Функции геообработки Классификация и Распознавание закономерностей

Доступно с лицензией Image Analyst.

Доступно с лицензией Spatial Analyst.

Функции геообработки в категории Классификация и Распознавание закономерностей могут использоваться для выполнения рабочих процессов классификации и регрессионного анализа, включая оценку точности. Возможности включают в себя сегментацию мультиспектрального изображения, создание и оценку обучающей выборки, классификацию попиксельного и объектно-ориентированного машинного обучения и количественную оценку точности результатов.

Важной частью входных данных является входной файл обучающей выборки классификации, созданный функцией Создать обучающие выборки из исходных точек или с помощью инструментов панели Менеджер обучающих выборок.

Функции геообработки в категории Классификация и Распознавание закономерностей

Функция геообработки	Описание
Классифицировать растр	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.
Вычисление матрицы неточностей	Вычисляет матрицу неточностей с ошибками пропуска и невыполнения и определяет индекс согласованности каппа, минимальное пересечение по объединению (IoU), а также вычисляет общую точность между классифицированной картой и базовыми данными.
Вычислить атрибуты сегмента	Вычисляет набор атрибутов, связанный с сегментированным изображением. Входным растром может являться одноканальное или трёхканальное 8-битное сегментированное изображение.
Создание точек оценки точности	Инструмент создает произвольно расположенные точки для оценки точности выполненной классификации.
Создать обучающие выборки из исходных точек	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.
Просмотреть обучающие примеры	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.
Линейное спектральное несмешивание	Выполняет субпиксельную классификацию и вычисляет относительную распространенность различных типов почвенно-растительного покрова для отдельных пикселов.
Прогнозировать, используя регрессионную модель	Прогнозирует значения данных с помощью выходных данных инструмента Регрессионная модель произвольных деревьев с обучением.
Удалить артефакты разбивки на листы сегмента растра	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.
Сегментация методом среднего сдвига	Группирует в сегменты смежные пикселы с одинаковыми спектральными характеристиками.
Классификатор изокластера с обучением	Создает файл определения классификатора Esri (.ecd) с использованием определения классификации Изокластер.
Обучение классификатора N-ближайших соседей	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).
Классификатор произвольных деревьев с обучением	Создает файл определения классификатора Esri (.ecd) с использованием метода классификации произвольных деревьев.
Регрессионная модель произвольных деревьев с обучением	Моделирует отношение между независимой переменной и целевым набором данных с помощью анализа произвольных деревьев.
Классификатор опорных векторов с обучением	Создает файл определения классификатора Esri (.ecd) с использованием определения классификации Метода опорных векторов (SVM).
Обновить точки оценки точности	Обновляет поле Target в таблице атрибутов, чтобы сравнивать истинно точные точки с изображением классификации.