ArcGIS Desktop

  • ArcGIS Pro
  • ArcMap

  • My Profile
  • ヘルプ
  • Sign Out
ArcGIS Desktop

ArcGIS Online

組織のマッピング プラットフォーム

ArcGIS Desktop

完全なプロ仕様の GIS

ArcGIS Enterprise

エンタープライズ GIS

ArcGIS Developers

位置情報利用アプリの開発ツール

ArcGIS Solutions

各種業界向けの無料のテンプレート マップおよびテンプレート アプリケーション

ArcGIS Marketplace

組織で使えるアプリとデータを取得

  • ドキュメント
  • サポート
Esri
  • サイン イン
user
  • マイ プロフィール
  • サイン アウト

ArcMap

  • ホーム
  • はじめに
  • マップ
  • 解析
  • データ管理
  • ツール
  • エクステンション

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)

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

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。

使用法

  • このツールは、ArcGIS 分類ツールセットでサード パーティ データ ソースを利用します。トレーニング サンプル生成時の指標となるクラス スキーマを識別する入力には、主題ラスター データセットやポリゴン (以前の分類マップ、建物フットプリント、道路など)、または他の GIS データなどがあります。

  • ラスター入力の場合、このツールは、すべてのピクセルが同じ値を持つという条件下で、シード ポイントからの領域拡張を実行します。領域拡張は [最大サンプル半径] (Python では max_radius) によって制御されます。リモート センシングのベスト プラクティスによれば、トレーニング サンプルはトレーニング サンプル内で同種であること、およびサンプルのサイズはターゲット フィーチャを表していることが推奨されます。特定のシード ポイントからの領域拡張によって [最小サンプル面積] (Python では min_area) よりも大きい面積に達することができない場合、そのシード ポイントは使用されません。

  • フィーチャクラス入力の場合、このツールは、領域拡張を使用する代わりに、ポイント フィーチャクラスと交差している入力データからフィーチャを選択します。

  • トレーニング サンプル ポイントを生成するには、[精度評価ポイントの作成 (Create Accuracy Assessment Points)] ツールを使用できます。このツールは、使用するポイント数に関するオプションと、ランダム ポイントを生成するためのいくつかのサンプリング処理を提供します。

  • このツールは、関連付けられたテーブルではなく、ポイント フィーチャクラス ファイルの XY 座標のみを使用するため、トレーニング サンプル シード ポイントまたはそれらのポイントの生成方法がすでに存在する場合は、それらを容易に利用できます。

構文

GenerateTrainingSamplesFromSeedPoints(in_class_data, in_seed_points, out_training_feature_class, {min_sample_area}, {max_sample_radius})
パラメーター説明データ タイプ
in_class_data

トレーニング サンプルをラベリングするデータ ソース。

Mosaic Layer; Raster Layer; Feature Layer; Image Service; String
in_seed_points

トレーニング サンプル ポリゴンの中心を提供するポイント シェープファイルまたはフィーチャクラス。

Feature Layer; Raster Catalog Layer
out_training_feature_class

トレーニング ツールで使用可能な形式の出力トレーニング サンプル フィーチャクラス (シェープファイルを含む)。出力フィーチャクラスには、ポリゴン フィーチャクラスまたはポイント フィーチャクラスのいずれかを使用できます。

Feature Class
min_sample_area
(オプション)

各トレーニング サンプルに必要とされる最小面積 (平方メートル単位)。最小値は 0 以上である必要があります。

Double
max_sample_radius
(オプション)

トレーニング サンプル内の任意のポイントから中心のシード ポイントまでの最長距離 (メートル単位)。このオプションが 0 に設定されると、出力トレーニング サンプルはポリゴンではなくポイントになります。最小値は 0 以上である必要があります。

Double

コードのサンプル

GenerateTrainingSamplesFromSeedPoints (シード ポイントからトレーニング サンプルを生成) の例 1 (Python ウィンドウ)

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。

### GenerateTrainingSamplesFromSeedPoints example 1 (Python window)
import arcpy
from arcpy.sa import *

cls_img = "C:/Data/svm.tif"
seed_pnts = "C:/Data/seeds.shp"
trn_samples = "C:/out/ts.shp"

GenerateTrainingSamplesFromSeedPoints(cls_img, seed_pnts, trn_samples, "30", "50")
GenerateTrainingSamplesFromSeedPoints (シード ポイントからトレーニング サンプルを生成) の例 2 (スタンドアロン スクリプト)

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。

### GenerateTrainingSamplesFromSeedPoints example 2 (stand-alone script)
import arcpy
from arcpy.sa import *

GenerateTrainingSamplesFromSeedPoints("C:/Data/svm.tif", 
                                      "C:/Data/seeds.shp", 
                                      "C:/out/ts.shp", 
                                      "30", "50")

環境

  • 現在のワークスペース
  • 範囲
  • テンポラリ ワークスペース

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
  • 最尤法による分類器定義ファイルの作成 (Train Maximum Likelihood Classifier)
  • 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)
  • SVM による分類器定義ファイルの作成 (Train Support Vector Machine Classifier)
  • ラスターの分類 (Classify Raster)
  • トレーニング サンプルの検査 (Inspect Training Samples)

ArcGIS Desktop

  • ホーム
  • ドキュメント
  • サポート

ArcGIS

  • ArcGIS Online
  • ArcGIS Desktop
  • ArcGIS Enterprise
  • ArcGIS
  • ArcGIS Developer
  • ArcGIS Solutions
  • ArcGIS Marketplace

Esri について

  • 会社概要
  • 採用情報
  • Esri ブログ
  • ユーザ カンファレンス
  • デベロッパ サミット
Esri
ご意見・ご感想をお寄せください。
Copyright © 2021 Esri. | プライバシー | リーガル