Python ArcGIS train_classifier用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 arcgis.raster.analytics.train_classifier 的用法。

用法:

arcgis.raster.analytics.train_classifier(input_raster, input_training_sample_json, classifier_parameters, segmented_raster=None, segment_attributes='COLOR;MEAN', dimension_value_field=None, *, gis=None, future=False, **kwargs)

返回：

以字典格式返回 .ecs 文件

训练分类器任务是一项用于训练图像分类器并以字典格式返回 .ecs 文件的服务。 .ecs 文件用于分类函数。

Parameter	Description
input_raster	必需的 ImageryLayer 对象
input_training_sample_json	可选的 JSON。这是训练样本的字典表示。要将要素图层转换为 JSON，请执行： query_result = <feature_layer>.query() input_training_sample_json = query_result.to_json 对于 iso 方法，将 input_training_sample_json 设置为 None。
classifier_parameters	必需的字典。监督训练中使用的分类器算法和参数。 随机树示例： { “method”:”rt”, “params”：{ “maxNumTrees”:50, “maxTreeDepth”:30, “maxSampleClass”:1000 } } 支持向量机示例： { “method”:”svm”, “params”:{“maxSampleClass”:1000} } 最大似然示例： {“method”:”mlc”} 国际标准化组织示例： {“method”:”iso”, “params”： { “maxNumClasses”: 20, “maxIteration”: 20, “minNumSamples”: 20, “skipFactor”: 10, “maxNumMerge”: 5, “maxMergeDist”：0.5} }
segmented_raster	必需的 ImageryLayer 对象
segment_attributes	可选字符串。训练中使用的段属性字符串(用分号分隔)。它是以下属性的排列：颜色；意思是;性病；数数;紧凑;矩形。 例子： “COLOR; MEAN”
dimension_value_field	包含输入训练样本要素类中的维度值。 使用 analyze_changes_using_ccdc 和 analyze_changes_using_landtrendr 函数的变化分析栅格输出对栅格数据的时间序列进行分类时需要此参数。 ArcGIS Image Server 10.9 及更高版本中可用的参数。
gis	仅关键字参数。可选的 GIS 对象。如果未指定，则使用当前活动的连接。
future	仅关键字参数。可选的布尔值。如果为 True，则结果将是一个 GPJob 对象，并且结果将异步返回。

例子：

# Usage Example 1: Trains image classifiers based on 'Maximum Likelihood Estimation' algorithm.

raster = gis.content.search('my_inp_raster')[0].layers[0]
segment = gis.content.search('my_segmented_raster')[0].layers[0]

train = train_classifier(input_raster=raster,
                         input_training_sample_json=<sample_json>,
                         classifier_parameters={"method":"mlc"},
                         segmented_raster=segment)