Disponible con una licencia de Spatial Analyst.
Resumen
Ejecuta la clasificación no supervisada en una serie de bandas del ráster de entrada mediante el uso de las herramientas Cluster ISO y Clasificación de máxima verosimilitud.
Más información sobre cómo funciona la herramienta Clasificación supervisada interactiva
Uso
Esta herramienta combina las funcionalidades de las herramientas Cluster ISO y Clasificación de máxima verosimilitud. Genera como salida un ráster clasificado. Opcionalmente, genera como salida un archivo de firma.
El archivo de firma resultante de esta herramienta se puede utilizar como entrada para otra herramienta de clasificación, como Clasificación de máxima verosimilitud, para un mayor control de los parámetros de clasificación.
El valor mínimo válido para la cantidad de clases es dos. No existe una cantidad máxima de clusters. En general, más clusters requieren más iteraciones.
Para suministrar las estadísticas suficientes necesarias para generar un archivo de firmas para una clasificación futura, cada cluster debe contener las celdas suficientes para representar el cluster de manera precisa. El valor introducido para el tamaño de clase mínimo debe ser aproximadamente 10 veces más grande que la cantidad de capas de las bandas del ráster de entrada.
El valor introducido para el intervalo de muestra indica que se utiliza una celda de cada bloque de celdas de n por n para los cálculos de cluster.
No debe fusionar o quitar clases o cambiar ninguna de las estadísticas del archivo de firmas ASCII.
Generalmente, cuantas más celdas haya en la extensión de la intersección de las bandas de entrada, más grandes serán los valores que se deben especificar para el tamaño de clase mínimo y el intervalo de muestra. Los valores introducidos para el intervalo de muestra deben ser lo suficientemente pequeños para que las categorías deseables más pequeñas que existen en los datos de entrada se muestreen de manera adecuada.
Los valores de Id. de clase del archivo de firmas de salida comienzan en uno y aumentan en forma secuencial hasta la cantidad de clases de entrada. La asignación de los números de clase es arbitraria.
El nombre del archivo de firmas de salida debe tener una extensión .gsg.
Se obtendrán los mejores resultados si todas las bandas de entrada contienen los mismos rangos de datos. Si las bandas contienen rangos de datos muy diferentes, éstos se pueden transformar al mismo rango mediante el Álgebra de mapas para realizar la ecuación.
where: Z is the output raster with new data ranges. X is the input raster. oldmin is the minimum value of the input raster. oldmax is the maximum value of the input raster. newmin is the desired minimum value for the output raster. newmax is the desired maximum value for the output raster.
Si la entrada es una capa creada desde un ráster multibanda con más de tres bandas, la operación considerará todas las bandas asociadas con el dataset de origen, no solo las tres bandas cargadas (simbolizadas) por la capa.
Hay varias maneras de especificar un subconjunto de bandas a partir de un ráster multibanda para utilizar como entrada en la herramienta.
- Si usa el cuadro de diálogo de la herramienta, vaya al ráster multibanda usando el botón Examinar
situado junto a Bandas del ráster de entrada, abra el ráster y seleccione las bandas que desee. - Si el ráster multibanda es una capa de la tabla de contenido, puede usar la herramienta Crear capa ráster para crear una nueva capa multibanda que solo contenga las bandas deseadas.
- También puede crear un nuevo dataset que contiene solo las bandas deseadas con Bandas compuestas y utilizar el dataset resultante como entrada para la herramienta.
- En Python, las bandas deseadas se pueden especificar directamente en el parámetro de herramienta como una lista.
- Si usa el cuadro de diálogo de la herramienta, vaya al ráster multibanda usando el botón Examinar
Consulte Entornos de análisis y Spatial Analyst para obtener detalles adicionales sobre los entornos de geoprocesamiento válidos para esta herramienta.
Sintaxis
IsoClusterUnsupervisedClassification (Input_raster_bands, Number_of_classes, {Minimum_class_size}, {Sample_interval}, {Output_signature_file})| Parámetro | Explicación | Tipo de datos |
Input_raster_bands [in_raster_band,...] | Bandas del ráster de entrada. Pueden ser de tipo entero o de punto flotante. | Raster Layer |
Number_of_classes number_of_classes | Cantidad de clases en las cuales se agrupan las celdas. | Long |
Minimum_class_size minimum_class_size (Opcional) | Cantidad de celdas mínima de una clase válida. El valor predeterminado es 20. | Long |
Sample_interval sample_interval (Opcional) | Intervalo a utilizar para realizar el muestreo. El valor predeterminado es 10. | Long |
Output_signature_file out_signature_file (Opcional) | Archivo de firma de salida. Se debe especificar una extensión .gsg. | File |
Valor de retorno
| Nombre | Explicación | Tipo de datos |
| Output_classified_raster | Ráster clasificado de salida. | Raster |
Ejemplo de código
Ejemplo 1 de IsoClusterUnsupervisedClassification (ventana de Python)
En este ejemplo se realiza una clasificación no supervisada que clasifica las bandas de entrada en 5 clases y da como resultado un ráster clasificado.
import arcpy
from arcpy import env
from arcpy.sa import *
env.workspace = "C:/sapyexamples/data"
outUnsupervised = IsoClusterUnsupervisedClassification("redlands", 5, 20, 50)
outUnsupervised.save("c:/temp/unsup01")
Ejemplo 2 de IsoClusterUnsupervisedClassification (secuencia de comandos independiente)
En este ejemplo se realiza una clasificación no supervisada que clasifica las bandas de entrada en 5 clases y da como resultado un ráster clasificado.
# Name: IsoClusterUnsupervisedClassification_Ex_02.py
# Description: Uses an isodata clustering algorithm to determine the
# characteristics of the natural groupings of cells in multidimensional
# attribute space and stores the results in an output ASCII signature file.
# Requirements: Spatial Analyst Extension
# Import system modules
import arcpy
from arcpy import env
from arcpy.sa import *
# Set environment settings
env.workspace = "C:/sapyexamples/data"
# Set local variables
inRaster = "redlands"
classes = 5
minMembers = 50
sampInterval = 15
# Check out the ArcGIS Spatial Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("Spatial")
# Execute IsoCluster
outUnsupervised = IsoClusterUnsupervisedClassification(inRaster, classes, minMembers, sampInterval)
outUnsupervised.save("c:/temp/outunsup01.tif")
Entornos
Información sobre licencias
- ArcGIS for Desktop Basic: Requiere Spatial Analyst
- ArcGIS for Desktop Standard: Requiere Spatial Analyst
- ArcGIS for Desktop Advanced: Requiere Spatial Analyst