3.4.5.1. Classificación

_images/classification_alg.png

Clasificación

This tab allows for the classification of the Band set (complete interface) using the spectral signatures checked in ROI & Signature list. Several classification options are set in this tab which affect the classification process also during the Classification preview. Pretrained models are available, which require the installation of PyTorch.

Esta herramienta permite seleccionar de uno de los siguientes algoritmos

También es posible guardar y cargar un clasificador previamente entrenado.

Truco

Information about APIs of this tool in Remotior Sensus at this link .

3.4.5.1.1. Entrada

Símbolo de la herramienta y nombre

Descripción

Seleccionar el conjunto de bandas de entrada número de entrada

selecciona el Band set (complete interface) a clasificar

casilla de confirmación Normalizar los datos de entrada opcional

si está marcado, normaliza los datos de entrada usando uno de los métodos seleccionados

botón de radio Z-score

si está marcado con casilla de confirmación Usar entrada normalizada,se realizará la normalización de los datos de entrada usando Z-score.

botón de radio Escalado lineal

si está marcado con casilla de confirmación Usar entrada normalizada,se realizará la normalización de los datos de entrada usando reescalado lineal.

Usar entrenamiento con botón de radio ID de Macroclase

si está marcado la clasificación se realizará usando

usar entrenamiento con botón de radio ID de Clase la ID de Macroclase (código MC ID de la firma)

si está marcado, la clasificación se realizará usando el ID de Clase (código C ID de la firma)

3.4.5.1.2. Algoritmo

Esta herramienta permite seleccionar del algoritmo de clasificación. La pestaña de algoritmo incluye los parámetros disponibles.

3.4.5.1.2.1. Máxima Probabilidad

_images/classification_alg.png

Máxima Probabilidad

Usar el algoritmo de Maximum Likelihood.

Símbolo de la herramienta y nombre

Descripción

Usar un único umbral número de entrada opcional

si está marcado, permite definir el umbral de clasificación (aplicado a todas las firmas espectrales), los píxeles quedaran sin clasificar si la probabilidad es mejor que valor umbral (max. 100)

Umbral de las firmas número de entrada opcional

si está marcado, los umbrales Signature threshold (complete interface) son evaluados

herramienta de umbral

abre la Signature threshold (complete interface) para definir los umbrales para las firmas

casilla de confirmación Guarda el ráster de firmas opcional

si está marcado, además del ráster de la clasificación, se generara un ráster para cada firma espectral en el mismo directorio de salida, el cual representa la distancia entre los valores espectrales de un pixel y la firma.

casilla de confirmación Calcular ráster de confiabilidad de la clasificacion opcional

si está marcado, se calculará el ráster de confiabilidad de la clasificación

3.4.5.1.2.2. Distancia mínima

_images/minimum_distance_alg.png

Distancia Mínima

Usa el algoritmo de Minimum Distance.

Símbolo de la herramienta y nombre

Descripción

Usar un único umbral número de entrada opcional

si está marcado, permite la definición de un umbral de clasificación (aplicado a todas las firmas espectrales), los píxeles no serán clasificados si la distancia es mayor al valor umbra

Umbral de las firmas número de entrada opcional

si está marcado, los umbrales Signature threshold (complete interface) son evaluados

herramienta de umbral

abre la Signature threshold (complete interface) para definir los umbrales para las firmas

casilla de confirmación Guarda el ráster de firmas opcional

si está marcado, además del ráster de la clasificación, se generara un ráster para cada firma espectral en el mismo directorio de salida, el cual representa la distancia entre los valores espectrales de un pixel y la firma.

casilla de confirmación Calcular ráster de confiabilidad de la clasificacion opcional

si está marcado, se calculará el ráster de confiabilidad de la clasificación

3.4.5.1.2.3. Perceptron Mutli-capa

_images/multi_layer_perceptron_alg.png

Perceptron Multi-capa

Usa el algoritmo de Multi-Layer Perceptron.

