Spatial Analyst のライセンスで利用可能。
サマリー
最尤法分類の定義を使用して、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] 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] 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
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; Image Service; String |
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。 これらは、トレーニング サンプルを含んでいる、シェープファイルまたはフィーチャクラスです。 | 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; Image Service; String |
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 [セグメント化] 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
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