ArcGIS教程:最大似然法分类

  摘要

  对一组栅格波段执行最大似然法分类并创建分类的输出栅格数据。

  用法

  · 通过创建特征、编辑特征,或通过 Iso 聚类工具创建的任何特征文件,对于输入特征文件而言均为有效条目。它们都具有一个 .gsg 扩展名。

  · 默认情况下,输出栅格中的所有像元都将进行分类,每个具有相等概率权重的类都会附加到相应的特征中。

  · 输入先验概率文件必须是包含两列的 ASCII 文件。左列中的值表示类 ID。右列中的值表示相应类的先验概率。类别先验概率的有效值必须大于或等于零。如果指定零作为概率,则类无法显示在输出栅格中。指定先验概率的总和必须小于或等于一。该文件的格式如下:

  · 1 .3

  · 2 .1

  · 4 .0

  · 5 .15

  · 7 .05

  8 .2

  文件中所忽略的类将接收值 1 其余部分的平均先验概率。在上面的示例中,所有从 1 到 8 的类都在特征文件中表示。类3 和类 6 的先验概率在输入先验概率文件中缺失。由于上述文件中所有指定概率的总和等于 0.8,概率的其余部分 (0.2)将与未指定类的数量 (2) 相除。因此,类 3 和类 6 将被分别指定概率 0.1。

  · 位于任意两个有效值之间的指定剔除分数将被分配给下一个更高级别的有效值。例如,0.02 将变成 0.025。

  · 通过剔除分数得到的输出栅格中的像元数和由小于输入的相应剔除分数值的置信度总和表示的像元数之间存在直接关系。

  · 如果输入为创建自多波段栅格(超过三个波段)的图层,则操作将会考虑与源数据集相关联的所有波段,而不仅仅是由图层加载(符号化)的三个波段。

  · 您可以使用多种方式将多波段栅格的波段子集指定为工具的输入。

  · 如果要使用工具对话框,则通过输入栅格波段旁边的按钮导航至多波段栅格,打开栅格并选择所需波段。

  · 如果多波段栅格是内容列表中的图层,则可以使用创建栅格图层工具来创建一个新的只包含所需波段的多波段图层。

  · 您还可以用波段合成来创建一个只包含所需波段的新数据集,并将生成的数据集用作工具的输入。

  ·在 Python 中,可以在工具参数中以列表形式直接指定所需波段。

  · 如果特征文件中的类名称与类 ID 不同,则会向名为 CLASSNAME 的输出栅格属性表添加一个附加字段。对于输出表中的每个类,CLASSNAME 会包含与该类关联的类名称。例如,如果特征文件中各个类的类名称是描述性字符串名称(如针叶树、水体和市区),则这些名称会被传递到 CLASSNAME 字段。

  · 输入先验概率文件的扩展名是 .txt。

  语法

  MLClassify (in_raster_bands, in_signature_file, {reject_fraction}, {a_priori_probabilities}, {in_a_priori_file}, {out_confidence_raster})

  代码实例

  MaximimumLikelihoodClassification 示例 1(Python 窗口)

  本例将创建包含来自输入特征文件和多波段栅格的五个类的分类输出栅格。

  import arcpy

  from arcpy import env

  from arcpy.sa import *

  env.workspace = "C:/sapyexamples/data"

  mlcOut = MLClassify("redlands", "c:/sapyexamples/data/wedit5.gsg", "0.0",

  "EQUAL", "", "c:/sapyexamples/output/redmlcconf")

  mlcOut.save("c:/sapyexamples/output/redmlc")

  MaximimumLikelihoodClassification 示例 2(独立脚本)

  本例将创建包含来自输入特征文件和多波段栅格的五个类的分类输出栅格。

  # Name: MLClassify_Ex_02.py

  # Description: Performs a maximum likelihood classification on a set of

  # raster bands.

  # 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"

  sigFile = "c:/sapyexamples/data/wedit5.gsg"

  probThreshold = "0.0"

  aPrioriWeight = "EQUAL"

  aPrioriFile = ""

  outConfidence = "c:/sapyexamples/output/redconfmlc"

  # Check out the ArcGIS Spatial Analyst extension license

  arcpy.CheckOutExtension("Spatial")

  # Execute

  mlcOut = MLClassify(inRaster, sigFile, probThreshold, aPrioriWeight,

  aPrioriFile, outConfidence)

  # Save the output

  mlcOut.save("c:/sapyexamples/output/redmlc02")

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。

时间: 2024-10-25 01:23:46

ArcGIS教程:最大似然法分类的相关文章

ArcGIS教程:Spatial Analyst 扩展模块进行影像分类

在 ArcGIS Spatial Analyst 扩展模块中,多元分析工具集提供了用于监督分类和非监督分类的工具.影像分类工具条提供了一个用户友好的环境,可创建监督分类中使用的训练样本和特征文件.最大似然法分类工具是主要的分类方法.识别类别及其统计数据的特征文件是此工具的必需输入.对于监督分类,通过影像分类 工具条使用训练样本来创建特征文件.对于非监督分类,则通过运行聚类工具来创建特征文件.Spatial Analyst 也提供了用于分类后处理的工具,如过滤和边界清理.以下图表说明了影像分类工作

