サマリ
ISO クラスター分類定義を使用して Esri 分類器定義 (.ecd) ファイルを作成します。
ISO クラスター分類器は教師なし分類を実行します。この分類器は、属性テーブルが大きくなりがちな非常に大きなセグメント画像を処理することができます。また、このツールはサードパーティ アプリケーションからのセグメント RGB ラスターを入力として使用することもできます。このツールは、Esri がサポートしているラスター ファイルで制約なしに機能するばかりでなくセグメント ラスター データセットでも機能します。
使用法
ラスター プロダクト、セグメン ラスター、モザイク、イメージ サービス、または一般的なラスター データセットなど、Esri でサポートされているラスターは入力として受け入れられます。セグメント ラスターは 3 バンドの 8 ビット ラスターである必要があります。
[セグメント属性] パラメーターは、ラスター レイヤー入力のうちのいずれかがセグメント画像である場合にのみ、有効になります。
構文
TrainIsoClusterClassifier (in_raster, max_classes, out_classifier_definition, {in_additional_raster}, {max_iterations}, {min_samples_per_cluster}, {skip_factor}, {used_attributes})| パラメータ | 説明 | データ タイプ |
in_raster | 分類するラスター データセットを選択します。 入力は、3 バンドの 8 ビット セグメント ラスター データセットをお勧めします。ここでは、同じセグメント内のすべてのピクセルは同じ色を持ちます。入力は、1 バンドの 8 ビット グレースケール セグメント ラスターにすることもできます。セグメント ラスターがない場合は、Esri でサポートされているラスター データセットを使用できます。 | Raster Dataset | Mosaic Dataset | Raster Layer | Mosaic Layer | Image Service Layer |
max_classes | ピクセルまたはセグメントをグループ化するために必要なクラスの最大数です。 | Long |
out_classifier_definition | これは、分類器に必要な属性情報、統計情報、ハイパープレーン ベクトル、およびその他の情報を含んでいる JSON ファイルです。.ecd 拡張子付きのファイルが作成されます。 | File |
in_additional_raster (オプション) | 必要に応じて、セグメント画像、マルチスペクトル画像、または DEM などの補助ラスター データセットを取り入れて、分類器の属性やその他の必要な情報を生成できます。 | Raster Dataset | Mosaic Dataset | Raster Layer | Mosaic Layer | Image Service Layer |
max_iterations (オプション) | 実行するクラスタリング処理の最大反復回数。 | Long |
min_samples_per_cluster (オプション) | 有効なクラスターまたはクラス内の最小ピクセル数またはセグメント数。 | Long |
skip_factor (オプション) | ピクセル画像入力のためにスキップするピクセル数。セグメント画像が入力である場合は、スキップするセグメント数を指定します。 | Long |
used_attributes used_attributes;used_attributes (オプション) | 出力ラスターに関連付けられた属性テーブルに含める属性を指定します。 このパラメーターは、入力ラスターで SEGMENTED キー プロパティを true に設定した場合にのみ有効になります。このツールへの入力が、セグメント画像のみである場合、デフォルトの属性は COLOR、COUNT、COMPACTNESS、および RECTANGULARITY になります。セグメント画像とともに in_additional_raster も入力として含まれている場合、必要に応じて MEAN と STD を使用できます。
| String |
コードのサンプル
TrainIsoClusterClassifier 例 1 (Python ウィンドウ)
次の Python ウィンドウ スクリプトは ISO クラスター分類器を使用して、最大クラス数 10 の教師なし Esri 分類定義ファイルを作成します。
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")
TrainIsoClusterClassifier 例 2 (スタンドアロン スクリプト)
このスクリプトの例は、ISO クラスター分類器を使用して、最大クラス数 10 の教師なし Esri 分類定義ファイルを作成します。
# 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)
環境
ライセンス情報
- ArcGIS for Desktop Basic: 次のものが必要 Spatial Analyst
- ArcGIS for Desktop Standard: 次のものが必要 Spatial Analyst
- ArcGIS for Desktop Advanced: 次のものが必要 Spatial Analyst