| ラベル | 説明 | データ タイプ |
入力ラスターまたはフィーチャクラス データ | 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 |
精度評価ポイントの出力 | 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 |
ターゲット フィールド (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 |
ランダム ポイント数 (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 |
サンプリング処理 (オプション) | 使用するサンプリング方式を指定します。
| String |
フィーチャクラスのディメンション フィールド (オプション) | フィーチャのディメンション (時間) を定義するフィールド。 このパラメーターは、分類結果が多次元ラスターであり、評価ポイント (複数年にわたる土地分類ポリゴンなど) をフィーチャクラスから生成する場合にのみ使用します。 | Field |
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
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。
通常、精度評価ワークフローでは、次の 3 つのツールをこの順序で使用します: [精度評価ポイントの作成 (Create Accuracy Assessment Points)] → [精度評価ポイントの更新 (Update Accuracy Assessment Points)] → [混同行列の計算 (Compute Confusion Matrix)]。
トレーニングまたは精度評価にポリゴン フィーチャクラスが使用される場合、フィーチャクラスには、各クラスについて一意の整数値を持つ Classvalue または value フィールドが必要です。 たとえば、3 つの異なるクラスがあるポリゴン フィーチャクラスは、[1, 2, 3] や [10, 20, 40] などの値を持つことができます。
[入力ラスターまたはフィーチャクラス データ] パラメーターの値が多次元ラスターの場合は、ランダムに生成されたポイントで時系列のすべての画像が使用され、ポイントの生成元になった画像が日付フィールドに示されます。 画像のサブセットのポイントを生成するには、このツールを使用する前に、[多次元ラスター レイヤーの作成 (Make Multidimensional Raster Layer)] ツールで中間レイヤーを作成しておくか、[多次元ラスターのサブセット (Subset Multidimensional Raster)] ツールで中間データセットを作成しておきます。
このツールの実行後、テーブルを編集して、クラスを一部のポイントまたはすべてのポイントに手動で割り当てることができます。
パラメーター
CreateAccuracyAssessmentPoints(in_class_data, out_points, {target_field}, {num_random_points}, {sampling}, {polygon_dimension_field})| 名前 | 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 |
polygon_dimension_field (オプション) | フィーチャのディメンション (時間) を定義するフィールド。 このパラメーターは、分類結果が多次元ラスターであり、評価ポイント (複数年にわたる土地分類ポリゴンなど) をフィーチャクラスから生成する場合にのみ使用します。 | Field |
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.ia import *
# Check out the ArcGIS Image Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("ImageAnalyst")
CreateAccuracyAssessmentPoints("c:\\test\\cls.tif", "c:\\test\\apnt1.shp",
"COMPUTED", "1500", "RANDOM")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