Klassifikator "Nächste Nachbarn (K)" trainieren (Spatial Analyst)

Mit der Image Analyst-Lizenz verfügbar.

Mit der Spatial Analyst-Lizenz verfügbar.

Zusammenfassung

Generiert unter Verwendung der Klassifizierungsmethode "K-Nächster-Nachbar (KNN)" eine Esri Klassifikator-Definitionsdatei (.ecd).

Der Klassifikator "Nächste Nachbarn (K)" ist eine nichtparametrische Klassifizierungsmethode, mit der ein Pixel oder Segment nach der relativen Mehrheit der umliegenden Nachbarn klassifiziert wird. K ist die definierte Anzahl der Nachbarn bei der Abstimmung.

Verwendung

  • Das Werkzeug weist den jeweiligen Klassen Trainingsgebiete zu. Die Klasse des Eingabepixels wird durch die relative Mehrheit der nächsten Nachbarn (K) bestimmt.

  • Als Eingabe werden beliebige von Esri unterstützte Raster akzeptiert, darunter Raster-Produkte, segmentierte Raster, Mosaike, Image-Services und generische Raster-Datasets. Die segmentierten Raster müssen 8-Bit-Raster mit 3 Bändern sein.

  • Die Ausgabe dieses Werkzeugs ist eine .ecd-Datei, die zum Klassifizieren neuer Raster im Werkzeug Raster klassifizieren verwendet wird. Mit dem Werkzeug Raster klassifizieren wird daraufhin die Entfernung von den einzelnen Eingabepixeln oder Segmenten zu allen Trainingsgebieten berechnet.

    Die Trainingsgebietsdaten müssen zu mehreren Zeitpunkten mit dem Trainingsgebiet-Manager erfasst werden. Der Dimensionswert für jede Stichprobe wird in einem Feld in der Trainingsgebiet-Feature-Class aufgelistet, das im Parameter Dimensionswertefeld angegeben wird.

  • Verwenden Sie zum Erstellen der Trainingsgebietdatei den Bereich Trainingsgebiet-Manager im Dropdown-Menü Klassifizierungswerkzeuge.

  • Indexbild und damit verbundene Segmentattribute von segmentierten Rastern (Schlüssel ist auf Segmentiert festgelegt) berechnet das Werkzeug aus dem RGD-segmentierten Raster. Die Berechnung der Attribute erfolgt zwecks Generierung der Klassifikatordefinitionsdatei, die in einem separaten Klassifizierungswerkzeug verwendet werden kann. Die Attribute des jeweiligen Segments lassen sich aus einem beliebigen von Esri unterstützten Bild berechnen.

  • Der Parameter Segmentattribute ist nur aktiv, wenn eine der Raster-Layer-Eingaben ein segmentiertes Bild ist.

Parameter

BeschriftungErläuterungDatentyp
Eingabe-Raster

Das Raster-Dataset, das klassifiziert werden soll.

Das Einzelband-Raster oder segmentierte Raster, Multiband-Raster oder multidimensionale Raster, das klassifiziert werden soll.

Mosaic Layer; Raster Layer; Image Service; String
Eingabe-Trainingsgebietdatei

Die Trainingsgebietdatei bzw. der Trainingsgebiet-Layer, der die Training-Sites abgrenzt.

Die Trainingsgebiete können entweder in Shapefiles oder in Feature-Classes enthalten sein. In der Trainingsgebiet-Datei werden die folgenden Feldnamen benötigt:

  • classname: Ein Textfeld, das den Namen der Klassenkategorie angibt.
  • classvalue: Ein "Long Integer"-Feld, das den ganzzahligen Wert für die einzelnen Klassenkategorien enthält.

Feature Layer
Eingabe-Klassifikatordefinitions-Datei

Eine JSON-formatierte .ecd-Datei, die Attributinformationen, Statistiken oder weitere Daten für den Klassifikator enthält.

File
Zusätzliches Eingabe-Raster
(optional)

Zusatz-Raster-Datasets, wie ein Multispektralbild oder ein DEM, werden integriert, um Attribute und weitere erforderliche Informationen für die Klassifizierung zu generieren. Dieser Parameter ist optional.

Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; String
Nächste Nachbarn (K)
(optional)

Die Anzahl der Nachbarn, die bei der Suche nach den einzelnen Eingabepixeln oder Segmenten verwendet werden. Je höher die Anzahl der Nachbarn, desto geringer ist der Einfluss eines einzelnen Nachbars auf das Ergebnis der Klassifizierung. Der Standardwert ist 1.

