| Étiquette | Explication | Type de données |
Bandes raster en entrée | Canaux raster en entrée. Ils peuvent être de type entier ou à virgule flottante. | Raster Layer |
Fichier de signatures en sortie | Fichier de signatures en sortie. Une extension .gsg doit être spécifiée. | File |
Nombre de classes | Nombre de classes dans lesquelles les cellules sont regroupées. | Long |
Nombre d’itérations (Facultatif) | Nombre d’itérations du processus d’agrégation à exécuter. La valeur par défaut est 20. | Long |
Taille de classe minimale (Facultatif) | Nombre minimal de cellules dans une classe valide. La valeur par défaut est 20. | Long |
Intervalle d’échantillonnage (Facultatif) | Intervalle à utiliser pour l’échantillonnage. La valeur par défaut est 10. | Long |
Disponible avec une licence Spatial Analyst.
Synthèse
Utilise l’algorithme d’agrégation isodata pour déterminer les caractéristiques des regroupements naturels de cellules dans un espace d’attributs multidimensionnel et stocke les résultats dans un fichier de signatures ASCII en sortie.
Utilisation
L’outil Agrégat ISO effectue une agrégation des données multivariées combinées dans une liste de bandes en entrée. Le fichier de signatures obtenu peut être utilisé en entrée pour un outil de classification, tel que Classification de vraisemblance maximale, qui produit un raster de classification non supervisée.
Lorsqu’un raster multicanal est spécifié comme l’un des canaux raster en entrée (Input raster bands) (in_raster_bands dans Python), tous les canaux sont utilisés.
Pour traiter une sélection de canaux à partir d’un raster multicanal, vous pouvez créer en premier un jeu de données raster composé de ces canaux spécifiques à l’aide de l’outil Canaux composites et utilisez le résultat dans la liste des canaux raster en entrée (Input raster bands) (in_raster_bands dans Python).
La valeur valide minimale pour le nombre de classes est deux. Il n’existe pas de nombre maximal d’agrégats. En général, plus d’agrégats nécessitent plus d’itérations.
Pour fournir les statistiques suffisantes nécessaires pour générer un fichier de signatures pour une classification future, chaque agrégat doit contenir assez de cellules pour représenter avec précision l’agrégat. La valeur entrée comme taille de classe minimale doit être approximativement 10 fois plus grande que le nombre de couches dans les canaux raster en entrée.
La valeur entrée comme intervalle d’échantillonnage indique qu’une cellule par bloc de n x n cellules est utilisée dans les calculs d’agrégation.
Vous ne devez pas combiner ni supprimer de classes, ni modifier aucune des statistiques du fichier de signatures ASCII.
En général, plus le nombre de cellules contenues dans l’étendue de l’intersection des canaux en entrée est important et plus grandes doivent être les valeurs de la taille de classe minimale et de l’intervalle d’échantillonnage qui sont spécifiées. Les valeurs entrées pour l’intervalle d’échantillonnage doivent être assez petites pour que les plus petites catégories souhaitables existant dans les données en entrée soient échantillonnées convenablement.
Les valeurs d’ID de classe sur le fichier de signatures en sortie commencent à 1 et augmentent séquentiellement jusqu’au nombre de classes en entrée. L’attribution des numéros de classes est arbitraire.
Vous obtiendrez de meilleurs résultats si toutes les bandes en entrée ont les mêmes plages de données. Si les bandes ont des plages de données très différentes, celles-ci peuvent être transformées en plages identiques en utilisant l’algèbre spatiale pour effectuer l’équation.
where: Z is the output raster with new data ranges. X is the input raster. oldmin is the minimum value of the input raster. oldmax is the maximum value of the input raster. newmin is the desired minimum value for the output raster. newmax is the desired maximum value for the output raster.
Pour plus d’informations sur les environnements de géotraitement qui s’appliquent à cet outil, reportez-vous à la rubrique Environnements d’analyse et Spatial Analyst.
Paramètres
IsoCluster(in_raster_bands, out_signature_file, number_classes, {number_iterations}, {min_class_size}, {sample_interval})| Nom | Explication | Type de données |
in_raster_bands [in_raster_band,...] | Canaux raster en entrée. Ils peuvent être de type entier ou à virgule flottante. | Raster Layer |
out_signature_file | Fichier de signatures en sortie. Une extension .gsg doit être spécifiée. | File |
number_classes | Nombre de classes dans lesquelles les cellules sont regroupées. | Long |
number_iterations (Facultatif) | Nombre d’itérations du processus d’agrégation à exécuter. La valeur par défaut est 20. | Long |
min_class_size (Facultatif) | Nombre minimal de cellules dans une classe valide. La valeur par défaut est 20. | Long |
sample_interval (Facultatif) | Intervalle à utiliser pour l’échantillonnage. La valeur par défaut est 10. | Long |
Exemple de code
Cet exemple crée un fichier de signatures pour la classification du raster multibande en entrée en cinq classes.
import arcpy
from arcpy import env
from arcpy.sa import *
env.workspace = "C:/sapyexamples/data"
IsoCluster("redlands", "c:/sapyexamples/output/isosig.gsg", 5, 20, 50, 15)Cet exemple crée un fichier de signatures pour la classification du raster multibande en entrée en cinq classes.
# Name: IsoCluster_Ex_02.py
# Description: Uses an isodata clustering algorithm to determine the
# characteristics of the natural groupings of cells in multidimensional
# attribute space and stores the results in an output ASCII signature file.
# 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"
outSig = "redlndiso.gsg"
classes = 5
cycles = 20
minMembers = 50
sampInterval = 15
# Execute IsoCluster
IsoCluster(inRaster, outSig, classes, cycles, minMembers, sampInterval)Environnements
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