スペクトルを使用してラスターを分類 (Classify Raster Using Spectra) (Image Analyst)—ArcGIS AllSource

Image Analyst ライセンスで利用できます。

Spatial Analyst のライセンスで利用可能。

サマリー

スペクトルマッチング技術を使用してマルチバンドラスターデータセットを分類します。入力スペクトルデータはポイントフィーチャクラスまたは .json ファイルとして提供することができます。

使用法

地表面反射率として指定されたスペクトル値が入力 .json ファイルに含まれる場合、センサー固有の縮尺係数を使用して、ラスターデータセットの縮尺を変更する必要があります。たとえば、Landsat 8 および 9 のコレクション 2 レベル 2 地表面反射率プロダクトは、式 Raster*0.0000275+(-0.2) を使用して、0 ～ 1 にサイズ変更できます。
縮尺係数とオフセット係数を適用すると、特に水などの暗いフィーチャ上で負の値が発生します。これらの負のピクセルは、SID 分類方法を使用する前に、マスクする必要があります。
出力分類ラスターの順序は、入力スペクトルプロファイルの順序に従います。

次に、.json ファイルとして指定するスペクトルプロファイルの例を示します。

{
  "EsriEndmemberDefinitionFile" : 0,
  "FileVersion" : 1,
  "NumberOfEndmembers" : 4,
  "NumberOfBands" : 7,
  "Endmembers" : [	
    {
      "EndmemberID" : 1,
      "EndmemberName" : "basalt",
      "SpectralProfile" : [
            0.076036952,
			                       0.08137,
			                       0.09371,
			                       0.10768,
			                       0.11076,
			                       0.11424,
			                       0.09824
          ]
    }, 
    {
      "EndmemberID" : 2,
      "EndmemberName" : "quartz",
      "SpectralProfile" : [
                          0.75812,
                          0.77608,
                          0.80143,
                          0.81418,
                          0.82648,
                          0.85234,
                          0.86170
          ]
    },
    {
      "EndmemberID" : 3,
      "EndmemberName" : "salt deposits",
      "SpectralProfile" : [
                          0.53381,
                          0.59598,
                          0.70402,
                          0.79024,
                          0.86628,
                          0.89397,
                          0.89507
          ]
    },
    {
      "EndmemberID" : 4,
      "EndmemberName" : "limestone",
      "SpectralProfile" : [
                          0.15477,
                          0.16733,
                          0.19435,
                          0.21431,
                          0.24765,
                          0.32578,
                          0.32451
          ]
    }
  ]        
}

ポイントフィーチャには、次のフィールドが必要です。
- classname— クラスカテゴリ名を示すテキストフィールド
- classvalue— 各クラスカテゴリの整数値を含む long integer フィールド
Esri 出力分類器定義ファイル (.ecd)) は [ラスターの分類 (Classify Raster)] ツールへの入力に使用できます。

パラメーター

ラベル	説明	データタイプ
入力ラスター	入力マルチバンドラスター。	Mosaic Layer; Raster Layer; Image Service; String; Raster Dataset; Mosaic Dataset
スペクトルまたはポイント	さまざまなピクセルクラスのスペクトル情報。スペクトル情報は、ポイントフィーチャクラス、[トレーニングサンプルマネージャー] ウィンドウから生成されるトレーニングサンプルポイントフィーチャクラス、またはクラススペクトルプロファイルを含む .json ファイルとして指定することができます。	Feature Layer; File; String
方法	使用するスペクトルマッチングメソッドを指定します。スペクトルアングルマッパー—入力マルチバンドラスターと参照スペクトルのベクター角度が計算され、各ピクセルのスペクトルがベクターとして処理されます。角度値はラジアンで表されます。スペクトル情報発散—入力マルチバンドラスターと参照スペクトルのスペクトル情報の相違が計算されます。ピクセルと参照スペクトルの確率分布間の相違に基づいて、ピクセルごとにスコアが計算されます。値はラジアンで表されます。	String
閾値 (オプション)	スペクトルマッチングの閾値。この値を超えるピクセル値は未定義として分類されます。これには、すべてのスペクトルクラスに適用される単一の値、または各クラスの値をスペースで区切ったリストを指定できます。	String
出力スコアラスター (オプション)	各エンドメンバーの一致する結果を格納するマルチバンドラスター。バンド順序は、[スペクトルまたはポイント] パラメーター値内のクラスの順序に従います。入力が多次元ラスターの場合、出力形式は CRF である必要があります。	Raster Dataset
出力分類器定義ファイル (オプション)	出力される .ecd ファイル。	File

