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训练 ISO 聚类分类程序

摘要

使用 Iso 聚类分类定义生成 Esri 分类程序定义 (.ecd) 文件。

ISO 聚类分类程序将执行非监督分类。此分类程序可处理非常大的分段影像，这些影像的属性表可能会变得很大。另外，此工具还可接受来自第三方应用程序的分段 RGB 栅格。此工具适用于 Esri 支持的标准栅格文件（无限制）以及分段栅格数据集。

用法

  • 任何 Esri 支持的栅格都可用作输入，包括栅格产品、分段栅格、镶嵌、影像服务或通用栅格数据集。分段栅格必须为 8 位 3 波段栅格。

  • 仅在其中一个栅格图层输入为分段影像的情况下启用线段属性参数。

语法

TrainIsoClusterClassifier (in_raster, max_classes, out_classifier_definition, {in_additional_raster}, {max_iterations}, {min_samples_per_cluster}, {skip_factor}, {used_attributes})
参数说明数据类型
in_raster

选择要分类的栅格数据集。

首选输入项为 8 位 3 波段分段栅格数据集，其中所有位于同一段的像素具有相同的颜色。输入也可以是 8 位单波段灰度分段栅格。如果没有可用的分段栅格，可使用任何 Esri 支持的栅格数据集

Raster Dataset | Mosaic Dataset | Raster Layer | Mosaic Layer | Image Service Layer
max_classes

分组像素或段所需的最大类数。

Long
out_classifier_definition

这是包含属性信息、统计数据、超平面矢量和分类程序所需的其他信息的 JSON 文件。将创建扩展名为 .ecd 的文件。

File
in_additional_raster
(可选)

也可以整合辅助栅格数据集（如分段影像、多光谱影像或 DEM），从而为分类生成属性和其他所需信息。

Raster Dataset | Mosaic Dataset | Raster Layer | Mosaic Layer | Image Service Layer
max_iterations
(可选)

要运行的聚类过程的最大迭代次数。

Long
min_samples_per_cluster
(可选)

一个有效聚类或类中的最小像素数或段数。

Long
skip_factor
(可选)

要为像素影像输入跳过的像素数。如果输入是分段影像，则请指定要跳过的段数。

Long
used_attributes
used_attributes;used_attributes
(可选)

指定要包括在与输出栅格相关联的属性表中的属性。

只有在输入栅格上将 SEGMENTED 关键属性设置为 true 时，才会启用此参数。如果仅对此工具输入分段影像，默认属性则为 COLOR、COUNT、COMPACTNESS 和 RECTANGULARITY。如果还将 in_additional_raster 作为输入与分段影像一起添加进来，则 MEAN 和 STD 选项也将可用。

  • COLOR —基于每段的平均色度。
  • MEAN —基于每段从可选像素图像中获取的平均数字值 (DN)。
  • STD —基于每段从可选像素图像中获取的标准差。
  • COUNT —基于每段的构成段的像素数。
  • COMPACTNESS —基于每段的决定段为紧凑型还是圆形的度数。值的范围从 0 到 1，1 表示圆形。
  • RECTANGULARITY —基于每段的决定段为矩形的度数。值的范围从 0 到 1，1 表示矩形。
String

代码示例

TrainIsoClusterClassifier 示例 1（Python 窗口）

以下 Python 窗口脚本使用 ISO 聚类分类程序创建最多含十个类的非监督 Esri 分类定义文件。

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 示例 2（独立脚本）

此脚本示例使用 ISO 聚类分类程序创建最多含十个类的非监督 Esri 分类定义文件。

# 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)

环境

许可信息

  • ArcGIS for Desktop Basic: 需要 Spatial Analyst
  • ArcGIS for Desktop Standard: 需要 Spatial Analyst
  • ArcGIS for Desktop Advanced: 需要 Spatial Analyst

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