Überblick über das Toolset "Segmentierung und Klassifizierung"

Mit der Spatial Analyst-Lizenz verfügbar.

Mit den Werkzeugen für Segmentierung und Klassifizierung können Sie segmentierte Raster für die spätere Erstellung von klassifizierten Raster-Datasets vorbereiten.

In der folgenden Tabelle werden die verfügbaren Segmentierungs- und Klassifizierungs-Werkzeuge aufgeführt und kurz beschrieben.

Werkzeuge im Toolset "Segmentierung und Klassifizierung"

Werkzeug	Beschreibung
Raster klassifizieren	Klassifizieren eines Raster-Datasets basierend auf einer Esri Classifier Definition (.ecd)-Datei und Raster-Dataset-Eingaben. Die .ecd-Datei enthält alle Informationen, die für die Durchführung einer bestimmten, von Esri unterstützten Klassifizierungsart erforderlich sind. Die Eingaben in dieses Werkzeug müssen den Eingaben entsprechen, die zur Generierung der erforderlichen .ecd-Datei verwendet werden.
Konfusionsmatrix berechnen	Berechnet eine Konfusionsmatrix mit Ünterlassungs- und Überlassungsfehlern und leitet anschließend einen Kappa-Übereinstimmungsindex und eine Gesamtgenauigkeit zwischen der klassifizierten Karten und den Referenzdaten ab.
Segmentattribute berechnen	Berechnen eines Satzes von Attributen, die mit Ihrem segmentierten Bild verknüpft sind. Das Eingabe-Raster kann ein Einzelband- oder 3-Band-, 8-Bit-segmentiertes Bild sein.
Punkte für die Genauigkeitsbewertung erstellen	Erstellt zufällig ausgewählte Punkt für die Genauigkeitsbewertung nach der Klassifizierung.
Deep-Learning-Modell für ECD	Konvertiert ein Deep-Learning-Modell in eine Esri Classifier Definition-Datei.
Exportieren von Trainingsdaten	Verwendet ein Fernerkundungsbild zum Konvertieren von beschrifteten Vektor- oder Raster-Daten in Training-Datasets für Deep Learning. Die Ausgabe ist ein Ordner mit Bild-Chips und einer mit Metadaten-Dateien im angegebenen Format.
Trainingsgebiete aus Schwerpunkten erstellen	Generiert Trainingsgebiete aus Ursprungspunkten wie Genauigkeitsbewertungs- oder Trainingsgebietspunkten. Trainingsgebiete werden in der Regel aus einer vorhandenen Quelle gewonnen, z. B. aus einem thematischen Raster oder einer Feature-Class.
Mean Shift-Segmentierung	Gruppiert benachbarte Pixel mit ähnlichen Spektraleigenschaften in Segmente.
ISO-Cluster-Klassifikator trainieren	Erzeugen einer Esri Classifier Definition (.ecd)-Datei anhand der ISO-Cluster-Klassifizierung.
Maximum-Likelihood-Klassifikator trainieren	Erstellen einer Esri Classifier Definition (.ecd)-Datei mithilfe der Klassifizierungsdefinition des Maximum-Likelihood-Klassifikators.
Random Trees-Klassifikator trainieren	Erzeugen einer Esri Classifier Definition (.ecd)-Datei anhand der Random Trees-Klassifizierung.
Support Vector Machine-Klassifikator trainieren	Erstellen einer Esri Classifier Definition (.ecd)-Datei mithilfe der Klassifizierungsdefinition für Support Vector Machine (SVM).
Punkte für die Genauigkeitsbewertung aktualisieren	Aktualisiert das Feld Ziel in der Attributtabelle, um Referenzpunkte mit dem klassifizierten Bild vergleichen zu können.