Segmentation and Classification geoprocessing functions

Disponible con una licencia de Spatial Analyst.

Disponible con licencia de Image Analyst.

Las funciones de geoprocesamiento de segmentación y clasificación permiten preparar rásteres segmentados para crear datasets ráster clasificados.

En la siguiente tabla se enumeran las funciones de geoprocesamiento disponibles y se proporciona una breve descripción de cada una de ellas.

Geoprocessing functions in the Segmentation and Classification category

Geoprocessing Function	Description
Classify Raster	Clasifica un dataset ráster según un archivo de definición de clasificador de Esri (.ecd) y las entradas del dataset ráster. El archivo .ecd contiene toda la información necesaria para realizar un tipo concreto de clasificación compatible con Esri. Las entradas de esta herramienta deben coincidir con las entradas utilizadas para generar el archivo .ecd necesario.
Compute Confusion Matrix	Calcula una matriz de confusión con errores de omisión y comisión y deriva un índice de acuerdo kappa y una precisión global entre el mapa clasificado y los datos de referencia.
Compute Segment Attributes	Calcula un conjunto de atributos asociados con la imagen segmentada. El ráster de entrada puede ser una imagen segmentada de 8 bits, de una sola banda o de 3 bandas.
Create Accuracy Assessment Points	Crea puntos de muestra de forma aleatoria para la evaluación de exactitud posterior a la clasificación.
Export Training Data For Deep Learning	Convierte los datos de vectores o datos ráster etiquetados en datasets de entrenamiento de aprendizaje profundo utilizando imágenes de teledetección. La salida será una carpeta de chips de imagen y una carpeta de archivos de metadatos en el formato especificado.
Generate Training Samples From Seed Points	Genera automáticamente muestras de entrenamiento a partir de puntos de semilla como, por ejemplo, puntos de evaluación de la precisión o puntos de muestras de entrenamiento. Un caso de uso típico es la generación de muestras de entrenamiento a partir de una fuente existente como, por ejemplo, un ráster temático o una clase de entidad.
Inspect Training Samples	Estima la precisión de muestras de entrenamiento individuales. La precisión de la validación cruzada se calcula utilizando el resultado de entrenamiento de clasificación generado previamente en un archivo .ecd y las muestras de entrenamiento. Las salidas incluyen un dataset ráster que contiene los valores de clase mal clasificados y un dataset de muestras de entrenamiento con la puntuación de la exactitud para cada muestra de entrenamiento.
Linear Spectral Unmixing	Realiza la clasificación por subpíxeles y calcula la abundancia fraccionaria de los diferentes tipos de cobertura de suelo de los píxeles individuales.
Remove Raster Segment Tiling Artifacts	Corrige segmentos u objetos cortados por límites de teselas durante el proceso de segmentación realizado como función ráster. Esta herramienta resulta útil en ciertos procesos regionales, como la segmentación de imágenes, presentan incoherencias cerca de los límites de las teselas de imagen. Este paso de procesamiento está incluido en la herramienta Segmentación (desplazamiento medio); solo se debe utilizar en imágenes segmentadas que no se hayan creado con esa herramienta.
Segment Mean Shift	Agrupa en segmentos los píxeles adyacentes que tienen características espectrales similares.
Train Iso Cluster Classifier	Genera un archivo de definición de clasificador de Esri (.ecd) utilizando la definición de clasificación de Clúster ISO.
Train Maximum Likelihood Classifier	Genera un archivo de definición de clasificador de Esri (.ecd) utilizando la definición de clasificación del Clasificador de máxima verosimilitud (MLC).
Train Random Trees Classifier	Genera un archivo de definición de clasificador de Esri (.ecd) utilizando el método de clasificación de árboles aleatorios.
Train Support Vector Machine Classifier	Genera un archivo de definición de clasificador de Esri (.ecd) utilizando la definición de clasificación de Máquina de vectores de soporte (SVM).
Update Accuracy Assessment Points	Actualiza el campo Target en la tabla de atributos para comparar los puntos de referencia con la imagen clasificada.