Classification de grappe Iso non assistée (Outils Spatial Analyst)

Résumé

Effectue une classification non assistée sur une série de bandes raster en entrée à l’aide des outils Iso Cluster (Agrégat ISO) et Maximum Likelihood Classification (Classification de vraisemblance maximale).

Utilisation

Cet outil associe les fonctionnalités des outils Iso Cluster (Agrégat ISO) et Maximum Likelihood Classification (Classification de vraisemblance maximale). Il génère un raster classé. Il peut également générer un fichier de signatures.
Lorsqu’un raster multibande est spécifié comme l’un des éléments Input raster bands (Bandes raster en entrée) (in_raster_bands dans Python), toutes les bandes sont utilisées.

Pour traiter une sélection de bandes à partir d’un raster multibande, vous pouvez créer en premier un jeu de données raster composé de ces bandes spécifiques à l’aide de l’outil Bandes composites puis utiliser le résultat dans la liste Input raster bands (Bandes raster en entrée) (in_raster_bands dans Python).
Le fichier de signatures produit par cet outil peut être utilisé en tant qu’entrée pour un autre outil de classification, tel que l’outil Maximum Likelihood Classification (Classification de vraisemblance maximale), pour permettre un meilleur contrôle des paramètres de classification.
La valeur valide minimale pour le nombre de classes est deux. Il n’existe pas de nombre maximal d’agrégats. En général, plus d’agrégats nécessitent plus d’itérations.
Pour fournir les statistiques suffisantes nécessaires pour générer un fichier de signatures pour une classification future, chaque agrégat doit contenir assez de cellules pour représenter avec précision l’agrégat. La valeur entrée comme taille de classe minimale doit être approximativement 10 fois plus grande que le nombre de couches dans les canaux raster en entrée.
La valeur entrée comme intervalle d’échantillonnage indique qu’une cellule par bloc de n x n cellules est utilisée dans les calculs d’agrégation.
Vous ne devez pas combiner ni supprimer de classes, ni modifier aucune des statistiques du fichier de signatures ASCII.
En général, plus le nombre de cellules contenues dans l’étendue de l’intersection des canaux en entrée est important et plus grandes doivent être les valeurs de la taille de classe minimale et de l’intervalle d’échantillonnage qui sont spécifiées. Les valeurs entrées pour l’intervalle d’échantillonnage doivent être assez petites pour que les plus petites catégories souhaitables existant dans les données en entrée soient échantillonnées convenablement.
Les valeurs d’ID de classe sur le fichier de signatures en sortie commencent à 1 et augmentent séquentiellement jusqu’au nombre de classes en entrée. L’attribution des numéros de classes est arbitraire.
Le nom du fichier de signatures en sortie doit avoir une extension .gsg.
Vous obtiendrez de meilleurs résultats si toutes les bandes en entrée ont les mêmes plages de données. Si les bandes ont des plages de données très différentes, celles-ci peuvent être transformées en plages identiques en utilisant l’algèbre spatiale pour effectuer l’équation.

! Équation de l’outil Agrégat ISO

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Reportez-vous à la rubrique Environnements d’analyse et Spatial Analyst pour plus d’informations sur les environnements de géotraitement qui s’appliquent à cet outil.

Etiqueter	Explication	Type de données
Bandes raster en entrée	Canaux raster en entrée. Ils peuvent être de type entier ou à virgule flottante.	Raster Layer; Mosaic Layer
Nombre de classes	Nombre de classes dans lesquelles les cellules sont regroupées.	Long
Taille de classe minimale (Facultatif)	Nombre minimal de cellules dans une classe valide. La valeur par défaut est 20.	Long
Intervalle d’échantillonnage (Facultatif)	Intervalle à utiliser pour l’échantillonnage. La valeur par défaut est 10.	Long
Fichier de signatures en sortie (Facultatif)	Fichier de signatures en sortie. Une extension `-->.gsg<!--` doit être spécifiée.	File

Valeur de retour

Etiqueter	Explication	Type de données
Raster classé en sortie	Raster classé en sortie.	Raster

IsoClusterUnsupervisedClassification(Input_raster_bands, Number_of_classes, {Minimum_class_size}, {Sample_interval}, {Output_signature_file})

Nom	Explication	Type de données
Input_raster_bands [in_raster_band,...]	Canaux raster en entrée. Ils peuvent être de type entier ou à virgule flottante.	Raster Layer; Mosaic Layer
Number_of_classes [number_of_classes,...]	Nombre de classes dans lesquelles les cellules sont regroupées.	Long
Minimum_class_size [minimum_class_size,...] (Facultatif)	Nombre minimal de cellules dans une classe valide. La valeur par défaut est 20.	Long
Sample_interval [sample_interval,...] (Facultatif)	Intervalle à utiliser pour l’échantillonnage. La valeur par défaut est 10.	Long
Output_signature_file [out_signature_file,...] (Facultatif)	Fichier de signatures en sortie. Une extension `-->.gsg<!--` doit être spécifiée.	File

Valeur de retour

Nom	Explication	Type de données
Output_classified_raster	Raster classé en sortie.	Raster

Exemple de code

Exemple 1 d’utilisation de la fonction -->IsoClusterUnsupervisedClassification<!-- (fenêtre Python)

Cet exemple effectue une classification non supervisée des bandes en entrée en 5 classes et génère un raster classé.

import arcpy
from arcpy import env
from arcpy.sa import *
env.workspace = "C:/sapyexamples/data"
outUnsupervised = IsoClusterUnsupervisedClassification("redlands", 5, 20, 50)
outUnsupervised.save("c:/temp/unsup01")

Exemple 2 d’utilisation de la fonction -->IsoClusterUnsupervisedClassification (script autonome)

Cet exemple effectue une classification non supervisée des bandes en entrée en 5 classes et génère un raster classé.

# Name: IsoClusterUnsupervisedClassification_Ex_02.py
# Description: Uses an isodata clustering algorithm to determine the
#    characteristics of the natural groupings of cells in multidimensional
#    attribute space and stores the results in an output ASCII signature file.
# Requirements: Spatial Analyst extension

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

# Set environment settings
env.workspace = "C:/sapyexamples/data"

# Set local variables
inRaster = "redlands"
classes = 5
minMembers = 50
sampInterval = 15

# Run IsoCluster
outUnsupervised = IsoClusterUnsupervisedClassification(inRaster, classes, minMembers, sampInterval)
outUnsupervised.save("c:/temp/outunsup01.tif")

Environnements

Validation automatique, Taille de cellule, Cell Size Projection Method (Méthode de projection de la taille de cellule), Compression, Espace de travail courant, Etendue, Transformations géographiques, Masque, Mot-clé CONFIG en sortie, Système de coordonnées en sortie, Espace de travail temporaire, Raster de capture, Taille de tuile

Informations de licence

Basic: Nécessite Spatial Analyst
Standard: Nécessite Spatial Analyst
Advanced: Nécessite Spatial Analyst

Classification de grappe Iso non assistée (Outils Spatial Analyst)

Résumé

Utilisation

Paramètres

Valeur de retour

Environnements

Informations de licence

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