Доступно с лицензией Spatial Analyst.
Доступно с лицензией Image Analyst.
С помощью инструментов сегментации и классификации вы можете подготовить сегментированные растры для использования при создании классифицированных наборов растровых данных.
В следующей таблице приводится список доступных инструментов и дается их краткое описание.
Инструмент | Описание |
---|---|
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. | |
Вычисляет матрицу неточностей с ошибками пропуска и невыполнения и определяет индекс согласованности каппа, Пересечение по наложению (IoU), а также вычисляет общую точность между классифицированной картой и базовыми данными. | |
Вычисляет набор атрибутов, связанный с сегментированным изображением. Входным растром может являться одноканальное или трёхканальное 8-битное сегментированное изображение. | |
Инструмент создаёт произвольно расположенные точки для оценки точности выполненной классификации. | |
Конвертирует надписанные векторные или растровые данные в наборы данных глубокого обучения с использованием спутникового изображения. Инструмент создает папку кусочков изображений и папку файлов метаданных в определенном формате. | |
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. | |
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. | |
Выполняет субпиксельную классификацию и вычисляет относительную распространенность различных типов земельного покрова для отдельных пикселов. | |
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; его следует использовать только для сегментированного изображения, не созданного этим инструментом. | |
Группирует по сегментам сходные пикселы, у которых похожи спектральные характеристики. | |
Создает файл определения классификатора Esri (.ecd) с использованием определения классификации Изокластер. | |
Создает файл определения классификатора Esri (.ecd) с использованием метода классификации K-ближайших соседей. | |
Классификатор по методу максимального правдоподобия с обучением | Создает файл определения классификатора Esri (.ecd) с использованием определения классификации Метода максимального правдоподобия (MLC). |
Создает файл определения классификатора Esri (.ecd) с использованием метода классификации произвольных деревьев. | |
Создает файл определения классификатора Esri (.ecd) с использованием определения классификации Метода опорных векторов (SVM). | |
Обновляет поле Target в таблице атрибутов, чтобы сравнивать истинно точные точки с изображением классификации. |