训练最大似然法分类器 (Spatial Analyst)—ArcGIS AllSource

需要 Spatial Analyst 许可。

摘要

使用最大似然法分类器 (MLC) 分类定义生成 Esri 分类器定义文件 (.ecd)。

使用情况

要完成最大似然法分类流程，请在分类栅格工具中使用相同的输入栅格和此工具中的输出 .ecd 文件。
输入栅格可以是任意 Esri 支持的栅格，可具有任意有效的位深度。
要创建分割栅格数据集，请使用均值漂移影像分割工具。
输出分类器定义文件包含适用于最大似然法分类工具的属性统计数据。
仅在其中一个栅格图层输入为分隔影像的情况下激活分割属性参数。
训练样本数据必须通过训练样本管理器多次进行收集。训练样本要素类的一个字段中列出了每个样本的维度值，该字段在维度值字段参数中指定。

参数

标注	说明	数据类型
输入栅格	待分类的栅格数据集。	Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; String
输出分类器定义文件	包含属性信息、统计数据、超平面矢量和分类器所需的其他信息的输出 JSON 格式文件。将创建 .ecd 文件。	File
附加输入栅格 (可选)	整合辅助栅格数据集，例如分割影像或 DEM。设置此参数属于可选操作。	Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; String
所用的分割影像属性 (可选)	指定要包括在与输出栅格相关联的属性表中的属性。 COLOR—RGB 颜色值将基于每个分割从输入栅格获取。这也称为平均色度。 MEAN—基于每个分割，将从可选像素图像中获取的平均数字值 (DN)。 STD—基于每个分割，将从可选像素影像中获取的标准差。 COUNT—基于每个分割，构成分割的像素数。 COMPACTNESS—基于每个分割，决定分割为紧凑型还是圆形的度数。值的范围从 0 到 1，1 表示圆形。 RECTANGULARITY—基于每个分割，决定分割为矩形的度数。值的范围从 0 到 1，1 表示矩形。	String
维度值字段 (可选)	在输入训练样本要素类中包含尺寸值。	Field

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

名称	说明	数据类型
in_raster	待分类的栅格数据集。	Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; String
out_classifier_definition	包含属性信息、统计数据、超平面矢量和分类器所需的其他信息的输出 JSON 格式文件。将创建 .ecd 文件。	File
in_additional_raster (可选)	整合辅助栅格数据集，例如分割影像或 DEM。设置此参数属于可选操作。	Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; String
used_attributes [used_attributes,...] (可选)	指定要包括在与输出栅格相关联的属性表中的属性。 COLOR—RGB 颜色值将基于每个分割从输入栅格获取。这也称为平均色度。 MEAN—基于每个分割，将从可选像素图像中获取的平均数字值 (DN)。 STD—基于每个分割，将从可选像素影像中获取的标准差。 COUNT—基于每个分割，构成分割的像素数。 COMPACTNESS—基于每个分割，决定分割为紧凑型还是圆形的度数。值的范围从 0 到 1，1 表示圆形。 RECTANGULARITY—基于每个分割，决定分割为矩形的度数。值的范围从 0 到 1，1 表示矩形。仅当在输入栅格上将分割关键属性设置为 true 时，此参数才可用。如果仅对此工具输入分割影像，则默认属性为 COLOR、COUNT、COMPACTNESS 和 RECTANGULARITY。如果将 in_additional_raster 值作为输入与分割影像一起添加进来，则还可以使用 MEAN 和 STD 属性。	String
dimension_value_field (可选)	在输入训练样本要素类中包含尺寸值。	Field

环境

当前工作空间, 范围, 地理变换, 输出坐标系, 临时工作空间, 捕捉栅格

摘要

使用情况

参数

环境

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