| Beschriftung | Erläuterung | Datentyp |
Eingabe-Raster | Das Eingabe-Raster, für das die Verarbeitung durchgeführt wird. Wenn für den Parameter Modus die Option Nur nachbearbeiten angegeben wird, ist für diesen Parameter ein Raster mit binärer Klassifizierung erforderlich. | Raster Layer; Raster Dataset; Mosaic Layer |
Modus | Gibt an, welcher Modus für die Verarbeitung des Eingabe-Rasters verwendet wird.
| String |
Ausgabeverzeichnis | Die File-Geodatabase, in der die Zwischenausgabe der Modelle und die endgültige nachbearbeitete Ausgabe gespeichert werden. | Workspace |
Ausgabe-Präfix | Ein Präfix, das dem Namen der im Ausgabeverzeichnis gespeicherten Ausgaben hinzugefügt wird. Das Präfix wird auch als Name eines Gruppen-Layers verwendet, der zum Anzeigen aller Ausgaben dient. | String |
Interessenbereich (optional) | Die geographische Ausdehnung, die zum Extrahieren von Features verwendet wird. Es werden nur Features innerhalb des Interessenbereichs extrahiert. | Feature Set |
Vortrainierte Modelle (optional) | Die vortrainierten ArcGIS-Modelle aus dem ArcGIS Living Atlas of the World, die für das bereitgestellte Eingabe-Raster verwendet werden können. Für diesen Parameter ist eine Internetverbindung zum Herunterladen der vortrainierten Modelle erforderlich. | String |
Zusätzliche Modelle (optional) | Die Deep-Learning-Modelle, die für das bereitgestellte Eingabe-Raster verwendet werden können, und der Nachbearbeitungs-Workflow, der für zusätzliche Modelldateien (.dlpk und .emd) verwendet wird. Für die Nachbearbeitung sind folgende Workflows verfügbar:
| Value Table |
Konfidenzschwellenwert (optional) | Die minimale Konfidenz des Deep-Learning-Modells, die bei der Objekterkennung verwendet wird. Der Wert muss zwischen 0 und 1 liegen. | Double |
Zwischenausgabe speichern (optional) | Gibt an, ob die Zwischenausgaben im Ausgabeverzeichnis gespeichert werden. Als Zwischenausgaben werden die nach Inferenzierung des Modells generierten Ergebnisse bezeichnet.
| Boolean |
Test-Time-Augmentation (optional) | Gibt an, ob die Vorhersagen für gekippte und gedrehte Varianten des Eingabebilds in der endgültigen Ausgabe zusammengeführt werden.
| Boolean |
Pufferabstand (optional) | Der Abstand für das Puffern von Polylinien-Features, bevor diese in der Nachbearbeitung verwendet werden. Die Standardeinstellung ist 15 Meter. | Linear Unit |
Linie verlängern um (optional) | Die maximale Entfernung, um die ein Liniensegment bis zu einem überschneidenden Feature erweitert wird. Die Standardeinstellung ist 25 Meter. | Linear Unit |
Glättungstoleranz (optional) | Die vom Algorithmus PAEK (Polynomial Approximation with Exponential Kernel, Polynomiale Approximation mit exponentiellem Kernel) verwendete Toleranz. Die Standardeinstellung ist 30 Meter. | Linear Unit |
Dangle-Länge (optional) | Die Länge, an der Liniensegmente, die eine andere Linie nicht an beiden Endpunkten berühren (Dangles), abgeschnitten werden. Die Standardeinstellung ist 5 Meter. | Linear Unit |
Eingabe-Straßen-Features (optional) | Eine Road-Feature-Class, die zum Optimieren der Flurstücke verwendet wird. Die Eingabe kann ein Polygon oder eine Polyline-Feature-Class sein. | Feature Layer; Feature Class |
Straßen-Pufferbreite (optional) | Der Pufferabstand, der für Eingabe-Straßen-Features verwendet wird. Der Standardwert lautet 5 Meter für Polylinien-Features und 0 Meter für Polygon-Features. | Linear Unit |
Flurstücke normalisieren (optional) | Gibt an, ob extrahierte Flurstücke durch Entfernen nicht erwünschter Artefakte in ihrer Geometrie normalisiert werden.
| Boolean |
Workflow für die Nachbearbeitung (optional) | Gibt an, welcher Nachbearbeitungs-Workflow verwendet wird.
| String |
Ausgabe-Features (optional) | Die Feature-Class, die die nachbearbeitete Ausgabe enthält. | Feature Class |
Toleranz zwischen benachbarten Flurstücken (optional) | Die minimale Entfernung zwischen Koordinaten, ehe sie als gleich betrachtet werden. Dieser Parameter dient zum Reduzieren von Splittern zwischen extrahierten Flurstücken. Die Standardeinstellung ist 3 Meter. | Linear Unit |
Normalisierungsmethode (optional) | Gibt die bei der Nachbearbeitung verwendete Normalisierungsmethode an.
