Доступно с лицензией Spatial Analyst.
Файл сигнатур, создаваемый инструментом Создать сигнатуры (Create Signatures) – это статистическое описание классов, полученных с использованием эталонов, определяемых на входных растровых или векторных данных эталона. Файл состоит из двух разделов:
- Общая информация для всех классов, например, число слоев, имена входных растров, количество классов.
- Статистика сигнатур для каждого класса, которая включает число эталонов, а также среднее и матрицу ковариации.
Инструмент создает файл сигнатур, который будет использоваться инструментами многомерного анализа. Например, инструмент Классификация по методу максимального подобия (Maximum Likelihood Classification) запускает классификацию по методу максимального подобия, при выполнении которой обязательны векторы среднего для класса и матрица ковариации, входящие в файл сигнатур.
Пример:
Файл сигнатур, создаваемый инструментом Создать сигнатуры (Create Signatures), начинается с заголовка, содержание которого поясняется далее. Заголовок содержит названия входных данных, использованных для создания файла сигнатур. Имена классов не являются обязательными и могут указываться в Поле образца (Sample field) или добавляться в выходной файл сигнатур с помощью любого текстового редактора.
Опция вычисления ковариации
На следующем примере показан файл сигнатур. Входные данные – многоканальный растр с именем redlands. Данные эталона – растр redzone5, который содержит пять эталонных классов. Опция Вычислить ковариационную матрицу (Compute covariance matrices)' была оставлена для параметра по умолчанию (COVARIANCE).
- Параметры, используемые в диалоговом окне инструмента Создать сигнатуры (Create Signatures):
Входные растровые каналы (Input raster bands) : redlands
Входные растровые или векторные данные образца (Input raster or feature sample data) : redzone5
Поле образца (Sample field) : «Value»
Выходной файл сигнатур (Output signature file) : z5red.gsg
Вычислить ковариационную матрицу (Compute covariance matrices) : on
Выходной файл сигнатур приведен ниже:
# Signatures Produced by ClassSig from Zone-Grid redsamp5 and Stack redlands
# Number of selected grids
/* 3
# Layer-Number Grid-name
/* 1 redlands3
/* 2 redlands1
/* 3 redlands2
# Type Number of Classes Number of Layers Number of Parametric Layers
1 5 3 3
# ----------------------------------------------------------------------
# Class ID Number of Cells Class Name
1 654 sand
# Layers 1 2 3
# Means
170.4908 155.7569 161.9419
# Covariance
1 292.6546 182.3661 186.2583
2 182.3661 127.8076 139.3009
3 186.2583 139.3009 196.3029
# ---------------------------------------------------------------
# Class ID Number of Cells Class Name
2 585 urban
# Layers 1 2 3
# Means
104.5009 92.4410 92.0513
# Covariance
1 384.6580 552.1828 389.0496
2 552.1828 1378.6750 863.5595
3 389.0496 863.5595 772.2063
# ---------------------------------------------------------------
# Class ID Number of Cells Class Name
3 783 forest
# Layers 1 2 3
# Means
27.0026 174.3768 72.7931
# Covariance
1 241.0818 -14.6301 293.7806
2 -14.6301 764.2914 221.4054
3 293.7806 221.4054 527.0799
# ---------------------------------------------------------------
# Class ID Number of Cells Class Name
4 951 water
# Layers 1 2 3
# Means
1.1504 0.0515 0.0873
# Covariance
1 7.2753 3.9638 6.4848
2 3.9638 2.5247 4.0702
3 6.4848 4.0702 6.5724
# -----------------------------------------------------------------
# Class ID Number of Cells Class Name
5 969 agri_field
# Layers 1 2 3
# Means
32.4675 232.7781 85.4149
# Covariance
1 423.1004 -684.8693 324.1354
2 -684.8693 1271.6315 -509.0008
3 324.1354 -509.0008 366.1232Опция Только средние
Если не требуются матрицы ковариации, отключите опцию Вычислить матрицы ковариации (Compute covariance matrices) (MEAN_ONLY). Ниже приведен файл сигнатур из данных, используемых выше, но без вычисления ковариационных матриц:
Input raster bands : redlandsInput raster or feature sample data : redzone5Sample field : "Value"Output signature file : z5red.gsgCompute covariance matrices : off
Выходной файл сигнатур приведен ниже:
# Number of selected grids
/* 3
# Layer-Number Grid-name
/* 1 redlands3
/* 2 redlands1
/* 3 redlands2
# Type Number of Classes Number of Layers Number of Parametric Layers
1 5 3 3
# ----------------------------------------------------------------------
# Class ID Number of Cells Class Name
1 654 sand
# Layers 1 2 3
# Means
170.4908 155.7569 161.9419
# ---------------------------------------------------------------
# Class ID Number of Cells Class Name
2 585 urban
# Layers 1 2 3
# Means
104.5009 92.4410 92.0513
# ---------------------------------------------------------------
# Class ID Number of Cells Class Name
3 783 forest
# Layers 1 2 3
# Means
27.0026 174.3768 72.7931
# ---------------------------------------------------------------
# Class ID Number of Cells Class Name
4 951 water
# Layers 1 2 3
# Means
1.1504 0.0515 0.0873
# -----------------------------------------------------------------
# Class ID Number of Cells Class Name
5 969 agri_field
# Layers 1 2 3
# Means
32.4675 232.7781 85.4149