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最尤法分類 (Maximum Likelihood Classification) ツールの詳細

Spatial Analyst のライセンスで利用可能。

[最尤法分類 (Maximum Likelihood Classification)] ツールで使用されるアルゴリズムは、次の 2 つの原則に基づいています。

  • 多次元スペースにある各クラス サンプルのセルの正規分布
  • ベイズ決定理論

このツールは、各セルをシグネチャ ファイルで表されているクラスの 1 つに割り当てるときに、クラスのシグネチャの分散と共分散の両方を考慮します。クラス サンプルが正規分布していることを前提条件として、クラスは平均ベクトルと共分散マトリックスによって特性付けられます。各セル値のこれら 2 つの特性に基づいて、各セルの統計的確率が計算され、セルがどのクラスに属しているかが特定されます。[事前確率加重] のオプションがデフォルトの [EQUAL] に設定されている場合、各セルは、それが属している確率が最も高いクラスに割り当てられます。

一部のクラスが出現する尤度が平均よりも高い (または低い) 場合は、[事前確率加重] オプションを [FILE] に設定し、[入力事前確率ファイル] を使用する必要があります。特殊な確率を持つクラスの重みが事前確率ファイルで指定されます。この場合、事前確率ファイルは、2 つのクラスで統計的に重複するセルを割り当てるために役立ちます。これらのセルは、より正確に適切なクラスに割り当てられるため、より効果的な分類が行われます。このように重みを使用する分類方法を、「ベイズ分類」と呼びます。

[事前確率加重] オプションを [SAMPLE] に設定すると、入力シグネチャ ファイルでサンプリングされているすべてのクラスに割り当てられている事前確率が、各シグネチャでキャプチャされているセルの数と比例するようになります。したがって、サンプルで平均より少ないセルを持つクラスの重みは平均より小さくなり、より多いセルを持つクラスの重みは平均より大きくなります。結果として、より多いセルまたはより少ないセルがそれぞれのクラスに割り当てられます。

[最尤法分類 (Maximum Likelihood Classification)] ツールを実行するとき、オプションで出力信頼度ラスターを生成することもできます。このラスターは、分類の信頼度を示します。信頼度のレベルは 14 あり、これは有効な除外する端数の値と直接関連しています。1 番目の信頼度 (信頼度ラスターでのコード値は 1) は、入力シグネチャ ファイルの平均ベクトルまでの距離が最も短いセルで構成されているため、これらのセルの分類の確実性は最も高いことになります。2 番目の信頼度を構成するセル (信頼度ラスターでのセル値は 2) は、除外する端数が 0.99 以下である場合にのみ分類されます。最も低い信頼度 (信頼度ラスターでの値は 14) は、セルが不適切に分類される可能性が最も高いことを示します。この信頼度のセルは、除外する端数が 0.005 以上であれば分類されません。

例

次の例は、3 つのバンドが 5 つのクラスに分類されているマルチバンド ラスターを示しています。5 つのクラスは、枯渇した河床、森林、湖、住宅地/果樹園、および放牧地です。出力信頼度ラスターも生成されます。入力ラスター バンドを次に示します。

[最尤法分類 (Maximum Likelihood Classification)] ツールの例 - 入力
[最尤法分類 (Maximum Likelihood Classification)] ツールの入力例

[最尤法分類 (Maximum Likelihood Classification)] ツールが、ラスターを 5 つのクラスに分類するために使用されます。

  • [最尤法分類 (Maximum Likelihood Classification)] ツール ダイアログ ボックスで使用される設定は、次のとおりです。

    [入力ラスター バンド] - redlands

    [入力シグネチャ ファイル] wedit.gsg

    [出力マルチバンド ラスター] - mlclass_1

    [除外する端数] - 0.01

    [事前確率加重] - EQUAL

    [入力事前確率ファイル] - apriori_file_1

    [出力信頼度ラスター] - reject_ras

分類されたラスターを次に示します。

[最尤法分類 (Maximum Likelihood Classification)] ツールの出力例
[最尤法分類 (Maximum Likelihood Classification)] ツールの出力例

赤色で示されている領域は、正しく分類される可能性が 1% 未満であるセルを示しています。除外する端数として 0.01 が使用されているため、これらのセルには NoData 値が割り当てられます。枯渇した河床のクラスは白色、森林クラスは緑色、湖のクラスは青色、住宅地/果樹園のクラスは黄色、放牧地のクラスはオレンジ色で表示されています。

下のリストは、出力信頼度ラスターの値属性テーブルです。これは、信頼度別に分類されているセルの数を示しています。値が 1 であれば、100% の可能性で正しいことを示します。その信頼度に分類されているセルの数は 3,033 です。値が 5 であれば、95% の可能性で正しいことを示します。値が 14 であれば、0.005% の可能性で正しいことを示します。この信頼度のセルの数は 10,701 です。

RECORD    VALUE    COUNT
1             1     3033
2             2     3061
3             3     9187
4             4    16717
5             5    37361
6             6   136420
7             7   269592
8             8   250863
9             9   105001
10           10    23598
11           11    11190
12           12    11546
13           13     3621
14           14    10701

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