La herramienta Detectar objetivo utilizando espectros calcula una puntuación de correlación para cada píxel de un ráster de entrada, basándose en el grado de correlación entre el espectro del píxel y los espectros objetivo definidos en un archivo de firma espectral de entrada.
La salida es una capa de imágenes alojada.
Ejemplos
Identifique la ubicación de los minerales arcillosos en una imagen satelital hiperespectral utilizando el espectro del mineral como entrada.
Notas de uso
Detectar objetivo utilizando espectros incluye configuraciones para la capa de entrada, los ajustes de detección y la capa resultante.
Capa de entrada
El grupo Capa de entrada incluye los siguientes parámetros:
- El ráster de entrada especifica el ráster multibanda que contiene los píxeles objetivo que se van a detectar.
- El tipo de archivo de espectros de entrada indica el tipo de archivo del archivo de firma espectral de entrada. Las siguientes opciones están disponibles:
- Archivo de espectros (predeterminado): el archivo de firma espectral es un archivo de biblioteca de espectros de Esri (.esl).
- Capa de entidades: el archivo de firma espectral es una capa de entidades de puntos, que puede crear en ArcGIS Pro con el Administrador de muestras de entrenamiento.
- El archivo de espectros de entrada especifica el archivo de firma espectral que contiene los espectros objetivo.
Ajustes de detección
El grupo Ajustes de detección incluye los siguientes parámetros:
- El método de detección especifica el método utilizado para calcular la puntuación de correlación entre el ráster de entrada y el archivo de firma espectral. Todas las puntuaciones se normalizan de cero a uno. Una puntuación más alta indica una mayor coincidencia entre el espectro de un píxel del ráster de entrada y el espectro objetivo del archivo de firma espectral. Las siguientes opciones están disponibles:
- SAM (predeterminado): utilice el método Asignador de ángulo espectral para calcular las puntuaciones de correlación. Este método mide el ángulo entre el espectro objetivo y el espectro de píxeles. No es sensible a los cambios de iluminación.
- SID: utilice el método Divergencia de información espectral para calcular las puntuaciones de correlación. Este método mide la divergencia entre las distribuciones de probabilidad del espectro objetivo dividido por el espectro de píxeles. Esta opción es útil para identificar objetivos de píxeles con espectros mixtos.
- SID-SAM: utilice una combinación de los métodos Divergencia de información espectral y Asignador de ángulo espectral para calcular puntuaciones de correlación. Este método puede discriminar mejor objetivos de píxeles con espectros mixtos que las opciones SID y SAM individualmente.
- NS3: utilice el método Puntuación de similitud espectral normalizada para calcular puntuaciones de correlación. Este método utiliza la distancia euclidiana y la puntuación SAM para calcular la puntuación de correlación. Este método puede discriminar objetivos de forma eficiente, pero requiere una gran cantidad de datos de referencia para conseguirlo con precisión.
- CEM: utilice el método Minimización de energía restringida para calcular puntuaciones de correlación. Este método utiliza un filtro de Respuesta finita al impulso (FIR), que responde mejor al espectro de píxeles cuando es más similar al espectro objetivo. Esta opción es útil cuando el ruido de fondo es mínimo.
- ACE: utilice el método Estimador de coseno adaptativo para calcular puntuaciones de correlación. Este método calcula la similitud entre un vector objetivo y el espectro de un píxel tras normalizarlo para eliminar el ruido de fondo. Esta opción resulta útil cuando el ráster de entrada presenta un ruido de fondo considerable.
- MF: utilice el método Filtro coincidente para calcular puntuaciones de correlación. Este método utiliza un filtro FIR, que presenta una mayor respuesta ante un espectro de píxeles con sustracción de la media cuando es más similar al espectro objetivo con sustracción de la media. Esta opción es útil cuando el ruido de fondo es ruido blanco gaussiano aditivo.
