遥感影像监督分类的终极攻略：轻松解锁ArcGIS Pro操作指南

2023-10-22 14:22:16

ArcGIS Pro 监督分类：通往遥感影像洞察之门的指南

在遥感影像分析的广袤领域中，监督分类扮演着举足轻重的角色。它就像一座指引者，指引我们从浩瀚的影像数据中提取出有价值的信息，将冰冷的像素转化为承载着丰富地理信息的宝藏。而在这场探险中，ArcGIS Pro 无疑是当之无愧的王者，提供了一系列强大的分类算法，包括随机森林、支持向量机和最大似然法，让我们能够根据不同的应用场景和数据特点，选择最适合的分类工具。

ArcGIS Pro 监督分类的秘密武器

在监督分类的舞台上，随机森林和支持向量机这两大分类算法备受推崇。它们就像两位身怀绝技的武林高手，各领风骚，拥有着各自的优势和适用场景。

随机森林：经验丰富的侠客

随机森林，就像一位经验丰富的侠客，能够从杂乱无章的数据中洞悉规律，寻找到隐藏在像素背后的秘密。它擅长处理高维度、多源异构的数据，能够有效避免过拟合，让分类结果更加可靠。

支持向量机：严谨的数学家

支持向量机，则是一位严谨的数学家，能够在数据中找到最优的超平面，将不同的地物类型分隔开来。它对噪声和异常值具有较强的鲁棒性，特别适合处理具有非线性特征的数据。

揭秘 ArcGIS Pro 监督分类的奥秘

掌握了随机森林和支持向量机这两大分类利器，让我们一步一步揭开 ArcGIS Pro 监督分类的神秘面纱：

数据预处理：为分类做好准备

就像盖房子需要地基一样，分类前的数据预处理至关重要。我们需要对遥感影像进行辐射定标、几何校正和镶嵌拼接，确保影像的质量和一致性。

感兴趣区选择：告诉计算机你要分类什么

接下来，我们需要告诉计算机，我们要分类的是什么。通过感兴趣区的选择，我们可以划定分类的范围，让计算机知道我们要关注哪些区域。

训练样本采集：为计算机提供分类依据

训练样本是分类算法学习的基础。我们需要从感兴趣区中采集代表不同地物类型的样本，让计算机能够从这些样本中学习到地物类型的特征。

分类器训练：让计算机学会分类

收集好训练样本后，我们就需要训练分类器了。根据选择好的分类算法，分类器会利用训练样本学习地物类型的特征，并建立分类模型。

分类结果输出：见证分类的成果

训练完成后，就可以将分类模型应用于整个遥感影像了。分类结果会以栅格图的形式输出，让我们能够直观地看到不同地物类型的分布情况。

精度评估：检验分类的准确性

最后，我们需要对分类结果进行精度评估，看看分类器学得怎么样。我们可以利用验证样本或其他已知数据，来评估分类结果的准确性和可靠性。

代码示例

import arcpy
from arcpy.sa import *

# 设置工作空间
arcpy.env.workspace = "C:/path/to/workspace"

# 加载遥感影像
input_image = "C:/path/to/input_image.tif"

# 感兴趣区选择
roi_feature = "C:/path/to/roi_feature.shp"

# 训练样本采集
training_samples = arcpy.da.FeatureClassToNumPyArray(roi_feature, ("class_id", "SHAPE"))

# 分类器训练
classifier = arcpy.sa.TrainSupportVectorMachineClassifier(input_image, training_samples, "class_id")

# 分类
classified_image = classifier.classify(input_image)

# 输出分类结果
output_image = "C:/path/to/output_image.tif"
classified_image.save(output_image)

# 精度评估
validation_samples = arcpy.da.FeatureClassToNumPyArray("C:/path/to/validation_samples.shp", ("class_id", "SHAPE"))
accuracy = arcpy.sa.AssessAccuracy(validation_samples, classified_image)