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
分類後の精度評価のためにランダムにサンプリングされたポイントを作成します。
一般的な方法は、数百のポイントをランダムに選択してから、現場での作業や高解像度画像から人間による判断など、信頼できるソースを参照して、分類タイプのラベルを付けます。その後、基準ポイントを、同じ場所の分類結果と比較します。
使用法
このツールは、一連のランダム ポイントを作成し、基準データに基づいてクラスを割り当てます。
このツールは、以前に分類した画像またはフィーチャクラスを使用して、クラスを一連のポイントに割り当てることもできます。
このツールの実行後、クラスをポイントの一部または全部に手動で割り当てたい場合は、テーブルを編集できます。
構文
CreateAccuracyAssessmentPoints(in_class_data, out_points, {target_field}, {num_random_points}, {sampling})| パラメーター | 説明 | データ タイプ |
in_class_data | 入力分類画像またはその他の主題 GIS の参照データ。入力は、ラスターでもフィーチャクラスでもかまいません。 典型的なデータは、シングル バンド、整数データ タイプの分類画像です。 ポリゴンを入力として使用している場合、トレーニング サンプルとして使用されていないポリゴンのみを使用します。シェープファイルまたはフィーチャクラス形式の GIS 土地被覆データも使用できます。 | Raster Layer; Mosaic Layer; Feature Layer |
out_points | 精度評価に使用されるランダム ポイントを含む出力ポイント シェープファイルまたはフィーチャクラス。 | Feature Class |
target_field (オプション) | 入力データが分類済み画像とグラウンド トゥルース データのどちらであるかを指定します。
| String |
num_random_points (オプション) | 生成されるランダムなポイントの合計数。 サンプリング処理やクラスの数に応じて、実際の数値はこれを超える場合がありますが、この数値を下回ることはありません。ランダムに生成されたポイントのデフォルト数は 500 です。 | Long |
sampling (オプション) | 使用するサンプリング方式を指定します。
| String |
コードのサンプル
この例は、精度評価のためのランダムなポイントを作成します。
import arcpy
from arcpy.sa import *
arcpy.gp.CreateAccuracyAssessmentPoints("cls.tif", "aapnt1.shp", "COMPUTED", "1500", "RANDOM")ライセンス情報
- Basic: 次のものが必要 Spatial Analyst または Image Analyst
- Standard: 次のものが必要 Spatial Analyst または Image Analyst
- Advanced: 次のものが必要 Spatial Analyst または Image Analyst