Disponible avec une licence Spatial Analyst.
Avec les outils de segmentation et de classification, vous pouvez préparer des rasters segmentés qui permettront de créer des jeux de données raster classés.
Le tableau suivant répertorie les outils de segmentation et de classification disponibles et en donne une brève description :
| Outil | Description |
|---|---|
Classe un jeu de données raster en fonction d’un fichier de définition de classificateur Esri (.ecd) et de jeux de données raster en entrée. Le fichier .ecd contient toutes les informations nécessaires pour procéder à un type de classement spécifique pris en charge par Esri. Les données entrées dans cet outil doivent correspondre aux données en entrée utilisées pour générer le fichier .ecd requis. | |
Calcule une matrice de confusion avec des erreurs d’omission et de commission, et déduit un indice Kappa d’accord et une précision globale entre la carte classée et les données de référence. | |
Calcule un ensemble d’attributs associés à l’image segmentée. Le raster en entrée peut être une image segmentée 8 bits, monocanale ou 3 canaux. | |
Crée des points échantillonnés de manière aléatoire pour évaluer la précision de la post-classification. | |
Exporter les données d’apprentissage pour l'apprentissage en profondeur | Utilise une image télé-détectée pour convertir un vecteur étiqueté ou des données raster en jeux de données d'apprentissage en profondeur. La sortie est un dossier de fragments d’images et un dossier de fichiers de métadonnées au format spécifié. |
Générer des échantillons d'apprentissage à partir de points d'origine | Génère des échantillons d'apprentissage à partir des points d'origine, tels que les points d'évaluation de la précision ou les points des échantillons d'apprentissage. Cet outil sert généralement à générer des échantillons d'apprentissage à partir d'une source existante, telle qu'un raster thématique ou une classe d'entités. |
Estime la précision des échantillons d'apprentissage individuels. La précision de la validation croisée est calculée à l'aide du résultat d'apprentissage de la classification précédemment généré dans un fichier .ecd et des échantillons d'apprentissage. Les sorties sont notamment un jeu de données raster contenant les valeurs des classes incorrectement classées et un jeu de données d'échantillons d'apprentissage avec le score de précision pour chaque échantillon d'apprentissage. | |
Certains calculs régionaux, comme la segmentation d’image, présentent des incohérences à proximité des limites de tuiles d’image. Cet outil corrige les segments ou objets coupés par les limites de tuiles au cours du processus de segmentation effectué en tant que fonction raster. Comme cette étape de traitement est déjà intégrée à l’outil Décalage moyen de segment, elle ne doit être utilisée que sur une image segmentée qui n’a pas été créée à partir de cet outil. | |
Regroupe en segments les pixels adjacents qui présentent des caractéristiques spectrales similaires. | |
Génère un fichier de définition de classificateur Esri (.ecd) à l’aide de la définition de classification de grappe Iso. | |
Génère un fichier de définition de classificateur Esri (.ecd) grâce à la définition de classification du classificateur de vraisemblance maximale (MLC). | |
Génère un fichier de définition de classificateur Esri (.ecd) à l’aide de la méthode de classification d’arbres aléatoires. | |
Préparer le classificateur de machines à vecteurs de support | Génère un fichier de définition de classificateur Esri (.ecd) grâce à la définition de classification de la machine à vecteurs de support (SVM). |
Met à jour le champ Target dans la table attributaire pour comparer les points de référence à l’image classée. |