An overview of the Classification and Pattern Recognition toolset

Доступно с лицензией Image Analyst.

Доступно с лицензией Spatial Analyst.

The Classification and Pattern Recognition toolset contains tools for performing classification and regression analysis workflows, including accuracy assessment.

ToolDescription

Classify Raster

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.

Compute Confusion Matrix

Вычисляет матрицу неточностей с ошибками пропуска и невыполнения и определяет индекс согласованности каппа, а также вычисляет общую точность между классифицированной картой и референсными данными.

Compute Segment Attributes

Вычисляет набор атрибутов, связанный с сегментированным изображением. Входным растром может являться одноканальное или трёхканальное 8-битное сегментированное изображение.

Create Accuracy Assessment Points

Инструмент создаёт произвольно расположенные точки для оценки точности выполненной классификации.

Generate Training Samples From Seed Points

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.

Inspect Training Samples

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.

Linear Spectral Unmixing

Выполняет субпиксельную классификацию и вычисляет относительную распространенность различных типов почвенно-растительного покрова для отдельных пикселов.

Predict Using Regression Model

Прогнозирует значения данных с помощью выходных данных инструмента Регрессионная модель произвольных деревьев с обучением.

Remove Raster Segment Tiling Artifacts

Исправляет сегменты и объекты, вырезанные по границам листов во время процесса сегментации, выполняемого как функция растра. Этот инструмент полезен для некоторых региональных процессов, например, при сегментации изображений, в которых возможно проявление несоответствий вблизи границы листов изображений.

Этот шаг обработки уже включен в инструмент Сегментация методом среднего сдвига; его следует использовать только для сегментированного изображения, не созданного этим инструментом.

Segment Mean Shift

Группирует по сегментам сходные пикселы, у которых похожи спектральные характеристики.

Train Iso Cluster Classifier

Создает файл определения классификатора Esri (.ecd) с использованием определения классификации Изокластер.

Train Maximum Likelihood Classifier

Создает файл определения классификатора Esri (.ecd) с использованием определения классификации Метода максимального правдоподобия (MLC).

Train Random Trees Classifier

Создает файл определения классификатора Esri (.ecd) с использованием метода классификации произвольных деревьев.

Train Random Trees Regression Model

Моделирует отношение между независимой переменной и целевым набором данных с помощью анализа произвольных деревьев.

Train Support Vector Machine Classifier

Создает файл определения классификатора Esri (.ecd) с использованием определения классификации Метода опорных векторов (SVM).

Update Accuracy Assessment Points

Обновляет поле Target в таблице атрибутов, чтобы сравнивать истинно точные точки с изображением классификации.

Tools of the Classification and Pattern Recognition toolset

Связанные разделы