Обновить точки оценки точности (Инструменты Image Analyst)

Краткая информация

Обновляет поле Target в таблице атрибутов, чтобы сравнивать истинно точные точки с изображением классификации.

При оценке точности используются известные точки для оценки правильности модели классификации.

Использование

Используйте этот инструмент, чтобы обновить таблицу атрибутов класса пространственных объектов, которое представляет точки оценки точности. Если вы создали класс пространственных объектов, используя инструмент [Создать точки оценки точности], таблица должна содержать поля GROUND_TRUTH и CLASSIFIED. Этот инструмент может запускаться с базовыми данными и сравнивать их с классифицированными выходными данными, или с классифицированными выходными данными и сравнить их с базовыми данными.

Затем вы можете сравнить два поля с помощью инструмента Вычислить матрицу неточностей.
Рабочий процесс оценки точности обычно использует следующие три инструмента в указанном порядке: Создать точки оценки точности, Обновить точки оценки точности и Вычислить матрицу неточностей.
Если для обучения или оценки точности используется класс полигональных объектов, то класс пространственных объектов должен иметь поле Classvalue или value, которое имеет уникальное целочисленное значение для каждого класса. Например, класс полигональных объектов с тремя различными классами может иметь значения [1, 2, 3] или [10, 20, 40].
Обновите вручную поле GROUND_TRUTH, если требуется изменить или идентифицировать набор точек.
Если параметр Входные данные растров или классов объектов задан как многомерный растр, измерение времени (поле StdTime) используется автоматически. Если присутствует четвертое измерение (например, поле Z), будет использовано значение первого измерения. Вы можете использовать инструмент Создать многомерный растровый слой или Поднабор многомерных растров для настройки входных данных.

Подпись	Объяснение	Тип данных
Входные растровые или векторные данные	Входное изображение для классификации или другие исходные тематические ГИС-данные. Входные данные могут быть растром или классом объектов. Обычно данные представляют собой изображение классификации отдельного канала целочисленного типа данных. Если используется полигоны в качестве входных данных, необходимо не брать те же полигоны, что и для обучающей выборки. Можно работать также с ГИС-данными почвенно-растительного покрова из шейп-файла или класса пространственных объектов.	Raster Layer; Mosaic Layer; Feature Layer
Входные точки оценки точности	Класс точечных пространственных объектов с точками оценки точности, который будет обновлен. Все точки из входного файла будут копироваться в обновленный выходной класс пространственных объектов, и значение параметра Целевое поле будет обновляться из входного растра или класса пространственных объектов.	Feature Layer
Выходные точки оценки точности	Выходной шейп-файл с точками или точечный класс пространственных объектов, который содержит произвольно расположенные точки, используемые для оценки точности.	Feature Class
Целевое поле (Дополнительный)	Определяет, действительно ли входные данные являются классифицированным изображением, либо это достоверные наземные данные. Классифицированное изображение – снимок, который только что был классифицирован. Достоверные наземные данные, или референсные данные, представляют собой идентифицированные объекты, они сравниваются с результатами классификации, чтобы оценить ее качество. Классификация–Входные данные являются классифицированным изображением. Используется по умолчанию. Истинно точно–Входные данные являются достоверными данными.	String
Поле измерений для класса объектов (Дополнительный)	Поле измерений для значения параметра Входные точки оценки точности. Назначенные точки обновляются на основании значений измерения сопоставления из этого поля.	Field
Поле измерений для тестовых точек (Дополнительный)	Поле измерений для значения параметра Входные точки оценки точности. Входные данные с одинаковыми значениями измерений будут использованы для обновления соответствующих точек. Если параметр Входные данные растров или классов объектов задан как многомерный растр, растры со значениями измерений, которые соответствуют полю измерений для тестовых точек будут использованы для обновления. Предполагается, что многомерный растр содержит одно временное измерение (поле `StdTime`). В противном случае первое измерение будет использоваться для соответствия полю измерения тестовых точек.	Field

UpdateAccuracyAssessmentPoints(in_class_data, in_points, out_points, {target_field}, {polygon_dimension_field}, {point_dimension_field})

Имя	Объяснение	Тип данных
in_class_data	Входное изображение для классификации или другие исходные тематические ГИС-данные. Входные данные могут быть растром или классом объектов. Обычно данные представляют собой изображение классификации отдельного канала целочисленного типа данных. Если используется полигоны в качестве входных данных, необходимо не брать те же полигоны, что и для обучающей выборки. Можно работать также с ГИС-данными почвенно-растительного покрова из шейп-файла или класса пространственных объектов.	Raster Layer; Mosaic Layer; Feature Layer
in_points	Класс точечных пространственных объектов с точками оценки точности, который будет обновлен. Все точки из входного файла будут копироваться в обновленный выходной класс объектов, и значение параметра `target_field` будет обновляться из входного растра или класса пространственных объектов.	Feature Layer
out_points	Выходной шейп-файл с точками или точечный класс пространственных объектов, который содержит произвольно расположенные точки, используемые для оценки точности.	Feature Class
target_field (Дополнительный)	Определяет, действительно ли входные данные являются классифицированным изображением, либо это достоверные наземные данные. Классифицированное изображение – снимок, который только что был классифицирован. Достоверные наземные данные, или референсные данные, представляют собой идентифицированные объекты, они сравниваются с результатами классификации, чтобы оценить ее качество. `CLASSIFIED`–Входные данные являются классифицированным изображением. Используется по умолчанию. `GROUND_TRUTH`–Входные данные являются достоверными данными.	String
polygon_dimension_field (Дополнительный)	Поле измерений для значения параметра `in_points`. Назначенные точки обновляются на основании значений измерения сопоставления из этого поля.	Field
point_dimension_field (Дополнительный)	Поле измерений для значения параметра `in_points`. Входные данные с одинаковыми значениями измерений будут использованы для обновления соответствующих точек. Если параметр `in_class_data` задан как многомерный растр, растры со значениями измерений, которые соответствуют полю измерений для тестовых точек будут использованы для обновления. Предполагается, что многомерный растр содержит одно временное измерение (поле `StdTime`). В противном случае первое измерение будет использоваться для соответствия полю измерения тестовых точек.	Field

Пример кода

UpdateAccuracyAssessmentPoints, пример (автономный скрипт)

Пример обновления точек, используемых для оценки точности.

import arcpy
from arcpy.ia import *

UpdateAccuracyAssessmentPoints("c:\\test\\aapnt1.shp", "c:\\test\\grndtru.tif", "c:\\test\\aapnt2.shp", "GROUND_TRUTH")

Параметры среды

Этот инструмент не использует параметры среды геообработки.

Информация о лицензировании