Récapitulatif
Outil qui génère un fichier de définition de classificateur Esri (.ecd) à l'aide de la définition de classification de grappe Iso.
Le classificateur d'agrégats ISO effectue une classification non assistée. Ce classificateur, dont la table attributaire peut devenir très volumineuse, peut gérer des images segmentées très grandes. L'outil peut également accepter un raster RVB segmenté d'une application tierce. Il fonctionne avec des fichiers raster pris en charge par Esri sans restriction, ainsi qu'avec des jeux de données raster segmentés.
Utilisation
Tout raster pris en charge par Esri est accepté en entrée, y compris les produits raster, les rasters segmentés, les mosaïques, les services d'imagerie ou les jeux de données raster génériques. Les rasters segmentés doivent être des rasters 8 bits à 3 canaux.
Le paramètre Attributs de segment est activé uniquement si l'une des entrées de la couche raster est une image segmentée.
Syntaxe
TrainIsoClusterClassifier (in_raster, max_classes, out_classifier_definition, {in_additional_raster}, {max_iterations}, {min_samples_per_cluster}, {skip_factor}, {used_attributes})| Paramètre | Explication | Type de données |
in_raster | Sélectionnez le jeu de données raster à classer. Il est recommandé d'utiliser en entrée un jeu de données raster segmenté de 8 bits, à 3 canaux, dans lequel tous les pixels appartenant à un segment possèdent la même couleur. Vous pouvez également faire appel à un raster segmenté monocal de 8 bits, en nuances de gris. Si aucun raster segmenté n'est disponible, vous pouvez utiliser n'importe quel jeu de données raster pris en charge par Esri. | Raster Dataset | Mosaic Dataset | Raster Layer | Mosaic Layer | Image Service Layer |
max_classes | Nombre maximal de classes souhaitées pour regrouper les pixels ou segments. | Long |
out_classifier_definition | Fichier JSON qui contient des informations sur des attributs, des statistiques, des vecteurs d'hyperplan et d'autres informations nécessaires pour le classificateur. Un fichier portant l'extension .ecd est créé. | File |
in_additional_raster (Facultatif) | Ce paramètre permet, en option, d'incorporer des jeux de données raster auxiliaires, à savoir une image segmentée, une image multispectrale ou un MNT, par exemple, pour générer des attributs et d'autres informations requises pour la classification. | Raster Dataset | Mosaic Dataset | Raster Layer | Mosaic Layer | Image Service Layer |
max_iterations (Facultatif) | Nombre maximal d'itérations pour le processus d'agrégation à exécuter. | Long |
min_samples_per_cluster (Facultatif) | Nombre minimal de pixels ou segments dans une classe ou un agrégat valide. | Long |
skip_factor (Facultatif) | Nombre de pixels à ignorer pour une image de pixels en entrée. Si l'entrée est une image segmentée, spécifiez le nombre de segments à ignorer. | Long |
used_attributes used_attributes;used_attributes (Facultatif) | Permet de spécifier les attributs à inclure dans la table attributaire associée au raster en sortie. Ce paramètre est activé uniquement si la propriété de clé SEGMENTED est vraie (définie sur True) dans le raster en entrée. Si la seule entrée dans l'outil est une image segmentée, les attributs par défaut sont COLOR, COUNT, COMPACTNESS et RECTANGULARITY. Si un in_additional_raster est également inclus en entrée avec une image segmentée, les attributs MEAN et STD sont alors disponibles.
| String |
Exemple de code
Exemple 1 d'utilisation de l'outil TrainIsoClusterClassifier (fenêtre Python)
Le script de fenêtre Python ci-dessous utilise le classificateur d'agrégats ISO pour créer un fichier de définition de classification Esri non assistée avec dix classes au maximum.
import arcpy
from arcpy.sa import *
TrainIsoClusterClassifier("c:/test/moncton_seg.tif", "10",
"c:/output/moncton_sig_iso.ecd","c:/test/moncton.tif",
"5", "10", "2", "COLOR;MEAN;STD;COUNT;COMPACTNESS;RECTANGULARITY")
Exemple 2 d'utilisation de l'outil TrainIsoClusterClassifier (script autonome)
Cet exemple de script utilise le classificateur d'agrégats ISO pour créer un fichier de définition de classification Esri non assistée avec dix classes au maximum.
# Import system modules
import arcpy
from arcpy.sa import *
# Set local variables
inSegRaster = "c:/test/moncton_seg.tif"
maxNumClasses = "10"
out_definition = "c:/output/moncton_sig_iso.ecd"
in_additional_raster = "moncton.tif"
maxIteration = "20"
minNumSamples = "10"
skipFactor = "5"
attributes = "COLOR;MEAN;STD;COUNT;COMPACTNESS;RECTANGULARITY"
# Check out the ArcGIS Spatial Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("Spatial")
# Execute
TrainIsoClusterClassifier(inSegRaster, maxNumClasses, out_definition,
in_additional_raster, maxIteration,
minNumSamples, skipFactor, attributes)