pkextract - クラウドでオンライン

プログラム：

NAME

pkextract - (ベクターまたはラスター) サンプルのラスター画像からピクセル値を抽出します

SYNOPSIS

pkextract -i [-s サンプル | -ランド 数 | -グリッド サイズ] -o 出力 [オプション] [高度な
オプション]

DESCRIPTION

pkextract 指定した位置に基づいて、入力ラスター データセットからピクセル値を抽出します。
サンプルファイル経由で提供します。 あるいは、ランダムなサンプルまたは点の系統的なグリッド
抽出することもできます。 サンプルは、ポイントまたはポリゴンを含むベクター ファイルにすることができます。 の中に
ポリゴンの場合は、カバーされているすべてのラスター ピクセルの値を抽出することができます。
ポリゴンごとに、または重心、平均、などのポリゴンごとに単一の値を抽出します。
出力として、追加の属性を持つベクター ファイルの新しいコピーが作成されます。
抽出されたピクセル値の場合。 入力イメージのラスター バンドごとに、個別の
属性が作成されます。 たとえば、ラスター データセットに XNUMX つのバンドが含まれている場合、XNUMX つのバンドは
属性が作成されます (b0、b1、および b2)。

サンプルはベクトル データセットの代わりに、カテゴリカルなラスター データセットにすることもできます。
価値観。 一般的な使用例は、入力ラスター データセットと重なる土地被覆マップです。
次にユーティリティは、それぞれの土地被覆の入力ラスターからピクセルを抽出します。
クラス。 サンプル ラスター データセットのランダムなサブセットを選択するには、しきい値を設定できます。
オプション -t パーセンテージ値を使用します。

典型的な使用法 pkextract いずれかの分類器のトレーニング サンプルを準備することです
pktoolsで実装されています。

考えられる抽出ルールの概要:

抽出ルール 出力特徴
point 対象となるすべてのピクセル値を抽出する
ポリゴンによる（オプション -ポリゴン
設定されていない）またはピクセルを抽出します
サーフェス オプション (-ポリゴン
セットする）。
重心位置のピクセル値を抽出します。
ポリゴンの重心。
平均値 全ピクセルの平均値を抽出
ポリゴン内の値。
stdev 標準偏差を抽出します。
内のすべてのピクセル値
ポリゴン。
median 全ピクセルの中央値を抽出
ポリゴン内の値。
min すべての最小値を抽出します
ポリゴン内のピクセル。
max すべての最大値を抽出します
ポリゴン内のピクセル。
sum すべての値の合計を抽出します。
ポリゴン内のピクセル。
mode クラスのモードを抽出します。
ポリゴン内 (クラスは必ず
オプションクラスで設定します)。
割合 クラスの割合を抽出します。
ポリゴン内 (クラスは必ず
オプションクラスで設定します)。
count クラスの数を抽出します。
ポリゴン内 (クラスは必ず
オプションクラスで設定します)。

パーセンタイル 次の定義に従ってパーセンタイルを抽出します。
オプションの特典 (例: 95 番目)
対象となる値のパーセンタイル
ポリゴン）。

OPTIONS

-i ファイル名, - 入力 ファイル名
バンド情報を含むラスター入力データセット

-s サンプル, - サンプル サンプル
入力データから抽出される特徴を含む OGR ベクトル データセット。 出力意志
入力バンド情報を含む特徴が含まれます。 サンプル画像も可能です
GDAL ラスター データセット。

-ランド 数, - ランダム 数
単純なランダムな点のサンプルを作成します。 生成するポイントの数を指定します

-グリッド サイズ, - グリッド サイズ
体系的な点のグリッドを作成します。 セル グリッド サイズを指定します (投影単位、
例えば、。 m)

-o ファイル名, - 出力 ファイル名
出力サンプル データセット 出力サンプル データセット

-ln 層, --ln 層
サンプルのレイヤー名（すべてを選択するには空のままにします）

-c class, - クラス class
入力サンプル画像から抽出するクラス。 有効なものをすべて抽出するには空のままにしておきます
サンプル データセットからのデータ ピクセル。 ルールがモードに設定されている場合は、必ずクラスを設定してください。
割合または数。

