Multivariate geoprocessing functions

Disponible avec une licence Spatial Analyst.

Les fonctions de géotraitement statistiques Multivariés permettent d’explorer les relations entre différents types d’attributs. Il existe deux types d'analyses multivariées : la classification (assistée et non assistée) et l'analyse des composantes principales (ACP).

The goal of classification is to assign each cell in a study area to a class or category. With Supervised classification, you have a specific knowledge about the study area and can identify representative areas, or samples, of each class. Unsupervised classification uses naturally occurring statistical groupings in the data to determine the clusters into which the data will be classified.

Les rubriques suivantes présentent de manière générale les aspects théoriques de ces fonctions de géotraitement, illustrés par quelques exemples d’utilisation.

• Learn about multivariate classification
• Learn how to produce signature files and class and cluster analysis
• Learn how to evaluate classes and clusters
• Learn how to perform the classification

The general procedure for both Supervised and Unsupervised classification follows:

1. Identify the input bands.
2. Create the classes or clusters.

   The following geoprocessing functions can be used: Create Signatures, Iso Cluster, or Sample from the Extraction geoprocessing functions category.

3. Evaluate and edit the classes or clusters.

   Use the Dendrogram or Edit Signatures geoprocessing functions.

4. Perform the classification.

   Use the Maximum Likelihood Classification or Class Probability geoprocessing functions.

The Iso Cluster Unsupervised Classification geoprocessing function allows you to conveniently perform an unsupervised classification by combining steps 1, 2, and 4 described above into a single geoprocessing function.

To eliminate redundancy in the data and make it more interpretable, you can transform your multivariate data through PCA.

• Learn more about transforming multivariate data with Principal Component Analysis (PCA)

Le tableau suivant répertorie les fonctions de géotraitement disponibles et en donne une brève description.

Geoprocessing functions of the Multivariate category

Geoprocessing Function	Description
Band Collection Statistics	Calcule les statistiques pour un ensemble de canaux raster.
Class Probability	Crée un raster multicanal de canaux de probabilité, avec un canal qui est créé pour chaque classe représentée dans le fichier de signatures en entrée.
Create Signatures	Crée un fichier de signatures ASCII des classes définies par les données d’échantillonnage en entrée et un jeu de canaux raster.
Dendrogram	Crée un diagramme (dendogramme) affichant les distances attributaires entre des classes combinées séquentiellement dans un fichier de signatures.
Edit Signatures	Met à jour un fichier de signatures en combinant, renumérotant et en supprimant les signatures de la classe.
Iso Cluster	Utilise l’algorithme d’agrégation isodata pour déterminer les caractéristiques des regroupements naturels de cellules dans un espace d’attributs multidimensionnel et stocke les résultats dans un fichier de signatures ASCII en sortie.
Iso Cluster Unsupervised Classification	Effectue une classification non assistée sur une série de canaux raster en entrée à l’aide des outils Iso cluster et Classification de vraisemblance maximale.
Maximum Likelihood Classification	Effectue une classification de vraisemblance maximale sur un jeu de canaux raster et crée un raster classé en sortie.
Principal Components	Effectue l’analyse en composantes principales (ACP) sur un jeu de canaux raster et génère un raster multicanal unique en sortie.