Классификатор произвольных деревьев с обучением (Image Analyst)

Доступно с лицензией Spatial Analyst.

Доступно с лицензией Image Analyst.

Краткая информация

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

Классификатор произвольных деревьев – мощный механизм классификации изображений, устойчивый к чрезмерной подгонке и способный работать с сегментированными изображениями и другими дополнительными наборами растровых данных. В качестве стандартных входных изображений инструмент принимает многоканальные изображения любой битовой глубины и выполняет классификацию методом произвольных деревьев по пикселам или сегментам на основе входного файла обучающих объектов.

Использование

  • Метод классификации Произвольные деревья - это набор отдельных деревьев решений, в котором каждое дерево создается на основе разных выборок и поднаборов обучающих данных. В основе идеи названия этих решений деревьями лежит то, что для каждого классифицируемого пиксела число решений производится в порядке важности. В графическом представлении для пиксела это выглядит как ветвь. При классификации всего набора данных, эти ветви формируют дерево. Этот метод называется произвольными деревьями, поскольку набор данных классифицируется несколько раз на базе случайного поднабора пикселов для обучения, это приводит к появлению нескольких деревьев решений. Для принятия окончательного решения каждому дереву присваиваются баллы. Это делается во избежание чрезмерной подгонки. Метод классификации Произвольные деревья - это алгоритм классификации изображений с обучением, основанный на создании множества деревьев решений, выборе случайных поднаборов переменных каждого дерева и использовании наиболее часто встречающегося дерева в качестве выходных данных классификации. Метод классификации Произвольные деревья корректирует склонность деревьев решений к переобучению своими обучающими выборками. В этом методе, по аналогии с лесом, число построенных деревьев и различия между ними получаются путем проецирования обучающих данных в случайное подпространство перед созданием каждого дерева. Решение для каждого узла оптимизируется случайной процедурой.

  • Для сегментированных растров, ключевое свойство которых задано как Сегментированный, инструмент вычисляет индексное изображение и связанные атрибуты сегмента из сегментированного растра RGB. Атрибуты вычисляются для создания файла определения классификатора, который должен быть использован в отдельном инструменте классификации. Атрибуты для каждого сегмента могут быть вычислены для любого, поддерживаемого Esri изображения.

  • Любой поддерживаемый Esri растр принимается в качестве входных данных, включая растровые продукты, сегментированные растры, мозаики, сервисы изображений или наборы растровых данных в общих форматах. Сегментированные растры должны быть 8-битными с 3 каналами.

  • Чтобы создать файл обучающей выборки, используйте панель Менеджер обучающей выборки из ниспадающего меню Инструменты классификации.

  • Параметр Атрибуты сегмента активен только в том случае, когда одним из входных растровых слоёв является сегментированное изображение.

  • Чтобы классифицировать растровые данные временных рядов с помощью алгоритма Непрерывное определение и классификаций изменений (CCDC), сначала запустите инструмент Анализировать изменения с помощью CCDC и используйте выходной растр анализа изменений как входной для этого инструмента обучения.

    Обучающие выборки данных должны быть собраны за несколько раз с помощью Менеджера обучающих выборок. Значение размерности для каждой выборки указано в поле в векторном классе обучающих выборок, которое задано параметром Поле значения размерности.

Параметры

ПодписьОписаниеТип данных
Входной растр

Набор растровых данных для классификации.

Можно использовать любой поддерживаемый Esri набор растровых данных. Допустимым является 3-х канальный 8-битный сегментированный набор растровых данных, в котором все пикселы в том же сегменте имеют тот же цвет. Входными данными может также являться одноканальный 8-битный сегментированный растр в шкале серых оттенков.

Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; String
Входной файл обучающей выборки

Выберите файл обучающей выборки или слой, который определяет районы обучающей выборки.

Это могут быть либо шейп-файлы, либо классы объектов, которые содержат обучающие выборки. В файле обучающей выборки должны быть поля со следующими именами:

  • classname – текстовое поле с указанием имени категории класса.
  • classvalue – поле типа long integer, содержащее целочисленное значение для каждой категории класса.

Feature Layer
Выходной файл определения классификатора

Файл JSON, который содержит информацию об атрибутах, статистику и другую информацию, необходимую для классификатора. Создан файл .ecd.

