Линейное спектральное несмешивание (Spatial Analyst)—ArcGIS Pro

Доступно с лицензией Image Analyst.

Доступно с лицензией Spatial Analyst.

Краткая информация

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

Иллюстрация инструмента Линейное спектральное несмешивание

Использование

Этот инструмент вычисляет частичный материал для отдельных пикселов, которые содержат несколько материалов. Он генерирует многоканальный растр, в котором каждый канал соответствует частичному содержанию каждого класса почвенно-растительного покрова. Например, вы можете использовать его для классификации почвенно-растительного покрова на мультиспектральном снимке, чтобы идентифицировать зеленую растительность, открытый почвенный покров и мертвую растительность, т.е. растительность, в которой не происходит фотосинтез.
Этот инструмент поддерживает несколько форм входных спектральных данных, таких как спектральная библиотека Esri (.esl) или формат спектральной библиотеки ENVI (.sli).

Инструмент поддерживает устаревшую форму входных спектров JSON. Ниже приведен пример спектрального файла в виде файла .json:

{
  "EsriEndmemberDefinitionFile" : 0,
  "FileVersion" : 1,
  "NumberOfEndmembers" : 3,
  "NumberOfBands" : 7,
  "Endmembers" : [	
    {
      "EndmemberID" : 1,
      "EndmemberName" : "urban",
      "SpectralProfile" : [
            88,
            42,
            48,
            38,
            86,
            115,
            59
          ]
    },
    {
      "EndmemberID" : 2,
      "EndmemberName" : "vegetation",
      "SpectralProfile" : [
            50,
            21,
            20,
            35,
            50,
            110,
            23
          ]
    },
    {
      "EndmemberID" : 3,
      "EndmemberName" : "water",
      "SpectralProfile" : [
            51,
            20,
            14,
            9,
            7,
            116,
            4
          ]
    }
  ]        
}

Файлы определения классификатора (.ecd), созданные с помощью инструмента Обучить классификатор по методу максимального правдоподобия, являются единственными выходными данными классификатора, поддерживаемыми в настоящее время.
Для полигональных объектов требуются следующие имена полей:
- classname– Текстовое поле с указанием названия категории класса.
- classvalue— Длинное целочисленное поле, в котором хранится целое значение для каждой категории класса
При расчете частичного содержания каждого класса наземного покрова решение может содержать отрицательные коэффициенты или дроби. В этом случае просмотрите обучающие образцы в вашем входном спектральном профиле, чтобы убедиться, что они точно представляют каждый класс. Если они корректны, укажите Неотрицательный для Опции выходного значения.
Количество каналов во входном изображении и входных спектральных данных должно совпадать, если входные спектральные данные являются файлом .ecd, классом объектов обучающей выборки или файлом .json.
Если входные спектры взяты из файла спектральной библиотеки (.esl или .sli), то будет применен спектральный пересчет с использованием метода усреднения каналов, если количество каналов не совпадает. При необходимости вы можете изменить разрешение спектров с помощью инструмента Изменить разрешение библиотечных спектров.
Если спектральные данные взяты из спектральной библиотеки, в которой значения отражения находятся в диапазоне от 0 до 1, например, из спектральной библиотеки USGS, то входной растр отражательной способности поверхности также должен содержать значения от 0 до 1.
Если входное изображение не находится в диапазоне 0-1, например 8 или 16 бит, рекомендуется собрать спектральную сигнатуру материала из изображения с помощью инструмента Спектральный вьюер. Дополнительно, отметьте Удалить континуум, чтобы нормализовать значения пикселов и данные входной библиотеки спектров.
Если опция Удалить континуум включена, выпуклая оболочка устанавливается поверх спектра с использованием прямолинейных сегментов, соединяющих локальные максимумы спектра. Континуум будет удален путем деления его на фактический спектр для каждого пикселя изображения и входные спектры. Это позволяет сравнивать характеристики абсорбции с общей линией базиса.

Параметры

Подпись	Описание	Тип данных
Входной растр	Входной набор растровых данных отражающей способности поверхности.	Raster Dataset; Mosaic Dataset; Mosaic Layer; Raster Layer; File; Image Service
Файл спектра или обучающие объекты	Спектральная информация для разных классов почвенно-растительного покрова. Файл может быть любым из следующих: Файл спектральной библиотеки Esri (.esl), созданный с помощью панели обзора Спектральная библиотека или инструмента Спектральный вьюер. Файл спектральной библиотеки ENVI (.sli) Класс полигональных объектов, созданный из панели Менеджер обучающей выборки. Файл определения классификатора Esri (.ecd), созданный инструментом Классификатор по методу максимального правдоподобия с обучением Файл .json, содержащий спектральные данные	File; Feature Layer; String
Опции выходного значения (Дополнительный)	Определяет, как будут задаваться выходные значения пикселов. Сумма равна единице—Значения класса для каждого пиксела будут заданы в десятичном формате, причем сумма всех классов будет равна единице. Например: Class1 = 0.16; Class2 = 0.24; Class3 = 0.60. Неотрицательные—Не должно быть отрицательных выходных значений.	String
Удалить континуум (Дополнительный)	Указывает, будут ли спектры нормализованы на основе изображения или базовых данных. Отмечено — спектры будут нормализованы на основе изображения или базовых данных. Не отмечено — спектры не будут нормализованы на основе изображения или базовых данных. Это значение по умолчанию Указывает, будут ли спектры нормализованы на основе изображения или базовых данных. REMOVE_CONTINUUM—Спектры будут нормализованы на основе изображения или базовых данных. NO_REMOVE_CONTINUUM—Спектры не будут нормализованы на основе изображения или базовых данных. Это значение по умолчанию	Boolean