Símbolo de la herramienta y nombre

Descripción

Usa el framework de botón de radio scikit-learn

si está marcado, usar el framework de scikit-learn (lee esto)

Usa el framework botón de radio PyTorch

si está marcado, se usa el framework PyTorch (lee estos)

Tamaño de capas ocultas número de entrada

lista de valores separados por comas, en la que cada valor define el número de neuronas en una capa oculta (e.g.: 200, 100 for two hidden layers of 200 and 100 neurons respectively)

Iter. Max. número de entrada

define el número máximo de iteraciones

Activación texto de entrada

define la función de activación (por defecto: relu)

Alpha número de entrada

define el decaimiento de pesos (también el término de regularización L2) para el optimizador Adam

Proporción de entrenamiento número de entrada

define la proporción de los datos que serán utilizados para entrenamiento, el resto será el conjunto de datos para prueba

Tamaño del Batch texto de entrada

define el número de muestra por lote para el optimizador, si se deja por defecto, el tamaño será el mínimo entre 200 o el número de muestras

Tasa de aprendizaje inicial número de entrada

define la tasa de aprendizaje inicial

casilla de confirmación Validación cruzada opcional

si está marcado, se llevará acabo una validación cruzada

casilla de confirmación Encontrar el mejor estimador en pasos opcional

si está marcado, eneuntra el mejor estimador iterativamente usando un número de pasos

casilla de confirmación Calcular ráster de confiabilidad de la clasificacion opcional

si está marcado, se calculará el ráster de confiabilidad de la clasificación

casilla de confirmación Pretrained model input_list opcional

if checked, use the selected pretrained model from the list

Pretrained model information

information about the selected pretrained model, in particular about the requirements (which input bands), band normalization, and model source.

Cross validation is a function provided by scikit-learn to avoid overfitting by splitting the training set into k smaller sets (read more . In particular, the function StratifiedKFold (with parameters n_splits=5, shuffle=True) is used to create 5 sets, each one containing approximately the same percentage of samples for each class as the complete set. This option can potentially increase significantly the computation time.

If Find best estimator with steps is checked, the algorithm tries to find the best estimator iteratively with the defined number of steps (the more the steps, the slower the process will be), by changing the algorithm parameters.

Pretrained models can be selected to create embeddings which are used with training input to train the classifier. The following Pretrained models are available for classification:

  • Swin-v2-Base model for Sentinel-2 single image. Requirements: Sentinel-2 bandset (TCI RGB (B04, B03, B02), TOA bands B05, B06, B07, B08, B11, B12). Normalization: TCI RGB bands divided by 255; B05, B06, B07, B08, B11, B12 divided by 8160 and clipped to 0-1. Framework: PyTorch. Source: Sentinel2_SwinB_SI_MS, pretrained by the Allen Institute for Artificial Intelligence (SatlasPretrain: https://satlas-pretrain.allen.ai). The model weights are released under the Open Data Commons Attribution License (ODC-BY). The repository code is licensed under the Apache License 2.0 (https://huggingface.co/allenai/satlas-pretrain). This tool downloads the official SatlasPretrain weights (Bastani et al., «SatlasPretrain: A Large-Scale Dataset for Remote Sensing Image Understanding», ICCV 2023, arXiv:2211.15660, https://doi.org/10.48550/arXiv.2211.15660). All model weights remain the property of their respective authors.

  • Swin-v2-Tiny model for Sentinel-2 single image. Requirements: Sentinel-2 bandset (TCI RGB (B04, B03, B02), TOA bands B05, B06, B07, B08, B11, B12). Normalization: TCI RGB bands divided by 255; B05, B06, B07, B08, B11, B12 divided by 8160 and clipped to 0-1. Framework: PyTorch. Source: Sentinel2_SwinT_SI_MS, pretrained by the Allen Institute for Artificial Intelligence (SatlasPretrain: https://satlas-pretrain.allen.ai). The model weights are released under the Open Data Commons Attribution License (ODC-BY). The repository code is licensed under the Apache License 2.0 (https://huggingface.co/allenai/satlas-pretrain). This tool downloads the official SatlasPretrain weights (Bastani et al., «SatlasPretrain: A Large-Scale Dataset for Remote Sensing Image Understanding», ICCV 2023, arXiv:2211.15660, https://doi.org/10.48550/arXiv.2211.15660). All model weights remain the property of their respective authors.

