Изокластер (Инструменты Spatial Analyst)

Краткая информация

Использует алгоритм кластеризации изоданных для определения характеристик естественных групп ячеек в многомерном атрибутивном пространстве и хранит результаты в выходном ASCII-файле сигнатур.

Более подробно о работет Изокластер

Использование

Инструмент Изокластер выполняет кластеризацию многомерных данных, объединенных в списке входных каналов. Результирующий файл сигнатур может быть использован в качестве входных данных для инструмента классификации, например, Классификации по методу максимального подобия, который приводит к созданию классифицированного растра без обучения.
Если многоканальный растр указан как один из входных для параметра Входные каналы растра (in_raster_bands в Python), то будут обработаны все каналы.

Чтобы обработать выбранные каналы входного многоканального растра, вы можете сначала создать новый набор растровых данных, состоящий только из необходимых каналов, с помощью инструмента Объединить каналы, и используйте результат в списке Входные каналы растра (in_raster_bands в Python).
Минимальное действительное значение для числа классов равно двум. Максимально возможное число классов не ограничено. В общем случае, определение большего числа кластеров предполагает необходимость выполнения большего числа итераций.
Чтобы предоставить достаточно качественную статистику, необходимую для создания файла сигнатур, который будет использоваться в последующей классификации, каждый кластер должен содержать достаточное для адекватного представления кластера количество ячеек. Значение, вводимое для минимального размера класса, должно быть примерно в 10 раз больше, чем число слоев на входных каналах растра.
Значение, вводимое для интервала выборки, указывает, что в вычислениях кластера используется одна ячейка из каждого блока размером n-на-n.
Вы не должны объединять или удалять классы, либо менять какую-либо статистику, включенную в ASCII-файл сигнатур.
Как правило, чем больше ячеек содержится в экстенте пересечения входных каналов, тем большие значения должны быть заданы для минимального размера класса и интервала образца. Значения, вводимые для интервала выборки, должны быть достаточно малы с тем, чтобы корректно создать кластер для самых небольших участков, соответствующих категориям во входных данных, которые вы хотите отобразить.
Значения идентификаторов классов (ID) в выходном файле сигнатур начинаются с единицы и последовательно увеличиваются до числа входных классов. Номера классам присваиваются случайным образом.
Будут получены лучшие результаты, если все входные каналы будут иметь одинаковые диапазоны данных. Если каналы имеют сильно различающиеся диапазоны данных, эти диапазоны могут быть преобразованы в один и тот же диапазон при помощи Алгебры карт, чтобы уравнять их.

``<!--
См. Параметры среды анализа и Spatial Analyst для получения дополнительной информации о параметрах среды геообработки, применимых к этому инструменту.

Подпись	Объяснение	Тип данных
Входные каналы растра	Входные каналы растров. Они могут быть целочисленными или с плавающей точкой.	Raster Layer
Выходной файл сигнатур	Выходной файл сигнатур. Необходимо задать расширение `-->.gsg<!--`.	File
Число классов	Число классов, в которые будут сгруппированы ячейки.	Long
Число итераций (Дополнительный)	Число итераций, выполняемых в процессе кластеризации. Значение по умолчанию равно 20.	Long
Минимальный размер класса (Дополнительный)	Минимальное число ячеек в действительном классе. Значение по умолчанию равно 20.	Long
Интервал выборки (Дополнительный)	Интервал, который будет использован для выборки. Значение по умолчанию равно 10.	Long

IsoCluster(in_raster_bands, out_signature_file, number_classes, {number_iterations}, {min_class_size}, {sample_interval})

Имя	Объяснение	Тип данных
in_raster_bands [in_raster_band,...]	Входные каналы растров. Они могут быть целочисленными или с плавающей точкой.	Raster Layer
out_signature_file	Выходной файл сигнатур. Необходимо задать расширение `-->.gsg<!--`.	File
number_classes	Число классов, в которые будут сгруппированы ячейки.	Long
number_iterations (Дополнительный)	Число итераций, выполняемых в процессе кластеризации. Значение по умолчанию равно 20.	Long
min_class_size (Дополнительный)	Минимальное число ячеек в действительном классе. Значение по умолчанию равно 20.	Long
sample_interval (Дополнительный)	Интервал, который будет использован для выборки. Значение по умолчанию равно 10.	Long

Пример кода

-->IsoCluster<!--, пример 1 (окно Python)

В этом примере создается файл сигнатур для классификации входного многоканального растра на классы.

import arcpy
from arcpy import env
from arcpy.sa import *
env.workspace = "C:/sapyexamples/data"
IsoCluster("redlands", "c:/sapyexamples/output/isosig.gsg", 5, 20, 50, 15)

-->IsoCluster, пример 2 (автономный скрипт)

В этом примере создается файл сигнатур для классификации входного многоканального растра на классы.

# Name: IsoCluster_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"
outSig = "redlndiso.gsg"
classes = 5
cycles = 20
minMembers = 50
sampInterval = 15

# Run IsoCluster
IsoCluster(inRaster, outSig, classes, cycles, minMembers, sampInterval)

Параметры среды

Размер ячейки, Метод проецирования размера ячейки, Текущая рабочая область, Экстент, Географические преобразования, Маска, Выходная система координат, Временная рабочая область, Растр привязки

Информация о лицензировании