| String |
Toleranz (optional) | Die maximale Entfernung, die der regularisierte Footprint von der Grenze seines ursprünglichen Features abweichen kann. Die Standardeinstellung ist 1 Meter. | Linear Unit |
Prompt (optional) | Gibt die Segmentierungsmethode an, die verwendet wird, wenn der Parameter Zusätzliche Modelle auf Polygonsegmentierung festgelegt ist.
| String |
Eingabe-Features (optional) | Die Feature-Class, für die eine Nachbearbeitung durchgeführt wird. Dieser Parameter wird nur unterstützt, wenn der Parameter Workflow für die Nachbearbeitung auf Liniennormalisierung oder Polygonnormalisierung festgelegt wurde. Die Feature-Class, für die eine Nachbearbeitung durchgeführt wird. Dieser Parameter wird nur unterstützt, wenn der Parameter post_processing_workflow auf Line Regularization oder Polygon Regularization festgelegt wurde. | Feature Layer; Feature Class |
Ausgabenzusammenfassung (optional) | Die Tabelle, die eine Liste mit Ausgaben enthält, die zusammen mit den jeweiligen Pfaden erstellt wurden. | Table |
Mit der Image Analyst-Lizenz verfügbar.
Zusammenfassung
Führt ein oder mehrere vortrainierte Deep-Learning-Modelle für ein Eingabe-Raster aus, um Features zu extrahieren und die Nachbearbeitung der inferenzierten Ausgaben zu automatisieren.
Weitere Informationen zur Funktionsweise von "Features mit AI-Modellen extrahieren"
Verwendung
Für dieses Werkzeug sind vortrainierte ArcGIS-Modelle aus dem ArcGIS Living Atlas of the World oder benutzerdefinierte Deep-Learning-Modellpakete (.dlpk-Datei) erforderlich.
Sie müssen das richtige Deep-Learning-Framework für Python in ArcGIS AllSource installieren.
Informationen zum Installieren von Deep-Learning-Frameworks für ArcGIS
Wie lange es dauert, bis das Werkzeug die Ausgaben erstellt, hängt von den folgenden Faktoren ab:
- Interessenbereich der Inferenz
- Anzahl ausgewählter Modelle
Zur Ausführung dieses Werkzeugs ist ein Computer mit Grafikprozessor erforderlich. Wenn Sie mehrere Grafikprozessoren haben, legen Sie stattdessen die Variable GPU ID fest.
Mögliche Anwendungsfälle für das Werkzeug wären das Erstellen einer Grundkarte unter Verwendung mehrerer Modelle und die Nachbearbeitung von Modellausgaben mit Algorithmen zum Bereinigen extrahierter Features.
Weitere Informationen zu den Voraussetzungen für die Ausführung dieses Werkzeugs und eventuell dabei auftretenden Problemen finden Sie unter Häufig gestellte Fragen zu Deep Learning.
Parameter
ExtractFeaturesUsingAIModels(in_raster, mode, out_location, out_prefix, {area_of_interest}, {pretrained_models}, {additional_models}, {confidence_threshold}, {save_intermediate_output}, {test_time_augmentation}, {buffer_distance}, {extend_length}, {smoothing_tolerance}, {dangle_length}, {in_road_features}, {road_buffer_width}, {regularize_parcels}, {post_processing_workflow}, {out_features}, {parcel_tolerance}, {regularization_method}, {poly_tolerance}, {prompt}, {in_features}, {out_summary})| Name | Erläuterung | Datentyp |
in_raster | Das Eingabe-Raster, für das die Verarbeitung durchgeführt wird. Wenn für den Parameter mode die Option Only Postprocess angegeben wird, ist für diesen Parameter ein Raster mit binärer Klassifizierung erforderlich. | Raster Layer; Raster Dataset; Mosaic Layer |
mode | Gibt an, welcher Modus für die Verarbeitung des Eingabe-Rasters verwendet wird.
| String |
out_location | Die File-Geodatabase, in der die Zwischenausgabe der Modelle und die endgültige nachbearbeitete Ausgabe gespeichert werden. | Workspace |
out_prefix | Ein Präfix, das dem Namen der im Ausgabeverzeichnis gespeicherten Ausgaben hinzugefügt wird. Das Präfix wird auch als Name eines Gruppen-Layers verwendet, der zum Anzeigen aller Ausgaben dient. | String |
area_of_interest (optional) | Die geographische Ausdehnung, die zum Extrahieren von Features verwendet wird. Es werden nur Features innerhalb des Interessenbereichs extrahiert. | Feature Set |
pretrained_models [pretrained_models,...] (optional) | Die vortrainierten ArcGIS-Modelle aus dem ArcGIS Living Atlas of the World, die für das bereitgestellte Eingabe-Raster verwendet werden können. Für diesen Parameter ist eine Internetverbindung zum Herunterladen der vortrainierten Modelle erforderlich. | String |
additional_models [additional_models,...] (optional) | Die Deep-Learning-Modelle, die für das bereitgestellte Eingabe-Raster verwendet werden können, und der Nachbearbeitungs-Workflow, der für zusätzliche Modelldateien (.dlpk und .emd) verwendet wird. Für die Nachbearbeitung sind folgende Workflows verfügbar:
| Value Table |
confidence_threshold (optional) | Die minimale Konfidenz des Deep-Learning-Modells, die bei der Objekterkennung verwendet wird. Der Wert muss zwischen 0 und 1 liegen. | Double |
save_intermediate_output (optional) | Gibt an, ob die Zwischenausgaben im Ausgabeverzeichnis gespeichert werden. Als Zwischenausgaben werden die nach Inferenzierung des Modells generierten Ergebnisse bezeichnet.
