| 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入力 | 更新する精度評価ポイントを提供するフィーチャクラス。 この入力にあるすべてのポイントは更新される出力フィーチャクラスにコピーされ、入力ラスターまたはフィーチャクラスのデータから [ターゲット フィールド] パラメーターの値が更新されます。 | Feature Layer |
精度評価ポイントの出力 | 精度評価のために更新されたランダム ポイント フィールドを含む出力ポイント 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 |
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) | [入力精度評価ポイント] パラメーター値のディメンション フィールド。 このフィールドと一致しているディメンション値に基づいて、評価ポイントが更新されます。 | Field |
テスト ポイントのディメンション フィールド (オプション) | [入力精度評価ポイント] パラメーター値のディメンション フィールド。 同じディメンション値を持つ入力データが対応するポイントの更新に使用されます。 [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、ディメンション値がテスト ポイントのディメンション フィールドと一致しているラスターが更新に使用されます。 多次元ラスターには、1 つの時間ディメンション (StdTime フィールド) があると想定されます。 この時間ディメンションがない場合は、最初のディメンションがテスト ポイントのディメンション フィールドとの照合に使用されます。 | 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
参照ポイントを分類済み画像と比較するには、属性テーブルの Target フィールドを更新します。
精度評価は既知のポイントを使用して、分類モデルの有効性を評価します。
使用法
このツールを使用して、精度評価ポイントを表すフィーチャクラスの属性テーブルを更新します。 [精度評価ポイントの作成 (Create Accuracy Assessment Points)] ツールを使用してフィーチャクラスを作成した場合は、このテーブルに GROUND_TRUTH フィールドと CLASSIFIED フィールドが含まれます。 このツールは、参照データから開始して分類済み出力と比較したり、分類済み出力から開始して参照データと比較したりできます。
この後で、[混同行列の計算 (Compute Confusion Matrix)] ツールを使用して、これら 2 つのフィールドを比較できます。
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。
GROUND_TRUTH フィールドを手動で更新して、一連のポイントを変更または識別することができます。
[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、時間ディメンション (StdTime フィールド) が自動的に使用されます。 4 番目のディメンション (Z フィールドなど) が存在する場合は、最初のディメンションの値が使用されます。 [多次元ラスター レイヤーの作成 (Make Multidimensional Raster Layer)] ツールまたは [多次元ラスターのサブセット (Subset Multidimensional Raster)] ツールを使用すると、入力を構成できます。
パラメーター
UpdateAccuracyAssessmentPoints(in_class_data, in_points, out_points, {target_field}, {polygon_dimension_field}, {point_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 |
in_points | 更新する精度評価ポイントを提供するフィーチャクラス。 この入力にあるすべてのポイントは更新される出力フィーチャクラスにコピーされ、入力ラスターまたはフィーチャクラスのデータから target_field パラメーターの値が更新されます。 | Feature Layer |
out_points | 精度評価のために更新されたランダム ポイント フィールドを含む出力ポイント 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 |
polygon_dimension_field (オプション) | in_points パラメーター値のディメンション フィールド。 このフィールドと一致しているディメンション値に基づいて、評価ポイントが更新されます。 | Field |
point_dimension_field (オプション) | in_points パラメーター値のディメンション フィールド。 同じディメンション値を持つ入力データが対応するポイントの更新に使用されます。 in_class_data パラメーターの値が多次元ラスターの場合は、ディメンション値がテスト ポイントのディメンション フィールドと一致しているラスターが更新に使用されます。 多次元ラスターには、1 つの時間ディメンション (StdTime フィールド) があると想定されます。 この時間ディメンションがない場合は、最初のディメンションがテスト ポイントのディメンション フィールドとの照合に使用されます。 | Field |
コードのサンプル
この例では、精度評価に使用されるポイントを更新します。
import arcpy
from arcpy.sa import *
arcpy.gp.UpdateAccuracyAssessmentPoints("aapnt1.shp", "grndtru.tif", "aapnt2.shp", "GROUND_TRUTH")環境
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