Classification de vraisemblance maximale (Spatial Analyst)

Disponible avec une licence Spatial Analyst.

Synthèse

Effectue une classification de vraisemblance maximale sur un jeu de canaux raster et crée un raster classé en sortie.

Pour en savoir plus sur le fonctionnement de l'outil Classification de vraisemblance maximale

Utilisation

• Lorsqu’un raster multicanal est spécifié comme l’un des canaux raster en entrée (Input raster bands) (in_raster_bands dans Python), tous les canaux sont utilisés.

  Pour traiter une sélection de canaux à partir d’un raster multicanal, vous pouvez créer en premier un jeu de données raster composé de ces canaux spécifiques à l’aide de l’outil Canaux composites et utilisez le résultat dans la liste des canaux raster en entrée (Input raster bands) (in_raster_bands dans Python).

• Tout fichier de signatures créé par l'outil Créer des signatures, Modifier des signatures ou Iso cluster est une entrée valide pour le fichier de signatures en entrée. Il aura l'extension .gsg.

• Par défaut, toutes les cellules du raster en sortie sont classées, chaque classe ayant des pondérations de probabilité égale jointes à ses signatures.

• Le fichier de probabilités a priori en entrée doit être un fichier ASCII qui comprend deux colonnes. Les valeurs dans la colonne de gauche représentent des identifiants de classe. Les valeurs dans la colonne de droite correspondent aux probabilités a priori relatives aux classes concernées. Les valeurs autorisées pour les probabilités a priori doivent être supérieures ou égales à zéro. Si zéro est spécifié comme probabilité, la classe n'apparaîtra pas sur le raster en sortie. La somme des probabilités a priori spécifiées doit être inférieure ou égale à un. Le format du fichier est le suivant :

      1  .3
      2  .1
      4  .0
      5  .15
      7  .05
      8  .2

  Les classes omises dans le fichier recevront la probabilité a priori moyenne de la portion restante de la valeur d'un. Dans l'exemple ci-dessus, toutes les classes de 1 à 8 sont représentées dans le fichier de signatures. Les probabilités a priori associées aux classes 3 et 6 n'apparaissent pas dans le fichier de probabilités a priori en entrée. Puisque la somme de toutes les probabilités indiquées dans le fichier ci-dessus est égale à 0,8, la fraction de probabilité qui reste (0,2) est divisée par le nombre de classes qui n'est pas indiqué (2). Vous allez donc attribuer une probabilité de 0,1 aux classes 3 et 6.

• Une fraction de rejet spécifiée, située entre deux valeurs valides, est attribuée à la valeur valide supérieure suivante. Par exemple, 0,02 devient 0,025.

• Il existe une relation directe entre le nombre de cellules non classifiées sur le raster en sortie, résultant de la fraction de rebut, et le nombre de cellules, représenté par la somme des niveaux de confiance plus petite que la valeur respective entrée pour la fraction de rebut.

• Si le nom de la classe enregistré dans le fichier de signatures est différent de l’ID de la classe, un champ supplémentaire appelé CLASSNAME est ajouté à la table attributaire de raster en sortie. Pour chaque classe de la table en sortie, ce champ contiendra le nom associé à la classe. Par exemple, si les noms des classes enregistrés dans le fichier de signatures sont des chaînes descriptives (conifères, masses d’eau et urbain, par exemple), ces noms sont utilisés dans le champ CLASSNAME.

• L’extension pour un fichier de probabilités a priori en entrée est .txt.

• Pour plus d’informations sur les environnements de géotraitement qui s’appliquent à cet outil, reportez-vous à la rubrique Environnements d’analyse et Spatial Analyst.

