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K 最近隣内挿法による分類器定義ファイルの作成 (Spatial Analyst ツール)

サマリー

分類方法として K 最近隣内挿法を使用して、Esri 分類器定義ファイル (.ecd) を生成します。

K 最近隣内挿法による分類器は、近傍の多数投票によってピクセルまたはセグメントを分類するノンパラメトリック分類手法です。 K は定義された近傍数で、投票で使用されます。

使用法

  • このツールは対応するクラスにトレーニング サンプルを割り当てます。 入力ピクセルのクラスは K 最近隣の過半数投票によって求めます。

  • ラスター製品、セグメント化されたラスター、モザイク、イメージ サービス、一般的なラスター データセットなど、Esri でサポートされているラスターは入力として受け入れられます。 セグメント ラスターは 3 バンドの 8 ビット ラスターである必要があります。

  • .ecdラスターの分類** ツールの新しいラスターを分類するのに使用される ** ファイルがこのツールの出力です。 次に、ラスターの分類 ツールは各入力ピクセルまたはセグメントからすべてのトレーニング サンプルまでの距離を計算します。

    トレーニング サンプル データは、トレーニング サンプル マネージャーを使用して複数回収集されている必要があります。 各サンプルのディメンション値は、トレーニング サンプル フィーチャクラスのフィールドにリストされています。このフィールドは、ディメンション値フィールド パラメーターで指定します。

  • トレーニング サンプル ファイルを作成するには、分類ツール ドロップダウン メニューから トレーニング サンプル マネージャー ウィンドウを使用します。

  • セグメント ラスターの場合、キー プロパティが セグメント化 に設定されており、このツールは RGB セグメント ラスターからインデックス画像と、関連するセグメント属性を計算します。 これらの属性は、別の分類ツールで使用される分類器定義ファイルを生成するために計算されます。 各セグメントの属性は、Esri でサポートされている画像から計算できます。

  • セグメント属性 パラメーターは、ラスター レイヤー入力のうちのいずれかがセグメント画像である場合にのみ、アクティブになります。

パラメーター

ラベル 説明 データ タイプ

入力ラスター

分類対象のラスター データセット。

分類するシングル バンド ラスター、セグメント ラスター、マルチバンド ラスター、または多次元ラスター。

Mosaic Layer; Raster Layer; Image Service; String

トレーニング サンプル マネージャー

トレーニング サイトを表すトレーニング サンプル ファイルまたはレイヤー。

これらは、トレーニング サンプルを含んでいる、シェープファイルまたはフィーチャクラスです。 トレーニング サンプル ファイルには、次のフィールド名が必要です。

  • classname—クラス カテゴリー名を示すテキスト フィールド

  • classvalue—各クラス カテゴリーの整数値を含む long integer フィールド

Feature Layer

出力分類器定義ファイル

分類器に関する属性情報、統計情報、その他の情報を含んでいる JSON 形式の .ecd ファイルです。

File

追加入力ラスター

(オプション)

マルチスペクトル画像や DEM などの補助ラスター データセットを取り入れて、分類の属性やその他の必要な情報を生成できます。 このパラメーターはオプションです。

Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; String

K 最近隣内挿

(オプション)

各入力ピクセルまたはセグメントを検索する際に使用する近傍の数。 近傍の数を増やすと、個別の近傍が分類結果に与える影響が少なくなります。 デフォルト値は 1 です。

Long

クラスあたりの最大サンプル数

(オプション)

各クラスに使用されるトレーニング サンプルの最大数。 入力がセグメント ラスターでない場合は、デフォルトの値 1000 を推奨します。 0 以下の値は、システムが分類器をトレーニングするためにトレーニング サイトのすべてのサンプルを使用することを意味します。

Long

セグメント属性

(オプション)

出力ラスターに関連付けられた属性テーブルに含める属性を指定します。

このパラメーターは、入力ラスターで セグメント化 キー プロパティを true に設定した場合にのみ有効になります。 このツールへの入力が、セグメント画像のみである場合、デフォルトの属性は 収束色ピクセル数コンパクト性、および 矩形性 になります。 セグメント画像とともに 追加入力ラスター の値が入力として含まれている場合、平均デジタル ナンバー標準偏差 属性も使用できます。

  • 収束色RGB カラー値は、入力ラスターからセグメント単位で取得されます。 これは平均色度とも呼ばれます。

  • 平均デジタル ナンバーセグメント単位でオプションのピクセル画像から得られる平均デジタル ナンバー (DN)。

  • 標準偏差セグメント単位でオプションのピクセル画像から得られる標準偏差。

  • ピクセル数セグメント単位で、セグメントを構成するピクセル数。

  • コンパクト性セグメント単位で、セグメントがコンパクトまたは円形である程度。 値の範囲は 0 から 1 で、1 は円形です。

  • 矩形性セグメント単位で、セグメントが矩形である程度。 値の範囲は 0 から 1 で、1 は矩形です。

String

ディメンション値フィールド

(オプション)

入力トレーニング サンプル フィーチャクラスのディメンション値が含まれます。

このパラメーターは、Image Analyst ツールボックスの CCDC を使用した変化の解析 ツールから出力された変化解析ラスターを使用して時系列のラスター データを分類する際に必要となります。

Field

環境

現在のワークスペース, 範囲, 地理座標系変換, 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

ライセンス情報

  • Basic: Spatial Analyst または Image Analyst が必要
  • Standard: Spatial Analyst または Image Analyst が必要
  • Advanced: Spatial Analyst または Image Analyst が必要