Iso 聚类非监督分类 (空间分析)

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执行非监督分类。

了解有关交互式监督分类工具的工作原理的详细信息

用法

语法

IsoClusterUnsupervisedClassification (Input_raster_bands, Number_of_classes, {Minimum_class_size}, {Sample_interval}, {Output_signature_file})
参数说明数据类型
Input_raster_bands
[in_raster_band,...]

输入栅格波段。

Raster Layer
Number_of_classes
number_of_classes

要将像元划分成的类数目。

Long
Minimum_class_size
minimum_class_size
(可选)

一个有效类中的最小像元数。

默认值为 20。

Long
Sample_interval
sample_interval
(可选)

采样所使用的间隔。

默认值为 10。

Long
Output_signature_file
out_signature_file
(可选)

输出特征文件。

必须指定一个 .gsg 扩展名。

File

返回值

名称说明数据类型
Output_classified_raster

输出分类的栅格。

Raster

代码示例

Iso 聚类非监督分类 (IsoClusterUnsupervisedClassification) 示例 1(Python 窗口)

本示例执行将输入波段分为 5 类的非监督分类并输出分类的栅格。

import arcpy
from arcpy import env
from arcpy.sa import *
env.workspace = "C:/sapyexamples/data"
outUnsupervised = IsoClusterUnsupervisedClassification("redlands", 5, 20, 50)
outUnsupervised.save("c:/temp/unsup01")
Iso 聚类非监督分类 (IsoClusterUnsupervisedClassification) 示例 2(独立脚本)

本示例执行将输入波段分为 5 类的非监督分类并输出分类的栅格。

# Name: IsoClusterUnsupervisedClassification_Ex_02.py
# Description: Uses an isodata clustering algorithm to determine the 
#    characteristics of the natural groupings of cells in multidimensional 
#    attribute space and stores the results in an output ASCII signature file.
# 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"
classes = 5
minMembers = 50
sampInterval = 15

# Check out the ArcGIS Spatial Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("Spatial")

# Execute IsoCluster
outUnsupervised = IsoClusterUnsupervisedClassification(inRaster, classes, minMembers, sampInterval)
outUnsupervised.save("c:/temp/outunsup01.tif")

环境

相关主题

许可信息

ArcView: 需要 Spatial Analyst
ArcEditor: 需要 Spatial Analyst
ArcInfo: 需要 Spatial Analyst

7/10/2012