Классификация изображений
Пример ниже использует Toolbox SDK, который можно установить с помощью команды pip install toolbox-sdk. Дополнительные примеры на Python: для SDK, для Requests. Если вы используете другой язык программирования или нужно полное описание API, ознакомьтесь с Toolbox OpenAPI.
Документация
Выполняет автоматическую классификацию изображения (например, спутникового снимка) на основе векторного слоя с обучающими полигонами. Используется алгоритм Random Forest.
Для запуска инструмента нужно два файла:
Растр в GDAL-совместимом формате (предпочтительно GeoTIFF). Может содержать любое количество каналов, все они будут использованы для классификации.
Полигональный векторный слой с обучающими объектами. Поддерживается любой OGR-совместимый векторный формат (предпочтительно GeoPackage). У каждого полигона в атрибутах должно быть поле с номером класса объектов.
Указываются следующие параметры:
Название атрибута, в котором описывается номер класса для каждого объекта из слоя обучающих полигонов. Атрибут должен быть целочисленным.
Количество деревьев в лесу решений. Оставьте пустым, чтобы использовать значение по умолчанию (100).
Максимальная глубина дерева. Оставьте пустым, чтобы не ограничивать глубину дерева искусственно.
На выходе:
Классифицированный растр.
Отчет о классификации. В нем фиксируется общее качество классификации, количество неверно классифицированных пикселей в каждом классе (и указываются классы, в которые они были распределены вместо этого).
Посмотреть видео на youtube, rutube.
Попробуйте инструмент в действии
Нажмите кнопку Демо над формой инструмента. Поля будут автоматически заполнены демонстрационными значениями.
Нажмите кнопку Запустить.