教師付き分類の⽅法が知りたい。2013/05/20 · 対象製品： ERDAS IMAGINE Core 利機能： Rasterタブ（Signature Editor（Signature Editor））備考：

Frequently Asked Questions

教師付き分類の⽅法が知りたい。 F A Q 種別：解析・処理対象製品： ERDAS IMAGINE Core 利⽤機能： Raster タブ（Signature Editor（Signature Editor））備考：この FAQ は 2011（Ver.11.0.5）で作成しています。

対象ライセンスは Professional です。

■ 教師付き分類の⽅法教師付き分類は、教師無し分類と対⽐され、ユーザーが分類項⽬ごとに分類条件を指定することによって画像を分類する⽅法です。分類条件の指定にあたっては、画像中の任意のエリア（トレーニングエリア）を指定することによって対象項⽬の統計情報を取得し、条件として設定します。

教師付き分類は、トレーニングエリアに基づいて分類されるため、ユーザーが分類するクラスについて、それぞれのトレーニングエリアを指定する必要があります。そのため、教師無し分類と⽐較した場合、解析に時間を要しますが、分類項⽬や分類条件を変更することが可能となります。トレーニングエリアの取得にあたっては、ユーザーが分類したいクラスとその分光特性に注意する必要があります。例えば、⽔域を取得する場合に、内⽔⾯と外⽔⾯において分光特性が異なる場合があります。このような場合は、⽔域に対するトレーニングエリアを 2 種類取得し、教師付き分類後に結果を統合することが必要です。

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ERDAS IMAGINEでは、教師（分類条件）を指定するために、Signature Editorを使⽤します。Signature Editorへの分類条件の指定にあたっては、2D ViewでAOIによりトレーニングエリアを指定します。



ERDAS IMAGINE の教師付き分類は、トレーニングエリアの取得によって得られた情報から画像分類を⾏う際に、複数の分類条件に所属する画素や未分類画素の取り扱い⽅法を設定することが可能です。処理の流れを下図にまとめます。

分類結果を割当 Parametric ルール

未分類画素

＝1

Parametric ルールから

分類

Parametricルールから

分類未分類

Nonparametric ルール

Unclassified オプション

Overlap オプション

＝0 ＞1

Nonparametric ルールにより割り当てられたクラス数

YES

未分類 Order に

よって分類

NO

分類画素



教師付き分類の基本的な操作の流れを以下にまとめます。 ① Rasterタブ＞Classificationグループ＞Supervised＞Signature Editorをクリックしま

す。Signature Editorが表⽰されます。

② 2D Viewに分類を⾏う画像（たとえば衛星画像）を開きます。 ③ 右上RasterのDrawingタブ＞Insert Geometryグループ＞ Polygonをクリックしま

す。



④ マウスを使ってトレーニングエリアを囲みます。以下の例では、⽔域のトレーニングエ

リアを取得しています。

⑤ トレーニングエリアをSignature Editorに登録するため、Signature Editorのをクリ

ックします。このとき、2D ViewにおいてAOIが選択されている必要があります。



⑥ ④⑤を繰り返して、複数項⽬のトレーニングエリアを取得します。このとき、トレーニ

ングエリアの妥当性については、各種評価ツール（度数分布、分光特性、イメージアラーム）を使って確認することが可能です。評価ツールについては別途、個々の評価ツールに関するFAQをご覧ください。

⑦ Signature EditorのClassifyメニュー＞Supervisedを選択します。Supervised

Classificationダイアログが表⽰されます。



⑧ 画像分類を実⾏するため、分類⽅法を指定の上、ＯＫボタンをクリックします。このと

き、解析⽬的に応じて分類⽅法を選択してください。

例えば、以下の例では、組み合わせ(1)や(2)においては、全画素がいずれかの分類項⽬に割り当てられるため、⼟地被覆分類図等の作成に適しています。このうち、組み合わせ(2)は、取得したトレーニングエリアに基づいて最尤法を適応していることとなります。組み合わせ(3)では、トレーニングエリアの情報に基づいて分類するものの、条件の範囲外、または複数の分類項⽬に所属する画素については未分類とすることとするため、確実に分類できる項⽬のみを出⼒することが可能です。

複数の分類条件に所属する画素の分類⽅法

条件の範囲外の画素の分類⽅法

組み合わせ(1) 全画素がいずれかの分類項⽬に割り当てられる

組み合わせ(2) 全画素がいずれかの分類項⽬に割り当てられる

組み合わせ(3) 確実に分類できる項⽬のみを出⼒




【留意事項】・ 3ページの処理の流れと、⼿順⑧で指定される項⽬は⼀致しています。例えば、組み合わ

せ(3)では、オーバーラップ（Overlap）と未分類（Unclassified）に関わるルールを未分類とすることが指定されているため、Parametricルールは選択できない状態になっています。

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教師付き分類の⽅法が知りたい。2013/05/20 · 対 象 製 品： ERDAS IMAGINE Core 利 機 能： Rasterタブ（Signature Editor（Signature Editor）） 備 考：

教師付き分類の⽅法が知りたい。2013/05/20 · 対象製品： ERDAS IMAGINE Core 利機能： Rasterタブ（Signature Editor（Signature Editor））備考：