ラスターの分類 (Classify Raster) (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。

サマリー

Esri 分類器定義ファイル (.ecd) とラスター データセット入力に基づいて、ラスター データセットを分類します。

.ecd ファイルには、Esri がサポートする特定タイプの分類を実行するために必要なすべての情報が含まれています。 このツールへの入力は、必要な .ecd ファイルの生成に使用される入力と一致する必要があります。

*.ecd ファイルは、任意の分類トレーニング ツール ([ランダム ツリーによる分類器定義ファイルの作成 (Train Random Trees Classifier)] や [SVM による分類器定義ファイルの作成 (Train Support Vector Machine Classifier)] など) から生成できます。

使用法

• 入力として、Esri がサポートするラスターおよび有効なビット深度を指定できます。

• 入力 *.ecd ファイルには、適切な分類器に最適な属性統計情報が含まれています。

• CCDC (Continuous Change Detection and Classification) 手法を使用してラスター データの時系列を分類するには、[CCDC を使用した変更の解析 (Analyze Changes Using CCDC)] ツールを実行して変更解析ラスターを生成します。分類トレーニング ツールで変更解析ラスターとトレーニング サンプル データを使用し、生成される *.ecd ファイルと変更解析ラスターを [ラスターの分類 (Classify Raster)] ツールへの入力として指定します。

  出力ラスターは、多次元出力をサポートするために *.crf ファイルである必要があります。

パラメーター

ダイアログ

ラベル	説明	データ タイプ
入力ラスター	分類対象のラスター データセット。	Mosaic Layer; Raster Layer; Image Service; String; Raster Dataset; Mosaic Dataset
入力分類器定義ファイル	分類器に選択した属性に対する統計情報を含む入力 Esri 分類器定義ファイル (.ecd)。	File
追加入力ラスター (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て、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; Raster Dataset; Mosaic Dataset

戻り値

ラベル	説明	データ タイプ
出力分類ラスター	作成する分類画像のパスと名前。 出力分類ラスターは、入力ラスター データセットおよび *.ecd ファイル入力によって定義されます。	Raster

Python

ClassifyRaster(in_raster, in_classifier_definition, {in_additional_raster})

名前	説明	データ タイプ
in_raster	分類対象のラスター データセット。	Mosaic Layer; Raster Layer; Image Service; String; Raster Dataset; Mosaic Dataset
in_classifier_definition	分類器に選択した属性に対する統計情報を含む入力 Esri 分類器定義ファイル (.ecd)。	File
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て、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; Raster Dataset; Mosaic Dataset

戻り値

名前	説明	データ タイプ
out_raster_dataset	作成する分類画像のパスと名前。 出力分類ラスターは、入力ラスター データセットおよび *.ecd ファイル入力によって定義されます。	Raster

コードのサンプル

ClassifyRaster (ラスターの分類) の例 1 (Python ウィンドウ)

次の例では、入力 TIFF ラスターを分類します。

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

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

classifiedraster = ClassifyRaster("c:/classifydata/moncton_seg.tif", 
                                  "c:/classifydata/moncton_sig.ecd", 
                                  "c:/classifydata/moncton.tif")

classifiedraster.save("c:/test/moncton_classified.tif")

ClassifyRaster (ラスターの分類) の例 2 (スタンドアロン スクリプト)

次の例では、入力 TIFF ラスターを分類します。

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

# Set local variables
insegras = "c:/classifydata/moncton_seg.tif"
indef_file = "c:/classifydata/moncton_sig.ecd"
in_additional_raster = "c:/classifydata/moncton.tif"


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

# Execute 
classifiedraster = ClassifyRaster(insegras, indef_file, in_additional_raster)

#save output
classifiedraster.save("c:/test/moncton_classified.tif")

ClassifyRaster (ラスターの分類) の例 3 (スタンドアロン スクリプト)

次の例では、時系列多次元ラスターを分類します。

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

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


# Define input parameters
in_changeAnalysisRaster = "c:/test/LandsatCCDC.crf"
in_definition = "c:/output/change_detection.ecd"
in_additional_raster = ''

# Execute 
classifiedraster = arcpy.ia.ClassifyRaster(
	in_changeAnalysisRaster, indef_file, in_additional_raster)

#save output
classifiedraster.save("c:/test/time_series_class.crf")

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, ラスターの統計情報, 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