Descripción general del conjunto de herramientas Segmentación y clasificación

Disponible con una licencia de Spatial Analyst.

Con las herramientas de Segmentación y clasificación puede preparar rásteres segmentados para utilizarlos a la hora de crear datasets ráster clasificados.

En la siguiente tabla se muestra una lista de las herramientas de segmentación y clasificación disponibles y se proporciona una breve descripción de cada una de ellas.

Herramientas del conjunto de herramientas Segmentación y clasificación

Herramienta	Descripción
Clasificar ráster	Clasifica un dataset ráster en función de un archivo definición de clasificador de Esri (.ecd) y de entradas de dataset ráster. El archivo .ecd contiene toda la información necesaria para realizar un tipo concreto de clasificación compatible con Esri. Las entradas de esta herramienta deben coincidir con las entradas utilizadas para generar el archivo .ecd necesario.
Calcular matriz de confusión	Calcula una matriz de confusión con errores de omisión y comisión, luego deriva un índice de acuerdo kappa y la precisión general entre el mapa clasificado y los datos de referencia.
Calcular atributos de segmento	Calcula un conjunto de atributos asociados a la imagen segmentada. El ráster de entrada puede ser una imagen segmentada de 8 bits, de una sola banda o de 3 bandas.
Crear puntos de evaluación de exactitud	Crea puntos de muestra de forma aleatoria para la evaluación de exactitud posterior a la clasificación.
Modelo de aprendizaje profundo a Ecd	Convierte un modelo de aprendizaje profundo en un archivo de definición de clasificador de Esri.
Exportar datos de formación	Utiliza una imagen de teledetección para convertir datos ráster o vectoriales etiquetados en datasets de formación para aprendizaje profundo. La salida es una carpeta de chips de imagen y una carpeta de archivos de metadatos en el formato especificado.
Generar muestras para formación a partir de puntos de semillas	Genera automáticamente muestras de entrenamiento a partir de puntos de semilla como, por ejemplo, puntos de evaluación de la precisión o puntos de muestras de entrenamiento. Un caso de uso típico es la generación de muestras de entrenamiento a partir de una fuente existente como, por ejemplo, un ráster temático o una clase de entidad.
Segmentación (desplazamiento medio)	Agrupa los píxeles adyacentes que tienen características espectrales similares en segmentos.
Preparar clasificador de clúster ISO	Genera un archivo de definición de clasificador de Esri (.ecd) utilizando la definición de clasificación de Clúster ISO.
Preparar clasificador de máxima verosimilitud	Genera un archivo de definición de clasificador de Esri (.ecd) utilizando la definición de clasificación del Clasificador de máxima verosimilitud (MLC).
Preparar clasificador de árboles aleatorios	Genera un archivo de definición de clasificador de Esri (.ecd) utilizando el método de clasificación de árboles aleatorios.
Preparar clasificador de máquina de vectores de soporte	Genera un archivo de definición de clasificador de Esri (.ecd) utilizando la definición de clasificación de Máquina de vectores de soporte (SVM).
Actualizar puntos de evaluación de exactitud	Actualiza el campo Destino en la tabla de atributos para poder comparar los puntos de referencia en la imagen clasificada.