تستخدم أداة تصنيف وحدات البكسل باستخدام التعلم الشامل نموذج تعلم شامل لتصنيف وحدات البكسل في طبقة صور وفقًا لقائمة محددة من التسميات التي تشير إلى تصنيفات مختلفة.
المخرجات عبارة عن طبقة صور مستضافة.
مثال
يمكن استخدام أداة تصنيف وحدات البكسل باستخدام التعلم الشامل كإدخالات لاكتشاف التغيير الفئوي بين فترات زمنية مختلفة. يمكن استخدام طبقات الصور الموضوعية المصنفة التي تم إنتاجها في صورة إخراجات كطبقات صور إدخال لقياس التغيير بمرور الوقت. على سبيل المثال، يمكنك استخدام هذه الأداة لإنشاء طبقة صور موضوعية لضواحي مدينة رئيسية لفترتين زمنيتين بنفس موضوع التصنيف. من خلال مقارنة طبقات الصور الموضوعية التي تم إنشاؤها، يمكن قياس وتحديد انتقال المناطق بين التصنيفات المحددة.
ملاحظات الاستخدام
يتضمن تصنيف وحدات البكسل باستخدام التعلم الشامل تكوينات لطبقات الإدخال وإعدادات النموذج والطبقة الناتجة.
طبقات الإدخال
تتضمن مجموعة طبقات الإدخال المعلمات التالية:
- طبقة الإدخال هي طبقة الصور أو الطبقة التي ستُستخدم للتصنيف. يجب أن تعتمد طبقة الصور المحددة على متطلبات نموذج التعلم الشامل الذي سيُستخدم لتصنيف وحدات البكسل.
- يحدد وضع المعالجة كيفية معالجة عناصر البيانات النقطية في طبقة الصور. تكون الخيارات على النحو التالي:
- معالجة كصورة فسيفساء—سيتم دمج جميع عناصر البيانات النقطية في مجموعة بيانات الفسيفساء أو في خدمة الصورة معًا كصورة فسيفساء وستتم معالجتها. هذا هو الوضع الافتراضي.
- معالجة جميع عناصر البيانات النقطية بشكل منفصل—ستتم معالجة جميع عناصر البيانات النقطية في مجموعة بيانات الفسيفساء أو في خدمة الصورة كصور منفصلة.
إعدادات النموذج
تشمل مجموعة إعدادات النموذج المعلمات التالية:
- نموذج تصنيف البكسل هو نموذج التعلم الشامل الذي سيتم استخدامه لتصنيف وحدات البكسل. يجب أن يكون نموذج التعلم الشامل موجودًا في ArcGIS Online ليتم تحديده في الأداة. يمكنك تحديد النموذج الخاص بك، أو نموذج متاح للعامة في ArcGIS Online، أو نموذج من ArcGIS Living Atlas of the World.
- تحدد وسيطات النموذج وسيطات الدالة المحددة في تصنيف دالة البيانات النقطية Python. تُدرج وسيطات ومعلمات التعلم الشامل الإضافية للتجارب والتحسين، مثل حد الثقة لتعديل الحساسية. تتم تعبئة أسماء الوسيطات من وحدة Python.
طبقة النتيجة
تتضمن مجموعة طبقة النتيجة المعلمات التالية:
- يحدد الاسم الناتج اسم الطبقة التي تم إنشاؤها وعرضها. يجب أن يكون الاسم فريدًا. إذا كانت هناك طبقة بنفس الاسم موجودة بالفعل في مؤسستك ، فستفشل الأداة وستتم مطالبتك باستخدام اسم مختلف.
- يحدد نوع طبقة الإخراج نوع المخرجات النقطية التي سيتم إنشاؤها. يمكن أن تكون المخرجات عبارة عن طبقة صور متجانبة أو طبقة صور ديناميكية.
- تُحدد أداة حفظ في مجلد اسم المجلد في المحتوى الخاص بي الذي يتم حفظ النتيجة فيه.
بيئات
إعدادات بيئة التحليل هي معلمات إضافية تؤثر على نتائج الأدوات. يمكنك الوصول إلى إعدادات بيئة التحليل الخاصة بالأداة من مجموعة معلمات إعدادات البيئة.
تنفذ هذه الأداة بيئات التحليل التالية:
- النظام الإحداثي الناتج
- التحويلات الجغرافية
- معالجة المدى
ملاحظة:
نطاق المعالجة الافتراضي هو النطاق الكامل. يختلف هذا الإعداد الافتراضي عن Map Viewer Classic والذي يتم فيه تمكين استخدام نطاق الخريطة الحالي افتراضيًا.
- التقاط البيانات النقطية
- حجم الخلية
المخرجات
يكون الإخراج صورة موضوعية مصنفة مبنية على مخطط التصنيف المحدد في نموذج التعلم الشامل.
متطلبات الاستخدام
تتطلب هذه الأداة نوع المستخدم والتكوينات التالية:
- نوع المستخدم Professional أو Professional Plus
- دور الناشر أو الميسر أو المسؤول، أو دور مخصص مكافئ لديه امتياز تحليل الصور
موارد
استخدم الموارد التالية لمعرفة المزيد:
- تصنيف وحدات البكسل باستخدام التعلم الشامل في ArcGIS REST API
- دالة classify_pixels في ArcGIS API for Python
- تصنيف وحدات البكسل باستخدام التعلم الشامل في ArcGIS Pro