Классификатор по методу максимального правдоподобия с обучением (Image Analyst)

Доступно с лицензией Spatial Analyst.

Краткая информация

Создает файл определения классификатора Esri (.ecd) с использованием определения классификации Метода максимального правдоподобия (MLC).

Использование

  • Для завершения процесса классификации по методу максимального подобия используйте тот же входной растр и выходной файл .ecd инструмента Классифицировать растр .

  • Входным растром может быть любой поддерживаемый Esri растр с любой глубиной пикселов.

  • Для создания сегментированного набора растровых данных используйте инструмент Средний сдвиг сегмента.

  • Выходной файл определения классификатора содержит статистику атрибутов, которая подходит для инструмента Классификация по методу максимального подобия.

  • Параметр Атрибуты сегмента активен только в том случае, когда одним из входных растровых слоёв является сегментированное изображение.

  • Обучающие выборки данных должны быть собраны за несколько раз с помощью Менеджера обучающих выборок. Значение размерности для каждой выборки указано в поле в векторном классе обучающих выборок, которое задано параметром Поле значения размерности.

Параметры

ПодписьОписаниеТип данных
Входной растр

Набор растровых данных для классификации.

Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; String
Выходной файл определения классификатора

Выходной файл формата JSON будет содержать информацию об атрибутах, статистику, гиперплоскостные векторы и другую информацию, необходимую для классификатора. Будет создан файл .ecd.

File
Дополнительный входной растр
(Дополнительный)

Включает вспомогательные наборы растровых данных, например, сегментированное изображение или ЦМР. Это дополнительный параметр.

Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; String
Используемые атрибуты сегментов
(Дополнительный)

Укажите атрибуты, которые будут включены в связанную с выходным растром таблицу атрибутов.

  • COLORЗначения цвета RGB будут получены из входного растра на основе каждого сегмента. Это также называется цвет средней хроматичности.
  • MEANСредний цифровой номер (DN) будет получен из дополнительного пиксельного изображения, на основе каждого сегмента.
  • STDСтандартное отклонение будет получено из дополнительного пиксельного изображения, на основе каждого сегмента.
  • COUNTЧисло пикселов, составляющих сегмент, на основе каждого сегмента.
  • COMPACTNESSСоединяет сегменты, которые были разрезаны границами листов в процессе сегментации. Значения находятся в диапазоне от 0 до 1, где 1 соответствует кругу.
  • RECTANGULARITYСтепень, определяющая, насколько сегмент является прямоугольным, на основе каждого сегмента. Значения находятся в диапазоне от 0 до 1, где 1 соответствует прямоугольнику.
String
Поле значения измерения
(Дополнительный)

Содержит значения измерений во входном классе объектов обучающей выборки.

Field

TrainMaximumLikelihoodClassifier(in_raster, out_classifier_definition, {in_additional_raster}, {used_attributes}, {dimension_value_field})
ИмяОписаниеТип данных
in_raster

Набор растровых данных для классификации.

Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; String
out_classifier_definition

Выходной файл формата JSON будет содержать информацию об атрибутах, статистику, гиперплоскостные векторы и другую информацию, необходимую для классификатора. Будет создан файл .ecd.

File
in_additional_raster
(Дополнительный)

Включает вспомогательные наборы растровых данных, например, сегментированное изображение или ЦМР. Это дополнительный параметр.

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

Укажите атрибуты, которые будут включены в связанную с выходным растром таблицу атрибутов.

  • COLORЗначения цвета RGB будут получены из входного растра на основе каждого сегмента. Это также называется цвет средней хроматичности.
  • MEANСредний цифровой номер (DN) будет получен из дополнительного пиксельного изображения, на основе каждого сегмента.
  • STDСтандартное отклонение будет получено из дополнительного пиксельного изображения, на основе каждого сегмента.
  • COUNTЧисло пикселов, составляющих сегмент, на основе каждого сегмента.
  • COMPACTNESSСоединяет сегменты, которые были разрезаны границами листов в процессе сегментации. Значения находятся в диапазоне от 0 до 1, где 1 соответствует кругу.
  • RECTANGULARITYСтепень, определяющая, насколько сегмент является прямоугольным, на основе каждого сегмента. Значения находятся в диапазоне от 0 до 1, где 1 соответствует прямоугольнику.

Это параметр активен только в тех случаях, когда для входного растра выбран ключевой параметр Сегментированный (Segmented). Если для входных данных инструмента используется только сегментированное изображение, то атрибутами по умолчанию будутCOLOR, COUNT, COMPACTNESS и RECTANGULARITY. Если в качестве входных данных вместе с сегментированным изображением также используется in_additional_raster, то тогда также будут доступны атрибуты MEAN и STD.

String
dimension_value_field
(Дополнительный)

Содержит значения измерений во входном классе объектов обучающей выборки.

Field

Связанные разделы