ArcGIS教程:Iso 聚类非监督分类

摘要 使用 Iso 聚类工具和最大似然法分类工具对一系列输入栅格波段运行非监督分类. 使用方法 · 此工具结合了 Iso 聚类工具与最大似然法分类工具的功能.输出经过分类的栅格.作为可选的,它也能够输出特征文件. · 此工具生成的特征文件可用作其它分类工具(比如最大似然法分类)的输入.从而更好地控制分类參数. · 类数的最小有效值为二.不存在最大聚类数.通常情况下.聚类越多,所需的迭代就越多. · 要提供充足的必要统计数据.生成特征文件以供将来分类使用,每一个聚类都应当含有足够的像元来准确地表示

ArcGIS教程:3D Analyst基础知识

创建3D视图 以三维形式查看数据能为您提供一个全新的认识.通过三维视图可以深入了解通过相同数据的平面地图不易察觉的内容.例如,您不必根据配置等值线来推断是否存在山谷,您能够实际看到山谷和感到谷底和谷脊的高度差异. ArcGlobe 和 ArcScene 可用于构建多图层 3D 环境,并控制如何对各图层进行符号化.渲染各图层和在 3D 空间中定位各图层.还可以控制 3D 视图的全局属性,如照明度或垂直夸大.可以通过以下方式选择要素:使用要素的属性或要素相对于其他要素的位置,或者在场景或地球中单击各

ArcGIS教程:ArcGIS中矢量裁剪栅格图像

(1)是否需要裁剪栅格图象区域通过一个面状的shapefile表达出来? 如果可以,那么就很简单了. 在ArcMap中,调用空间分析扩展模块,将你感兴趣区的shapefile多边形图层设置为掩膜,然后在栅格计算器中重新计算一下你的图象,它就会沿掩膜裁出. 设置掩膜:空间分析工具条的下拉菜单>option里面设置 (2)用任意多边形剪切栅格数据(矢量数据转换为栅格数据) 2.1在ArcCatlog下新建一个要素类(要素类型为:多边形),命名为:ClipPoly.shp 2.2在ArcMap中,加载

ArcGIS教程:区域插值参数

构建有效模型 与所有地统计插值方法一样,区域插值中的预测准确性取决于模型的准确性.了解此事项后,在地统计向导 中构建有效模型时应多加注意. 由于 ArcGIS Geostatistical Analyst 扩展模块中的区域插值是通过克里金框架实现的,因此交互式变异分析是构建模型的重要步骤.通常很难从视觉上判断协方差曲线的质量,因此为每个经验协方差(下图中的蓝十字)提供了置信区间(下图中的红色垂直线段).如果正确指定了协方差模型,预计有 90% 的经验协方差落在置信区间内.在下图中,12 个经验协

ArcGIS教程:ArcGIS栅格数据的合并和剪切

1.合并:ArcToolBox->DataManagement->Raster->Mosaic. 2.剪切:在ArcMap中,调用空间分析扩展模块,将你感兴趣区的shapefile多边形图层设置为掩膜(空间分析工具条的下拉菜单>option里面设置),然后在栅格计算器中重新计算一下你的图象,它就会沿掩膜裁出. 以上教程来源地理国情监测云平台,更多ArcGIS教程及空间地理信息数据请咨询本平台,电话:010-84896208转898.官方微信号DLGQJC,为您提供3S行业知识及每日

ArcGIS教程:ArcGIS中图层添加投影及投影转换

由于GIS描述的是位于地球表面的空间信息,所以在表示时必须嵌入到一个空间参照系中,这个参照系就是坐标系它是根据椭球体等参数建立的.我国目前所用到的三种主要坐标系是:北京1954.西安1980及WGS84. 有了坐标系,即椭球体,数据图层就有了地理坐标,地理坐标是用经纬度表示球面的位置的.为了能够将地图从三维地理坐标通过投影转换成二位平面坐标,还要进行投影,这样的坐标系叫做投影坐标系.常用的投影有高斯-克吕格(Gauss-Kruger)投影,阿尔博斯(Albers Equal-Area Conic

ArcGIS教程:执行分类

分类的目的是将研究区域内的每个像元分配给一个已知类(监督分类)或一个聚类(非监督分类).在这两种情况下,分类的输入是一个包含每个类或聚类的多元统计信息的特征文件.每次分类的结果都是将地图中的研究区域划分为若干类,其中一些已知类与训练样本对应,而另一些自然产生的类则与通过聚类定义的聚类对应.将位置划分为若干个与聚类对应的自然产生的类的过程也被称为层化. "影像分类"工具条为实现执行分类所需的多步骤工作流提供了一个集成环境. 最大似然法 同一个类中的像元很少是同质的.将训练样本用于监督分类

ArcGIS教程:模糊分类的工作原理

模糊分类工具基于属于指定集合的概率对输入数据进行重分类或转换至介于 0 到 1 的范围内.0 分配给确定不属于指定集合的位置,1 分配给确定属于指定集合那些值,0 到 1 之间整个范围的概率分配给某些等级的可能成员(值越大,概率越大). 可以使用 ArcGIS Spatial Analyst 扩展模块中任意数量的可用函数和运算符对输入值进行转换,将这些值重分类为 0 到 1范围内的概率范围.但是,模糊分类工具允许根据一系列适用于模糊化处理的特定函数对连续的输入数据进行转换.例如,模糊线性分类函数