| 标注 | 说明 | 数据类型 |
输入栅格 | 待分类的栅格数据集。 使用任何 Esri 支持的栅格数据集。一个选项为 8 位 3 波段分割栅格数据集，其中所有位于同一分割的像素都具有相同的颜色。输入也可以是 8 位单波段灰度分割栅格。 | Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; String |
输入训练样本文件 | 用于描绘训练场的训练样本文件或图层。 它们可以是包含训练样本的 shapefile 或要素类。 训练样本文件中需要以下字段名称：
| Feature Layer |
输出分类器定义文件 | 包含属性信息、统计数据和分类器的其他信息的 JSON 文件。将创建一个 .ecd 文件。 | File |
附加输入栅格 (可选) | 将对其他栅格数据集（如多光谱影像或 DEM）进行整合，从而为分类生成属性和其他所需信息。 设置此参数属于可选操作。 | Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; String |
树最大数量 (可选) | 森林中的最多树数。增加树的数量将提高精确度，尽管此改进最终会逐渐减缓。树的数量将线性增加处理时间。 | Long |
树最大深度 (可选) | 森林中的每个树的最大深度。深度是指每个树为制定决策而允许创建的规则数。树的深度不会超过此设置。 | Long |
每个类的最大样本数 (可选) | 用于定义每个类的最大样本数。 如果输入为非分割栅格，建议使用默认值 1000。值小于或等于 0 表示系统将使用训练场中的所有样本来训练分类器。 | Long |
分割影像属性 (可选) | 指定要包括在与输出栅格相关联的属性表中的属性。 仅当在输入栅格上将分割关键属性设置为 true 时，此参数才会激活。 如果该工具中的唯一输入是分割影像，则默认属性为聚合颜色、像素计数、紧密度和垂直度。 如果将附加输入栅格值作为输入与分割影像一起添加进来，则还可以使用平均数字值和标准差属性。
| String |
维度值字段 (可选) | 在输入训练样本要素类中包含尺寸值。 使用使用 CCDC 分析变化工具的变化分析栅格输出来分类栅格数据的时间序列时，需要使用此参数。 | Field |
需要 Spatial Analyst 许可。
获得 Image Analyst 许可后可用。
摘要
使用随机树分类方法生成 Esri 分类器定义文件 (.ecd)。
随机树分类器是一种图像分类技术，可防止过度拟合，并可处理分割影像及其他辅助栅格数据集。对于标准影像输入，该工具接受具有任意位深度的多波段影像，它还会基于输入训练要素文件对各像素或分割影像执行随机树分类。
使用情况
随机树分类方法是各个决策树的集合，其中每个树都生成自训练数据的不同样本和子集。将其称为决策树的理念是：对于每一个被分类的像素，均会按重要性的等级顺序作出许多决策。而针对每个像素决策所绘制的图的外观将如同树枝一样。因此，对整个数据集进行分类后，这些树枝将形成树。此方法称为随机树，因为您实际上会根据训练像素的随机子选择对数据集进行多次分类，从而生成许多决策树。要做最终决策，每个树都可参与其中。此流程可用于削弱过度拟合。随机树分类方法是一种机器学习分类器，它基于大量决策树的执行，每个树变量子集的随机选择，以及将最常用的树输出用作整体分类。随机树分类方法将针对决策树与其训练样本数据的过度拟合倾向进行更正。使用此方法，将按类、森林生长出多个树，这些树之间的差异通过将训练数据映射到在拟合各个树之前随机选择的子空间引入。每个节点上的决策将通过随机程序进行优化。
对于关键属性设置为分割的分割栅格，此工具将计算 RGB 分割栅格中的索引影像及相关的分割影像属性。计算的属性将用于生成要在独立分类工具中使用的分类器定义文件。可根据任意 Esri 支持的影像计算每个分割影像的属性。
任何 Esri 支持的栅格都可用作输入，包括栅格产品、分割栅格、镶嵌、影像服务和通用栅格数据集。分割栅格必须为 8 位 3 波段栅格。
要创建训练样本文件，请使用分类工具下拉菜单中的训练样本管理器窗格。
仅在其中一个栅格图层输入为分隔影像的情况下激活分割属性参数。
要使用连续变化检测和分类 (CCDC) 算法对时间序列栅格数据进行分类，请首先运行使用 CCDC 分析变化工具，然后使用输出变化分析栅格作为此训练工具的输入栅格。
训练样本数据必须通过训练样本管理器多次进行收集。 训练样本要素类的一个字段中列出了每个样本的维度值，该字段在维度值字段参数中指定。
参数
TrainRandomTreesClassifier(in_raster, in_training_features, out_classifier_definition, {in_additional_raster}, {max_num_trees}, {max_tree_depth}, {max_samples_per_class}, {used_attributes}, {dimension_value_field})| 名称 | 说明 | 数据类型 |
in_raster | 待分类的栅格数据集。 使用任何 Esri 支持的栅格数据集。一个选项为 8 位 3 波段分割栅格数据集，其中所有位于同一分割的像素都具有相同的颜色。输入也可以是 8 位单波段灰度分割栅格。 | Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; String |
in_training_features | 用于描绘训练场的训练样本文件或图层。 它们可以是包含训练样本的 shapefile 或要素类。 训练样本文件中需要以下字段名称：
| Feature Layer |
out_classifier_definition | 包含属性信息、统计数据和分类器的其他信息的 JSON 文件。将创建一个 .ecd 文件。 | File |
in_additional_raster (可选) | 将对其他栅格数据集（如多光谱影像或 DEM）进行整合，从而为分类生成属性和其他所需信息。 设置此参数属于可选操作。 | Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; String |
