arcgis如何对监督分类后栅格进行修改

在ArcGIS中，可以通过多种方式对监督分类后的栅格进行修改。以下是其中几种常见的方法：

1. 使用栅格计算器：栅格计算器工具可以对栅格进行数学运算和逻辑运算。通过选择合适的算术运算符和栅格图层，可以对分类后的栅格进行修改。例如，可以使用栅格计算器将某个类别的像元值更改为另一个类别的像元值，或者将某个类别与其他类别合并。

2. 使用分类重编码工具：分类重编码工具可以更改分类栅格的单一或多个类别编码。通过该工具，可以选择要修改的栅格图层和要修改的类别以及新的类别编码。这样可以轻松地将已经分类的栅格进行自定义修改。

3. 使用栅格编辑工具：栅格编辑工具提供了多种编辑栅格数据的功能。可以使用点、线和多边形等几何图形进行编辑，也可以对像元进行逐一编辑。这样可以修改分类后的栅格图层中的特定区域或像元信息，以达到修改的目的。

4. 使用空间分析工具：空间分析工具提供了强大的数据处理和分析功能。例如，可以使用提取工具将特定区域的栅格像元提取到新的栅格图层中，然后对这些像元进行修改。这样可以更加精细地进行分类栅格的修改。

总之，ArcGIS提供了多种灵活的工具和功能，可以对监督分类后的栅格进行修改。用户可以根据具体需求选择合适的方法来实现修改，并根据实际情况调整参数和操作，以达到修改栅格的目的。

相关问题

arcgis克里金插值后导出栅格

arcgis中的克里金插值是一种空间插值分析方法，用于根据已知的点数据估计未知地点的数值。该方法考虑了点数据之间的空间关系，并利用了半变异函数来估计未知地点的数值。在arcgis软件中，用户可以使用克里金插值工具对点数据进行插值分析，并将结果导出为栅格数据进行进一步的空间分析和可视化展示。

要在arcgis中进行克里金插值后导出栅格数据，首先需要收集或导入所需的点数据，并对数据质量进行检查和清洗。然后在arcgis的工具栏中选择插值分析工具，选择克里金插值，并设置插值的参数和参数值，如克里金模型、输出栅格分辨率、插值范围等。接着运行插值工具，等待插值分析结果生成。

当插值分析结果生成后，用户可以将结果导出为栅格数据。在arcgis中，可以通过选择导出工具，设置输出路径和格式，最常见的是GeoTIFF或GRID格式。在导出栅格数据时，用户还可以选择是否包含统计信息、坐标系统、颜色表等相关属性。

最后，导出的栅格数据可以用于进一步的空间分析和可视化展示，如制作等值线图、三维表面模型、栅格计算等。同时，还可以将导出的栅格数据与其他地理信息数据进行叠加分析，以获取更多的空间洞察。总的来说，在arcgis中进行克里金插值后导出栅格数据，是一种常用的空间分析方法，可以帮助用户更好地理解和利用地理信息数据。

ArcGISPro监督分类

### 如何在 ArcGIS Pro 中进行监督分类

#### 工具和环境设置
为了在 ArcGIS Pro 中执行监督分类，需要确保拥有适当权限并安装必要的扩展模块。只有地理数据库管理员才能运行某些高级工具[^1]。对于监督分类而言，主要依赖于影像分析工具集。

#### 创建训练样本
创建高质量的训练样本是成功实施监督分类的关键一步。通过“样本工具集”中的“创建样本”工具完成这一过程。选择合适的输入遥感影像作为基础数据源，input_raster = r"path_to_input_raster"
output_training_samples = r"path_to_output_samples"

arcpy.CreateTrainingSamples_management(
in_raster=input_raster,
out_table=output_training_samples,
classes="Class_1; Class_2",
min_size=50,
max_size=200
)

#### 训练分类器模型
一旦有了足够的训练样本，就可以开始构建分类器了。“训练样本”工具允许用户基于已有的标注数据来训练不同的机器学习算法，如随机森林等。这里给出一段简单的 Python 代码片段展示如何调用此功能：

classifier_definition = {
'type': "RANDOM_FOREST",
'parameters': {"ntrees": 100}
}

arcpy.ia.TrainClassifier(output_training_samples, classifier_definition)

这段脚本会读取前面生成好的训练样本文件，并按照设定好的配置去拟合一个随机森林分类器[^3]。

#### 应用分类器到整个图像区域
最后一步就是应用已经训练完毕的分类器至整幅待测地图范围内。这同样可以通过编程接口实现自动化操作:

classified_image_path = r"path_to_classified_image.tif"

arcpy.ClassifyRaster_management(
in_classifier_def=classifier_definition,
in_raster=input_raster,
out_raster=classified_image_path
)

以上就是在 ArcGIS Pro 平台上开展监督分类工作的基本流程概述。值得注意的是，在实际项目里可能还需要额外的数据预处理工作，比如辐射校正、大气纠正等等[^5]。