セグメンテーションと分類ツールセットの概要

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。

[セグメンテーションと分類] ツールセットのツール

ツール	説明
ラスターの分類	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。
混同行列の計算 (Compute Confusion Matrix)	オミッション エラーおよびコミッション エラーを使用して混同行列を計算し、分類済みマップと参照データ間のカッパ値と全体的な精度を出力します。
セグメント属性の計算 (Compute Segment Attributes)	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。
精度評価ポイントの作成 (Create Accuracy Assessment Points)	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。
ディープ ラーニング モデル → ECD (Deep Learning Model To Ecd)	ディープ ラーニング モデルを Esri 分類器定義ファイルに変換します。
トレーニング データのエクスポート (Exporting Training Data)	リモート センシング画像を使用して、ラベルが付いたベクターまたはラスター データをディープ ラーニング トレーニング データセットに変換します。出力は画像チップのフォルダー、および指定した形式のメタデータ ファイルのフォルダーです。
シード ポイントからトレーニング サンプルを作成 (Generate Training Samples From Seed Points)	精度評価ポイントやトレーニング サンプル ポイントなどのシード ポイントからトレーニング サンプルを作成します。一般的には、主題ラスターやフィーチャクラスなどの既存のソースからトレーニング サンプルを生成する場合に使用されます。
セグメント平均シフト (Segment Mean Shift)	類似したスペクトル特性を持つ隣接ピクセルを、セグメントにグループ化します。
ISO クラスターによる分類器定義ファイルの作成 (Train Iso Cluster Classifier)	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)	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。
ランダム ツリーによる分類器定義ファイルの作成 (Train Random Trees Classifier)	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。
精度評価ポイントの更新 (Update Accuracy Assessment Points)	参照ポイントを分類済み画像と比較できるように、属性テーブルのターゲット フィールドを更新します。