Spatial Analyst のライセンスで利用可能。
概要
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。
このツールは、教師なし分類を実行します。
使用法
ラスター製品、セグメント化されたラスター、モザイク、イメージ サービス、または一般的なラスター データセットなど、Esri でサポートされているラスターは入力として受け入れられます。セグメント ラスターは 3 バンドの 8 ビット ラスターである必要があります。
[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
TrainIsoClusterClassifier(in_raster, max_classes, out_classifier_definition, {in_additional_raster}, {max_iterations}, {min_samples_per_cluster}, {skip_factor}, {used_attributes}, {max_merge_per_iter}, {max_merge_distance})| パラメーター | 説明 | データ タイプ |
in_raster | 分類対象のラスター データセット。 | Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; String |
max_classes | ピクセルまたはセグメントをグループ化するために必要なクラスの最大数です。これは、凡例内のクラスの数より多く設定する必要があります。 このパラメーターで指定した数より、取得するクラスが少ない可能性があります。クラス数を増やす必要がある場合は、この値を大きくして、トレーニング プロセスの完了後にクラスを集約します。 | Long |
out_classifier_definition | 分類器の属性情報、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出力 JSON ファイルです。*.ecd ファイルが作成されます。 | File |
in_additional_raster (オプション) | マルチスペクトル画像や DEM などの補助ラスター データセットを取り入れて、分類の属性やその他の必要な情報を生成できます。このパラメーターはオプションです。 | Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; String |
max_iterations (オプション) | 実行するクラスタリング処理の最大反復回数。 推奨される反復の範囲は、10 ～ 20 です。この値を増やすと、処理時間が線形に増加します。 | Long |
min_samples_per_cluster (オプション) | 有効なクラスターまたはクラス内の最小ピクセル数またはセグメント数。 デフォルト値の 20 は、統計的に有意なクラスを作成するのに有効であることがわかっています。この数値を大きくするとクラスの有効性が高まりますが、作成されるクラスの総数は制限される可能性があります。 | Long |
skip_factor (オプション) | ピクセル画像入力のためにスキップするピクセル数。セグメント画像が入力である場合は、スキップするセグメント数を指定します。 | Long |
used_attributes [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 が入力として含まれている場合、MEAN および STD 属性も使用できます。 | String |
max_merge_per_iter (オプション) | 反復ごとのクラスターの最大マージ数。マージ数を大きくすると、作成されるクラス数が減少します。小さい値を設定すると、クラス数が増加します。 | Long |
max_merge_distance (オプション) | フィーチャ空間内にあるクラスター中心間の最大距離。距離を大きくすると、マージするクラスター数を増やして、クラス数を減らすことができます。小さい値を設定すると、クラス数が増加します。0 ～ 5 の値を設定すると、最適な結果が得られます。 | Double |
コードのサンプル
TrainIsoClusterClassifier 例 1 (Python ウィンドウ)
次の Python ウィンドウ スクリプトは ISO クラスター分類器を使用して、最大クラス数 10 の教師なし Esri 分類定義ファイルを作成します。
import arcpy
from arcpy.sa import *
TrainIsoClusterClassifier("c:/test/moncton_seg.tif", "10",
"c:/output/moncton_sig_iso.ecd","c:/test/moncton.tif",
"5", "10", "2", "COLOR;MEAN;STD;COUNT;COMPACTNESS;RECTANGULARITY")
TrainIsoClusterClassifier 例 2 (スタンドアロン スクリプト)
このスクリプトの例は、ISO クラスター分類器を使用して、最大クラス数 10 の教師なし Esri 分類定義ファイルを作成します。
# Import system modules
import arcpy
from arcpy.sa import *
# Set local variables
inSegRaster = "c:/test/moncton_seg.tif"
maxNumClasses = "10"
out_definition = "c:/output/moncton_sig_iso.ecd"
in_additional_raster = "moncton.tif"
maxIteration = "20"
minNumSamples = "10"
skipFactor = "5"
attributes = "COLOR;MEAN;STD;COUNT;COMPACTNESS;RECTANGULARITY"
# Check out the ArcGIS Spatial Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("Spatial")
# Execute
TrainIsoClusterClassifier(inSegRaster, maxNumClasses, out_definition,
in_additional_raster, maxIteration,
minNumSamples, skipFactor, attributes)
環境
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