| 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。 | Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; String |
入力トレーニング サンプル ファイル | トレーニング サイトを表すトレーニング サンプル ファイルまたはレイヤー。 これらは、トレーニング サンプルを含んでいる、シェープファイルまたはフィーチャクラスです。 トレーニング サンプル ファイルには、次のフィールド名が必要です。
| Feature Layer |
出力分類器定義ファイル | 分類器の属性情報、統計情報、ハイパープレーン ベクトル、およびその他の情報を含む出力 JSON 形式ファイルです。 .ecd ファイルが作成されます。 | File |
追加入力ラスター (オプション) | セグメント化された画像や DEM などの補助ラスター データセットを取り込みます。このパラメーターはオプションです。 | Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; String |
使用するセグメント属性 (オプション) | 出力ラスターに関連付けられた属性テーブルに含める属性を指定します。 このパラメーターは、入力ラスターで [セグメント化] キー プロパティを true に設定した場合にのみ有効になります。 このツールへの入力が、セグメント画像のみである場合、デフォルトの属性は [収束色]、[ピクセル数]、[コンパクト性]、および [矩形性] になります。 セグメント画像とともに [追加入力ラスター] の値が入力として含まれている場合、[平均デジタル ナンバー] と [標準偏差] 属性も使用できます。
| String |
ディメンション値フィールド (オプション) | 入力トレーニング サンプル フィーチャクラスのディメンション値が含まれます。 このパラメーターは、[CCDC を使用した変化の解析 (Analyze Changes Using CCDC)] ツールから出力された変化解析ラスターを使用して時系列のラスター データを分類する際に必要となります。 | 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
最尤法分類器 (MLC) 分類定義を使用して、Esri 分類器定義ファイル (.ecd) を作成します。
使用法
最尤法分類プロセスを実行するには、[ラスターの分類 (Classify Raster)] ツールで同じ入力ラスターおよび出力 *.ecd ファイルを使用します。
入力として、Esri がサポートし、有効なビット深度を持つ任意のラスターを指定できます。
セグメント ラスター データセットを作成するには、[セグメント平均シフト (Segment Mean Shift)] ツールを使用します。
トレーニング サンプル ファイルを作成するには、[分類ツール] ドロップダウン メニューから [トレーニング サンプル マネージャー] ウィンドウを使用します。
[出力分類器定義ファイル] には、[最尤法分類 (Maximum Likelihood Classification)] に適した属性統計が含まれています。
[セグメント属性] パラメーターは、ラスター レイヤー入力のうちのいずれかがセグメント画像である場合にのみ、アクティブになります。
CCDC (Continuous Change Detection and Classification) アルゴリズムを使用して時系列ラスター データを分類するには、まず [CCDC を使用した変化の解析 (Analyze Changes Using CCDC)] ツールを実行します。 次に、出力変化解析ラスターをこのトレーニング ツールの入力ラスターとして使用します。
トレーニング サンプル データは、[トレーニング サンプル マネージャー] を使用して複数回収集されている必要があります。 各サンプルのディメンション値は、トレーニング サンプル フィーチャクラスのフィールドにリストされています。このフィールドは、[ディメンション値フィールド] パラメーターで指定します。
パラメーター
TrainMaximumLikelihoodClassifier(in_raster, in_training_features, out_classifier_definition, {in_additional_raster}, {used_attributes}, {dimension_value_field})| 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。 | Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; String |
in_training_features | トレーニング サイトを表すトレーニング サンプル ファイルまたはレイヤー。 これらは、トレーニング サンプルを含んでいる、シェープファイルまたはフィーチャクラスです。 トレーニング サンプル ファイルには、次のフィールド名が必要です。
| Feature Layer |
out_classifier_definition | 分類器の属性情報、統計情報、ハイパープレーン ベクトル、およびその他の情報を含む出力 JSON 形式ファイルです。 .ecd ファイルが作成されます。 | File |
in_additional_raster (オプション) | セグメント化された画像や DEM などの補助ラスター データセットを取り込みます。このパラメーターはオプションです。 | Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; String |
used_attributes [used_attributes,...] (オプション) | 出力ラスターに関連付けられた属性テーブルに含める属性を指定します。
このパラメーターは、入力ラスターで [セグメント化] キー プロパティを true に設定した場合にのみ有効になります。 このツールへの入力が、セグメント画像のみである場合、デフォルトの属性は COLOR、COUNT、COMPACTNESS、および RECTANGULARITY になります。 セグメント画像とともに in_additional_raster 値が入力として含まれている場合、MEAN および STD 属性も使用できます。 | String |
dimension_value_field (オプション) | 入力トレーニング サンプル フィーチャクラスのディメンション値が含まれます。 このパラメーターは、[CCDC を使用した変化の解析 (Analyze Changes Using CCDC)] ツールから出力された変化解析ラスターを使用して時系列のラスター データを分類する際に必要となります。 | Field |
コードのサンプル
次の Python ウィンドウ スクリプトは、TrainMaximumLikelihoodClassifierツールの使用方法を示しています。
import arcpy
from arcpy.ia import *
# Check out the ArcGIS Image Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("ImageAnalyst")
TrainMaximumLikelihoodClassifier("c:/test/moncton_seg.tif", "c:/test/train.gdb/train_features",
"c:/output/moncton_sig.ecd", "c:/test/moncton.tif",
"COLOR;MEAN;STD;COUNT;COMPACTNESS;RECTANGULARITY")次の例は、最尤法による分類器定義ファイルの作成方法を示しています。
# Import system modules
import arcpy
from arcpy.ia import *
"""
Usage: TrainMaximumLikelihoodClassifier(in_raster, in_training_features, out_classifier_definition,
{in_additional_raster}, {used_attributes})
"""
# Set local variables
inSegRaster = "c:/test/moncton_seg.tif"
train_features = "c:/test/train.gdb/train_features"
out_definition = "c:/output/moncton_sig.ecd"
in_additional_raster = "c:/moncton.tif"
attributes = "COLOR;MEAN;STD;COUNT;COMPACTNESS;RECTANGULARITY"
# Check out the ArcGIS Image Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("ImageAnalyst")
# Execute
TrainMaximumLikelihoodClassifier(inSegRaster, train_features, out_definition,
in_additional_raster, attributes)次の例は、[CCDC を使用した変更の解析 (Analyze Changes Using CCDC)] ツールの変更解析ラスターを使用した最尤法による分類器定義ファイルの作成方法を示しています。
# 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"
train_features = "c:/test/train.gdb/train_features"
out_definition = "c:/output/change_detection.ecd"
additional_raster = ''
attributes = None
dimension_field = "DateTime"
# Execute
arcpy.ia.TrainMaximumLikelihoodClassifier(
in_changeAnalysisRaster, train_features, out_definition,
additional_raster, attributes, dimension_field)環境
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