pkextract - क्लाउड में ऑनलाइन

कार्यक्रम:

नाम

pkextract - एक (वेक्टर या रैस्टर) नमूने से रैस्टर छवि से पिक्सेल मान निकालें

SYNOPSIS

pkextract -i निवेश [-s नमूना | -रंडो संख्या | -ग्रिड आकार] -o उत्पादन [विकल्पों] [उन्नत
विकल्पों]

वर्णन

pkextract आपके स्थानों के आधार पर, इनपुट रैस्टर डेटासेट से पिक्सेल मान निकालता है
एक नमूना फ़ाइल के माध्यम से प्रदान करें. वैकल्पिक रूप से, एक यादृच्छिक नमूना या बिंदुओं का व्यवस्थित ग्रिड
भी निकाला जा सकता है. नमूना बिंदुओं या बहुभुजों वाली एक वेक्टर फ़ाइल हो सकता है। में
बहुभुजों के मामले में, आप या तो कवर किए गए सभी रेखापुंज पिक्सेल के लिए मान निकाल सकते हैं
बहुभुजों द्वारा, या प्रत्येक बहुभुज के लिए एक एकल मान निकालें जैसे कि केन्द्रक, माध्य,
माध्यिका, आदि। आउटपुट के रूप में, वेक्टर फ़ाइल की एक नई प्रतिलिपि एक अतिरिक्त विशेषता के साथ बनाई जाती है
निकाले गए पिक्सेल मान के लिए. इनपुट छवि में प्रत्येक रैस्टर बैंड के लिए, एक अलग
विशेषता बनाई गई है. उदाहरण के लिए, यदि रैस्टर डेटासेट में तीन बैंड हैं, तो तीन
विशेषताएँ बनाई जाती हैं (b0, b1 और b2)।

वेक्टर डेटासेट के बजाय, नमूना श्रेणीबद्ध के साथ एक रैस्टर डेटासेट भी हो सकता है
मूल्य. विशिष्ट उपयोग का मामला एक भूमि कवर मानचित्र है जो इनपुट रैस्टर डेटासेट को ओवरलैप करता है।
उपयोगिता तब संबंधित भूमि कवर के लिए इनपुट रैस्टर से पिक्सेल निकालती है
कक्षाएं. नमूना रैस्टर डेटासेट का एक यादृच्छिक उपसमूह चुनने के लिए आप सीमा निर्धारित कर सकते हैं
विकल्प -t प्रतिशत मान के साथ.

का एक विशिष्ट उपयोग pkextract किसी एक क्लासिफायर के लिए एक प्रशिक्षण नमूना तैयार करना है
pktools में लागू किया गया।

संभावित निष्कर्षण नियमों का अवलोकन:

निष्कर्षण नियम आउटपुट सुविधाएँ
बिंदु कवर किए गए सभी पिक्सेल मान निकालें
बहुभुज द्वारा (विकल्प) -बहुभुज
सेट नहीं है) या एक पिक्सेल निकालें
सतह विकल्प (-बहुभुज
सेट)।
सेंट्रोइड पर पिक्सेल मान निकालें
बहुभुज का केन्द्रक.
सभी पिक्सेल का औसत निकालें
बहुभुज के भीतर मान.
stdev का मानक विचलन निकालें
के भीतर सभी पिक्सेल मान
बहुभुज।
माध्यिका सभी पिक्सेल का माध्यिका निकालें
बहुभुज के भीतर मान.
न्यूनतम सभी का न्यूनतम मूल्य निकालें
बहुभुज के भीतर पिक्सेल.
अधिकतम सभी का अधिकतम मूल्य निकालें
बहुभुज के भीतर पिक्सेल.
सभी के मानों का योग निकालें
बहुभुज के भीतर पिक्सेल.
mode कक्षाओं का मोड निकालें
बहुभुज के भीतर (कक्षाएँ अवश्य होनी चाहिए
विकल्प वर्ग के साथ सेट किया जाए)।
वर्ग(वर्गों) का अनुपात निकालें अनुपात
बहुभुज के भीतर (कक्षाएँ अवश्य होनी चाहिए
विकल्प वर्ग के साथ सेट किया जाए)।
गिनती वर्ग(वर्गों) की गिनती निकालें
बहुभुज के भीतर (कक्षाएँ अवश्य होनी चाहिए
विकल्प वर्ग के साथ सेट किया जाए)।