戻り値

ラベル	説明	データタイプ
出力分類ラスター	出力分類ラスター。	Raster

ClassifyRasterUsingSpectra(in_raster, in_spectra_file, method, {thresholds}, {out_score_raster}, {out_classifier_definition})

名前	説明	データタイプ
in_raster	入力マルチバンドラスター。	Mosaic Layer; Raster Layer; Image Service; String; Raster Dataset; Mosaic Dataset
in_spectra_file	さまざまなピクセルクラスのスペクトル情報。スペクトル情報は、ポイントフィーチャクラス、[トレーニングサンプルマネージャー] ウィンドウから生成されるトレーニングサンプルポイントフィーチャクラス、またはクラススペクトルプロファイルを含む .json ファイルとして指定することができます。	Feature Layer; File; String
method	使用するスペクトルマッチングメソッドを指定します。 SAM—入力マルチバンドラスターと参照スペクトルのベクター角度が計算され、各ピクセルのスペクトルがベクターとして処理されます。角度値はラジアンで表されます。 SID—入力マルチバンドラスターと参照スペクトルのスペクトル情報の相違が計算されます。ピクセルと参照スペクトルの確率分布間の相違に基づいて、ピクセルごとにスコアが計算されます。値はラジアンで表されます。	String
thresholds (オプション)	スペクトルマッチングの閾値。この値を超えるピクセル値は未定義として分類されます。これには、すべてのスペクトルクラスに適用される単一の値、または各クラスの値をスペースで区切ったリストを指定できます。	String
out_score_raster (オプション)	各エンドメンバーの一致する結果を格納するマルチバンドラスター。バンド順序は、in_spectra_file パラメーター値内のクラスの順序に従います。入力が多次元ラスターの場合、出力形式は CRF である必要があります。	Raster Dataset
out_classifier_definition (オプション)	出力される .ecd ファイル。	File

戻り値

名前	説明	データタイプ
out_classified_raster	出力分類ラスター。	Raster

コードのサンプル

ClassifyRasterUsingSpectra の例 1

この例では、クラスごとに指定された閾値を使用して Landsat 8 ラスターでスペクトルアングルマッピング (SAM) を実行します。参照スペクトルは、.json ファイルで提供されます。

# Import system modules 
import arcpy
from arcpy.ia import *

#Check out ArcGIS Image Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("ImageAnalyst")

# Set local variables
in_raster = "C:/Data/LandSat8_SurfaceReflectance.tif"
in_spectra_file = "C:/Data/ref_spectra.json"
method = "SAM"
thresholds = ".08 .04 .05 .07"
out_score_raster = "C:/Data/scoreSAM.crf"
out_classifier_definition = "C:/Data/SAM_classifier.ecd"

# Execute 
Classified_output = arcpy.ia.ClassifyRasterUsingSpectra(in_raster, in_spectra_file, method, thresholds, out_score_raster, out_classifier_definition)

# Save output
Classified_output.save("C:/data/Classified_output.crf")

ClassifyRasterUsingSpectra の例 2

この例では、Landsat 8 ラスターとポイントフィーチャクラスから取得された参照スペクトルのスペクトル情報発散 (SID) を計算します。

# Import system modules 
import arcpy
from arcpy.ia import *

#Check out ArcGIS Image Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("ImageAnalyst")

# Set local variables
in_raster = "C:/Data/LandSat8_SurfaceReflectance.tif"
in_spectra_file = "C:/Data/ref_spectra.shp"
method = "SID"
thresholds = .08
out_score_raster = "C:/Data/scoreSID.crf"
out_classifier_definition = "C:/Data/SID_classifier.ecd"

# Execute 
Classified_output = arcpy.ia.ClassifyRasterUsingSpectra(in_raster, in_spectra_file, method, thresholds, out_score_raster, out_classifier_definition)

# Save output
Classified_output.save("C:/data/Classified_output.crf")

環境

セル配置, セルサイズ, 圧縮, 現在のワークスペース, 範囲, 地理座標系変換, NoData, 出力データのコンフィグレーションキーワード, 出力座標系, 並列処理ファクター, ピラミッド, ラスターの統計情報, リサンプリング方法, テンポラリワークスペース, スナップ対象ラスター, タイルサイズ

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パラメーター

戻り値

戻り値

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環境

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