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Préparer le classificateur d’agrégats ISO

  • Résumé
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  • Syntaxe
  • Exemple de code
  • Environnements
  • Informations de licence

Résumé

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}, {max_merge_per_iter}, {max_merge_distance})
ParamètreExplicationType 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 monocanal 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 Layer | Mosaic Layer
max_classes

Nombre maximal de classes souhaitées pour regrouper les pixels ou segments. Il doit être défini en fonction du nombre de classes dans votre légende.

Il est possible que vous obteniez moins de classes que le nombre spécifié pour ce paramètre. Si vous souhaitez en obtenir davantage, augmentez cette valeur et agrégez les classes une fois le processus d'apprentissage terminé.

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 Layer | Mosaic Layer
max_iterations
(Facultatif)

Nombre maximal d'itérations pour le processus d'agrégation à exécuter.

La plage recommandée est comprise entre 10 et 20 itérations. En augmentant cette valeur, vous allongez le temps de traitement de façon linéaire.

Long
min_samples_per_cluster
(Facultatif)

Nombre minimal de pixels ou segments dans une classe ou un agrégat valide.

La valeur 20 par défaut est efficace pour créer des classes statistiquement significatives. Vous pouvez l'augmenter pour renforcer les classes, mais vous risquez ainsi de limiter le nombre global de classes créées.

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.

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.

  • COLOR —Couleur chromatique moyenne, segment par segment.
  • MEAN —Numéro numérique (DN) moyen dérivé de l'image de pixels facultative, segment par segment.
  • STD —Ecart type dérivé de l'image de pixels facultative, segment par segment.
  • COUNT —Nombre de pixels qui composent le segment, segment par segment.
  • COMPACTNESS —Degré auquel un segment est compact ou circulaire, segment par segment. Les valeurs autorisées sont comprises entre 0 et 1, où 1 correspond à un cercle.
  • RECTANGULARITY —Degré auquel le segment est rectangulaire, segment par segment. Les valeurs autorisées sont comprises entre 0 et 1, où 1 correspond à un rectangle.
String
max_merge_per_iter
(Facultatif)

L'augmentation du nombre de fusions réduit le nombre de classes créées. Une valeur plus faible génère un plus grand nombre de classes.

Long
max_merge_distance
(Facultatif)

L'augmentation de la distance permet de fusionner davantage de grappes, ce qui se traduit par une diminution du nombre de classes. Une valeur plus faible génère un plus grand nombre de classes.

La distance est de nature spectrale et basée sur la couleur RVB. Par exemple, la distance entre un pixel avec une valeur RVB de 100, 100, 100 correspond à une distance de 50 à partir d'un pixel avec une valeur RVB de 100, 130, 120. Même si vous pouvez lui appliquer une valeur quelconque, celles qui sont comprises entre 0 et 5 produisent les meilleurs résultats.

Double

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)

Environnements

  • Compression
  • Espace de travail courant
  • Etendue
  • NoData
  • Mot-clé CONFIG en sortie
  • Système de coordonnées en sortie
  • Facteur de traitement parallèle
  • Pyramid
  • Statistiques raster
  • Espace de travail temporaire
  • Raster de capture

Informations de licence

  • ArcGIS Desktop Basic: Requiert Spatial Analyst
  • ArcGIS Desktop Standard: Requiert Spatial Analyst
  • ArcGIS Desktop Advanced: Requiert Spatial Analyst

Rubriques connexes

  • Vue d'ensemble du jeu d'outils de segmentation et de classification
  • Présentation de la classification des images

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