リニアスペクトル分解 (Linear Spectral Unmixing) (Image Analyst)—ArcGIS Pro

Image Analyst ライセンスで利用できます。

Spatial Analyst のライセンスで利用可能。

サマリー

サブピクセル分類を実行し、ピクセルごとに異なる土地被覆タイプの部分存在量を算出します。

リニアスペクトル分解 (Linear Spectral Unmixing)

使用法

このツールは、複数の土地被覆タイプを含む個々のピクセルの被覆率を計算します。各バンドがそれぞれの土地被覆クラスの部分占有率に対応するマルチバンドラスターを生成します。たとえば、このツールを使用して、マルチスペクトル画像で土地被覆分類を実行し、光合成植生、露出土壌、および枯れた植生または非光合成植生を識別することができます。
出力マルチバンドラスターの順序は、入力スペクトルプロファイルの順序に従います。
クラスの数は、入力ラスター内のバンド数を超えることはできません。たとえば、8 バンドラスターから 9 個以上のクラスに関する情報を抽出することはできません。

次に、*.json ファイルとして指定するスペクトルプロファイルの例を示します。

{
  "EsriEndmemberDefinitionFile" : 0,
  "FileVersion" : 1,
  "NumberEndmembers" : 3,
  "NumberBands" : 7,
  "Endmembers" : [	
    {
      "EndmemberID" : 1,
      "EndmemberName" : "urban",
      "SpectralProfile" : [
            88,
			                     42,
			                     48,
			                     38,
			                     86,
			                    115,
			                     59
          ]
    },
    {
      "EndmemberID" : 2,
      "EndmemberName" : "vegetation",
      "SpectralProfile" : [
			                       50,
			                       21,
			                       20,
			                       35,
			                       50,
			                      110,
			                       23
          ]
    },
    {
      "EndmemberID" : 3,
      "EndmemberName" : "water",
      "SpectralProfile" : [
			                       51,
			                       20,
			                       14,
			                        9,
			                        7,
			                      116,
			                        4
          ]
    }
  ]        
}

現在サポートされている分類器出力は、[最尤法による分類器定義ファイルの作成 (Train Maximum Likelihood Classifier)] ツールで生成される分類器定義ファイル (*.ecd) のみです。
ポリゴンフィーチャには、次のフィールド名が必要です。
- classname— クラスカテゴリ名を示すテキストフィールド
- classvalue— 各クラスカテゴリの整数値を含む long integer フィールド
各土地被覆クラスの部分占有率を計算する際、その解に負の係数または小数が含まれることがあります。この場合、入力スペクトルプロファイルのトレーニングサンプルを確認し、各クラスが正確に表現されていることを確認してください。正確である場合は、[出力値オプション] で [負以外] を選択します。

パラメーター

ラベル	説明	データタイプ
入力ラスター	入力ラスターデータセット。	Raster Dataset; Mosaic Dataset; Mosaic Layer; Raster Layer; File; Image Service
入力トレーニングフィーチャまたはスペクトルプロファイル	さまざまな土地被覆クラスのスペクトル情報。この情報は、ポリゴンフィーチャ、[トレーニングサンプルマネージャー] で生成されるトレーニングサンプルフィーチャクラス、[最尤法による分類器定義ファイルの作成 (Train Maximum Likelihood Classifier)] ツールで生成される分類器定義ファイル (.ecd)、またはクラススペクトルプロファイルを含む JSON ファイル (.json) として指定することができます。	File; Feature Layer; String
出力値オプション (オプション)	出力ピクセル値の定義方法を指定します。合計 1—各ピクセルのクラス値は、すべてのクラスの合計が 1 に等しくなる 10 進形式となります。例: Class1 = 0.16、Class2 = 0.24、Class3 = 0.60。負でない—出力値が負になることはありません。	String

戻り値

ラベル	説明	データタイプ
出力ラスター	出力マルチバンドのラスターデータセット。	Raster

LinearSpectralUnmixing(in_raster, in_spectral_profile_file, {value_option})

名前	説明	データタイプ
in_raster	入力ラスターデータセット。	Raster Dataset; Mosaic Dataset; Mosaic Layer; Raster Layer; File; Image Service
in_spectral_profile_file	さまざまな土地被覆クラスのスペクトル情報。この情報は、ポリゴンフィーチャ、[最尤法による分類器定義ファイルの作成 (Train Maximum Likelihood Classifier)] ツールで生成される分類器定義ファイル (.ecd)、またはクラススペクトルプロファイルを含む JSON ファイル (.json) として指定することができます。	File; Feature Layer; String
value_option [value_option,...] (オプション)	出力ピクセル値の定義方法を指定します。 SUM_TO_ONE—各ピクセルのクラス値は、すべてのクラスの合計が 1 に等しくなる 10 進形式となります。例: Class1 = 0.16、Class2 = 0.24、Class3 = 0.60。 NON_NEGATIVE—出力値が負になることはありません。	String

戻り値

名前	説明	データタイプ
out_raster	出力マルチバンドのラスターデータセット。	Raster

コードのサンプル

LinearSpectralUnmixing (リニアスペクトル分解) の例 1 (Python ウィンドウ)

この例では、分類器定義ファイル (*.ecd) からクラスの部分占有率を計算し、マルチバンドラスターを生成します。

# Import system modules
import arcpy
from arcpy.ia import *

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

# Execute 
unmixing_outputs = LinearSpectralUnmixing("C:/data/landsat7_image.crf",
    "C:/data/train_maxi_likelihood_ecd_output.ecd", "SUM_TO_ONE;NON_NEGATIVE")
	
# Save output
unmixing_outputs.save("C:/data/unmixing_outputs.crf")

LinearSpectralUnmixing の例 2 (スタンドアロンスクリプト)

この例では、分類器定義ファイル (*.ecd) からクラスの部分占有率を計算し、マルチバンドラスターを生成します。

# Import system modules
import arcpy
from arcpy.ia import *

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

# Define input parameters
inFile = "C:/data/landsat7_image.crf"
json_file = "C:/data/customized_endmembers.json"
options = "SUM_TO_ONE" 

# Execute 
unmixing_outputs = LinearSpectralUnmixing(inFile, json_file, options)
	
# Save output
unmixing_outputs.save("C:/data/unmixing_outputs_using_json.crf")

LinearSpectralUnmixing (リニアスペクトル分解) の例 3 (スタンドアロンスクリプト)

この例では、トレーニングサンプルフィーチャクラス (*.shp) からクラスの部分占有率を計算し、マルチバンドラスターを生成します。

# Import system modules
import arcpy
from arcpy.ia import *

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

# Define input parameters
inFile = "C:/data/landsat7_image.crf"
training_features = "C:/data/training_features.shp"
options = "SUM_TO_ONE;NON_NEGATIVE" 

# Execute 
unmixing_outputs = LinearSpectralUnmixing(inFile, training_features, options)
	
# Save output
unmixing_outputs.save("C:/data/unmixing_outputs_using_training_features.crf")

環境

圧縮, 現在のワークスペース, 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, 範囲, 並列処理ファクター, ピラミッド, ラスターの統計情報, 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, 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

サマリー

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パラメーター

戻り値

戻り値

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環境

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