-t しきい値, - しきい値 しきい値
サンプルを (ランダムに) 選択するための確率のしきい値。 確率を提供します
パーセント (>0) または絶対値 (<0)。 ベクトル サンプルに単一のしきい値を使用する
データセット。 ラスター土地被覆マップをサンプル データセットとして使用する場合は、
各クラスのしきい値 (例: -t 80 -t 60）。 すべてを選択するには値 100 を使用します
選択したクラスのピクセル

-f 形式でアーカイブしたプロジェクトを保存します．, - NS 形式でアーカイブしたプロジェクトを保存します．
出力サンプル データセット形式

-フィート フィールドタイプ, --ftype フィールドタイプ
フィールドタイプ (実数または整数のみ)

-lt ラベルの種類, --ltype ラベルの種類
ラベルの種類: In16 または String

-ポリゴン, - ポリゴン
OGRPoint の代わりに OGRPolygon をジオメトリとして作成します。

-b バンド, - バンド バンド
抽出するバンド インデックス。 すべてのバンドを使用するには空のままにします

-バンド バンド, --開始バンド バンド
開始バンドシーケンス番号

-イーバンド バンド, --エンドバンド バンド
エンドバンドシーケンス番号

-r ルール, - ルール ルール
特徴ごとの画像情報をレポートする方法のルール (ベクトル サンプルのみ)。 点
(各点の値、または多角形の場合は重心の値)、重心、平均値、標準偏差、中央値、
割合、カウント、最小、最大、モード、合計、パーセンタイル。

-v レベル, -詳細 レベル
> 0の場合の詳細モード

詳細オプション

-bndnodata バンド, --bndnodata バンド
ピクセルが有効かどうかを確認するための入力画像内のバンド (srcnodata に使用)

-srcnodata 値, --srcnodata 値
入力画像の値が無効です

-tp しきい値, --thresholdポリゴン しきい値
各ポリゴン内のサンプルを選択するための (絶対) しきい値

-テスト テストサンプル, - テスト テストサンプル
テスト サンプル データセット (このオプションをしきい値 <100 と組み合わせて使用​​して、
トレーニング (出力) とテスト セット

-億 属性を使用する。, --bname 属性を使用する。
シングルバンド入力データの場合、この追加の属性名はラスターに対応します。
価値観。 マルチバンド入力データの場合、このプレフィックスを持つ複数の属性は
追加 (例: b0、b1、b2 など)

-cn 属性を使用する。, --cname 属性を使用する。
出力ベクトル データセット内のクラス ラベルの名前

-ジオ 値, --地理 値
地理座標を使用します (画像座標を使用するには 0 に設定します)

-ダウン 値, - 下 値
ダウン サンプリング係数 (ラスター サンプル データセットのみ)。 グリッドの作成に使用できます
ポイント

-buf 値, - バッファ 値
ポイント フィーチャの統計を計算するためのバッファ

-円, --円形
円形ディスク カーネル バッファーを使用します (ベクトル ポイント サンプル データセットの場合のみ、
バッファオプションとの組み合わせ）

実施例

使い方 ベクトル サンプル

読み込んだすべてのレイヤーのすべてのポイントを抽出します ポイント.sqlite from 入力.tif。 新しいを作成します
という名前の点ベクトル データセット 抽出された.sqlite、各ポイントには属性が含まれます
の個々の入力バンドに対して 入力.tif。 デフォルトのベクトル形式は次のとおりであることに注意してください。
スパティアライト (.sqlite)。

pkextract -i 入力.tif -s ポイント.sqlite -o 抽出された.sqlite

上記と同じ例ですが、レイヤーのポイントのみを抽出します。 ポイント.sqlite 命名
"有効"

