Skip to main content

Линейное спектральное несмешивание (Инструменты Spatial Analyst)

Краткая информация

Выполняет субпиксельную классификацию и вычисляет относительную распространенность различных типов почвенно-растительного покрова для отдельных пикселов.

Linear Spectral Unmixing tool illustration

Использование

  • Этот инструмент вычисляет долю материалов для отдельных пикселов, которые содержат несколько материалов. Он создает многоканальный растр, в котором каждый канал соответствует относительной распространенности каждого класса наземного покрова. Например, вы можете использовать его для классификации наземного покрова на мультиспектральном снимке, чтобы идентифицировать зеленую растительность, открытый почвенный покров и мертвую растительность, или растительность, в которой не происходит фотосинтез.

  • Этот инструмент поддерживает несколько форм входных спектральных данных, например, спектральные библиотеки Esri (.esl) или спектральные библиотеки формата ENVI (.sli).

  • Инструмент поддерживает устаревшую форму входных спектров JSON. Ниже приведен пример спектрального файла, предоставленного как файл '.json':

    {
  "EsriEndmemberDefinitionFile" : 0,
  "FileVersion" : 1,
  "NumberOfEndmembers" : 3,
  "NumberOfBands" : 7,
  "Endmembers" : [
    {
      "EndmemberID" : 1,
      "EndmemberName" : "urban",
      "SpectralProfile" : [
            88,
            42,
            48,
            38,
            86,
            115,
            59
          ]
    },
    {
      "EndmemberID" : 2,
      "EndmemberName" : "vegetation",
      "SpectralProfile" : [
            50,
            21,
            20,
            35,
            50,
            110,
            23
          ]
    },
    {
      "EndmemberID" : 3,
      "EndmemberName" : "water",
      "SpectralProfile" : [
            51,
            20,
            14,
            9,
            7,
            116,
            4
          ]
    }
  ]
}

  • Файлы определения классификатора (.ecd), созданные с помощью инструмента Классификатор по методу максимального правдоподобия с обучением, являются единственными выходными данными классификатора, поддерживаемыми в настоящее время.

  • Для полигональных объектов требуются следующие имена полей:

    • classname—Текстовое поле, обозначающее имя категории классов

    • classvalue—Длинное целочисленное поле, в котором хранится целое значение для каждой категории класса

  • При вычислении относительной распространенности каждого класса почвенно-растительного покрова решение может содержать отрицательные коэффициенты или дроби. В этом случае просмотрите обучающие образцы в своем входном спектральном профиле, чтобы убедиться, что они точно представляют каждый класс. Если они корректны, выберите Неотрицательный для Опции выходного значения.

  • Количество каналов во входном изображении и входных спектральных данных должно совпадать, если входные спектральные данные являются файлом .ecd, классом объектов обучающей выборки или файлом .json.

  • Если входные спектры взяты из файла спектральной библиотеки (.esl или .sli), то при несовпадении количества каналов будет применен спектральный пересчет с использованием метода усреднения каналов. Дополнительно вы можете пересчитать спектр с помощью инструмента Изменить разрешение библиотечных спектров из набора инструментов Image Analyst.

  • Если спектральные данные взяты из спектральной библиотеки, в которой значения отражения находятся в диапазоне от 0 до 1, например, из спектральной библиотеки USGS, то входной растр отражательной способности поверхности также должен содержать значения от 0 до 1.

  • Если входное изображение не находится в диапазоне 0 — 1, например 8 или 16 бит, рекомендуется собрать спектральную сигнатуру материала из изображения с помощью инструмента Спектральный вьюер в наборе инструментов Image Analyst. Дополнительно, поставьте отметку Удалить континуум, чтобы нормализовать значения пикселов и данные входной библиотеки спектров.

  • Если опция Удалить континуум включена, выпуклая оболочка устанавливается поверх спектра с использованием прямолинейных сегментов, соединяющих локальные максимумы спектра. Континуум будет удален путем деления его на фактический спектр для каждого пиксела изображения и входные спектры. Это позволяет сравнивать характеристики поглощения с общей линией базиса.

Параметры

Подпись Объяснение Тип данных

Входной растр

Входной набор растровых данных отражающей способности поверхности.

Raster Dataset; Mosaic Dataset; Mosaic Layer; Raster Layer; File; Image Service

Файл спектра или обучающие объекты

Спектральная информация для разных классов почвенно-растительного покрова.

Файл может быть любым из следующих:

File; Feature Layer; String

Опции выходного значения

(Дополнительный)

Определяет, как будут задаваться выходные значения пикселов.

  • Сумма равна единице–Значения класса для каждого пиксела будут заданы в десятичном формате, причем сумма всех классов будет равна единице. Например: Class1 = 0.16; Class2 = 0.24; Class3 = 0.60.

  • Неотрицательное–Не должно быть отрицательных выходных значений.

String

Удалить континуум

(Дополнительный)

Определяет, будут ли спектры нормализованы на основе изображения или базовых данных.

  • Отмечено–Спектры будут нормализованы на основе изображения или базовых данных.

  • Не отмечено–Спектры не будут нормализованы на основе изображения или базовых данных. Используется по умолчанию.

Boolean

Возвращаемое значение

Подпись Объяснение Тип данных

Выходной растр

Выходной многоканальный набор растровых данных.

Raster

Параметры среды

Сжатие, Текущая рабочая область, Географические преобразования, NoData, Выходное ключевое слово конфигурации, Выходная система координат, Экстент, Коэффициент параллельной обработки, Пирамидный слой, Статистика растра, Метод пересчета, Временная рабочая область, Растр привязки, Размер листа

Информация о лицензировании

  • Basic: Требуется Spatial Analyst или Image Analyst
  • Standard: Требуется Spatial Analyst или Image Analyst
  • Advanced: Требуется Spatial Analyst или Image Analyst