| Подпись | Описание | Тип данных |
Входной растр | Набор растровых данных для классификации. Предпочтительными входными данными является 3-х канальный 8-битный сегментированный набор растровых данных, в котором все пикселы в том же сегменте имеют тот же цвет. Входными данными может также являться одноканальный 8-битный сегментированный растр в шкале серых оттенков. Если сегментированный растр недоступен, то вы можете использовать любой поддерживаемый Esri набор растровых данных. | 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) | Вспомогательные наборы растровых данных, такие как мультиспектральный снимок или ЦМР, будут добавлены для создания атрибутов и другой необходимой для классификатора информации. 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.
| String |
Поле значения измерения (Дополнительный) | Содержит значения измерений во входном классе объектов обучающей выборки. | Field |
Доступно с лицензией Spatial Analyst.
Краткая информация
Создает файл определения классификатора Esri (.ecd) с использованием определения классификации Метода опорных векторов (SVM).
Использование
Классификатор SVM - мощный способ классификации с обучением. Он отлично подходит для сегментированных входных растров, но может работать и со стандартными изображениями. Это метод классификации, который широко используется исследователями.
Для стандартных входных изображений, инструмент принимает многоканальные изображения любой битовой глубины и выполняет попиксельную классификацию SVM на основе входного файла обучающего класса пространственных объектов.
Для сегментированных растров, ключевое свойство которых задано как Сегментированный, инструмент вычисляет индексное изображение и связанные атрибуты сегмента из сегментированного растра RGB. Атрибуты вычисляются для создания файла определения классификатора, который должен быть использован в отдельном инструменте классификации. Атрибуты для каждого сегмента могут быть вычислены для любого, поддерживаемого Esri изображения.
У классификатора SVM есть ряд преимуществ по сравнению с классификатором методом максимального правдоподобия:
- Для классификатора SVM необходимо гораздо меньше выборок, и для него не требуется нормальное распределение выборок.
- Данный метод менее восприимчив к шуму, коррелированным каналам и несбалансированному количеству и размеру обучающих местоположений в пределах каждого класса.
Любой поддерживаемый Esri растр принимается в качестве входных данных, включая растровые продукты, сегментированные растры, мозаики, сервисы изображений или наборы растровых данных в общих форматах. Сегментированные растры должны быть 8-битными с 3 каналами.
Параметр Атрибуты сегмента активен только в том случае, когда одним из входных растровых слоёв является сегментированное изображение.
Параметры
TrainSupportVectorMachineClassifier(in_raster, out_classifier_definition, {in_additional_raster}, {used_attributes}, {dimension_value_field})| Имя | Описание | Тип данных |
in_raster | Набор растровых данных для классификации. Предпочтительными входными данными является 3-х канальный 8-битный сегментированный набор растровых данных, в котором все пикселы в том же сегменте имеют тот же цвет. Входными данными может также являться одноканальный 8-битный сегментированный растр в шкале серых оттенков. Если сегментированный растр недоступен, то вы можете использовать любой поддерживаемый Esri набор растровых данных. | 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) | Вспомогательные наборы растровых данных, такие как мультиспектральный снимок или ЦМР, будут добавлены для создания атрибутов и другой необходимой для классификатора информации. Это дополнительный параметр. | Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; String |
used_attributes [used_attributes;used_attributes,...] (Дополнительный) | Укажите атрибуты, которые будут включены в связанную с выходным растром таблицу атрибутов.
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 |