Funktionsweise von "Create Signatures"
Die vom Create Signatures-Werkzeug generierte Signaturdatei ist eine statistische Beschreibung der Klassen, die von den Beispielen abgeleitet wurden, die in den Eingabe-Raster- oder Feature-Referenzdaten identifiziert wurden. Die Datei besteht aus zwei Abschnitten:
- Die allgemeinen Informationen für alle Klassen, z. B. die Anzahl von Layern, Eingabe-Raster-Namen und Anzahl von Klassen.
- Signaturstatistiken für jede Klasse, die aus der Anzahl der Beispiele und den Mittel- und Kovarianzmatrizen bestehen.
Das Werkzeug erstellt eine Signaturdatei, die für andere multivariate Analyse-Werkzeuge als Eingabe verwendet werden soll. Das Werkzeug Maximum-Likelihood-Klassifizierung führt z. B. eine maximale Wahrscheinlichkeitsklassifizierung aus, für die sowohl die mittleren Vektoren einer Klasse als auch die Kovarianzmatrizen von einer Signaturdatei erforderlich sind.
Beispiel
Die von Create Signatures erzeugte Signaturdatei beginnt mit einer Kopfzeile, die auskommentiert ist. Die Kopfzeile behält die Eingaben bei, die verwendet wurden, um die Signaturdatei zu erstellen. Die Klassenbezeichnungen sind optional und können entweder über das Stichprobenfeld eingegeben werden, oder sie können der sich ergebenden Signaturdatei mithilfe eines Texteditors hinzugefügt werden.
Berechnen der Kovarianzoption
Das folgende Beispiel zeigt eine Signaturdatei. Die Eingabe ist ein Multiband-Raster mit dem Namen redlands. Die Referenzdaten sind ein Raster redzone5, das über fünf Beispielklassen verfügt. Die standardmäßig aktivierte Einstellung (COVARIANCE) der Option Compute covariance matrices wurde beibehalten.
- Die im Create Signatures-Werkzeugdialogfeld verwendeten Einstellungen:
Input raster bands: redlands
Input raster or feature sample data: redzone5
Sample field: "Value"
Output signature file: z5red.gsg
Compute covariance matrices: on
Die Ausgabesignaturdatei ist unten aufgeführt:
# Signatures Produced by ClassSig from Zone-Grid redsamp5 and Stack redlands
# Number of selected grids
/* 3
# Layer-Number Grid-name
/* 1 redlands3
/* 2 redlands1
/* 3 redlands2
# Type Number of Classes Number of Layers Number of Parametric Layers
1 5 3 3
# ----------------------------------------------------------------------
# Class ID Number of Cells Class Name
1 654 sand
# Layers 1 2 3
# Means
170.4908 155.7569 161.9419
# Covariance
1 292.6546 182.3661 186.2583
2 182.3661 127.8076 139.3009
3 186.2583 139.3009 196.3029
# ---------------------------------------------------------------
# Class ID Number of Cells Class Name
2 585 urban
# Layers 1 2 3
# Means
104.5009 92.4410 92.0513
# Covariance
1 384.6580 552.1828 389.0496
2 552.1828 1378.6750 863.5595
3 389.0496 863.5595 772.2063
# ---------------------------------------------------------------
# Class ID Number of Cells Class Name
3 783 forest
# Layers 1 2 3
# Means
27.0026 174.3768 72.7931
# Covariance
1 241.0818 -14.6301 293.7806
2 -14.6301 764.2914 221.4054
3 293.7806 221.4054 527.0799
# ---------------------------------------------------------------
# Class ID Number of Cells Class Name
4 951 water
# Layers 1 2 3
# Means
1.1504 0.0515 0.0873
# Covariance
1 7.2753 3.9638 6.4848
2 3.9638 2.5247 4.0702
3 6.4848 4.0702 6.5724
# -----------------------------------------------------------------
# Class ID Number of Cells Class Name
5 969 agri_field
# Layers 1 2 3
# Means
32.4675 232.7781 85.4149
# Covariance
1 423.1004 -684.8693 324.1354
2 -684.8693 1271.6315 -509.0008
3 324.1354 -509.0008 366.1232Bedeutet nur Option
Wenn die Kovarianzmatrizen nicht erforderlich sind, deaktivieren Sie die Option Compute covariance matrices (MEAN_ONLY). Im Folgenden finden Sie die Signaturdatei der gleichen Daten wie oben, aber ohne die Berechnung der Kovarianzmatrizen:
Input raster bands : redlands Input raster or feature sample data : redzone5 Sample field : "Value" Output signature file : z5red.gsg Compute covariance matrices : off
Die Ausgabesignaturdatei ist unten aufgeführt:
# Number of selected grids
/* 3
# Layer-Number Grid-name
/* 1 redlands3
/* 2 redlands1
/* 3 redlands2
# Type Number of Classes Number of Layers Number of Parametric Layers
1 5 3 3
# ----------------------------------------------------------------------
# Class ID Number of Cells Class Name
1 654 sand
# Layers 1 2 3
# Means
170.4908 155.7569 161.9419
# ---------------------------------------------------------------
# Class ID Number of Cells Class Name
2 585 urban
# Layers 1 2 3
# Means
104.5009 92.4410 92.0513
# ---------------------------------------------------------------
# Class ID Number of Cells Class Name
3 783 forest
# Layers 1 2 3
# Means
27.0026 174.3768 72.7931
# ---------------------------------------------------------------
# Class ID Number of Cells Class Name
4 951 water
# Layers 1 2 3
# Means
1.1504 0.0515 0.0873
# -----------------------------------------------------------------
# Class ID Number of Cells Class Name
5 969 agri_field
# Layers 1 2 3
# Means
32.4675 232.7781 85.4149