Доступно с лицензией Spatial Analyst.
Для выполнения классификации изображений с помощью функций дополнительного модуля ArcGIS Spatial Analyst полезно знать следующие термины:
| Термин | Описание |
|---|---|
Изображение | Набор растровых данных, полученный путём сканирования поверхности оптическим или электронным устройством. Типичный пример – данные дистанционного зондирования, отсканированные данные и фотографии. Изображение хранится как набор растровых данных с двоичными или целыми значениями, отображающими интенсивность отражаемого света, тепла или иного диапазона значений электромагнитного спектра. |
Ячейка | Ячейка является наименьшей единицей информации растровых данных. Каждая ячейка отражает числовое значение некоторого измерения в соответствующих единицах в определенной точке поверхности земли. Обычно ячейки имеют квадратную форму. Площадь, которую отображает каждая ячейка, зависит от разрешения растра. Ячейки растров с высоким разрешением отображают маленькие участки, площадью в несколько квадратных метров. Ячейки растров с низким разрешением отображают унифицированное значение для большой площади, например, для нескольких гектаров или квадратных километров. |
Пиксел | Наименьшая единица информации на изображении или растровой карте, обычно квадратная или прямоугольная. Термин «пиксел» часто используют в качестве синонима ячейки. |
Классификация изображений | Процесс сортировки или группировки пикселов изображения в классы или кластеры. В зависимости от характера взаимодействия аналитика с компьютером, различают два типа классификации изображений: классификация с обучением и классификация без обучения. |
Классификация с обучением | Подход к классификации изображений, основанный на использовании набора обучающих выборок, составленного аналитиком. С помощью обучающих выборок программное обеспечение "учится" классифицировать остальные пикселы изображения. |
Классификация без обучения | Подход к классификации изображений, состоящий в сортировке пикселов изображения по кластерам без вмешательства аналитика. Процесс основан исключительно на распределении значений пикселов в многомерном пространстве атрибутов. |
Класс | Группа пикселов изображения, представляющих один и тот же объект на земной поверхности. |
Кластер | Группа пикселов, различимая в многомерном пространстве атрибутов. Кластер аналогичен классу за тем исключением, что наземный объект, который он представляет, неизвестен в момент выполнения кластерного анализа. |
Обучающие выборки | Области изображения, представляющие различные классы для классификации с обучением. Обучающие выборки являются примерами классов в изображении, показывающими инструментам классификации, как классифицировать остальные пикселы. |
Файл сигнатур | В файл сигнатур записываются сигнатуры спектра различных классов по ряду каналов. Сигнатура для каждого класса содержит средние и матрицу ковариаций, вычисленные на основе соответствующей обучающей выборки. |
Также полезно ознакомиться с общим словарем растровых данных.