Spatial Analyst のライセンスで利用可能。
[セグメンテーションと分類] ツールを使用すると、分類されたラスター データセットの作成時に使用するセグメント ラスターを準備することができます。
以下の表に、利用可能なセグメンテーションと分類ツール、およびその簡単な説明を示します。
| ツール | 説明 |
|---|---|
Esri 分類器定義 (*.ecd) ファイルとラスター データセット入力に基づいて、ラスター データセットを分類します。 *.ecd ファイルには、Esri がサポートする特定タイプの分類を実行するために必要なすべての情報が含まれています。このツールへの入力は、必要な *.ecd ファイルの生成に使用される入力と一致する必要があります。 | |
オミッション エラーおよびコミッション エラーに基づいて混同行列を計算し、カッパ値を出力します。 | |
セグメント画像に関連付けられた一連の属性を計算します。入力ラスターは、シングルバンドまたは 3 バンドの 8 ビットのセグメント画像です。 | |
分類後の精度評価のためにランダムにサンプリングされたポイントを作成します。 | |
類似するスペクトル特性を持つ隣接ピクセルを一緒にグループ化することで、画像内のフィーチャまたはセグメントを識別します。対象のフィーチャを抽出するために、空間とスペクトルのスムージングの量を調整することができます。 | |
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。 | |
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。 | |
ランダム ツリー分類方法を使用して Esri 分類器定義 (*.ecd) ファイルを作成します。 | |
SVM による分類器定義ファイルの作成 (Train Support Vector Machine Classifier) | SVM 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。 |
属性テーブルのフィールドを更新して、グランドトゥルース ポイントと分類済み画像を比較します。また、精度評価に使用するポイントのセットを更新して、分類スキームまたはグランドトゥルース データの変更内容を反映させることもできます。 |