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最尤法による分類器定義ファイルの作成 (Train Maximum Likelihood Classifier)

Spatial Analyst のライセンスで利用可能。

  • サマリ
  • 使用法
  • 構文
  • コードのサンプル
  • 環境
  • ライセンス情報

サマリ

最尤法による分類器定義ファイルの作成 (Train Maximum Likelihood Classifier) により、Esri 分類器定義 (.ecd) ファイルを作成します。

使用法

  • 最尤法分類プロセスを実行するには、[ラスターの分類 (Classify Raster)] ツールで同じ入力ラスターおよび出力 .ecd ファイルを使用します。

  • 入力として、Esri がサポートし、有効なビット深度を持つ任意のラスターを指定できます。

  • セグメント ラスター データセットを作成するには、[セグメント平均シフト (Segment Mean Shift)] ツールを使用します。

  • トレーニング サンプル ファイルを作成するには、[画像分類] ツールバーから [トレーニング サンプル マネージャー] を使用します。[画像分類] ツールバーの使用方法の詳細は、「画像分類とは」をご参照ください。

  • 出力分類器定義ファイル (.ecd) には、[最尤法分類 (Maximum Likelihood Classification)] に適した属性統計が含まれています。

  • [セグメント属性] 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化された画像である場合にのみ、有効になります。

構文

TrainMaximumLikelihoodClassifier (in_raster, in_training_features, out_classifier_definition, {in_additional_raster}, {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。

Raster Dataset | Segmented Raster | Mosaic Dataset | Raster Layer | Mosaic Layer | Image Service Layer
in_training_features

トレーニング サイトを表すトレーニング サンプル ファイルまたはレイヤーを選択します。

入力トレーニング サンプル ファイルは、Spatial Analyst の [画像分類] ツールバーから既存のトレーニング ツールを使用して、シェープファイル形式またはフィーチャクラス形式で作成された標準的なトレーニング サンプル ファイルです。

Feature Layer | Raster Catalog Layer
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、セグメント化された画像や DEM などの補助ラスター データセットを取り込みます。

Raster Dataset | Segmented Raster | Mosaic Dataset | Raster Layer | Mosaic Layer | Image Service Layer
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。

  • COLOR —ストリーム サービスでは、クライアントごとのフィルタリングが可能です。
  • MEAN —セグメント単位でオプションのピクセル画像から得られた平均デジタル ナンバー (DN)。
  • STD —セグメント単位でオプションのピクセル画像から得られた標準偏差。
  • COUNT —セグメント単位で、セグメントで構成されるピクセル数。
  • COMPACTNESS —セグメント単位で、セグメントがコンパクトまたは円形である程度。値の範囲は 0 ~ 1。1 は円形です。
  • RECTANGULARITY —セグメント単位で、セグメントが矩形である程度。値の範囲は 0 ~ 1。1 は矩形です。
String

コードのサンプル

TrainMaximumLikelihoodClassifier (最尤法による分類器定義ファイルの作成) の例 1 (Python ウィンドウ)

次の Python ウィンドウ スクリプトは、このツールの使用方法を示しています。

import arcpy
from arcpy.sa import *

TrainMaximumLikelihoodClassifier(
    "c:/test/moncton_seg.tif", "c:/test/train.gdb/train_features", 
    "c:/output/moncton_sig.ecd", "c:/test/moncton.tif", 
    "COLOR;MEAN;STD;COUNT;COMPACTNESS;RECTANGULARITY")
TrainMaximumLikelihoodClassifier (最尤法による分類器定義ファイルの作成) の例 2 (スタンドアロン スクリプト)

次の例は、最尤法による分類器定義ファイルの作成方法を示しています。

# Import system modules
import arcpy
from arcpy.sa import *


# Set local variables
inSegRaster = "c:/test/moncton_seg.tif"
train_features = "c:/test/train.gdb/train_features"
out_definition = "c:/output/moncton_sig.ecd"
in_additional_raster = "c:/moncton.tif"
attributes = "COLOR;MEAN;STD;COUNT;COMPACTNESS;RECTANGULARITY"

# Check out the ArcGIS Spatial Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("Spatial")

# Execute 
TrainMaximumLikelihoodClassifier(inSegRaster, train_features, out_definition, 
                                 in_additional_raster, attributes)

環境

  • 圧縮
  • 現在のワークスペース
  • 範囲
  • NoData
  • 出力データのコンフィグレーション キーワード
  • 出力データの座標系
  • ピラミッド
  • ラスターの統計情報
  • テンポラリ ワークスペース
  • スナップ対象ラスター

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

関連トピック

  • セグメンテーションと分類ツールセットの概要
  • 画像分類とは
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