Preparar clasificador de máquina de vectores de soporte (Spatial 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 Máquina de vectores de soporte (SVM).

Uso

  • El clasificador SVM es un potente método de clasificación supervisado. Es idóneo para entradas de ráster segmentadas, pero también permite manejar imágenes estándar. Es un método de clasificación que se suele utilizar en la comunidad de investigación.

  • Para las entradas de imagen estándar, la herramienta acepta imágenes de varias bandas con cualquier profundidad de bit y realiza la clasificación de SVM por píxel, según el archivo de entidades de entrenamiento de entrada.

  • Para los rásteres segmentados, que tienen establecida la propiedad clave en Segmentada, la herramienta calcula la imagen de índice y los atributos de segmento asociados del ráster segmentado RGB. Se calculan los atributos para generar el archivo de definición de clasificador que se va a utilizar en una herramienta de clasificación aparte. Los atributos de cada segmento se pueden calcular desde cualquier imagen compatible con Esri.

  • El uso del clasificador SVM en lugar del método de clasificación de máxima probabilidad supone varias ventajas:

    • El clasificador SVM necesita menos muestras y no requiere que las muestras estén distribuidas normalmente.
    • Es menos susceptible al ruido, a las bandas correlacionadas y al desequilibrio entre la cantidad o el tamaño de los sitios de entrenamiento dentro de cada clase.

  • 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

EtiquetaExplicaciónTipo de datos
Ráster de entrada

El dataset ráster a clasificar.

La entrada preferente es un dataset ráster segmentado de 3 bandas y 8 bits en el cual todos los píxeles del mismo segmento tienen el mismo color. La entrada también puede ser un ráster segmentado en escala de grises de 1 banda y 8 bits. Si no hay disponible ningún ráster segmentado, puede utilizar cualquier dataset ráster compatible con Esri.

Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; String
Archivo de definición de clasificador 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
Atributos de segmento utilizados
(Opcional)

Especifica los atributos que se incluirán en la tabla de atributos asociada con el ráster de salida.

  • COLORLos valores de color RGB se derivarán del ráster de entrada segmento por segmento. Esto también se conoce como color de cromaticidad promedio.
  • MEANEl número digital (DN) medio se derivará de la imagen de píxeles opcional, por segmento.
  • STDLa desviación estándar se derivará de la imagen de píxeles opcional, por segmento.
  • COUNTEl número de píxeles que componen el segmento, por segmento.
  • COMPACTNESSEl grado de compactibilidad o circularidad de un segmento, por segmento. Los valores van de 0 a 1, donde 1 corresponde a un círculo.
  • RECTANGULARITYEl grado de rectangularidad del segmento, por segmento. Los valores van de 0 a 1, donde 1 corresponde a un rectángulo.
String
Campo de valor de dimensión
(Opcional)

Contiene valores de dimensión de la clase de entidad de muestra de entrenamiento de entrada.

Field

TrainSupportVectorMachineClassifier(in_raster, out_classifier_definition, {in_additional_raster}, {used_attributes}, {dimension_value_field})
NombreExplicaciónTipo de datos
in_raster

El dataset ráster a clasificar.

La entrada preferente es un dataset ráster segmentado de 3 bandas y 8 bits en el cual todos los píxeles del mismo segmento tienen el mismo color. La entrada también puede ser un ráster segmentado en escala de grises de 1 banda y 8 bits. Si no hay disponible ningún ráster segmentado, puede utilizar cualquier dataset ráster compatible con Esri.

Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; String
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
used_attributes
[used_attributes;used_attributes,...]
(Opcional)

Especifica los atributos que se incluirán en la tabla de atributos asociada con el ráster de salida.

  • COLORLos valores de color RGB se derivarán del ráster de entrada segmento por segmento. Esto también se conoce como color de cromaticidad promedio.
  • MEANEl número digital (DN) medio se derivará de la imagen de píxeles opcional, por segmento.
  • STDLa desviación estándar se derivará de la imagen de píxeles opcional, por segmento.
  • COUNTEl número de píxeles que componen el segmento, por segmento.
  • COMPACTNESSEl grado de compactibilidad o circularidad de un segmento, por segmento. Los valores van de 0 a 1, donde 1 corresponde a un círculo.
  • RECTANGULARITYEl 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
dimension_value_field
(Opcional)

Contiene valores de dimensión de la clase de entidad de muestra de entrenamiento de entrada.

Field

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