MultiImageSamplingRate¶

计算一组输入图像的采样率。

描述¶

该应用程序计算一组输入图像的采样率。在调用该应用程序之前，必须使用该应用程序分析每对图像和训练向量 PolygonClassStatistics 。然后使用统计文件来计算每个图像中每个类别的采样率。实现了几种类型的采样。每一种策略都是单一图像策略和多图像模式的结合。单一映像策略包括：

最小(默认)：在每个类别中选择相同数量的样本，以便对最小的样本进行完全采样。
常量：在每个类别中选择相同数量的样本N(其中N小于或等于最小类别的大小)。
By Class：手动设置每个类所需的数量，输入CSV文件(第一列为类名称，第二列为所需的样本数)。

多图像模式(MIM)分为成比例、相等和自定义。自定义模式允许用户选择样本在图像中的分布。不同的行为如下所述。Ti(C)和Ni(C)分别表示c类图像i中的总样本数和所需样本数。让我们称L为图像总数。

策略=全部
- 所有模式的行为都相同：采集所有样本
Strategy=Constant：让我们称M为每个类所需的全局样本数。对于每个图像i和每个类c：
- 如果mim=成比例，则Ni(C)=M*Ti(C)/sum_k(Tk(C))
- 如果MIM=等于，则Ni(C)=M/L
- 如果mim=CUSTOM，则Ni(C)=Mi，其中Mi是图像i的定制请求样本数
Strategy=byClass：让我们调用M(C)类的全局样本数)。对于每个图像i和每个类c：
- 如果mim=成比例，则Ni(C)=M(C)*Ti(C)/sum_k(Tk(C))
- 如果MIM=等于，则Ni(C)=M(C)/L
- 如果MIM=CUSTOM，则Ni(C)=Mi(C)，其中Mi(C)是图像i和类别c的定制请求样本数
Strategy=Percent：对于每个图像i和每个类c：
- 如果mim=成比例，则Ni(C)=p*Ti(C)，其中p是样本的全局百分比
- 如果mim=等于，则Ni(C)=p*sum_k(Tk(C)]/L，其中p是样本的全局百分比
- 如果MIM=CUSTOM，则Ni(C)=p(I)*Ti(C)，其中p(I)是图像I.c的样本百分比
Strategy=Total：对于每个图像i和每个类c：
- 如果MIM=成比例，则Ni(C)=总 * (sum_k(Ti(k))/sum_kl(Tl(k))) * (ti(C)/sum_k(Ti(K)，其中Total是指定的样本总数。
- 如果mim=等于，则Ni(C)=(总数/L)*(Ti(C)/sum_k(Ti(K)，其中TOTAL是指定的样本总数。
- 如果MIM=CUSTOM，则Ni(C)=TOTAL(I)*(Ti(C)/sum_k(Ti(K)，其中TOTAL(I)是为图像I指定的样本总数。
策略=最小类
- 如果mim=成比例，则最小类大小(全局计算)用于策略常量+成比例。
- 如果MIM=EQUAL，则最小类大小(全局计算)用于策略常量+EQUAL。
- 如果MIM=CUSTOM，则计算最小类并将其分别用于每个图像。

Input statistics -il filename1 filename2... Mandatory
List of statistics files for each input image.

Output sampling rates -out filename [dtype] Mandatory
Output filename storing sampling rates (CSV format with class name, required samples, total samples, and rate). The given filename will be used with a suffix to indicate the corresponding input index (for instance: rates.csv will give rates_1.csv, rates_2.csv, ...).

Set samples count for each class
Set samples count for each class
Set the same samples counts for all classes
Set the same samples counts for all classes
Set same number of samples for all classes, with the smallest class fully sampled
Set same number of samples for all classes, with the smallest class fully sampled
Use a percentage of the samples available for each class
Use a percentage of the samples available for each class
Set the total number of samples to generate, and use class proportions.
Set the total number of samples to generate, and use class proportions.
Use all samples
Use all samples

设置每个类别的样本计数选项 ¶

Number of samples by class -strategy.byclass.in filename1 filename2... Mandatory
Number of samples by class (CSV format with class name in 1st column and required samples in the 2nd).In the case of the custom multi-image mode, several inputs may be given for each image.

Proportional
Split the required number of samples proportionally
equal
Equal split of the required number of samples
Custom
Split the number of samples based on the user's choice.

实例¶

从命令行执行以下操作：

otbcli_MultiImageSamplingRate -il stats_1.xml stats_2.xml -out rates.csv -strategy smallest -mim proportional

来自Python的评论：

import otbApplication

app = otbApplication.Registry.CreateApplication("MultiImageSamplingRate")


app.SetParameterString("out", "rates.csv")
app.SetParameterString("strategy","smallest")
app.SetParameterString("mim","proportional")

app.ExecuteAndWriteOutput()

MultiImageSamplingRate¶

描述¶

参数¶

设置每个类别的样本计数选项 ¶

为所有类设置相同的样本数选项 ¶

使用每个类别选项可用的样本的百分比 ¶

设置要生成的样本总数，并使用类别比例。选项 ¶

实例¶

MultiImageSamplingRate¶

描述¶

参数¶

设置每个类别的样本计数选项¶

为所有类设置相同的样本数选项¶

使用每个类别选项可用的样本的百分比¶

设置要生成的样本总数，并使用类别比例。选项¶

实例¶

设置每个类别的样本计数选项 ¶

为所有类设置相同的样本数选项 ¶

使用每个类别选项可用的样本的百分比 ¶

设置要生成的样本总数，并使用类别比例。选项 ¶