Long
Maximale Anzahl von Stichproben pro Klasse
(optional)

Die maximale Anzahl von Trainingsgebieten, die zum Definieren der jeweiligen Klasse verwendet werden sollen. Empfehlenswert ist ein Standardwert von 1000, wenn es sich bei den Eingaben um unsegmentierte Raster handelt. Ein Wert kleiner oder gleich 0 bedeutet, dass zum Trainieren des Klassifikators alle in den Training-Sites enthaltenen Stichproben verwendet werden.

Long
Segmentattribute
(optional)

Gibt die Attribute an, die in die dem Ausgabe-Raster zugeordnete Attributtabelle aufgenommen werden.

Dieser Parameter ist nur aktiv, wenn die Schlüsseleigenschaft Segmentiert auf das Eingabe-Raster festgelegt ist. Wenn die einzige Eingabe für das Werkzeug ein segmentiertes Bild ist, lauten die Standardattribute Konvergierender Farbwert, Pixelanzahl, Kompaktheit und Rechteckigkeit. Wenn ein Wert für Zusätzliches Eingabe-Raster als Eingabe mit einem segmentierten Bild einbezogen wird, sind die Attribute Digitaler Mittelwert und Standardabweichung ebenfalls verfügbar.

  • Konvergierender FarbwertDie RGB-Farbwerte werden segmentbezogen aus dem Eingabe-Raster abgeleitet. Dies wird auch als "durchschnittliche Chromatizität" bezeichnet.
  • Durchschnittlicher DigitalnummernwertDer digitale Mittelwert (DN) wird aus dem optionalen Pixelbild segmentbezogen abgeleitet.
  • StandardabweichungDie Standardabweichung wird aus dem optionalen Pixelbild, segmentbezogen abgeleitet.
  • PixelanzahlDie Anzahl der im Segment enthaltenen Pixel, segmentbezogen.
  • KompaktheitDer Grad der Kompaktheit oder Kreisförmigkeit eines Segments, segmentbezogen. Die Werte liegen zwischen 0 und 1, wobei 1 einem Kreis entspricht.
  • RechtwinkligkeitDer Grad der Rechteckigkeit des Segments, segmentbezogen. Die Werte liegen zwischen 0 und 1, wobei 1 einem Rechteck entspricht.
String
Dimensionswertefeld
(optional)

Enthält Dimensionswerte in der Eingabe-Trainingsgebiet-Feature-Class.

Dieser Parameter ist erforderlich, um mit dem Veränderungsanalyse-Raster, das vom Werkzeug Veränderungen mit CCDC analysieren in der Toolbox Image Analyst ausgegeben wird, eine Zeitserie von Raster-Daten zu klassifizieren.

Field

TrainKNearestNeighborClassifier(in_raster, in_training_features, out_classifier_definition, {in_additional_raster}, {kNN}, {max_samples_per_class}, {used_attributes}, {dimension_value_field})
NameErläuterungDatentyp
in_raster

Das Raster-Dataset, das klassifiziert werden soll.

Das Einzelband-Raster oder segmentierte Raster, Multiband-Raster oder multidimensionale Raster, das klassifiziert werden soll.

Mosaic Layer; Raster Layer; Image Service; String
in_training_features

Die Trainingsgebietdatei bzw. der Trainingsgebiet-Layer, der die Training-Sites abgrenzt.

Die Trainingsgebiete können entweder in Shapefiles oder in Feature-Classes enthalten sein. In der Trainingsgebiet-Datei werden die folgenden Feldnamen benötigt:

  • classname: Ein Textfeld, das den Namen der Klassenkategorie angibt.
  • classvalue: Ein "Long Integer"-Feld, das den ganzzahligen Wert für die einzelnen Klassenkategorien enthält.

Feature Layer
out_classifier_definition

Eine JSON-formatierte .ecd-Datei, die Attributinformationen, Statistiken oder weitere Daten für den Klassifikator enthält.

File
in_additional_raster
(optional)

Zusatz-Raster-Datasets, wie ein Multispektralbild oder ein DEM, werden integriert, um Attribute und weitere erforderliche Informationen für die Klassifizierung zu generieren. Dieser Parameter ist optional.

Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; String
kNN
(optional)

Die Anzahl der Nachbarn, die bei der Suche nach den einzelnen Eingabepixeln oder Segmenten verwendet werden. Je höher die Anzahl der Nachbarn, desto geringer ist der Einfluss eines einzelnen Nachbars auf das Ergebnis der Klassifizierung. Der Standardwert ist 1.

