Classification and Pattern Recognition geoprocessing functions

Disponible con licencia de Image Analyst.

Disponible con una licencia de Spatial Analyst.

The geoprocessing functions in the Classification and Pattern Recognition category can be used to perform classification and regression analysis workflows, including accuracy assessment. Capabilities include multispectral image segmentation, training sample generation and evaluation, pixel and object-oriented machine learning classification, and quantitative accuracy assessment of results.

An important input is the classification training sample file, produced using the Generate Training Samples From Seed Points function, or using the tools in the Training Samples Manager pane.

Geoprocessing functions in the Classification and Pattern Recognition 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 admitida por 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, una intersección sobre combinación (IoU) 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.
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.
Predict Using Regression Model	Predice valores de datos con la salida de la herramienta Entrenar modelo de regresión de árboles aleatorios.
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 K-Nearest Neighbor Classifier	Genera un archivo de definición de clasificador de Esri (.ecd) utilizando el método de clasificación de los K vecinos más cercanos.
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 Random Trees Regression Model	Modela la relación entre las variables explicativas y un dataset objetivo mediante un análisis 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.