File
Дополнительный входной растр
(Дополнительный)

Вспомогательные наборы растровых данных, такие как мультиспектральный снимок или ЦМР, будут добавлены для создания атрибутов и другой необходимой для классификатора информации. Это дополнительный параметр.

Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; String
Максимальное число деревьев
(Дополнительный)

Максимальное количество деревьев в лесу. Увеличение числа деревьев приведет к большей точности оценки, но в какой-то момент эти улучшения сойдут на нет. Число деревьев пропорционально увеличивает время обработки.

Long
Максимальная глубина дерева
(Дополнительный)

Максимальная глубина каждого дерева в лесу. Глубина – другой способ задания количества правил, допустимых для каждого создаваемого дерева, с целью принятия решения. Деревья не будут расти глубже этого параметра.

Long
Максимальное число образцов в классе
(Дополнительный)

Максимальное число образцов в классе, которые будут использоваться для определения каждого класса.

Когда входными данными являются несегментированные растры, то рекомендуется использовать значение по умолчанию 1000. Значение, которое меньше или равно 0, означает, что система будет использовать все образцы из обучающих местоположений для обучения классификатора.

Long
Атрибуты сегмента
(Дополнительный)

Укажите атрибуты, которые будут включены в связанную с выходным растром таблицу атрибутов.

  • Конвергированный цвет —Значения цвета RGB будут получены из входного растра на основе каждого сегмента.
  • Среднее число —Средний цифровой номер (DN) будет получен из дополнительного пиксельного изображения, на основе каждого сегмента.
  • Среднеквадратичное отклонение —Стандартное отклонение будет получено из дополнительного пиксельного изображения, на основе каждого сегмента.
  • Число пикселов —Число пикселов, составляющих сегмент, на основе каждого сегмента.
  • Компактность —Соединяет сегменты, которые были разрезаны границами листов в процессе сегментации. Значения находятся в диапазоне от 0 до 1, где 1 соответствует кругу.
  • Прямоугольность —Степень, определяющая, насколько сегмент является прямоугольным, на основе каждого сегмента. Значения находятся в диапазоне от 0 до 1, где 1 соответствует прямоугольнику.
String
Поле значения измерения
(Дополнительный)

Содержит значения измерений во входном классе объектов обучающей выборки.

Этот параметр требуется для классификации растровых данных временных рядов с помощью выходного растра анализа изменений из инструмента Анализ изменений с помощью CCDC.

Field

TrainRandomTreesClassifier(in_raster, in_training_features, out_classifier_definition, {in_additional_raster}, {max_num_trees}, {max_tree_depth}, {max_samples_per_class}, {used_attributes}, {dimension_value_field})
ИмяОписаниеТип данных
in_raster

Набор растровых данных для классификации.

Можно использовать любой поддерживаемый Esri набор растровых данных. Допустимым является 3-х канальный 8-битный сегментированный набор растровых данных, в котором все пикселы в том же сегменте имеют тот же цвет. Входными данными может также являться одноканальный 8-битный сегментированный растр в шкале серых оттенков.

Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; String
in_training_features

Выберите файл обучающей выборки или слой, который определяет районы обучающей выборки.

Это могут быть либо шейп-файлы, либо классы объектов, которые содержат обучающие выборки. В файле обучающей выборки должны быть поля со следующими именами:

  • classname – текстовое поле с указанием имени категории класса.
  • classvalue – поле типа long integer, содержащее целочисленное значение для каждой категории класса.

Feature Layer
out_classifier_definition

Файл JSON, который содержит информацию об атрибутах, статистику и другую информацию, необходимую для классификатора. Создан файл .ecd.

File
in_additional_raster
(Дополнительный)

Вспомогательные наборы растровых данных, такие как мультиспектральный снимок или ЦМР, будут добавлены для создания атрибутов и другой необходимой для классификатора информации. Это дополнительный параметр.

Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; String
max_num_trees
(Дополнительный)

Максимальное количество деревьев в лесу. Увеличение числа деревьев приведет к большей точности оценки, но в какой-то момент эти улучшения сойдут на нет. Число деревьев пропорционально увеличивает время обработки.

Long
max_tree_depth
(Дополнительный)

Максимальная глубина каждого дерева в лесу. Глубина – другой способ задания количества правил, допустимых для каждого создаваемого дерева, с целью принятия решения. Деревья не будут расти глубже этого параметра.

Long
max_samples_per_class
(Дополнительный)

Максимальное число образцов в классе, которые будут использоваться для определения каждого класса.

