Beschriftung | Erläuterung | Datentyp |
Zielpunktwolke | Die Punktwolke, die klassifiziert wird. | LAS Dataset Layer |
Eingabe-Modelldefinition | Die Eingabe-Modelldefinitionsdatei von Esri (*.emd) oder das Deep-Learning-Paket (*.dlpk), die bzw. das zur Klassifizierung der Punktwolke verwendet wird. Es kann auch eine Webadresse für ein Deep-Learning-Paket verwendet werden, das unter ArcGIS Online oder ArcGIS Living Atlas veröffentlicht wird. | File; String |
Zielklassifizierung | Die Klassencodes aus dem trainierten Modell, die zur Klassifizierung der Eingabepunktwolke verwendet werden. Standardmäßig werden alle Klassen aus dem Eingabemodell verwendet, es sei denn, es wird eine Teilmenge angegeben. | String |
Verarbeitung vorhandener Klassencodes (optional) | Gibt an, wie editierbare Punkte aus der Eingabepunktwolke definiert werden.
| String |
Vorhandene Klassencodes (optional) | Die Klassen, deren Punkte bearbeitet werden oder deren ursprüngliche Klassencodebezeichnung je nach Wert des Parameters Verarbeitung vorhandener Klassencodes beibehalten wird. | Long |
Statistiken berechnen (optional) | Gibt an, ob für die vom .las-Dataset referenzierten LAS-Dateien Statistiken berechnet werden. Durch das Berechnen von Statistiken wird ein räumlicher Index für jede .las-Datei bereitgestellt, wodurch sich die Analyse- und Darstellungs-Performance verbessert. Ferner werden durch Statistiken die Filter- und Symbolisierungsverfahren verbessert, da die Anzeige von LAS-Attributen, beispielsweise Klassifizierungscodes und Rückgabeinformationen, auf die in der .las-Datei vorhandenen Werte begrenzt wird.
| Boolean |
Verarbeitungsbegrenzung | Die Polygongrenze, die die Teilmenge der Punkte in der Eingabepunktwolke definiert, die bearbeitet werden sollen. Punkte außerhalb der Grenz-Features werden nicht ausgewertet. | Feature Layer |
Pyramide aktualisieren (optional) | Gibt an, ob die LAS-Dataset-Pyramide aktualisiert wird, nachdem die Klassencodes geändert wurden.
| Boolean |
Bezugsoberfläche (optional) | Die Raster-Oberfläche, die zum Angeben der relativen Höhe für jeden Punkt in den Punktwolkendaten verwendet wird. Punkte, die nicht mit dem Raster überlappen, werden bei der Analyse nicht berücksichtigt. | Raster Layer |
Ausgeschlossene Klassencodes (optional) | Die von der Verarbeitung ausgeschlossenen Klassencodes. Es kann ein beliebiger Wert im Bereich von 0 bis 255 angegeben werden. | Long |
Batch-Größe (optional) | Die Punktwolken-Datenblöcke, die während des Inferenzprozesses gleichzeitig vom neuronalen Netzwerk verarbeitet werden. Wenn kein Wert angegeben wird, wird die optimale Batch-Größe auf Basis des verfügbaren GPU-Speichers berechnet. Die von einem bestimmten Block verwendete GPU-Speichermenge hängt von der Blockpunktgrenze und den Punktwolkenattributen ab, die vom Modell benötigt werden. | Long |
Abgeleitete Ausgabe
Beschriftung | Erläuterung | Datentyp |
Ausgabepunktwolke | Die Punktwolke, die durch das Deep-Learning-Modell klassifiziert wurde. | Feature Layer |