प्रतिशतक द्वारा परिभाषित प्रतिशतक निकालें
विकल्प perc (उदाहरण के लिए, 95वाँ
द्वारा कवर किए गए मूल्यों का प्रतिशत
बहुभुज)।

विकल्प

-i फ़ाइल का नाम, --इनपुट फ़ाइल का नाम
रैस्टर इनपुट डेटासेट जिसमें बैंड जानकारी होती है

-s नमूना, --नमूना नमूना
इनपुट डेटा से निकाली जाने वाली सुविधाओं के साथ ओजीआर वेक्टर डेटासेट। आउटपुट होगा
इसमें इनपुट बैंड जानकारी के साथ सुविधाएँ शामिल हैं। नमूना छवि भी हो सकती है
GDAL रेखापुंज डेटासेट।

-रंडो संख्या, --यादृच्छिक रूप से संख्या
बिंदुओं का सरल यादृच्छिक नमूना बनाएं। उत्पन्न करने के लिए अंक की संख्या प्रदान करें

-ग्रिड आकार, --ग्रिड आकार
बिंदुओं का व्यवस्थित ग्रिड बनाएं. सेल ग्रिड आकार प्रदान करें (अनुमानित इकाइयों में,
जैसे,. एम)

-o फ़ाइल का नाम, --आउटपुट फ़ाइल का नाम
आउटपुट नमूना डेटासेट आउटपुट नमूना डेटासेट

-एलएन परत, --एल.एन परत
नमूने में परत नाम (सभी का चयन करने के लिए खाली छोड़ दें)

-c कक्षा, --कक्षा कक्षा
इनपुट नमूना छवि से निकालने के लिए वर्ग(वर्ग)। सभी वैध निकालने के लिए खाली छोड़ें
नमूना डेटासेट से डेटा पिक्सेल. यदि नियम मोड पर सेट है तो कक्षाएं सेट करना सुनिश्चित करें,
अनुपात या गिनती.

-t द्वार, --सीमा द्वार
नमूनों के चयन के लिए संभाव्यता सीमा (यादृच्छिक रूप से)। में संभाव्यता प्रदान करें
प्रतिशत (>0) या पूर्ण (<0)। वेक्टर नमूने के लिए एकल सीमा का उपयोग करें
डेटासेट यदि नमूना डेटासेट के रूप में रैस्टर लैंड कवर मानचित्रों का उपयोग किया जाता है, तो आप एक प्रदान कर सकते हैं
प्रत्येक वर्ग के लिए सीमा मान (उदा -t 80 -t 60). सभी का चयन करने के लिए मान 100 का उपयोग करें
चयनित वर्ग(वर्गों) के लिए पिक्सेल

-f प्रारूप, --फ प्रारूप
आउटपुट नमूना डेटासेट प्रारूप

-फट क्षेत्र प्रकार, --ftype क्षेत्र प्रकार
फ़ील्ड प्रकार (केवल वास्तविक या पूर्णांक)

-एलटीई लेबल प्रकार, --lप्रकार लेबल प्रकार
लेबल प्रकार: In16 या स्ट्रिंग

-बहुभुज, --बहुभुज
OGRPoint के बजाय OGRPolygon को ज्यामिति के रूप में बनाएं।

-b बैंड, --बैंड बैंड
निकालने के लिए बैंड इंडेक्स। सभी बैंड का उपयोग करने के लिए इसे खाली छोड़ दें

-सबंद बैंड, --स्टार्टबैंड बैंड
प्रारंभ बैंड क्रम संख्या

-ईबंद बैंड, --एंडबैंड बैंड
अंत बैंड अनुक्रम संख्या

-r शासन, --नियम शासन
प्रति फीचर छवि जानकारी कैसे रिपोर्ट करें (केवल वेक्टर नमूने के लिए) नियम। बिंदु
(प्रत्येक बिंदु पर या बहुभुज होने पर केन्द्रक पर मान), केन्द्रक, माध्य, stdev, माध्यिका,
अनुपात, गिनती, न्यूनतम, अधिकतम, बहुलक, योग, शतमक।

-v स्तर, --शब्दशः स्तर
वर्बोज़ मोड अगर> 0

उन्नत विकल्प

-बंडनोडेटा बैंड, --bndnodata बैंड
पिक्सेल वैध है या नहीं यह जांचने के लिए इनपुट छवि में बैंड (srcnodata के लिए उपयोग किया जाता है)

