Классификатор опорных векторов с обучением (Image Analyst)

ArcGIS Pro 3.4 | | Архив справки

Доступно с лицензией Spatial Analyst.

Доступно с лицензией Image Analyst.

Краткая информация

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

Использование

  • Классификатор SVM - мощный способ классификации с обучением. Он отлично подходит для сегментированных входных растров, но может работать и со стандартными изображениями. Это метод классификации, который широко используется исследователями.

  • Для стандартных входных изображений, инструмент принимает многоканальные изображения любой битовой глубины и выполняет попиксельную классификацию SVM на основе входного файла обучающего класса пространственных объектов.

  • 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.

  • У классификатора SVM есть ряд преимуществ по сравнению с классификатором методом максимального правдоподобия:

    • Для классификатора SVM необходимо гораздо меньше выборок, и для него не требуется нормальное распределение выборок.
    • Данный метод менее восприимчив к шуму, коррелированным каналам и несбалансированному количеству и размеру обучающих местоположений в пределах каждого класса.

  • 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 инструмента CCDC. Затем используйте выходной растр анализа изменений в качестве входного растра для данного обучающего инструмента.

    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.

Предпочтительными входными данными 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. Если сегментированный растр недоступен, то вы можете использовать любой поддерживаемый Esri набор растровых данных.

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

Выходной файл формата JSON будет содержать информацию об атрибутах, статистику, гиперплоскостные векторы и другую информацию, необходимую для классификатора. Будет 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 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 500. Значение, которое меньше или равно 0, означает, что система будет использовать все образцы из обучающих местоположений для обучения классификатора.

Long
Используемые атрибуты сегментов
(Дополнительный)

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

Это параметр активен только в тех случаях, когда для входного растра выбран ключевой параметр Сегментированный. Если для входных данных инструмента используется только сегментированное изображение, то атрибутами по умолчанию будут Конвергированный цвет, Число пикселов, Компактность и Прямоугольность. Если в качестве входных данных вместе с сегментированным изображением также используется значение Дополнительный входной растр, то тогда также будут доступны атрибуты Среднее число и Стандартное отклонение.

  • Конвергированный цветЗначения цвета RGB будут получены из входного растра на основе каждого сегмента. Это также называется цвет средней хроматичности.
  • Среднее числоСредний цифровой номер (DN) будет получен из дополнительного пиксельного изображения, на основе каждого сегмента.
  • Среднеквадратичное отклонениеСтандартное отклонение будет получено из дополнительного пиксельного изображения, на основе каждого сегмента.
  • Число пикселовЧисло пикселов, составляющих сегмент, на основе каждого сегмента.
  • КомпактностьСоединяет сегменты, которые были разрезаны границами листов в процессе сегментации. Значения находятся в диапазоне от 0 до 1, где 1 соответствует кругу.
  • ПрямоугольностьСтепень, 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

Информация о лицензиях

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

Связанные разделы