Paramètres

Boîte de dialogue

Étiquette	Explication	Type de données
Canaux raster en entrée	Canaux raster en entrée. Même si les canaux peuvent être de type entier ou virgule flottante, le fichier de signatures permet uniquement les valeurs de classes entières.	Raster Layer
Fichier de signatures en entrée	Fichier de signatures en entrée dont les signatures de classes sont utilisées par le classificateur de vraisemblance maximale. L'extension .gsg est obligatoire.	File
Fraction de rejet (Facultatif)	Sélectionnez une fraction de rejet, qui détermine si une cellule doit être classée selon son aptitude à être attribuée correctement à l’une des classes. Les cellules dont l’aptitude à être attribuées correctement à l'une des classes est inférieure à la fraction de rejet se voient attribuer une valeur NoData dans le raster classé en sortie. La valeur par défaut est 0,0, ce qui signifie que chaque cellule est classée. Les entrées valides sont : 0,0—La fraction de rejet est 0,0. 0.005—La fraction de rejet est 0,005. 0.01—La fraction de rejet est 0,01. 0.025—La fraction de rejet est 0,025. 0.05—La fraction de rejet est 0,05. 0,1—La fraction de rejet est 0,1. 0,25—La fraction de rejet est 0,25. 0,5—La fraction de rejet est 0,5. 0,75—La fraction de rejet est 0,75. 0,9—La fraction de rejet est 0,9. 0.95—La fraction de rejet est 0,95. 0.975—La fraction de rejet est 0,975. 0.99—La fraction de rejet est 0,99. 0.995—La fraction de rejet est 0,995.	String
Pondération de probabilité à priori (Facultatif)	Indique la manière dont sont déterminées les probabilités a priori. Égal— Toutes les classes présentent la même probabilité a priori. Echantillon— Les probabilités a priori sont proportionnelles au nombre de cellules dans chaque classe par rapport au nombre total de cellules échantillonnées dans toutes les classes du fichier de signatures. Fichier—Les probabilités a priori sont attribuées à chaque classe à partir d'un fichier de probabilités a priori ASCII en entrée.	String
Fichier de probabilité à priori en entrée (Facultatif)	Fichier texte contenant des probabilités a priori pour les classes de signatures en entrée. Une entrée pour le fichier de probabilité a priori n'est requise que lorsque l'option Fichier est utilisée. L'extension du fichier a priori peut être .txt ou .asc.	File
Raster de confiance en sortie (Facultatif)	Le jeu de données raster de confiance en sortie présente la certitude de la classification selon 14 niveaux de confiance, avec les valeurs les plus faibles représentant la fiabilité la plus élevée. Si aucune cellule n’est classé à un niveau de confiance donné, ce niveau de confiance est absent du raster de confiance en sortie. Il sera de type entier.	Raster Dataset

Valeur renvoyée

Étiquette	Explication	Type de données
Raster classé en sortie	Raster classé en sortie. Il sera de type entier.	Raster

Python

MLClassify(in_raster_bands, in_signature_file, {reject_fraction}, {a_priori_probabilities}, {in_a_priori_file}, {out_confidence_raster})

