获得 Image Analyst 许可后可用。
需要 Spatial Analyst 许可。
摘要
执行亚像素分类并计算单个像素的不同土地覆盖类型的分数丰度。
语法
LinearUnmixing (in_raster, in_spectral_profile_file, {value_option})
参数 | 说明 | 数据类型 |
in_raster | 输入栅格。 | Raster |
in_spectral_profile_file | 不同土地覆被类的光谱图路径。 可通过以下形式提供该信息:面要素类、生成自训练最大似然法分类器工具的分类器定义文件 (.ecd) 或包含类光谱图的 JSON 文件 (.json)。 | String |
value_option | 指定将如何定义输出像素值。
可以通过使用分号进行分隔来指定两个选项:"SUM_TO_ONE;NON_NEGATIVE"。 | String |
数据类型 | 说明 |
Raster | 输出栅格。 |
代码示例
本示例将求解多光谱栅格中每个像素的分数类值。
from arcpy.sa import *
out_linearunmixing_raster = LinearUnmixing(
"Landsat8.tif","C:/arcpyExamples/data/training_feature.ecd")
out_linearunmixing_raster.save(
"C:/arcpyexamples/outputs/linearunmix_output.tif")
本示例将求解多光谱栅格中每个像素的分数类值。
# Import system modules
import arcpy
from arcpy.sa import *
# Check out the ArcGIS Image Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("Spatial")
# Set the analysis environments
arcpy.env.workspace = "C:/arcpyExamples/data"
# Set the local variables
in_raster = "Landsat_8.tif"
in_spectral_profile = "C:/data/training_features.ecd"
value_options = "SUM_TO_ONE;NON_NEGATIVE"
# Apply LinearSpectralUnmixing function
unmixing_outputs = LinearUnmixing(in_raster, in_spectral_profile, value_options)
# Save the output
unmixing_outputs.save("C:/arcpyExamples/outputs/unmixing_results.tif")