最尤法分類(Maximum Likelihood Classification) (Spatial Analyst)

ライセンス レベル:BasicStandardAdvanced

サマリ

一連のラスタ バンドに対して最尤法分類を実行し、出力として分類されたラスタを作成します。

[最尤法分類(Maximum Likelihood Classification)] ツールの仕組みの詳細

使用法

構文

MLClassify (in_raster_bands, in_signature_file, {reject_fraction}, {a_priori_probabilities}, {in_a_priori_file}, {out_confidence_raster})
パラメータ説明データ タイプ
in_raster_bands
[in_raster_band,...]

入力ラスタ バンド。

Raster Layer
in_signature_file

最尤法分類に使用されるクラス シグネチャのある入力シグネチャ ファイル。

.gsg」という拡張子が必須です。

File
reject_fraction
(オプション)

正しい割り当ての最小確率により、未分類のままになるセルの割合。

デフォルト値は 0.0 で、すべてのセルが分類されます。

有効なのは、0.00.0050.010.0250.050.10.250.50.750.90.950.9750.990.995 の 14 のエントリです。

String
a_priori_probabilities
(オプション)

事前確率の決定方法を指定します。

  • EQUAL すべてのクラスが同じ事前確率を持ちます。
  • SAMPLE 事前確率が、シグネチャ ファイル内のすべてのクラスでサンプリングされたセルの総数に対する各クラスのセル数に比例します。
  • FILE事前確率は、ASCII 入力事前確率ファイルから各クラスに割り当てられます。
String
in_a_priori_file
(オプション)

入力シグネチャ クラスの事前確率を含むテキスト ファイル。

事前確率ファイルの入力が必要になるのは、FILE オプションを使用したときだけです。

事前確率ファイルの拡張子は、「.txt」または「.asc」です。

File
out_confidence_raster
(オプション)

14 の信頼度の分類の確実度を示す出力信頼度ラスタ データセット。値が小さいほど、信頼度が高いことを表します。

Raster Dataset

戻り値

名前説明データ タイプ
out_classified_raster

出力分類ラスタ。

Raster

コードのサンプル

MaximimumLikelihoodClassification(最尤法分類)の例 1(Python ウィンドウ)

次の例では、入力シグネチャ ファイルとマルチバンド ラスタから得た 5 つのクラスを含む出力分類ラスタを作成しています。

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(最尤法分類)の例 2(スタンドアロン スクリプト)

次の例では、入力シグネチャ ファイルとマルチバンド ラスタから得た 5 つのクラスを含む出力分類ラスタを作成しています。

# 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")

環境

関連トピック

ライセンス情報

ArcGIS for Desktop Basic: 次のものが必要 Spatial Analyst
ArcGIS for Desktop Standard: 次のものが必要 Spatial Analyst
ArcGIS for Desktop Advanced: 次のものが必要 Spatial Analyst
7/28/2014