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.

Tools in the Classification and Pattern Recognition toolset

Tool	Description
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 K-Nearest Neighbor Classifier	Создает файл определения классификатора Esri (.ecd) с использованием метода классификации K-ближайших соседей.
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.