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精度評価ポイントの作成 (Create Accuracy Assessment Points)

Spatial Analyst のライセンスで利用可能。

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

概要

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。

一般的な方法は、数百のポイントをランダムに選択してから、現場での作業や高解像度画像から人間による判断など、信頼できるソースを参照して、分類タイプのラベルを付けます。その後、基準ポイントを、同じ場所の分類結果と比較します。

使用法

  • このツールは、一連のランダム ポイントを作成し、基準データに基づいてクラスを割り当てます。

  • このツールは、以前に分類した画像またはフィーチャクラスを使用して、クラスを一連のポイントに割り当てることもできます。

  • このツールの実行後、クラスをポイントの一部または全部に手動で割り当てたい場合は、テーブルを編集できます。

構文

CreateAccuracyAssessmentPoints(in_class_data, out_points, {target_field}, {num_random_points}, {sampling})
パラメーター説明データ タイプ
in_class_data

入力分類画像またはその他の主題 GIS の参照データ。入力は、ラスターでもフィーチャクラスでもかまいません。

典型的なデータは、分類画像 (シングル バンド、整数データ タイプ)、または ArcMap 画像分類ツールバーのトレーニング ポリゴン出力です。

ポリゴンを入力として使用している場合、トレーニング サンプルとして使用されていないポリゴンのみを使用します。シェープファイルまたはフィーチャクラス形式の GIS 土地被覆データも使用できます。

Raster Layer; Mosaic Layer; Feature Layer
out_points

精度評価に使用されるランダム ポイントを含む出力ポイント シェープファイルまたはフィーチャクラス。

Feature Class
target_field
(オプション)

入力データが分類済み画像とグラウンド トゥルース データのどちらであるかを指定します。

  • CLASSIFIED —入力は分類済み画像です。これがデフォルトです。
  • GROUND_TRUTH —入力は参照データです。
String
num_random_points
(オプション)

生成されるランダムなポイントの合計数。

サンプリング処理やクラスの数に応じて、実際の数値はこれを超える場合がありますが、この数値を下回ることはありません。ランダムに生成されたポイントのデフォルト数は 500 です。

Long
sampling
(オプション)

使用するサンプリング方式を指定します。

  • STRATIFIED_RANDOM —各クラス内にランダムに分散したポイントを作成します。各クラスのポイント数は、クラスの面積に比例します。これがデフォルトです。
  • EQUALIZED_STRATIFIED_RANDOM —各クラス内にランダムに分散したポイントを作成します。各クラスのポイント数は同じです。
  • RANDOM —画像全体にランダムに分散したポイントを作成します。
String

コードのサンプル

CreateAccuracyAssessment (精度評価の作成) の例 1 (スタンドアロン スクリプト)

この例は、精度評価のためのランダムなポイントを作成します。

import arcpy
from arcpy.sa import *

arcpy.gp.CreateAccuracyAssessmentPoints("cls.tif", "aapnt1.shp", "COMPUTED", "1500", "RANDOM")

環境

  • 範囲
  • 地理座標系変換
  • 出力座標系

ライセンス情報

  • Basic: 次のものが必要 Spatial Analyst
  • Standard: 次のものが必要 Spatial Analyst
  • 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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