Доступно с лицензией Image Analyst.
Доступно с лицензией Spatial Analyst.
Краткая информация
Выполняет субпиксельную классификацию и вычисляет относительную распространенность различных типов земельного покрова для отдельных пикселей.
Обсуждение
Для получения подробной информации о том, как функция работает, см. раздел о растровой функции Линейное спектральное расслоение.
Указанный набор растровых данных является временным для растрового объекта. Чтобы сделать его постоянным, вы можете вызвать метод растрового объекта save.
Синтаксис
LinearUnmixing (in_raster, in_spectral_profile_file, {value_option})| Параметр | Описание | Тип данных |
in_raster | Входной растр. | Raster |
in_spectral_profile_file | Путь к спекральному профилю разных классов земной поверхности. Она может быть представлена в виде полигональных объектов, файла определения классификатора (.ecd), сгенерированного инструментом Обучить классификатор по методу максимального правдоподобия или файла JSON (.json), который содержит спектральные профили класса. | String |
value_option | Определяет, как будут задаваться выходные значения пикселов.
Обе опции можно указан, разделив их точкой с запятой: "SUM_TO_ONE;NON_NEGATIVE". | String |
| Тип данных | Описание |
| Raster | Выходной растр. |
Пример кода
В этом примере значения класса фракций разбиваются для каждого пиксела в многоканальном растре.
from arcpy.ia import *
out_linearunmixing_raster = LinearUnmixing(
"Landsat8.tif","C:/arcpyExamples/data/training_feature.ecd")
out_linearunmixing_raster.save(
"C:/arcpyexamples/outputs/linearunmix_output.tif")В этом примере значения класса фракций разбиваются для каждого пиксела в многоканальном растре.
# Import system modules
import arcpy
from arcpy.ia import *
# Check out the ArcGIS Image Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("ImageAnalyst")
# Set the local variables
in_raster = "C:/data/Landsat_8.tif"
in_spectral_profile = "C:/data/training_features.ecd"
value_options = "SUM_TO_ONE;NON_NEGATIVE"
# Apply LinearSpectralUnmixing function
unmixing_outputs = LinearUnmixing(in_raster, in_spectral_profile, value_options)
# Save the output
unmixing_outputs.save("C:/arcpyExamples/outputs/unmixing_results.tif")