Disponible avec une licence Spatial Analyst.
Résumé
Génère un fichier de définition de classificateur Esri (.ecd) à l’aide de la définition de classification de grappe Iso.
Cet outil effectue une classification non assistée.
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})| Paramètre | Explication | Type de données |
in_raster | Jeu de données raster à classer. | Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; String |
max_classes | Nombre maximal de classes souhaitées pour regrouper les pixels ou segments. Il doit être supérieur au 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 en sortie qui contient des informations sur des attributs, des statistiques, des vecteurs d’hyperplan et d’autres informations nécessaires au classificateur. Un fichier .ecd est créé. | File |
in_additional_raster (Facultatif) | Incorpore des jeux de données raster auxiliaires, à savoir une image multispectrale ou un MNE, par exemple, pour générer des attributs et d’autres informations requises pour la classification. Ce paramètre est facultatif. | Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; String |
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) | Spécifie 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 inclus en entrée avec une image segmentée, les attributs MEAN et STD sont également disponibles. | String |
max_merge_per_iter (Facultatif) | Nombre maximum de fusions d’agrégat par itération. 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) | Distance maximale entre les centres des agrégats dans l’espace d’entités. 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. Les valeurs comprises entre 0 et 5 tendent à donner de 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
Informations de licence
- Basic: Requiert Spatial Analyst
- Standard: Requiert Spatial Analyst
- Advanced: Requiert Spatial Analyst