximo de clases deseadas para agrupar píxeles o segmentos. Se debe definir de modo que sea mayor que el número de clases de la leyenda. Puede que obtenga menos clases que las que especificó para este parámetro. Si necesita más, aumente este valor y agregue clases una vez que finalice el proceso de formación.	Long
Archivo de definición de clasificadores de salida	El archivo en formato JSON de salida que contendrá información de atributos, estadísticas, vectores de hiperplano y otra información requerida por el clasificador. Se creará un archivo .ecd.	File
Ráster de entrada adicional (Opcional)	Se incorporan datasets ráster secundarios, como una imagen multiespectral o un DEM, para generar atributos y otra información requerida por la clasificación. Este parámetro es opcional.	Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; String
Factor de omisión (Opcional)	Número de píxeles a ignorar para una entrada de imagen de píxeles. Si una imagen segmentada es una entrada, especifique el número de segmentos a ignorar.	Long
Atributos de segmento utilizados (Opcional)	Especifica los atributos que se incluirán en la tabla de atributos asociada con el ráster de salida. COLOR—Los valores de color RGB se derivarán del ráster de entrada segmento por segmento. Esto también se conoce como color de cromaticidad promedio. MEAN—El número digital (DN) medio se derivará de la imagen de píxeles opcional, por segmento. STD—La desviación estándar se derivará de la imagen de píxeles opcional, por segmento. COUNT—El número de píxeles que componen el segmento, por segmento. COMPACTNESS—El grado de compactibilidad o circularidad de un segmento, por segmento. Los valores van de 0 a 1, donde 1 corresponde a un círculo. RECTANGULARITY—El grado de rectangularidad del segmento, por segmento. Los valores van de 0 a 1, donde 1 corresponde a un rectángulo.	String

Python

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

Nombre	Explicación	Tipo de datos
in_raster	El dataset ráster a clasificar.	Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; String
max_classes	Número máximo de clases deseadas para agrupar píxeles o segmentos. Se debe definir de modo que sea mayor que el número de clases de la leyenda. Puede que obtenga menos clases que las que especificó para este parámetro. Si necesita más, aumente este valor y agregue clases una vez que finalice el proceso de formación.	Long
out_classifier_definition	El archivo en formato JSON de salida que contendrá información de atributos, estadísticas, vectores de hiperplano y otra información requerida por el clasificador. Se creará un archivo .ecd.	File
in_additional_raster (Opcional)	Se incorporan datasets ráster secundarios, como una imagen multiespectral o un DEM, para generar atributos y otra información requerida por la clasificación. Este parámetro es opcional.	Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; String
skip_factor (Opcional)	Número de píxeles a ignorar para una entrada de imagen de píxeles. Si una imagen segmentada es una entrada, especifique el número de segmentos a ignorar.	Long
used_attributes [used_attributes;used_attributes,...] (Opcional)	Especifica los atributos que se incluirán en la tabla de atributos asociada con el ráster de salida. COLOR—Los valores de color RGB se derivarán del ráster de entrada segmento por segmento. Esto también se conoce como color de cromaticidad promedio. MEAN—El número digital (DN) medio se derivará de la imagen de píxeles opcional, por segmento. STD—La desviación estándar se derivará de la imagen de píxeles opcional, por segmento. COUNT—El número de píxeles que componen el segmento, por segmento. COMPACTNESS—El grado de compactibilidad o circularidad de un segmento, por segmento. Los valores van de 0 a 1, donde 1 corresponde a un círculo. RECTANGULARITY—El grado de rectangularidad del segmento, por segmento. Los valores van de 0 a 1, donde 1 corresponde a un rectángulo. Este parámetro solo está habilitado si la propiedad clave Segmentado se establece en verdadera en el ráster de entrada. Si la única entrada en la herramienta es una imagen segmentada, los atributos predeterminados son COLOR, COUNT, COMPACTNESS y RECTANGULARITY. Si se incluye un valor in_additional_raster como entrada junto a la imagen segmentada, también están disponibles los atributos MEAN y STD.	String

Entornos

Espacio de trabajo actual, Extensión, Transformaciones geográficas, Sistema de coordenadas de salida, Factor de procesamiento en paralelo, Espacio de trabajo temporal, Alinear ráster