Spatial Analyst のライセンスで利用可能。
サマリー
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})| パラメーター | 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 Layer | Mosaic 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 Layer | Mosaic 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
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
ライセンス情報
- ArcGIS Desktop Basic: 次のものが必要 Spatial Analyst
- ArcGIS Desktop Standard: 次のものが必要 Spatial Analyst
- ArcGIS Desktop Advanced: 次のものが必要 Spatial Analyst