Подпись | Описание | Тип 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.
| 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 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
TrainMaximumLikelihoodClassifier(in_raster, out_classifier_definition, {in_additional_raster}, {used_attributes}, {dimension_value_field})
Имя | Описание | Тип 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.
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 |