-srcnodata मूल्य, --srcnodata मूल्य
इनपुट छवि के लिए अमान्य मान

-टीपीई द्वार, --दहलीजबहुभुज द्वार
प्रत्येक बहुभुज में नमूनों के चयन के लिए (पूर्ण) सीमा

-परीक्षण नमूना जांच, --परीक्षण नमूना जांच
नमूना डेटासेट का परीक्षण करें (एक बनाने के लिए थ्रेशोल्ड<100 के साथ संयोजन में इस विकल्प का उपयोग करें
प्रशिक्षण (आउटपुट) और परीक्षण सेट

-बीएनई गुण, --bname गुण
एकल बैंड इनपुट डेटा के लिए, यह अतिरिक्त विशेषता नाम रैस्टर के अनुरूप होगा
मूल्य. मल्टी-बैंड इनपुट डेटा के लिए, इस उपसर्ग के साथ कई विशेषताएँ होंगी
जोड़ा गया (जैसे b0, b1, b2, आदि)

-सीएन गुण, --cname गुण
आउटपुट वेक्टर डेटासेट में क्लास लेबल का नाम

-जियो मूल्य, --जियो मूल्य
भौगोलिक निर्देशांक का उपयोग करें (छवि निर्देशांक का उपयोग करने के लिए 0 पर सेट करें)

-डाउन मूल्य, --नीचे मूल्य
डाउन सैंपलिंग फैक्टर (केवल रैस्टर सैंपल डेटासेट के लिए)। ग्रिड बनाने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है
अंक

-बफ मूल्य, --बफर मूल्य
बिंदु सुविधाओं के आंकड़ों की गणना के लिए बफर

-सर्कल, --वृत्ताकार
एक गोलाकार डिस्क कर्नेल बफ़र का उपयोग करें (केवल वेक्टर बिंदु नमूना डेटासेट के लिए, इसका उपयोग करें
बफ़र विकल्प के साथ संयोजन)

उदाहरण

का प्रयोग वेक्टर नमूने

पढ़ी गई सभी परतों के लिए सभी बिंदु निकालें पॉइंट.एसक्लाइट से इनपुट.tif। कोई नया बनाएं
बिंदु वेक्टर डेटासेट नामित निकाले गए.sqlite, जहां प्रत्येक बिंदु में एक विशेषता होगी
व्यक्तिगत इनपुट बैंड के लिए इनपुट.tif. ध्यान दें कि डिफ़ॉल्ट वेक्टर प्रारूप है
स्पैटियलाइट (.sqlite)।

pkextract -i इनपुट.tif -s पॉइंट.एसक्लाइट -o निकाले गए.sqlite

उपरोक्त जैसा ही उदाहरण, लेकिन केवल परत के लिए अंक निकालें पॉइंट.एसक्लाइट नामित
"वैध"

pkextract -i इनपुट.tif -s पॉइंट.एसक्लाइट -एलएन वैध -o निकाले गए.sqlite

अंक निकालें और आउटपुट को ESRI शेपफाइल प्रारूप में लिखें

pkextract -i इनपुट.tif -s अंक.shp -f "ईएसआरआई शेपफ़ाइल" -o निकाले गए.sqlite

प्रत्येक इनपुट बैंड के लिए मानक विचलन को 3 बाय 3 विंडो में निकालें, जो इसके चारों ओर केन्द्रित है
नमूना वेक्टर डेटासेट में बिंदु पॉइंट.एसक्लाइट. आउटपुट वेक्टर डेटासेट शामिल होगा
बफ़र किए गए बिंदुओं (3x3 विंडो) द्वारा परिभाषित बहुभुज सुविधाएँ। विकल्प का प्रयोग करें -सर्कल सेवा मेरे
एक गोलाकार बफर को परिभाषित करें।

pkextract -i इनपुट.tif -s पॉइंट.एसक्लाइट -o निकाले गए.sqlite -r एसटीदेव -बफ 3 -बहुभुज

से सभी पिक्सेल निकालें इनपुट.tif बहुभुजों द्वारा कवर किया गया स्थान.sqlite। से प्रत्येक
बहुभुज इस प्रकार प्रत्येक इनपुट बैंड के लिए विशेषताओं के साथ कई बिंदु सुविधाओं का परिणाम दे सकता है।
निकाले गए बिंदुओं को एक बिंदु वेक्टर डेटासेट में लिखें ट्रेनिंग.स्क्लाइट.

