Функции геообработки Сегментация и классификация

Доступно с лицензией Image Analyst.

Доступно с лицензией Spatial Analyst.

Функции геообработки в категории Сегментация и классификация могут использоваться для выполнения рабочих процессов классификации, включающих оценку точности. Возможности включают в себя сегментацию мультиспектрального изображения, создание и оценку обучающей выборки, классификацию попиксельного и объектно-ориентированного машинного обучения и количественную оценку точности результатов.

Важной частью входных данных является входной файл обучающей выборки классификации, созданный функцией Создать обучающие выборки из исходных точек или с помощью инструментов панели Менеджером обучающей выборки.

Функции геообработки в категории Сегментация и классификация

Функция геообработки	Описание
Классифицировать растр	Классифицирует набор растровых данных на основе файла определения классификатора Esri (.ecd) и входных наборов растровых данных. Файл .ecd содержит всю информацию, требуемую для выполнения конкретного типа поддерживаемой Esri классификации. Входные данные для этого инструмента должны соответствовать входным данным, использованным для создания требуемого файла .ecd.
Вычислить матрицу несоответствий	Вычисляет матрицу неточностей с ошибками пропуска и невыполнения и определяет индекс согласованности каппа, а также вычисляет общую точность между классифицированной картой и референсными данными.
Вычислить атрибуты сегмента	Вычисляет набор атрибутов, связанный с сегментированным изображением. Входным растром может являться одноканальное или трёхканальное 8-битное сегментированное изображение.
Создать точки оценки точности	Инструмент создаёт произвольно расположенные точки для оценки точности выполненной классификации.
Создать обучающие выборки из исходных точек	Создает обучающие выборки из исходных точек, такие как точки оценки точности или точки обучающей выборки. Типичным случаем применения является построение обучающих выборок из существующих источников, таких как тематический растр или класс объектов.
Просмотреть обучающие примеры	Оценивает точность отдельных образцов обучающей выборки. Точность перекрестной проверки вычисляется при помощи предварительно созданного результата обучающей классификации в файле .ecd и обучающих выборок. В выходные данные входит набор растровых данных, содержащий значения неправильно классифицированных классов, и набор данных обучающей выборки с показателями точности для каждой обучающей выборки.
Линейное спектральное несмешивание	Выполняет субпиксельную классификацию и вычисляет относительную распространенность различных типов земельного покрова для отдельных пикселов.
Удалить артефакты разбивки на листы сегмента растра	Исправляет сегменты и объекты, вырезанные по границам листов во время процесса сегментации, выполняемого как функция растра. Этот инструмент удобен в некоторых региональных процессах, например, при сегментации изображений возможно проявление несоответствий вблизи границы листов изображений. Этот шаг обработки уже включен в инструмент Сегментация методом среднего сдвига; поэтому его следует использовать только для сегментированного изображения, не созданного этим инструментом.
Сегментация методом среднего сдвига	Группирует по сегментам сходные пикселы, у которых похожи спектральные характеристики.
Классификатор изокластера с обучением	Создает файл определения классификатора Esri (.ecd) с использованием определения классификации Iso Cluster.
Обучающий классификатор по методу максимального правдоподобия	Создает файл определения классификатора Esri (.ecd) с использованием определения классификации Метода максимального правдоподобия (MLC).
Классификатор произвольных деревьев с обучением	Создает файл определения классификатора Esri (.ecd) с использованием метода классификации Случайных деревьев.
Классификатор опорных векторов с обучением	Создает файл определения классификатора Esri (.ecd) с использованием определения классификации Метода опорных векторов (SVM).
Обновить точки оценки точности	Обновляет поле Target в таблице атрибутов, чтобы сравнивать истинно точные точки с изображением классификации.