Mit der Spatial Analyst-Lizenz verfügbar.
Bildklassifizierung bezieht sich auf den Task, Informationsklassen aus einem Multiband-Raster-Bild zu extrahieren. Das resultierende Raster aus der Bildklassifizierung kann verwendet werden, um thematische Karten zu erstellen. Je nach gewünschter Interaktion zwischen Analyst und Computer während der Klassifizierung gibt es zwei Arten der Klassifizierung: überwachte und unüberwachte Klassifizierung.
Mit der Erweiterung "ArcGIS Spatial Analyst" wird eine vollständige Werkzeugsammlung im Toolset "Multivariate" bereitgestellt, die zur Durchführung von überwachter und unüberwachter Klassifizierung dient (siehe Überblick über das Toolset "Multivariate"). Der Klassifizierungsprozess ist ein aus mehreren Schritten bestehender Workflow, weshalb die Werkzeugleiste Bildklassifizierung entwickelt wurde, um eine integrierte Umgebung bereitzustellen, in der Klassifizierungen mit den Werkzeugen ausgeführt werden können. Die Werkzeugleiste erleichtert nicht nur den Workflow zur Durchführung überwachter und unüberwachter Klassifizierung, sondern enthält auch zusätzliche Funktionen zum Analysieren von Eingabedaten, zum Erstellen von Trainingsgebieten und Signaturdateien und zum Ermitteln der Qualität der Trainingsgebiete und Signaturdateien. Die empfohlene Methode zur Durchführung von Klassifizierung und multivariater Analyse besteht in der Verwendung der Werkzeugleiste Bildklassifizierung.
Überwachte Klassifizierung
Bei der überwachten Klassifizierung werden die aus Trainingsgebieten gewonnenen Spektralsignaturen zur Bildklassifizierung verwendet. Mit der Hilfe der Werkzeugleiste Bildklassifizierung können Sie schnell und einfach Trainingsgebiete erstellen, um die Klassen darzustellen, die Sie extrahieren möchten. Sie können auch leicht eine Signaturdatei aus den Trainingsgebieten erstellen, die dann von den Werkzeugen für die multivariate Klassifizierung verwendet wird, um das Bild zu klassifizieren.
Unüberwachte Klassifizierung
Bei der unüberwachten Klassifizierung wird ohne Eingriff des Analysten nach Spektralklassen (bzw. Cluster) in einem Multiband-Bild gesucht. Die Werkzeugleiste Bildklassifizierung unterstützt die unüberwachte Klassifizierung, indem sie Zugriff auf die Werkzeuge zur Erstellung der Cluster, Funktionen zur Analyse der Clusterqualität und Zugriff auf Klassifizierungswerkzeuge bietet.
Beispiel
Im folgenden Beispiel wurde die Werkzeugleiste Bildklassifizierung verwendet, um ein Landsat TM-Satellitenbild zu klassifizieren.
Das Folgende unbearbeitete Satellitenbild ist ein Landsat-TM-Bild (mit vier Bändern) des nördlichen Gebiets von Cincinnati, Ohio.
Mithilfe der Werkzeugleiste wurden fünf Landnutzungsklassen aus dem Satellitenbild definiert: Gewerblich/Industriell, Wohnraum, Kulturfläche, Wald und Weide.
Die Qualität der Trainingsgebiete wurde mit den Werkzeugen zum Auswerten von Trainingsgebieten im Trainingsgebiet-Manageranalysiert.
Mithilfe der Werkzeugleiste Bildklassifizierung und dem Trainingsgebiet-Manager, wurde ermittelt, dass die Trainingsgebiete für den Bereich repräsentativ und statistisch separat waren. Daher wurde eine Maximum-Likelihood-Klassifizierung über die Werkzeugleiste ausgeführt. Das klassifizierte Bild wurde anschließend bereinigt, um die unten dargestellte endgültige Landnutzungskarte zu erstellen.
