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训练最大似然法分类程序

需要 Spatial Analyst 许可。

摘要

使用最大似然法分类程序 (MLC) 分类定义生成 Esri 分类程序定义 (.ecd) 文件。

用法

  • 要完成最大似然法分类流程，请在分类栅格工具中使用相同的输入栅格和此工具中的输出 .ecd 文件。

  • 输入栅格可以是任意 Esri 支持的栅格，可具有任意有效的位深度。

  • 要创建分段栅格数据集，请使用线段均值平移工具。

  • 要创建训练样本文件，请使用影像分类工具栏中的训练样本管理器。有关如何使用影像分类工具栏的信息，请参阅什么是影像分类？

  • 输出分类程序定义文件 (.ecd) 包含适用于最大似然法分类工具的属性统计数据。

  • 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。

语法

TrainMaximumLikelihoodClassifier (in_raster, in_training_features, out_classifier_definition, {in_additional_raster}, {used_attributes})
参数说明数据类型
in_raster

选择要分类的栅格数据集。

Raster Dataset | Segmented Raster | Mosaic Dataset | Raster Layer | Mosaic Layer | Image Service Layer
in_training_features

选择用于描绘训练站点的训练样本文件或图层。

输入训练样本文件是使用空间分析影像分类工具栏中的现有训练工具创建的标准训练样本文件，其格式为 shapefile 或要素类格式。

Feature Layer | Raster Catalog Layer
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，如分段影像或 DEM。

Raster Dataset | Segmented Raster | Mosaic Dataset | Raster Layer | Mosaic Layer | Image Service Layer
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

TrainMaximumLikelihoodClassifier 示例 1（Python 窗口）

以下 Python 窗口脚本演示了如何使用此工具。

import arcpy
from arcpy.sa import *

TrainMaximumLikelihoodClassifier(
    "c:/test/moncton_seg.tif", "c:/test/train.gdb/train_features", 
    "c:/output/moncton_sig.ecd", "c:/test/moncton.tif", 
    "COLOR;MEAN;STD;COUNT;COMPACTNESS;RECTANGULARITY")
TrainMaximumLikelihoodClassifier 示例 2（独立脚本）

本示例显示了如何训练最大似然法分类程序。

# Import system modules
import arcpy
from arcpy.sa import *


# Set local variables
inSegRaster = "c:/test/moncton_seg.tif"
train_features = "c:/test/train.gdb/train_features"
out_definition = "c:/output/moncton_sig.ecd"
in_additional_raster = "c:/moncton.tif"
attributes = "COLOR;MEAN;STD;COUNT;COMPACTNESS;RECTANGULARITY"

# Check out the ArcGIS Spatial Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("Spatial")

# Execute 
TrainMaximumLikelihoodClassifier(inSegRaster, train_features, out_definition, 
                                 in_additional_raster, 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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