pkextract -i 入力.tif -s ポイント.sqlite -ln 有効な -o 抽出された.sqlite

ポイントを抽出し、出力を ESRI シェープファイル形式で書き込む

pkextract -i 入力.tif -s ポイント.shp -f 「エスリ シェープファイル」 -o 抽出された.sqlite

3 x 3 のウィンドウで各入力バンドの標準偏差を抽出します。
サンプル ベクトル データセット内のポイント ポイント.sqlite。 出力ベクトル データセットには次のものが含まれます
バッファリングされたポイントによって定義されたポリゴン フィーチャ (3x3 ウィンドウ)。 オプションを使用する -円 〜へ
循環バッファを定義します。

pkextract -i 入力.tif -s ポイント.sqlite -o 抽出された.sqlite -r 標準偏差 -buf 3 -ポリゴン

すべてのピクセルを抽出します 入力.tif ポリゴンで覆われている 場所.sqlite。 各
したがって、ポリゴンを使用すると、各入力バンドの属性を持つ複数のポイント フィーチャが生成される可能性があります。
抽出された点を点ベクトル データセットに書き込む トレーニング.sqlite.

pkextract -i 入力.tif -s ポリゴン.sqlite -o トレーニング.sqlite -r ポイント

最初のバンドを抽出します 入力.tif ベクター データセット内のポリゴンの重心に位置
ポリゴン.sqlite。 抽出したポイント値をポリゴンの新しい属性に割り当て、
ベクター データセットに書き込む 抽出された.sqlite.

pkextract -i 入力.tif -b 0 -s ポリゴン.sqlite -r 重心 -o 抽出された.sqlite -ポリゴン

の XNUMX 番目のバンドの平均値を抽出します。 入力.tif 各ポリゴンでカバーされる
ポリゴン.sqlite。 平均値は出力ベクトルのポリゴンのコピーに書き込まれます。
データセット 抽出された.sqlite

pkextract -i 入力.tif -b 1 -s ポリゴン.sqlite -r 意味する -o 抽出された.sqlite -ポリゴン

入力土地被覆マップの各ポリゴン内の多数クラスを抽出します。 土地の被覆
マップには、1 ～ 5 のラベルが付いた 0 つの有効なクラスが含まれています。 他のクラス値 (たとえば、XNUMX とラベル付けされている) は次のとおりです。
投票では考慮されません。

pkextract -i ランドカバー.tif -s ポリゴン.sqlite -r 最大投票 -o マジョリティ.sqlite -ポリゴン -c 1 -c 2 -c 3 -c 4 -c 5

使い方 ランダム 　 グリッド サンプル

単純なランダムサンプリング設計に従って 100 個のサンプルユニットを抽出します。 各サンプルユニットについて、
中央値は、3 × 3 ピクセルのウィンドウ内の入力ラスター データセットから抽出されます。
そして出力ベクター データセットの属性に書き込まれます。 出力ベクトル データセット
ランダムに選択されたサンプルを中心とするウィンドウによって定義されたポリゴン フィーチャが含まれます
単位

pkextract -i 入力.tif -o ランダム.sqlite -ランド 100 -中央値 -buf 3 -ポリゴン

グリッド セル サイズ 100 m の体系的なグリッドに従ってポイントを抽出します。 ピクセルを破棄する
入力ラスター データセットに値 0 があるもの。

pkextract -i 入力.tif -o 体系的な.sqlite -グリッド 100 -srcnodata 0

使い方 ラスター サンプル

土地被覆地図に基づいてピクセルが抽出される一般的な使用法 (サンプル.tif）。 エキス
土地被覆地図のピクセルの 10 パーセントのランダム サンプルのすべてのバンド サンプル.tif
ここで、土地被覆クラスは 1,2、3、または XNUMX (クラス値) です。 出力を
点ベクトル データセット 抽出された.sqlite.

pkextract -i 入力.tif -s サンプル.tif -o 抽出された.sqlite -t 10 -c 1 -c 2 -c 3

で見つかった最初の 5000 ピクセルのすべてのバンドを抽出します。 サンプル.tif ここで、ピクセルには
値は 1 に等しい。出力をポイント ベクトル データセットに書き込む 抽出された.sqlite.

pkextract -i 入力.tif -s サンプル.tif -o 抽出された.sqlite -t -5000 -c 1

24 年 １ 月 2016 日 pkextract(1)

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