Crear puntos de evaluación de precisión (Spatial Analyst)

Disponible con una licencia de Spatial Analyst.

Disponible con licencia de Image Analyst.

Resumen

Crea puntos de muestra de forma aleatoria para la evaluación de exactitud posterior a la clasificación.

Una práctica habitual es seleccionar de forma aleatoria cientos de puntos y etiquetar sus tipos de clasificación haciendo referencia a fuentes de confianza como, por ejemplo, el trabajo de campo o la interpretación humana de imágenes de alta resolución. Es entonces cuando los puntos de referencia se comparan con los resultados de la clasificación en las mismas ubicaciones.

Uso

  • Esta herramienta crea un conjunto de puntos aleatorios y les asigna una clase basada en los datos de referencia.

  • Esta herramienta también permite asignar una clase a un conjunto de puntos utilizando una imagen clasificada con anterioridad o una clase de entidad.

  • Si el valor del parámetro Datos de ráster o clase de entidad de entrada es un ráster multidimensional, los puntos aleatorios generados utilizarán todas las imágenes de la serie temporal con un campo de fecha que indica la imagen de la que se generan los puntos. Para generar puntos para un subconjunto de imágenes, utilice la herramienta Crear capa ráster multidimensional para crear una capa intermedia, o la herramienta Ráster multidimensional de subconjunto para crear un dataset intermedio antes de utilizar esta herramienta.

  • Después de ejecutar esta herramienta, puede editar la tabla para asignar una clase manualmente a alguno de los puntos o a todos ellos.

Parámetros

EtiquetaExplicaciónTipo de datos
Datos de la clase de entidad o ráster de entrada

La imagen de clasificación de entrada u otros datos de referencia SIG temáticos. La entrada puede ser un ráster o una clase de entidades.

Los datos típicos son una imagen de clasificación de un tipo de datos enteros de una banda.

Al usar polígonos como entrada, utilice solo aquellos no empleados como muestras de referencia. También pueden ser datos SIG de cobertura de suelo en formato shapefile o de clase de entidad.

Raster Layer; Mosaic Layer; Feature Layer
Puntos de evaluación de precisión de salida

El shapefile o la clase de entidad de puntos de salida que contienen los puntos aleatorios que se van a usar para la evaluación de exactitud.

Feature Class
Campo de destino
(Opcional)

Especifica si los datos de entrada son una imagen clasificada o datos de la realidad del terreno.

  • ClasificadoLa entrada es una imagen clasificada. Esta es la opción predeterminada.
  • Realidad del terrenoLa entrada son datos de referencia.
String
Número de puntos aleatorios
(Opcional)

El número total de puntos aleatorios que se generarán.

El número real puede superar este número, nunca quedar por debajo, dependiendo de la estrategia de muestreo y el número de clases. El número predeterminado de puntos generados de manera aleatoria es 500.

Long
Estrategia de muestreo
(Opcional)

Especifica el esquema de muestreo que se utilizará.

  • Aleatorio estratificadoSe crearán puntos distribuidos aleatoriamente en cada clase, teniendo cada clase un número de puntos proporcional a su área relativa. Esta es la configuración predeterminada
  • Aleatorio estratificado ecualizadoSe crearán puntos distribuidos aleatoriamente en cada clase, teniendo cada clase el mismo número de puntos.
  • AleatorioSe crearán puntos distribuidos aleatoriamente por toda la imagen.
String
Campo de dimensión para clase de entidad
(Opcional)

Un campo que define la dimensión (tiempo) de las entidades. Este parámetro solo se utiliza si el resultado de la clasificación es un ráster multidimensional y se desea generar puntos de evaluación a partir de una clase de entidad, por ejemplo, polígonos de clasificación de tierras para varios años.

Field

CreateAccuracyAssessmentPoints(in_class_data, out_points, {target_field}, {num_random_points}, {sampling}, {polygon_dimension_field})
NombreExplicaciónTipo de datos
in_class_data

La imagen de clasificación de entrada u otros datos de referencia SIG temáticos. La entrada puede ser un ráster o una clase de entidades.

Los datos típicos son una imagen de clasificación de un tipo de datos enteros de una banda.

Al usar polígonos como entrada, utilice solo aquellos no empleados como muestras de referencia. También pueden ser datos SIG de cobertura de suelo en formato shapefile o de clase de entidad.

Raster Layer; Mosaic Layer; Feature Layer
out_points

El shapefile o la clase de entidad de puntos de salida que contienen los puntos aleatorios que se van a usar para la evaluación de exactitud.

Feature Class
target_field
(Opcional)

Especifica si los datos de entrada son una imagen clasificada o datos de la realidad del terreno.

  • CLASSIFIEDLa entrada es una imagen clasificada. Esta es la opción predeterminada.
  • GROUND_TRUTHLa entrada son datos de referencia.
String
num_random_points
(Opcional)

El número total de puntos aleatorios que se generarán.

El número real puede superar este número, nunca quedar por debajo, dependiendo de la estrategia de muestreo y el número de clases. El número predeterminado de puntos generados de manera aleatoria es 500.

Long
sampling
(Opcional)

Especifica el esquema de muestreo que se utilizará.

  • STRATIFIED_RANDOMSe crearán puntos distribuidos aleatoriamente en cada clase, teniendo cada clase un número de puntos proporcional a su área relativa. Esta es la configuración predeterminada
  • EQUALIZED_STRATIFIED_RANDOMSe crearán puntos distribuidos aleatoriamente en cada clase, teniendo cada clase el mismo número de puntos.
  • RANDOMSe crearán puntos distribuidos aleatoriamente por toda la imagen.
String
polygon_dimension_field
(Opcional)

Un campo que define la dimensión (tiempo) de las entidades. Este parámetro solo se utiliza si el resultado de la clasificación es un ráster multidimensional y se desea generar puntos de evaluación a partir de una clase de entidad, por ejemplo, polígonos de clasificación de tierras para varios años.

Field

Muestra de código

Ejemplo 1 de CreateAccuracyAssessment (script independiente)

Este ejemplo crea puntos aleatorios para la evaluación de exactitud.

import arcpy
from arcpy.sa import *

arcpy.gp.CreateAccuracyAssessmentPoints("cls.tif", "aapnt1.shp", "COMPUTED", "1500", "RANDOM")

Información de licenciamiento

  • Basic: Requiere Spatial Analyst o Image Analyst
  • Standard: Requiere Spatial Analyst o Image Analyst
  • Advanced: Requiere Spatial Analyst o Image Analyst

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