  • Swin-v2-Base model for Landsat 8 or Landsat 9 single image. Requirements: Landsat 8 or Landsat 9 bandset (Collection 2 Level-1 bands B01, B02, B03, B04, B05, B06, B07, B08, B09, B10, B11); Normalization: (band - 4000)/16320 and clipped to 0-1. Framework: PyTorch. Source: Landsat_SwinB_SI, pretrained by the Allen Institute for Artificial Intelligence (SatlasPretrain: https://satlas-pretrain.allen.ai). The model weights are released under the Open Data Commons Attribution License (ODC-BY). The repository code is licensed under the Apache License 2.0 (https://huggingface.co/allenai/satlas-pretrain). This tool downloads the official SatlasPretrain weights (Bastani et al., «SatlasPretrain: A Large-Scale Dataset for Remote Sensing Image Understanding», ICCV 2023, arXiv:2211.15660, https://doi.org/10.48550/arXiv.2211.15660). All model weights remain the property of their respective authors.

Truco

The installation of PyTorch is required to run pretrained models. Please note that each model has specific characteristics and specific preprocessing of input image.

3.4.5.1.2.4. Bosque Aleatorio

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:guilabel:`Bosque aleatorio

Usar el algoritmo Random Forest

Símbolo de la herramienta y nombre

Descripción

Número de árboles número de entrada

define el número de árboles

Minimum number to split número de entrada

define el número mínimo de muestras requerido para dividir un nodo interno

Objetos máximos número de entrada opcional

para la división de nodos, si está vacío se consideran todos los objetos; si es sqrt la raíz cuadrada de de todos los objetos, si es integer el número entero de objetos; si es un número decimal la fracción correspondiente de objetos

casilla de confirmación Uno-Vs-Resto opcional

si está marcado, realizar una clasificación Uno-Vs-Resto (leer mas)

casilla de confirmación Validación cruzada opcional

si está marcado, se llevará acabo una validación cruzada

casilla de confirmación Balanceo de pesos de clases opcional

si está marcado, se calcula un peso balanceado siendo inversamente proporcional a la frecuencia de las clases

casilla de confirmación Encontrar el mejor estimador en pasos opcional

si está marcado, eneuntra el mejor estimador iterativamente usando un número de pasos

casilla de confirmación Calcular ráster de confiabilidad de la clasificacion opcional

si está marcado, se calculará el ráster de confiabilidad de la clasificación

casilla de confirmación Pretrained model input_list opcional

if checked, use the selected pretrained model from the list

Pretrained model information

information about the selected pretrained model, in particular about the requirements (which input bands), band normalization, and model source.

Cross validation is a function provided by scikit-learn to avoid overfitting by splitting the training set into k smaller sets (read more . In particular, the function StratifiedKFold (with parameters n_splits=5, shuffle=True) is used to create 5 sets, each one containing approximately the same percentage of samples for each class as the complete set. This option can potentially increase significantly the computation time.

If Find best estimator with steps is checked, the algorithm tries to find the best estimator iteratively with the defined number of steps (the more the steps, the slower the process will be), by changing the algorithm parameters.

If One-Vs-Rest is checked, the algorithm performs One-Vs-Rest classification which basically fits one classifier per class.

If Balanced class weight is checked, the algorithm gives all classes equal weight with a balanced weight that is computed inversely proportional to class frequency in the training data.

Pretrained models can be selected to create embeddings which are used with training input to train the classifier. The following Pretrained models are available for classification:

  • Swin-v2-Base model for Sentinel-2 single image. Requirements: Sentinel-2 bandset (TCI RGB (B04, B03, B02), TOA bands B05, B06, B07, B08, B11, B12). Normalization: TCI RGB bands divided by 255; B05, B06, B07, B08, B11, B12 divided by 8160 and clipped to 0-1. Framework: PyTorch. Source: Sentinel2_SwinB_SI_MS, pretrained by the Allen Institute for Artificial Intelligence (SatlasPretrain: https://satlas-pretrain.allen.ai). The model weights are released under the Open Data Commons Attribution License (ODC-BY). The repository code is licensed under the Apache License 2.0 (https://huggingface.co/allenai/satlas-pretrain). This tool downloads the official SatlasPretrain weights (Bastani et al., «SatlasPretrain: A Large-Scale Dataset for Remote Sensing Image Understanding», ICCV 2023, arXiv:2211.15660, https://doi.org/10.48550/arXiv.2211.15660). All model weights remain the property of their respective authors.