| Boolean |
test_time_augmentation (optional) | Gibt an, ob die Vorhersagen für gekippte und gedrehte Varianten des Eingabebilds in der endgültigen Ausgabe zusammengeführt werden.
| Boolean |
buffer_distance (optional) | Der Abstand für das Puffern von Polylinien-Features, bevor diese in der Nachbearbeitung verwendet werden. Die Standardeinstellung ist 15 Meter. | Linear Unit |
extend_length (optional) | Die maximale Entfernung, um die ein Liniensegment bis zu einem überschneidenden Feature erweitert wird. Die Standardeinstellung ist 25 Meter. | Linear Unit |
smoothing_tolerance (optional) | Die vom Algorithmus PAEK (Polynomial Approximation with Exponential Kernel, Polynomiale Approximation mit exponentiellem Kernel) verwendete Toleranz. Die Standardeinstellung ist 30 Meter. | Linear Unit |
dangle_length (optional) | Die Länge, an der Liniensegmente, die eine andere Linie nicht an beiden Endpunkten berühren (Dangles), abgeschnitten werden. Die Standardeinstellung ist 5 Meter. | Linear Unit |
in_road_features (optional) | Eine Road-Feature-Class, die zum Optimieren der Flurstücke verwendet wird. Die Eingabe kann ein Polygon oder eine Polyline-Feature-Class sein. | Feature Layer; Feature Class |
road_buffer_width (optional) | Der Pufferabstand, der für Eingabe-Straßen-Features verwendet wird. Der Standardwert lautet 5 Meter für Polylinien-Features und 0 Meter für Polygon-Features. | Linear Unit |
regularize_parcels (optional) | Gibt an, ob extrahierte Flurstücke durch Entfernen nicht erwünschter Artefakte in ihrer Geometrie normalisiert werden.
| Boolean |
post_processing_workflow (optional) | Gibt an, welcher Nachbearbeitungs-Workflow verwendet wird.
| String |
out_features (optional) | Die Feature-Class, die die nachbearbeitete Ausgabe enthält. | Feature Class |
parcel_tolerance (optional) | Die minimale Entfernung zwischen Koordinaten, ehe sie als gleich betrachtet werden. Dieser Parameter dient zum Reduzieren von Splittern zwischen extrahierten Flurstücken. Die Standardeinstellung ist 3 Meter. | Linear Unit |
regularization_method (optional) | Gibt die bei der Nachbearbeitung verwendete Normalisierungsmethode an.
| String |
poly_tolerance (optional) | Die maximale Entfernung, die der regularisierte Footprint von der Grenze seines ursprünglichen Features abweichen kann. Die Standardeinstellung ist 1 Meter. | Linear Unit |
prompt (optional) | Gibt die Segmentierungsmethode an, die verwendet wird, wenn der Parameter additional_models auf Polygon Segmentation festgelegt ist.
| String |
in_features (optional) | Die Feature-Class, für die eine Nachbearbeitung durchgeführt wird. Dieser Parameter wird nur unterstützt, wenn der Parameter post_processing_workflow auf Line Regularization oder Polygon Regularization festgelegt wurde. | Feature Layer; Feature Class |
out_summary (optional) | Die Tabelle, die eine Liste mit Ausgaben enthält, die zusammen mit den jeweiligen Pfaden erstellt wurden. | Table |
Codebeispiel
Anhand dieses Beispiels wird gezeigt, wie die Funktion ExtractFeaturesUsingAIModels verwendet wird.
# Name: ExtractFeaturesUsingAIModels.py
# Description: Extract features using pretrained deep learning models on imagery data.
# Import system modules
import arcpy
# Check out the ArcGIS Image Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("ImageAnalyst")
# Set local variables
datapath = "path_to_training_data"
out_gdb = "path_to_gdb"
predictions = "output_prefix"
# Run Extract Features Using AI Models
arcpy.geoai.ExtractFeaturesUsingAIModels(
in_raster=datapath,
mode="Infer and Postprocess",
out_location=out_gdb,
out_prefix=predictions,
pretrained_models="'Building Footprint Extraction - USA'",
save_intermediate_output="TRUE",
buffer_distance="15 Meters",
extend_length="25 Meters",
smoothing_tolerance="30 Meters",
dangle_length="5 Meters",
regularization_method="Right Angles",
poly_tolerance="1 Meters",
prompt="Bounding Box")