Das Werkzeug "Veränderung mit Deep Learning erkennen" verwendet ein trainiertes Deep-Learning-Modell zur Erkennung von Änderungen zwischen zwei Raster-Layern.
Die Ausgabe ist ein gehosteter Bilddaten-Layer.
Beispiel
In zwei gegebenen spektral ähnlichen Bilddaten-Layern sollen mit einem Deep-Learning-Modell zur Erkennung von veränderten Flächen die Flächen erkannt werden, die sich zwischen diesen zwei Bilddaten-Layern verändert haben.
Verwendungshinweise
"Objekte mit Deep Learning klassifizieren" enthält Konfigurationen für Eingabe-Layer, Modelleinstellungen und den Ergebnis-Layer.
Eingabe-Layer
Die Gruppe Eingabe-Layer enthält die folgenden Parameter:
- Das Eingabe-Raster vor der Veränderung ist der Bilddaten-Layer, der den Bilddaten-Layer davor darstellt. Der ausgewählte Bilddaten-Layer sollte auf den Anforderungen des zum Klassifizieren der Pixel verwendeten Deep-Learning-Modells basieren.
- Das Eingabe-Raster nach der Veränderung ist der Bilddaten-Layer, der den Bilddaten-Layer danach darstellt. Der ausgewählte Bilddaten-Layer sollte auf den Anforderungen des zum Klassifizieren der Pixel verwendeten Deep-Learning-Modells basieren.
Modelleinstellungen
Die Gruppe Modelleinstellungen enthält die folgenden Parameter:
- Modell für die Änderungserkennung ist das Deep-Learning-Modell, das zum Erkennen der Veränderung verwendet wird. Das Deep-Learning-Modell muss sich in ArcGIS Online befinden, damit es im Werkzeug ausgewählt werden kann. Sie können ein eigenes Modell, ein öffentlich in ArcGIS Online verfügbares Modell oder ein Modell im ArcGIS Living Atlas of the World auswählen.
- Modellargumente gibt die in der Python-Raster-Funktionsklasse definierten Funktionsargumente an. Es werden zusätzliche Deep-Learning-Parameter und Argumente für Experimente und Verfeinerungen wie den Konfidenzschwellenwert zur Anpassung der Empfindlichkeit angegeben. Die Namen der Argumente werden durch das Python-Modul aufgefüllt.
Ergebnis-Layer
Die Gruppe Ergebnis-Layer enthält die folgenden Parameter:
- Ausgabe-Name gibt den Namen des Layers an, der erstellt und der Karte hinzugefügt wird. Der Name muss eindeutig sein. Wenn in der Organisation bereits ein Layer mit dem gleichen Namen vorhanden ist, tritt ein Fehler auf, und Sie werden aufgefordert, einen anderen Namen zu verwenden.
- Ausgabe-Layer-Typ gibt die Art der Raster-Ausgabe an, die erstellt wird. Die Ausgabe kann entweder ein gekachelter Bilddaten-Layer oder ein dynamischer Bilddaten-Layer sein.
- In Ordner speichern gibt den Namen eines Ordners in Eigene Inhalte an, in dem das Ergebnis gespeichert wird.
Umgebungen
Umgebungseinstellungen für die Analyse sind zusätzliche Parameter, mit denen die Ergebnisse eines Werkzeugs beeinflusst werden können. Sie können über die Parametergruppe Umgebungseinstellungen auf die Umgebungseinstellungen des Werkzeugs für die Analyse zugreifen.
Dieses Werkzeug berücksichtigt die folgenden Analyseumgebungen:
- Ausgabe-Koordinatensystem
- Verarbeitungsausdehnung
Hinweis:
Die standardmäßige Verarbeitungsausdehnung in Map Viewer ist Volle Ausdehnung. Diese Standardeinstellung unterscheidet sich von Map Viewer Classic, wo Aktuelle Kartenausdehnung verwenden standardmäßig aktiviert ist.
- Zellengröße
Ausgabe
Die Ausgabe ist ein klassifizierter thematischer Bilddaten-Layer, der auf dem im Deep-Learning-Modell definierten Klassifizierungsschema basiert.
Anforderungen für die Verwendung
Für dieses Werkzeug werden der folgende Benutzertyp und die folgenden Konfigurationen benötigt:
- Benutzertyp Professional oder Professional Plus
- Publisher-, Vermittler- oder Administratorrolle oder eine entsprechende benutzerdefinierte Rolle mit der Berechtigung "Bilddatenanalyse"
Ressourcen
Weitere Informationen finden Sie in den folgenden Quellen:
- Veränderung mit Deep Learning erkennen in ArcGIS REST API
- detect_change_using_deep_learning in ArcGIS API for Python.
- Veränderung mit Deep Learning erkennen in ArcGIS Pro.