  • Swin-v2-Tiny model for Sentinel-2 single image. Requirements: Sentinel-2 bandset (TCI RGB (B04, B03, B02), TOA bands B05, B06, B07, B08, B11, B12). Normalization: TCI RGB bands divided by 255; B05, B06, B07, B08, B11, B12 divided by 8160 and clipped to 0-1. Framework: PyTorch. Source: Sentinel2_SwinT_SI_MS, pretrained by the Allen Institute for Artificial Intelligence (SatlasPretrain: https://satlas-pretrain.allen.ai). The model weights are released under the Open Data Commons Attribution License (ODC-BY). The repository code is licensed under the Apache License 2.0 (https://huggingface.co/allenai/satlas-pretrain). This tool downloads the official SatlasPretrain weights (Bastani et al., «SatlasPretrain: A Large-Scale Dataset for Remote Sensing Image Understanding», ICCV 2023, arXiv:2211.15660, https://doi.org/10.48550/arXiv.2211.15660). All model weights remain the property of their respective authors.

  • Swin-v2-Base model for Landsat 8 or Landsat 9 single image. Requirements: Landsat 8 or Landsat 9 bandset (Collection 2 Level-1 bands B01, B02, B03, B04, B05, B06, B07, B08, B09, B10, B11); Normalization: (band - 4000)/16320 and clipped to 0-1. Framework: PyTorch. Source: Landsat_SwinB_SI, pretrained by the Allen Institute for Artificial Intelligence (SatlasPretrain: https://satlas-pretrain.allen.ai). The model weights are released under the Open Data Commons Attribution License (ODC-BY). The repository code is licensed under the Apache License 2.0 (https://huggingface.co/allenai/satlas-pretrain). This tool downloads the official SatlasPretrain weights (Bastani et al., «SatlasPretrain: A Large-Scale Dataset for Remote Sensing Image Understanding», ICCV 2023, arXiv:2211.15660, https://doi.org/10.48550/arXiv.2211.15660). All model weights remain the property of their respective authors.

Truco

The installation of PyTorch is required to run pretrained models. Please note that each model has specific characteristics and specific preprocessing of input image.

3.4.5.1.2.5. Mapeo del Angulo Espectral

_images/spectra_angle_mapping_alg.png

Mapeo de Angulo Espectral

Usa el algoritmo de Spectral Angle Mapping.

Símbolo de la herramienta y nombre

Descripción

Usar un único umbral número de entrada opcional

si está marcado, permite definir el umbral para la clasificación (aplicado a las firmas espectrales); los píxeles no son clasificados si la distancia angular espectral es superior al umbra (máx. 90)

Umbral de las firmas número de entrada opcional

si está marcado, los umbrales Signature threshold (complete interface) son evaluados

herramienta de umbral

abre la Signature threshold (complete interface) para definir los umbrales para las firmas

casilla de confirmación Guarda el ráster de firmas opcional

si está marcado, además del ráster de la clasificación, se generara un ráster para cada firma espectral en el mismo directorio de salida, el cual representa la distancia entre los valores espectrales de un pixel y la firma.

casilla de confirmación Calcular ráster de confiabilidad de la clasificacion opcional

si está marcado, se calculará el ráster de confiabilidad de la clasificación

3.4.5.1.2.6. Máquinas de Soporte de Vectores

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Máquinas de Soporte de Vectores

Usa el algoritmo de Support Vector Machine.