Когда входными данными являются несегментированные растры, то рекомендуется использовать значение по умолчанию 1000. Значение, которое меньше или равно 0, означает, что система будет использовать все образцы из обучающих местоположений для обучения классификатора.

Long
used_attributes
[used_attributes;used_attributes,...]
(Дополнительный)

Укажите атрибуты, которые будут включены в связанную с выходным растром таблицу атрибутов.

  • COLORЗначения цвета RGB будут получены из входного растра на основе каждого сегмента.
  • MEANСредний цифровой номер (DN) будет получен из дополнительного пиксельного изображения, на основе каждого сегмента.
  • STDСтандартное отклонение будет получено из дополнительного пиксельного изображения, на основе каждого сегмента.
  • COUNTЧисло пикселов, составляющих сегмент, на основе каждого сегмента.
  • COMPACTNESSСоединяет сегменты, которые были разрезаны границами листов в процессе сегментации. Значения находятся в диапазоне от 0 до 1, где 1 соответствует кругу.
  • RECTANGULARITYСтепень, определяющая, насколько сегмент является прямоугольным, на основе каждого сегмента. Значения находятся в диапазоне от 0 до 1, где 1 соответствует прямоугольнику.

Это параметр активен только в тех случаях, когда для входного растра выбран ключевой параметр Сегментированный (Segmented). Если для входных данных инструмента используется только сегментированное изображение, то атрибутами по умолчанию будутCOLOR, COUNT, COMPACTNESS и RECTANGULARITY. Если в качестве входных данных вместе с сегментированным изображением также используется in_additional_raster, то тогда также будут доступны атрибуты MEAN и STD.

String
dimension_value_field
(Дополнительный)

Содержит значения измерений во входном классе объектов обучающей выборки.

Этот параметр требуется для классификации растровых данных временных рядов с помощью выходного растра анализа изменений из инструмента Анализ изменений с помощью CCDC.

Field

Пример кода

TrainRandomTreesClassifier, пример 1 (окно Python)

Пример скрипта Python для инструмента TrainRandomTreesClassifier.

import arcpy
from arcpy.ia import *

# Check out the ArcGIS Image Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("ImageAnalyst")

TrainRandomTreesClassifier("c:/test/moncton_seg.tif",
                           "c:/test/train.gdb/train_features",
                           "c:/output/moncton_sig_SVM.ecd",
                           "c:/test/moncton.tif", "50", "30", "1000",
                           "COLOR;MEAN;STD;COUNT;COMPACTNESS;RECTANGULARITY")
TrainRandomTreesClassifier, пример 2 (автономный скрипт)

Это пример скрипта Python для инструмента TrainRandomTreesClassifier.

# Import system modules
import arcpy
from arcpy.ia import *

# Set local variables
inSegRaster = "c:/test/cities_seg.tif"
train_features = "c:/test/train.gdb/train_features"
out_definition = "c:/output/cities_sig.ecd"
in_additional_raster = "c:/cities.tif"
maxNumTrees = "50"
maxTreeDepth = "30"
maxSampleClass = "1000"
attributes = "COLOR;MEAN;STD;COUNT;COMPACTNESS;RECTANGULARITY"

# Check out the ArcGIS Image Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("ImageAnalyst")

# Execute
TrainRandomTreesClassifier(inSegRaster, train_features,
                           out_definition, in_additional_raster, maxNumTrees,
                           maxTreeDepth, maxSampleClass, attributes)
TrainRandomTreesClassifier, пример 3 (автономный скрипт)

Этот пример показывает, как обучить классификатор с помощью растра анализа изменений, полученного с помощью инструмента Анализировать изменения с помощью CCDC.

# 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"
in_additional_raster = ""
maxNumTrees = 50
maxTreeDepth = 30
maxSampleClass = 1000
attributes = None
dimension_field = "DateTime"

# Execute
arcpy.ia.TrainRandomTreesClassifier(
	in_changeAnalysisRaster, train_features, out_definition, 
	in_additional_raster, maxNumTrees, maxTreeDepth, maxSampleClass, 
	attributes, dimension_field)

Информация о лицензиях

  • Basic: Обязательно Image Analyst or Spatial Analyst
  • Standard: Обязательно Image Analyst or Spatial Analyst
  • Advanced: Обязательно Image Analyst or Spatial Analyst

Связанные разделы