max_num_trees (可选) | 森林中的最多树数。增加树的数量将提高精确度，尽管此改进最终会逐渐减缓。树的数量将线性增加处理时间。 | Long |
max_tree_depth (可选) | 森林中的每个树的最大深度。深度是指每个树为制定决策而允许创建的规则数。树的深度不会超过此设置。 | Long |
max_samples_per_class (可选) | 用于定义每个类的最大样本数。 如果输入为非分割栅格，建议使用默认值 1000。值小于或等于 0 表示系统将使用训练场中的所有样本来训练分类器。 | Long |
used_attributes [used_attributes;used_attributes,...] (可选) | 指定要包括在与输出栅格相关联的属性表中的属性。
仅当在输入栅格上将分割关键属性设置为 true 时，此参数才可用。 如果仅对此工具输入分割影像，则默认属性为 COLOR、COUNT、COMPACTNESS 和 RECTANGULARITY。 如果将 in_additional_raster 值作为输入与分割影像一起添加进来，则还可以使用 MEAN 和 STD 属性。 | String |
dimension_value_field (可选) | 在输入训练样本要素类中包含尺寸值。 使用使用 CCDC 分析变化工具的变化分析栅格输出来分类栅格数据的时间序列时，需要使用此参数。 | Field |
代码示例
这是 TrainRandomTreesClassifier 工具的 Python 示例。
import arcpy
from arcpy.ia import *
# Check out the ArcGIS Image Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("ImageAnalyst")
TrainRandomTreesClassifier("c:/test/moncton_seg.tif",
"c:/test/train.gdb/train_features",
"c:/output/moncton_sig_SVM.ecd",
"c:/test/moncton.tif", "50", "30", "1000",
"COLOR;MEAN;STD;COUNT;COMPACTNESS;RECTANGULARITY")这是 TrainRandomTreesClassifier 工具的 Python 脚本示例。
# Import system modules
import arcpy
from arcpy.ia import *
# Set local variables
inSegRaster = "c:/test/cities_seg.tif"
train_features = "c:/test/train.gdb/train_features"
out_definition = "c:/output/cities_sig.ecd"
in_additional_raster = "c:/cities.tif"
maxNumTrees = "50"
maxTreeDepth = "30"
maxSampleClass = "1000"
attributes = "COLOR;MEAN;STD;COUNT;COMPACTNESS;RECTANGULARITY"
# Check out the ArcGIS Image Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("ImageAnalyst")
# Execute
TrainRandomTreesClassifier(inSegRaster, train_features,
out_definition, in_additional_raster, maxNumTrees,
maxTreeDepth, maxSampleClass, attributes)本示例演示如何使用来自使用 CCDC 分析变化工具的变化分析栅格训练随机树分类器。
# Import system modules
import arcpy
from arcpy.ia import *
# Check out the ArcGIS Image Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("ImageAnalyst")
# Define input parameters
in_changeAnalysisRaster = "c:/test/LandsatCCDC.crf"
train_features = "c:/test/train.gdb/train_features"
out_definition = "c:/output/change_detection.ecd"
in_additional_raster = ""
maxNumTrees = 50
maxTreeDepth = 30
maxSampleClass = 1000
attributes = None
dimension_field = "DateTime"
# Execute
arcpy.ia.TrainRandomTreesClassifier(
in_changeAnalysisRaster, train_features, out_definition,
in_additional_raster, maxNumTrees, maxTreeDepth, maxSampleClass,
attributes, dimension_field)许可信息
- Basic: 需要 Image Analyst 或 Spatial Analyst
- Standard: 需要 Image Analyst 或 Spatial Analyst
- Advanced: 需要 Image Analyst 或 Spatial Analyst