Símbolo de la herramienta y nombre

Descripción

Parámetro de Regularización C número de entrada

define el parámetro de regularización C

Kernel texto de entrada

define el kernel (por defecto: rbf)

Gamma texto de entrada

define el coeficiente gamma del kernel (por defecto: escala)

casilla de confirmación Validación cruzada opcional

si está marcado, se llevará acabo una validación cruzada

casilla de confirmación Balanceo de pesos de clases opcional

si está marcado, se calcula un peso balanceado siendo inversamente proporcional a la frecuencia de las clases

casilla de confirmación Encontrar el mejor estimador en pasos opcional

si está marcado, eneuntra el mejor estimador iterativamente usando un número de pasos

casilla de confirmación Calcular ráster de confiabilidad de la clasificacion opcional

si está marcado, se calculará el ráster de confiabilidad de la clasificación

Cross validation is a function provided by scikit-learn to avoid overfitting by splitting the training set into k smaller sets (read more . In particular, the function StratifiedKFold (with parameters n_splits=5, shuffle=True) is used to create 5 sets, each one containing approximately the same percentage of samples for each class as the complete set. This option can potentially increase significantly the computation time.

If Find best estimator with steps is checked, the algorithm tries to find the best estimator iteratively with the defined number of steps (the more the steps, the slower the process will be), by changing the algorithm parameters.

If Balanced class weight is checked, the algorithm gives all classes equal weight with a balanced weight that is computed inversely proportional to class frequency in the training data.

3.4.5.1.2.7. Pretrained models

_images/pretrained_models_alg.png

Pretrained models

Use of Pretrained models.

Símbolo de la herramienta y nombre

Descripción

Pretrained model input_list

select a pretrained model

Pretrained model information

information about the selected pretrained model, in particular about the requirements (which input bands), band normalization, and model source.

The following Pretrained models are available for classification:

  • Swin-v2-Base segmentation for Sentinel-2 single image (4 bands). Requirements: Sentinel-2 bandset (TCI RGB (B04, B03, B02), TOA bands B08). Normalization: TCI RGB bands divided by 255; B08 divided by 8160 and clipped to 0-1. Output classes: background, water, developed, tree, shrub, grass, crop, bare, snow, wetland, mangroves, moss. Source: Satlas_MS_tci-b08_epoch150, pretrained by DPR Team as part of the DPR Zoo Segmentation Hub framework (https://github.com/DPR25/dpr-zoo-segmentation-hub) based on SatlasPretrain models (https://satlas-pretrain.allen.ai). The repository code is licensed under the MIT License (https://huggingface.co/martinkorelic/dpr-zoo-models). This tool downloads the model weights (DPR Team, 2025. Made as part of Arnes Hackathon 2025). All model weights remain the property of their respective authors.

  • Swin-v2-Base segmentation for Sentinel-2 single image (3 bands). Requirements: Sentinel-2 bandset (TCI RGB (B04, B03, B02)). Normalization: TCI RGB bands divided by 255. Output classes: background, water, developed, tree, shrub, grass, crop, bare, snow, wetland, mangroves, moss. Source: Satlas_RGB1_epoch70, pretrained by DPR Team as part of the DPR Zoo Segmentation Hub framework (https://github.com/DPR25/dpr-zoo-segmentation-hub) based on SatlasPretrain models (https://satlas-pretrain.allen.ai). The repository code is licensed under the MIT License (https://huggingface.co/martinkorelic/dpr-zoo-models). This tool downloads the model weights (DPR Team, 2025. Made as part of Arnes Hackathon 2025). All model weights remain the property of their respective authors.

The first time a pretrained models is selected, the weights thereof are downloaded and saved in the plugin directory.

Truco

The installation of PyTorch is required to run pretrained models. Please note that each model has specific characteristics and specific preprocessing of input image.

3.4.5.1.3. Ejecutar

Es posible correr la clasificación, o guardar y cargar un clasificador entrenado

El ráster de clasificación es un archivo `` .tif “” (un archivo de estilo QGIS `` .qml “” se guarda junto con la clasificación); también se pueden calcular opcionalmente otras salidas. Las salidas se cargan en QGIS después del cálculo.

Símbolo de la herramienta y nombre

Descripción

Cargar clasificador abrir archivo

abrir un archivo de clasificador previamente guardado (.rsmo)

Guardar clasificador exportar

guardar el clasificador en un archivo (.rsmo), para que luego pueda ser cargado

EJECUTAR ejecutar

ejecutar esta función