Nom	Explication	Type de données
in_raster_bands [in_raster_band,...]	Canaux raster en entrée. Même si les canaux peuvent être de type entier ou virgule flottante, le fichier de signatures permet uniquement les valeurs de classes entières.	Raster Layer
in_signature_file	Fichier de signatures en entrée dont les signatures de classes sont utilisées par le classificateur de vraisemblance maximale. L'extension .gsg est obligatoire.	File
reject_fraction (Facultatif)	Sélectionnez une fraction de rejet, qui détermine si une cellule doit être classée selon son aptitude à être attribuée correctement à l’une des classes. Les cellules dont l’aptitude à être attribuées correctement à l'une des classes est inférieure à la fraction de rejet se voient attribuer une valeur NoData dans le raster classé en sortie. La valeur par défaut est 0,0, ce qui signifie que chaque cellule est classée. Les entrées valides sont : 0.0—La fraction de rejet est 0,0. 0.005—La fraction de rejet est 0,005. 0.01—La fraction de rejet est 0,01. 0.025—La fraction de rejet est 0,025. 0.05—La fraction de rejet est 0,05. 0.1—La fraction de rejet est 0,1. 0.25—La fraction de rejet est 0,25. 0.5—La fraction de rejet est 0,5. 0.75—La fraction de rejet est 0,75. 0.9—La fraction de rejet est 0,9. 0.95—La fraction de rejet est 0,95. 0.975—La fraction de rejet est 0,975. 0.99—La fraction de rejet est 0,99. 0.995—La fraction de rejet est 0,995.	String
a_priori_probabilities (Facultatif)	Indique la manière dont sont déterminées les probabilités a priori. EQUAL— Toutes les classes présentent la même probabilité a priori. SAMPLE— Les probabilités a priori sont proportionnelles au nombre de cellules dans chaque classe par rapport au nombre total de cellules échantillonnées dans toutes les classes du fichier de signatures. FILE—Les probabilités a priori sont attribuées à chaque classe à partir d'un fichier de probabilités a priori ASCII en entrée.	String
in_a_priori_file (Facultatif)	Fichier texte contenant des probabilités a priori pour les classes de signatures en entrée. Une entrée pour le fichier de probabilité a priori n'est requise que lorsque l'option Fichier est utilisée. L'extension du fichier a priori peut être .txt ou .asc.	File
out_confidence_raster (Facultatif)	Le jeu de données raster de confiance en sortie présente la certitude de la classification selon 14 niveaux de confiance, avec les valeurs les plus faibles représentant la fiabilité la plus élevée. Si aucune cellule n’est classé à un niveau de confiance donné, ce niveau de confiance est absent du raster de confiance en sortie. Il sera de type entier.	Raster Dataset

Valeur renvoyée

Nom	Explication	Type de données
out_classified_raster	Raster classé en sortie. Il sera de type entier.	Raster

Exemple de code

Exemple 1 d'utilisation de l'outil MaximimumLikelihoodClassification (fenêtre Python)

Cet exemple crée un raster classé en sortie contenant cinq classes dérivé d'un fichier de signatures en entrée et un raster multicanal.

import arcpy
from arcpy import env
from arcpy.sa import *
env.workspace = "C:/sapyexamples/data"
mlcOut = MLClassify("redlands", "c:/sapyexamples/data/wedit5.gsg", "0.0", 
                    "EQUAL", "", "c:/sapyexamples/output/redmlcconf")
mlcOut.save("c:/sapyexamples/output/redmlc")

2e exemple d'utilisation de l'outil MaximimumLikelihoodClassification (script autonome)

Cet exemple crée un raster classé en sortie contenant cinq classes dérivé d'un fichier de signatures en entrée et un raster multicanal.

# Name: MLClassify_Ex_02.py
# Description: Performs a maximum likelihood classification on a set of 
#    raster bands.
# Requirements: Spatial Analyst Extension

# Import system modules
import arcpy
from arcpy import env
from arcpy.sa import *

# Set environment settings
env.workspace = "C:/sapyexamples/data"

# Set local variables
inRaster = "redlands"
sigFile = "c:/sapyexamples/data/wedit5.gsg"
probThreshold = "0.0"
aPrioriWeight = "EQUAL"
aPrioriFile = ""
outConfidence = "c:/sapyexamples/output/redconfmlc"


# Execute 
mlcOut = MLClassify(inRaster, sigFile, probThreshold, aPrioriWeight, 
                    aPrioriFile, outConfidence) 

# Save the output 
mlcOut.save("c:/sapyexamples/output/redmlc02")

Environnements

Validation automatique, Taille de cellule, Méthode de projection de la taille de cellule, Compression, Espace de travail courant, Étendue, Transformations géographiques, Masque, Mot-clé CONFIG en sortie, Système de coordonnées en sortie, Espace de travail temporaire, Raster de capture, Taille de tuile

Cas particuliers

Informations de licence

• Basic: Nécessite Spatial Analyst
• Standard: Nécessite Spatial Analyst
• Advanced: Nécessite Spatial Analyst