Vista general del conjunto de herramientas de Multivariado

Disponible con una licencia de Spatial Analyst.

El análisis estadístico multivariado permite la exploración de relaciones entres varios tipos diferentes de atributos. Existen dos tipos de análisis multivariado: Clasificación (Supervisada y No supervisada) y Análisis de componentes principales (PCA).

El objetivo de la clasificación es asignarle una clase o categoría a cada celda de un área de estudio. En la clasificación supervisada, tiene un conocimiento específico sobre el área de estudio y puede identificar áreas representativas o muestras de cada clase. La clasificación no supervisada utiliza agrupaciones estadísticas que ocurren naturalmente en los datos para determinar los clusters en los que se clasificarán los datos.

• Más información sobre la clasificación multivariada
• Más información sobre cómo producir archivos de firma y análisis de clase y de cluster
• Más información sobre cómo evaluar las clases y los clusters
• Más información sobre cómo realizar la clasificación

El procedimiento general para la clasificación Supervisada y No supervisada es el siguiente:

1. Identificar las bandas de entrada.
2. Crear las clases o clusters.

   Se pueden utilizar las siguientes herramientas: Crear archivos de firma, Cluster ISO o Muestra del conjunto de herramientas Extracción.

3. Evaluar y editar las clases o los clusters.

   Utilice las herramientas Dendrograma o Editar firmas.

4. Realizar la clasificación.

   Utilice las herramientas Clasificación de máxima verosimilitud o Capas de probabilidad para cada clase.

La herramienta Clasificación no supervisada de cluster ISO le permite realizar una clasificación supervisada combinando los pasos 1, 2 y 4 descritos anteriormente en una sola herramienta.

La barra de herramientas Clasificación de imagen proporciona un entorno integrado de ayuda con el flujo de trabajo de varios pasos que se necesita para realizar una clasificación.

• Más información sobre la clasificación de imágenes

Para eliminar la redundancia en los datos y hacerlos más interpretables, puede transformar los datos multivariados a través del PCA.

• Más información sobre cómo transformar datos multivariados con el Análisis de componentes principales (PCA)

La siguiente tabla enumera las herramientas de multivariado disponibles y proporciona una breve descripción de cada una.

Herramientas del conjunto de herramientas Multivariado

Herramienta	Descripción
Estadísticas de conjunto de bandas	Calcula las estadísticas para un conjunto de bandas de ráster.
Capas de probabilidad para cada clase	Crea un ráster multibanda de bandas de probabilidad, con una banda que se crea para cada clase representada en el archivo de firma de entrada.
Crear archivos de firma	Crea un archivo de firma ASCII de clases definidas mediante datos de muestra de entrada y un conjunto de bandas de ráster.
Dendrograma	Construye un diagrama de árbol (dendrograma) que muestra las distancias de los atributos entre clases fusionadas secuencialmente en un archivo de firma.
Editar firmas	Edita y actualiza un archivo de firma fusionando, volviendo a numerar y eliminando las firmas de clase.
Cluster ISO	Utiliza un algoritmo clustering de datos ISO para determinar las características de los grupos naturales de celdas en un espacio de atributos multidimensional y almacena los resultados en un archivo de firma ASCII de salida.
Clasificación no supervisada de cluster ISO	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.
Clasificación de máxima verosimilitud	Ejecuta una clasificación de máxima verosimilitud sobre un conjunto de bandas de ráster y crea un ráster clasificado como salida.
Componentes principales	Ejecuta un Análisis de los componentes principales (PCA) de un conjunto de bandas de ráster y genera un ráster multibanda simple como salida.