pkextract -i इनपुट.tif -s बहुभुज.sqlite -o ट्रेनिंग.स्क्लाइट -r बिन्दु

से पहला बैंड निकालें इनपुट.tif वेक्टर डेटासेट में बहुभुज के केन्द्रक पर
बहुभुज.sqlite. निकाले गए बिंदु मान को बहुभुज की एक नई विशेषता पर निर्दिष्ट करें और
वेक्टर डेटासेट पर लिखें निकाले गए.sqlite.

pkextract -i इनपुट.tif -b 0 -s बहुभुज.sqlite -r केन्द्रक -o निकाले गए.sqlite -बहुभुज

दूसरे बैंड के लिए माध्य मान निकालें इनपुट.tif प्रत्येक बहुभुज द्वारा कवर किया गया
बहुभुज.sqlite. माध्य मान आउटपुट वेक्टर में बहुभुजों की एक प्रति में लिखे जाते हैं
डाटासेट निकाले गए.sqlite

pkextract -i इनपुट.tif -b 1 -s बहुभुज.sqlite -r मतलब -o निकाले गए.sqlite -बहुभुज

इनपुट भूमि कवर मानचित्र के लिए प्रत्येक बहुभुज में बहुमत वर्ग निकालें। भूमि आवरण
मानचित्र में 1-5 लेबल वाले पाँच वैध वर्ग हैं। अन्य वर्ग मान (उदाहरण के लिए, 0 के रूप में लेबल किए गए) हैं
वोटिंग में ध्यान नहीं दिया गया.

pkextract -i लैंडकवर.टीआईएफ -s बहुभुज.sqlite -r मैक्सवोट -o बहुमत.sqlite -बहुभुज -c 1 -c 2 -c 3 -c 4 -c 5

का प्रयोग बिना सोचे समझे और ग्रिड नमूने

एक सरल यादृच्छिक नमूना डिज़ाइन का अनुसरण करके 100 नमूना इकाइयाँ निकालें। प्रत्येक नमूना इकाई के लिए,
औसत मान 3 गुणा 3 पिक्सेल की विंडो में इनपुट रैस्टर डेटासेट से निकाला जाता है
और आउटपुट वेक्टर डेटासेट की एक विशेषता के लिए लिखा गया है। आउटपुट वेक्टर डेटासेट
इसमें यादृच्छिक चयनित नमूने पर केंद्रित विंडो द्वारा परिभाषित बहुभुज विशेषताएं शामिल हैं
इकाइयों.

pkextract -i इनपुट.tif -o यादृच्छिक.sqlite -रंडो 100 -माध्यम -बफ 3 -बहुभुज

100 मीटर के ग्रिड सेल आकार के साथ एक व्यवस्थित ग्रिड का अनुसरण करते हुए अंक निकालें। पिक्सेल त्यागें
जिसका इनपुट रैस्टर डेटासेट में मान 0 है।

pkextract -i इनपुट.tif -o व्यवस्थित.sqlite -ग्रिड 100 -srcnodata 0

का प्रयोग रेखापुंज नमूने

विशिष्ट उपयोग जहां भूमि कवर मानचित्र के आधार पर पिक्सेल निकाले जाते हैं (नमूना.tif). निकालना
भूमि कवर मानचित्र में 10 प्रतिशत पिक्सेल के यादृच्छिक नमूने के लिए सभी बैंड नमूना.tif
जहां भूमि कवर वर्ग या तो 1,2 या 3 (वर्ग मान) हैं। को आउटपुट लिखें
बिंदु वेक्टर डेटासेट निकाले गए.sqlite.

pkextract -i इनपुट.tif -s नमूना.tif -o निकाले गए.sqlite -t 10 -c 1 -c 2 -c 3

पहले 5000 पिक्सेल के लिए सभी बैंड निकालें नमूना.tif जहां पिक्सल में एक है
मान 1 के बराबर है। पॉइंट वेक्टर डेटासेट पर आउटपुट लिखें निकाले गए.sqlite.

pkextract -i इनपुट.tif -s नमूना.tif -o निकाले गए.sqlite -t -5000 -c 1

24 जनवरी 2016 pkextract(1)

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