تدريب مصنف الاحتمالية القصوى Train Maximum Likelihood Classifier

القائمة الرئيسية

الصفحات

تدريب مصنف الاحتمالية القصوى Train Maximum Likelihood Classifier

لمتابعة موقعنا ليصلك كل جديد إضغط هنا


Train Maximum Likelihood Classifier Tool

أداة تدريب مصنف الاحتمالية القصوى

ArcMap ArcGIS

How to use Train Maximum Likelihood Classifier Tool in Arc Toolbox??

كيفية استخدام أداة تدريب مصنف الاحتمالية القصوى ؟؟

كيفية استخدام أداة تدريب مصنف الاحتمالية القصوى ؟؟

Path to access the toolمسار الوصول الى الأداة

:

Train Maximum Likelihood Classifier Tool, Segmentation and Classification Toolset, Spatial Analyst Tools Toolbox

Train Maximum Likelihood Classifier Tool 

Train Maximum Likelihood Classifier

Generates an Esri classifier definition (.ecd) file using the Maximum Likelihood Classifier (MLC) classification definition.

يولد ملف تعريف مصنف Esri (.ecd) باستخدام تعريف تصنيف مصنف الاحتمالية القصوى (MLC).

1.    Input Raster ادخل البيانات النقطية

The raster dataset to classify.

مجموعة البيانات النقطية المطلوب تصنيفها.

Input Training Sample Features

The training sample file or layer that delineates your training sites.

These can be either shapefiles or feature classes that contain your training samples. The following field names are required in the training sample file:

Output Classifier Definition File

The output JSON file that contains attribute information, statistics, hyperplane vectors, and other information for the classifier. An .ecd file is created.

Additional Input Raster (optional)

Optionally incorporate ancillary raster datasets, such as a segmented image or DEM.

Segment Attributes Used (optional)

Specifies the attributes to be included in the attribute table associated with the output raster.

This parameter is only active if the Segmented key property is set to true on the input raster. If the only input to the tool is a segmented image, the default attributes are COLOR, COUNT, COMPACTNESS, and RECTANGULARITY. If an Additional Input Raster is included as an input with a segmented image, MEAN and STD are also available attributes.

2.    Input Training Sample Features أدخل معالم نموذج التدريب

The training sample file or layer that delineates your training sites.

These can be either shapefiles or feature classes that contain your training samples. The following field names are required in the training sample file:

· classname—A text field indicating the name of the class category.

· classvalue—A long integer field containing the integer value for each class category.

ملف نموذج التدريب أو الطبقة التي تحدد مواقع التدريب الخاصة بك.

يمكن أن تكون هذه إما ملفات أشكال أو فئات ميزات تحتوي على عينات التدريب الخاصة بك. أسماء الحقول التالية مطلوبة في ملف عينة التدريب:

• اسم الفئة - حقل نص يشير إلى اسم فئة الفئة.

• قيمة الفئة - حقل عدد صحيح طويل يحتوي على قيمة عدد صحيح لكل فئة فئة.

3.    Output Classifier Definition File ملف تعريف مصنف المخرج

The output JSON file that contains attribute information, statistics, hyperplane vectors, and other information for the classifier. An .ecd file is created.

ملف JSON الناتج الذي يحتوي على معلومات البيانات الجدولية والإحصائيات ومتجهات المستوى الفائق ومعلومات أخرى للمصنف. يتم إنشاء ملف .ecd.

Additional Input Raster (optional)

Optionally incorporate ancillary raster datasets, such as a segmented image or DEM.

Segment Attributes Used (optional)

Specifies the attributes to be included in the attribute table associated with the output raster.

This parameter is only active if the Segmented key property is set to true on the input raster. If the only input to the tool is a segmented image, the default attributes are COLOR, COUNT, COMPACTNESS, and RECTANGULARITY. If an Additional Input Raster is included as an input with a segmented image, MEAN and STD are also available attributes.

4.    Additional Input Raster (optional) مدخلات نقطية إضافية (اختياري)

Optionally incorporate ancillary raster datasets, such as a segmented image or DEM.

اختياريًا ، قم بتضمين مجموعات البيانات النقطية المساعدة ، مثل صورة مجزأة أو DEM.

Segment Attributes Used (optional)

Specifies the attributes to be included in the attribute table associated with the output raster.

This parameter is only active if the Segmented key property is set to true on the input raster. If the only input to the tool is a segmented image, the default attributes are COLOR, COUNT, COMPACTNESS, and RECTANGULARITY. If an Additional Input Raster is included as an input with a segmented image, MEAN and STD are also available attributes.

5.    Segment Attributes Used (optional) جدول بيانات المقطع المستخدمة (اختياري)

Specifies the attributes to be included in the attribute table associated with the output raster.

· COLOR—The RGB color values are derived from the input raster, on a per-segment basis.

· MEAN—The average digital number (DN), derived from the optional pixel image, on a per-segment basis.

· STD—The standard deviation, derived from the optional pixel image, on a per-segment basis.

· COUNT—The number of pixels comprising the segment, on a per-segment basis.

· COMPACTNESS—The degree to which a segment is compact or circular, on a per-segment basis. The values range from 0 to 1, where 1 is a circle.

· RECTANGULARITY—The degree to which the segment is rectangular, on a per-segment basis. The values range from 0 to 1, where 1 is a rectangle.

This parameter is only active if the Segmented key property is set to true on the input raster. If the only input to the tool is a segmented image, the default attributes are COLOR, COUNT, COMPACTNESS, and RECTANGULARITY. If an Additional Input Raster is included as an input with a segmented image, MEAN and STD are also available attributes.

يحدد السمات المراد تضمينها في جدول البيانات المرتبط بالمخرجات النقطية.

COLOR - يتم اشتقاق قيم ألوان RGB من البيانات النقطية المدخلة ، على أساس كل مقطع.

• يعني - متوسط ​​الرقم الرقمي (DN) ، المشتق من صورة البكسل الاختيارية ، على أساس كل مقطع.

STD - الانحراف المعياري ، المشتق من صورة البكسل الاختيارية ، على أساس كل مقطع.

COUNT - عدد وحدات البكسل التي تتألف من المقطع ، على أساس كل مقطع.

• الترابط - الدرجة التي يكون فيها المقطع مدمجًا أو دائريًا ، على أساس كل جزء. تتراوح القيم من 0 إلى 1 ، حيث 1 عبارة عن دائرة.

RECTANGULARITY - الدرجة التي يكون عندها المقطع مستطيلاً ، على أساس كل مقطع. تتراوح القيم من 0 إلى 1 ، حيث 1 مستطيل.

تكون هذه المعلمة نشطة فقط إذا تم تعيين خاصية المفتاح المقسم إلى "صواب" في البيانات النقطية للإدخال. إذا كان الإدخال الوحيد للأداة عبارة عن صورة مجزأة ، فإن السمات الافتراضية هي COLOR و COUNT و COMPACTNESS و RECTANGULARITY. إذا تم تضمين إدخال نقطي إضافي كمدخل مع صورة مجزأة ، فإن MEAN و STD هما أيضًا سمات متاحة.

 اليك صفحه ومجموعة على الفيس بوك لتعلم أكثر بما يخص نظم المعلومات الجغرافية (GIS) و برنامج ArcGIS Pro من خلال هذه الروابط:


مجموعة على الفيس بوك ArcGIS Pro من هنا.
مجموعة على الفيس بوك GIS for WE - ArcGIS Pro من هنا.
صفحة الفيس بوك GIS for WE من هنا.

 

GIS for WE

تعليقات

التنقل السريع
    >