Préparer le classificateur de vraisemblance maximale (Image Analyst)

ArcGIS Pro 3.4 | | Archive de l’aide

Disponible avec une licence Spatial Analyst.

Disponible avec une licence Image Analyst.

Synthèse

Génère un fichier de définition de classificateur Esri (.ecd) à l’aide de la définition de classification du classificateur de vraisemblance maximale (MLC).

Utilisation

  • Pour exécuter un processus de classification de vraisemblance maximale, utilisez le même raster en entrée et le fichier .ecd en sortie de cet outil dans l'outil Classer le raster.

  • Le raster en entrée peut être n'importe quel raster pris en charge par Esri, avec n'importe quelle profondeur des couleurs.

  • Pour créer un jeu de données raster segmenté, utilisez l’outil Décalage moyen de segment.

  • Pour créer un fichier d’échantillon d’entraînement, accédez à la fenêtre Gestionnaire d’échantillons d’apprentissage à partir du menu déroulant Classification Tools (Outils de classification).

  • Le fichier de définition de classificateur en sortie contient des statistiques d'attributs adaptées à l'outil Classification de vraisemblance maximale.

  • Le paramètre Segment Attributes (Attributs de segment) n’est actif que si l’une des entrées de la couche raster est une image segmentée.

  • Pour classer une série chronologique de données raster à l’aide de l’algorithme CCDC (Continuous Change Detection and Classification), exécutez d’abord l’outil Analyser les modifications avec l’algorithme CCDC. Utilisez ensuite le raster d’analyse des changements en sortie comme raster en entrée pour cet outil d’entraînement.

    Les données fournies à titre d’échantillons d’apprentissage doivent être collectées à plusieurs reprises à l’aide du Gestionnaire d’échantillons d’apprentissage. La valeur de dimension de chaque exemple est répertoriée dans un champ figurant dans la classe d’entités des échantillons d’entraînement comme indiqué dans le paramètre Dimension Value Field (Champ de valeur de dimension).

Paramètres

ÉtiquetteExplicationType de données
Raster en entrée

Jeu de données raster à classer.

Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; String
Fichier d'échantillon d'apprentissage en entrée

Fichier d’échantillons d’apprentissage ou couche délimitant les sites d’entraînement.

Il peut s’agir de shapefiles ou de classes d’entités qui contiennent vos échantillons d’apprentissage. Les noms de champ suivants sont requis dans le fichier d’échantillons d'apprentissage :

  • classname- zone de texte indiquant le nom de la catégorie de classe
  • classvalue- champ d’entier long contenant la valeur entière de chaque catégorie de classe

Feature Layer
Fichier de définition de classifieur en sortie

Fichier JSON en sortie qui contient des informations sur les attributs, des statistiques, des vecteurs hyperplans et d’autres informations pour le classificateur. Un fichier .ecd sera créé.

File
Raster en entrée supplémentaire
(Facultatif)

Incorpore des jeux de données raster auxiliaires, tels qu'une image segmentée ou un MNT. Ce paramètre est facultatif.

Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; String
Attributs de segments utilisés
(Facultatif)

Spécifie les attributs à inclure dans la table attributaire associée au raster en sortie.

Ce paramètre n’est actif que si la propriété clé Segmented (Segmenté) est définie sur true (vrai) dans le raster en entrée. Si la seule entrée de l’outil est une image segmentée, les attributs par défaut sont Converged color (Couleur de convergence), Count of pixels (Nombre de pixels), Compactness (Compacité) et Rectangularity (Rectangularité). Si une valeur Additional Input Raster (Raster en entrée supplémentaire) est incluse comme entrée avec une image segmentée, les attributs Mean digital number (Nombre numérique moyen) et Standard deviation (Écart type) sont également disponibles.

  • Couleur de convergenceLes valeurs de couleurs RVB sont dérivées du raster en entrée, segment par segment. On parle également de couleur chromatique moyenne.
  • Nombre numérique moyenLe numéro numérique (DN) moyen sera dérivé de l’image de pixels facultative, segment par segment.
  • Écart typeL’écart type sera dérivé de l’image de pixels facultative, segment par segment.
  • Nombre de pixelsLe nombre de pixels qui composent le segment, segment par segment.
  • CompacitéDegré auquel un segment est compact ou circulaire, segment par segment. Les valeurs sont comprises entre 0 et 1, où 1 correspond à un cercle.
  • RectangularitéDegré auquel le segment est rectangulaire, segment par segment. Les valeurs sont comprises entre 0 et 1, où 1 correspond à un rectangle.
String
Champ de valeur de dimension
(Facultatif)

Contient les valeurs de dimension dans la classe d’entités des échantillons d’apprentissage en entrée.

Ce paramètre est requis pour classer une série chronologique de données raster à l’aide de la sortie du raster d’analyse des changements produite par l’outil Analyser les modifications avec l’algorithme CCDC.

Field

Informations de licence

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

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