トレーニング サンプルの検査 (Inspect Training Samples) (Image Analyst)

Spatial Analyst のライセンスで利用可能。

Image Analyst ライセンスで利用できます。

概要

個々のトレーニング サンプルの精度を評価します。*.ecd ファイル内の以前に生成された分類トレーニング結果とトレーニング サンプルを使用して、交差検証精度が計算されます。出力には、誤分類されたクラス値が格納されるラスター データセットと、各トレーニング サンプルの精度スコアを含むトレーニング サンプル データセットが含まれます。

使用法

• このツールは、入力ラスター、追加入力ラスター、および *.ecd 分類器定義ファイルを使用して、リアルタイム分類レイヤーを作成します。その後、この分類レイヤーは参照として使用され、すべてのトレーニング サンプル ポリゴンまたはポイントと比較されます。最適なトレーニング サンプルには、そのサンプルが表すクラスに属するピクセルのみが含まれている必要があるため、トレーニング サンプルごとに、正しく分類されたすべてのピクセルを正しく分類されていないすべてのピクセルと比較することで精度が計算されます。精度スコア (ポリゴン/ポイントごと) は各トレーニング サンプルに格納される number of correctly classified pixels/number of total pixels として計算されます。

• このスコアは、ポリゴン トレーニング サンプルの場合、0 ～ 1 の範囲内の小数値になります。この値が 1 に近いほど、精度が高いことを示します。ポイント トレーニング サンプルの場合、スコアは 0 (不正確) または 1 (正確) のいずれかです。

• 結果を次の方法で使用して、トレーニング サンプル定義クラスを改善できます。

  • 出力トレーニング サンプルの属性テーブルを使用し、精度でトレーニング フィーチャを並べ替えて各フィーチャにズームします。
  • 誤分類されたラスター クラス マップを使用し、分類の混乱が発生している場所とその混乱の原因を表示します。
  • この情報を使用して、トレーニング フィーチャの維持、削除、編集について判断することができます。

構文

InspectTrainingSamples(in_raster, in_training_features, in_classifier_definition, out_training_feature_class, out_misclassified_raster, {in_additional_raster})

パラメーター	説明	データ タイプ
in_raster	分類対象の入力ラスター。	Mosaic Layer; Raster Layer; Image Service; String
in_training_features	[トレーニング サンプル マネージャー] ウィンドウで作成されたトレーニング サンプル フィーチャクラス。	Feature Layer
in_classifier_definition	いずれかの分類器トレーニング ツールから取得された *.ecd 出力分類器ファイル。*.ecd ファイルは、分類器に必要な属性情報、統計情報、その他の情報を含んでいる JSON ファイルです。	File
out_training_feature_class	フィーチャクラスとして保存された個々の出力トレーニング サンプル。関連付けられた属性テーブルには、精度スコアが列挙されている追加フィールドが格納されます。	Feature Class
out_misclassified_raster	トレーニング サンプルの範囲外にある NoData を保持する誤分類された出力ラスター。トレーニング サンプルでは、正しく分類されたピクセルが NoData で表され、誤分類されたピクセルがそれぞれのクラス値によって表されます。結果は、誤分類されたクラス値のインデックス マップになります。	Raster Dataset
in_additional_raster (オプション)	マルチスペクトル画像や DEM などの補助ラスター データセットを取り入れると、分類器の属性やその他の必要な情報を生成できます。このラスターは、平均値や標準偏差などの属性を計算する際に必要です。このパラメーターはオプションです。	Mosaic Layer; Raster Layer; Image Service; String

コードのサンプル

InspectTrainingSamples (トレーニング サンプルの検査) の例 1 (Python ウィンドウ)

この例では、分類のためにトレーニング サンプルの適合性を検査します。

### InspectTrainingSamples example 1 (Python window)
import arcpy
from arcpy.ia import *

in_img = "C:/Data/wv2.tif"
trn_samples1 = "C:/out/ts.shp"
ecd = "C:/Data/svm.ecd"
seg_in_img = "C:/Data/seg.tif"
trn_samples2 = "C:/out/ts2.shp"

# Check out the ArcGIS Image Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("ImageAnalyst")

out_misclassified_raster = InspectTrainingSamples(in_img, trn_samples, ecd,
                                                  trn_samples2, seg_in_img); 
out_misclassified_raster.save("C:/temp/misclassified.tif")

InspectTrainingSamples (トレーニング サンプルの検査) の例 2 (スタンドアロン スクリプト)

この例では、分類のためにトレーニング サンプルの適合性を検査します。

### InspectTrainingSamples example 2 (stand-alone script)
import arcpy
from arcpy.ia import *

# Check out the ArcGIS Image Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("ImageAnalyst")

out_misclassified_raster = InspectTrainingSamples("C:/Data/wv2.tif", 
                                                  "C:/out/ts.shp", 
                                                  "C:/Data/svm.ecd", 
                                                  "C:/out/ts2.shp", 
                                                  "C:/Data/seg.tif"); 
out_misclassified_raster.save("C:/temp/misclassified.tif")

環境

圧縮, 現在のワークスペース, 範囲, 地理座標系変換, NoData, 出力データのコンフィグレーション キーワード, 出力座標系, 並列処理ファクター, ピラミッド, リサンプリング方法, テンポラリ ワークスペース, スナップ対象ラスター, ラスターの統計情報, タイル サイズ

ライセンス情報

• Basic: 次のものが必要 Image Analyst または Spatial Analyst
• Standard: 次のものが必要 Image Analyst または Spatial Analyst
• Advanced: 次のものが必要 Image Analyst または Spatial Analyst