ISO クラスターの教師なし分類 (Spatial Analyst ツール)

サマリー

ISO クラスター と 最尤法分類 ツールを使用して、一連の入力ラスターバンドに教師なし分類を実行します。

使用法

このツールは、ISO クラスター と 最尤法分類 ツールの機能を組み合わせたものです。分類されたラスターを出力します。オプションで、シグネチャーファイルを出力します。
入力ラスターバンド (Python では in_raster_bands) の 1 つとしてマルチバンドラスターが指定された場合、すべてのバンドが使用されます。

マルチバンドラスターから選択したバンドを処理するには、まず、コンポジットバンドツールを使用して、それら特定のバンドから構成される新しいラスターデータセットを作成し、その結果を 入力ラスターバンド (Python では in_raster_bands) のリストで使用できます。
このツールから出力されたシグネチャーファイルは、最尤法分類 など、別の分類ツールの入力として使用して、分類パラメーターをさらに制御することができます。
クラス数として有効な最小値は 2 です。クラスターの最大数はありません。一般に、クラスターの数が増えるほど反復処理の回数も増えます。
以後の分類のためにシグネチャーファイルを生成するのに必要である十分な統計情報を確保するには、各クラスターが個々のクラスターを正確に表現できるだけの数のセルを含んでいる必要があります。最小クラスサイズとして入力した値は、入力ラスターバンド内のレイヤー数のおよそ 10 倍にする必要があります。
サンプル間隔として入力した値 n は、n × n ブロックから 1 つセルを選んでクラスター計算に使用することを示します。
ASCII シグネチャーファイルのクラスをマージまたは削除したり、統計情報を変更したりしてはいけません。
一般に、入力バンドの交差の範囲に含まれるセルが多いほど、最小クラスサイズとサンプル間隔として指定する値も大きくする必要があります。サンプル間隔として入力する値は、入力データに存在する望ましい最小のカテゴリが適切にサンプリングできる程度に小さくする必要があります。
出力シグネチャーファイルのクラス ID は 1 から始まって、入力クラス数まで連続して増加します。クラス番号の割り当ては任意です。
出力シグネチャーファイルの名前は、拡張子を .gsg にする必要があります。
すべての入力バンドが同じデータ範囲を持つ場合、より優れた結果が得られます。バンドが非常に多様なデータ範囲をもつ場合は、[マップ代数演算] で式を実行することで、データ範囲を同じ範囲に変換できます。

``<!--
このツールに適用されるジオプロセシング環境の詳細については、解析環境と Spatial Analyst をご参照ください。

ラベル	説明	データタイプ
入力ラスターバンド	入力ラスターバンド。整数タイプまたは浮動小数点タイプにすることができます。	Raster Layer; Mosaic Layer
クラス数	セルをグループ化するクラスの数。	Long
最小クラスサイズ (オプション)	有効なクラス内の最小セル数。デフォルトは 20 です。	Long
サンプル間隔 (オプション)	サンプリングに使用する間隔。デフォルトは 10 です。	Long
出力シグネチャーファイル (オプション)	出力シグネチャーファイル。拡張子 `-->.gsg<!--` を指定する必要があります。	File

戻り値

ラベル	説明	データタイプ
出力分類ラスター	出力分類ラスター。	Raster

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

名前	説明	データタイプ
Input_raster_bands [in_raster_band,...]	入力ラスターバンド。整数タイプまたは浮動小数点タイプにすることができます。	Raster Layer; Mosaic Layer
Number_of_classes [number_of_classes,...]	セルをグループ化するクラスの数。	Long
Minimum_class_size [minimum_class_size,...] (オプション)	有効なクラス内の最小セル数。デフォルトは 20 です。	Long
Sample_interval [sample_interval,...] (オプション)	サンプリングに使用する間隔。デフォルトは 10 です。	Long
Output_signature_file [out_signature_file,...] (オプション)	出力シグネチャーファイル。拡張子 `-->.gsg<!--` を指定する必要があります。	File

戻り値

名前	説明	データタイプ
Output_classified_raster	出力分類ラスター。	Raster

コードのサンプル

-->IsoClusterUnsupervisedClassification<!-- の例 1 (Python ウィンドウ)

次の例では、入力バンドを教師なし分類により 5 つのクラスに分類し、分類されたラスターを出力しています。

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")

-->IsoClusterUnsupervisedClassification の例 2 (スタンドアロンスクリプト)

次の例では、入力バンドを教師なし分類により 5 つのクラスに分類し、分類されたラスターを出力しています。

# 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")

環境

自動コミット, セルサイズ, セルサイズ投影法, 圧縮, 現在のワークスペース, 範囲, 地理座標系変換, マスク, 出力データのコンフィグレーションキーワード, 出力座標系, スクラッチワークスペース, スナップ対象ラスター, タイルサイズ

ライセンス情報

Basic: Spatial Analyst が必要
Standard: Spatial Analyst が必要
Advanced: Spatial Analyst が必要

ISO クラスターの教師なし分類 (Spatial Analyst ツール)

サマリー

使用法

パラメーター

戻り値

環境

ライセンス情報

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