Long
max_samples_per_class
(optional)

Die maximale Anzahl von Trainingsgebieten, die zum Definieren der jeweiligen Klasse verwendet werden sollen. Empfehlenswert ist ein Standardwert von 1000, wenn es sich bei den Eingaben um unsegmentierte Raster handelt. Ein Wert kleiner oder gleich 0 bedeutet, dass zum Trainieren des Klassifikators alle in den Training-Sites enthaltenen Stichproben verwendet werden.

Long
used_attributes
[used_attributes;used_attributes,...]
(optional)

Gibt die Attribute an, die in die dem Ausgabe-Raster zugeordnete Attributtabelle aufgenommen werden.

  • COLORDie RGB-Farbwerte werden segmentbezogen aus dem Eingabe-Raster abgeleitet. Dies wird auch als "durchschnittliche Chromatizität" bezeichnet.
  • MEANDer digitale Mittelwert (DN) wird aus dem optionalen Pixelbild segmentbezogen abgeleitet.
  • STDDie Standardabweichung wird aus dem optionalen Pixelbild, segmentbezogen abgeleitet.
  • COUNTDie Anzahl der im Segment enthaltenen Pixel, segmentbezogen.
  • COMPACTNESSDer Grad der Kompaktheit oder Kreisförmigkeit eines Segments, segmentbezogen. Die Werte liegen zwischen 0 und 1, wobei 1 einem Kreis entspricht.
  • RECTANGULARITYDer Grad der Rechteckigkeit des Segments, segmentbezogen. Die Werte liegen zwischen 0 und 1, wobei 1 einem Rechteck entspricht.

Dieser Parameter ist nur aktiviert, wenn die Schlüsseleigenschaft Segmentiert auf das Eingabe-Raster festgelegt ist. Wenn die einzige Eingabe für das Werkzeug ein segmentiertes Bild ist, lauten die Standardattribute COLOR, COUNT, COMPACTNESS und RECTANGULARITY. Wenn ein in_additional_raster-Wert als Eingabe mit einem segmentierten Bild einbezogen wird, sind die Attribute MEAN und STD ebenfalls verfügbar.

String
dimension_value_field
(optional)

Enthält Dimensionswerte in der Eingabe-Trainingsgebiet-Feature-Class.

Dieser Parameter ist erforderlich, um mit dem Veränderungsanalyse-Raster, das vom Werkzeug Veränderungen mit CCDC analysieren in der Toolbox Image Analyst ausgegeben wird, eine Zeitserie von Raster-Daten zu klassifizieren.

Field

Codebeispiel

TrainKNearestNeighborClassifier – Beispiel 1 (Python-Fenster)

Dies ist ein Python-Beispiel für die Funktion TrainKNearestNeighborClassifier.

# Import system modules 
import arcpy 
from arcpy.sa import * 
 
# Check out the ArcGIS Spatial Analyst extension license 
arcpy.CheckOutExtension("Spatial") 
 
# Execute  
arcpy.sa.TrainKNearestNeighborClassifier("landsat.tif", "training_sample.shp", r"c:\data\trained_knn.ecd", 5, "COLOR;MEAN;STD;COUNT;COMPACTNESS;RECTANGULARITY")
TrainKNearestNeighborClassifier – Beispiel 2 (eigenständiges Skript)

Dies ist ein Python-Skriptbeispiel für die Funktion TrainKNearestNeighborClassifier.

# Import system modules 
import arcpy 
from arcpy.sa import * 
 
# Check out the ArcGIS Spatial Analyst extension license 
arcpy.CheckOutExtension("Spatial") 
 
# Define input parameters 
in_raster = r"C:/Data/landsat.tif" 
in_training_features = r"C:/Data/training_sample.shp" 
out_classifier_definition = r"C:/Data/trained_knn.ecd" 
number_of_neighbors = 5
attributes = "COLOR;MEAN;STD;COUNT;COMPACTNESS;RECTANGULARITY"
     
# Execute  - train K-Nearest Neighbor Classifier
arcpy.sa.TrainKNearestNeighborClassifier(in_raster, in_training_features, 
                                         out_classifier_definition, 
                                         number_of_neighbors, attributes)

Lizenzinformationen

  • Basic: Erfordert Spatial Analyst oder Image Analyst
  • Standard: Erfordert Spatial Analyst oder Image Analyst
  • Advanced: Erfordert Spatial Analyst oder Image Analyst

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