Как работает инструмент Создать сигнатуры (Create Signatures)

Файл сигнатур, создаваемый инструментом Создать сигнатуры (Create Signatures) — это статистическое описание классов, полученных с использованием эталонов, определяемых на входных растровых или векторных данных образца. Файл состоит из двух разделов:

Инструмент создает файл сигнатур, который будет использоваться инструментами многомерного анализа. Например, инструмент Классификация по методу максимального подобия (Maximum Likelihood Classification) запускает классификацию по методу максимального подобия, при выполнении которой обязательны векторы среднего для класса и матрица ковариации, входящие в файл сигнатур.

Пример:

Файл сигнатур, создаваемый инструментом Создать сигнатуры (Create Signatures), начинается с заголовка, содержание которого поясняется далее. Заголовок содержит названия входных данных, использованных для создания файла сигнатур. Имена классов не являются обязательными и могут указываться в Поле образца (Sample field) или добавляться в выходной файл сигнатур с помощью любого текстового редактора.

Опция вычисления ковариации

На следующем примере показан файл сигнатур. Входные данные — многоканальный растр с именем redlands. Опорные данные - растр redzone5, имеет пять опорных классов. Опция 'Вычислить ковариационную матрицу (Compute covariance matrices)' была оставлена для параметра по умолчанию (COVARIANCE).

  • Параметры, используемые в диалоговом окне инструмента Создать сигнатуры (Create Signatures):

    Входные растровые каналы (Input raster bands) : redlands

    Входные растровые или векторные данные образца (Input raster or feature sample data) : redzone5

    Поле образца (Sample field) : «Value»

    Выходной файл сигнатур (Output signature file) : z5red.gsg

    Вычислить ковариационную матрицу (Compute covariance matrices) : on

Выходной файл сигнатур приведен ниже:

# 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    366.1232

Опция Только средние

Если не требуются матрицы ковариации, отключите опцию Вычислить матрицы ковариации (Compute covariance matrices) (MEAN_ONLY). Ниже приведен файл сигнатур из данных, используемых выше, но без вычисления ковариационных матриц:

Input raster bands : redlands
Input raster or feature sample data : redzone5
Sample field : "Value"
Output signature file : z5red.gsg
Compute covariance matrices : off

Выходной файл сигнатур приведен ниже:

# 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

Связанные темы

9/11/2013