ArcMap

训练最大似然法分类器

需要 Spatial Analyst 许可。

摘要

使用最大似然法分类器 (MLC) 分类定义生成 Esri 分类器定义 (.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。

  • 要创建分割栅格数据集，请使用 Mean Shift 影像分割工具。

  • 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？

  • 输出分类器定义文件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割影像的情况下启用分割影像属性参数。

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 Layer; Mosaic Layer; Image Service; String
in_training_features

选择用于描绘训练场的训练样本文件或图层。

它们可以是包含训练样本的 shapefile 或要素类。

Feature Layer; Raster Catalog Layer
out_classifier_definition

这是包含属性信息、统计数据、超平面矢量和分类器所需的其他信息的 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，如分割影像或 DEM。

Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; String
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。

  • COLOR —RGB 颜色值可基于每个分割从输入栅格获取。
  • MEAN —基于每个分割，从可选像素影像中获取的平均数字值 (DN)。
  • STD —基于每个分割，从可选像素影像中获取的标准差。
  • COUNT —基于每个分割，构成分割的像素数。
  • COMPACTNESS —基于每个分割，决定分割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 —基于每个分割，决定分割为矩形的度数。值的范围从 0 到 1，1 表示矩形。

仅当在输入栅格上将分割关键属性设置为 true 时，此参数才可用。如果仅对此工具输入分割影像，则默认属性为 COLOR、COUNT、COMPACTNESS 和 RECTANGULARITY。如果还将 in_additional_raster 作为输入与分割影像一起添加进来，则 MEAN 和 STD 选项也将可用。

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器。

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

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