Возвращаемое значение

Подпись	Описание	Тип данных
Выходной растр	Выходной многоканальный набор растровых данных.	Raster

LinearSpectralUnmixing(in_raster, in_spectral_profile_file, {value_option}, {remove_continuum})

Имя	Описание	Тип данных
in_raster	Входной набор растровых данных отражающей способности поверхности.	Raster Dataset; Mosaic Dataset; Mosaic Layer; Raster Layer; File; Image Service
in_spectral_profile_file	Спектральная информация для разных классов почвенно-растительного покрова. Файл может быть любым из следующих: Файл спектральной библиотеки Esri (.esl), созданный с помощью панели обзора Спектральная библиотека или инструмента Спектральный вьюер. Файл спектральной библиотеки ENVI (.sli) Класс полигональных объектов, созданный из панели Менеджер обучающей выборки. Файл определения классификатора Esri (.ecd), созданный инструментом Классификатор по методу максимального правдоподобия с обучением Файл .json, содержащий спектральные данные	File; Feature Layer; String
value_option [value_option,...] (Дополнительный)	Определяет, как будут задаваться выходные значения пикселов. SUM_TO_ONE—Значения класса для каждого пиксела будут заданы в десятичном формате, причем сумма всех классов будет равна единице. Например: Class1 = 0.16; Class2 = 0.24; Class3 = 0.60. NON_NEGATIVE—Не должно быть отрицательных выходных значений.	String
remove_continuum (Дополнительный)	Указывает, будут ли спектры нормализованы на основе изображения или базовых данных. Отмечено — спектры будут нормализованы на основе изображения или базовых данных. Не отмечено — спектры не будут нормализованы на основе изображения или базовых данных. Это значение по умолчанию Указывает, будут ли спектры нормализованы на основе изображения или базовых данных. REMOVE_CONTINUUM—Спектры будут нормализованы на основе изображения или базовых данных. NO_REMOVE_CONTINUUM—Спектры не будут нормализованы на основе изображения или базовых данных. Это значение по умолчанию	Boolean

Возвращаемое значение

Имя	Описание	Тип данных
out_raster	Выходной многоканальный набор растровых данных.	Raster

Пример кода

LinearSpectralUnmixing, пример 1 (окно Python)

В этом примере вычисляется частичное содержание классов файла определения классификатора (.ecd) и создается многоканальный растр.

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

# Check out the ArcGIS Spatial Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("SpatialAnalyst")

# Execute 
unmixing_outputs = LinearSpectralUnmixing("C:/data/landsat7_image.crf",
    "C:/data/train_maxi_likelihood_ecd_output.ecd", "SUM_TO_ONE;NON_NEGATIVE")
	
# Save output
unmixing_outputs.save("C:/data/unmixing_outputs.crf")

LinearSpectralUnmixing, пример 2 (автономный скрипт)

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

# Check out the ArcGIS Spatial Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("SpatialAnalyst")

# Define input parameters
inFile = "C:/data/landsat7_image.crf"
json_file = "C:/data/customized_endmembers.json"
options = "SUM_TO_ONE" 

# Execute 
unmixing_outputs = LinearSpectralUnmixing(inFile, json_file, options)
	
# Save output
unmixing_outputs.save("C:/data/unmixing_outputs_using_json.crf")

LinearSpectralUnmixing, пример 3 (автономный скрипт)

В этом примере вычисляется частичное содержание классов класса объектов обучающей выборки (.ecd) и создается многоканальный растр.

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

# Check out the ArcGIS Spatial Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("SpatialAnalyst")

# Define input parameters
inFile = "C:/data/landsat7_image.crf"
training_features = "C:/data/training_features.shp"
options = "SUM_TO_ONE;NON_NEGATIVE" 

# Execute 
unmixing_outputs = LinearSpectralUnmixing(inFile, training_features, options)
	
# Save output
unmixing_outputs.save("C:/data/unmixing_outputs_using_training_features.crf")

Параметры среды

Сжатие, Текущая рабочая область, Географические преобразования, NoData, Выходное ключевое слово CONFIG, Выходная система координат, Экстент, Коэффициент параллельной обработки, Пирамидные слои, Статистика растра, Метод пересчета, Временная рабочая область, Растр привязки, Размер листа

Информация о лицензиях

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

Связанные разделы

Отзыв по этому разделу?

Краткая информация

Использование

Параметры

Возвращаемое значение

Возвращаемое значение

Пример кода

Параметры среды

Информация о лицензиях

Связанные разделы

В этом разделе