Eliminar continuidad indica si se deben normalizar los espectros, lo cual se puede realizar utilizando una imagen o datos de referencia. De forma predeterminada, este parámetro no está marcado y los espectros no se normalizan. Si está marcado, los espectros se normalizan.
Para crear la continuidad, la herramienta utiliza segmentos de línea recta para conectar los máximos locales del espectro y ajusta una envoltura convexa sobre la parte superior del espectro. Para eliminar la continuidad, esta se divide en el espectro de cada píxel del ráster de entrada y los espectros objetivo del archivo de firma espectral de entrada. Esta eliminación le permite comparar las entidades de absorción del ráster de entrada y del archivo de firma espectral de entrada a partir de una línea base común.
Capa de resultados
El grupo Capa de resultados incluye los siguientes parámetros:
- El ráster de puntuación de salida especifica el nombre de la capa que contiene el ráster de puntuaciones de correlación que se crea y se muestra. El nombre debe ser único. Si ya existe una capa con el mismo nombre en su organización, la herramienta fallará y se le pedirá que utilice otro nombre.
- Tipo de capa de salida especifica el tipo de salida ráster que se creará. La salida puede ser una capa de imágenes en teselas o una capa de imágenes dinámicas.
- Guardar en carpeta especifica el nombre de una carpeta de Mi contenido en la que se guardará el resultado.
Limitaciones
Se aplican las siguientes limitaciones a la herramienta:
- Si el archivo de firma espectral de entrada es una capa de entidades de puntos, el número de bandas del ráster de entrada y el archivo de firma espectral de entrada deben coincidir.
- Si el archivo de firma espectral de entrada es un archivo .esl y el número de bandas del archivo no coincide con el número de bandas del ráster de entrada, los datos espectrales del archivo de firma espectral de entrada se remuestrean utilizando un método de promediado de bandas. Como alternativa, puede remuestrear los espectros utilizando la herramienta Volver a muestrear espectros de una bibliotecaa.
- Si el archivo de firma espectral de entrada procede de una biblioteca espectral en la que el rango de valores de reflectancia va desde cero hasta uno, como la biblioteca espectral del USGS, el ráster de entrada también debe contener valores comprendidos entre cero y uno.
- Si el rango de valores de píxeles del ráster de entrada no se encuentra entre cero y uno, como en las imágenes de 8 o 16 bits, se recomienda activar Eliminar continuidad para normalizar los espectros. Como alternativa, puede recopilar las firmas espectrales del material objetivo utilizando la herramienta Visualizador espectral en ArcGIS Pro, que le permite guardar espectros en un rango definido por un ráster de entrada.
Entornos
La configuración del entorno de análisis cuenta con parámetros adicionales que afectan a los resultados de una herramienta. Puede acceder a la configuración del entorno de análisis de la herramienta desde el grupo de parámetros Configuración del entorno.
Esta herramienta respeta estos entornos de análisis:
- Sistema de coordenadas de salida
- Transformaciones geográficas
- Extensión de procesamiento
Nota:
La extensión de procesamiento predeterminado para las herramientas de análisis ráster y las funciones ráster es la Extensión de visualización. Este valor predeterminado es diferente de otros tipos de análisis.
- Alinear ráster
- Tamaño de celda
- Método de remuestreo
Créditos
Esta herramienta consume créditos.
Utilice Estimar los créditos para calcular el número de créditos que se necesitarán para ejecutar la herramienta. Para obtener más información, consulte Comprender los créditos para el análisis espacial.
Salidas
La salida incluye una capa de imágenes que representa las puntuaciones de correlación entre el ráster de entrada y el archivo de firma espectral. Si el archivo de firmas espectrales de entrada contiene varias firmas espectrales, la salida será multibanda, con una banda por cada firma.
Requisitos de uso
Esta herramienta requiere los siguientes tipos de usuario y configuraciones:
- Tipo de usuario de Creator, Professional o Professional Plus
- Rol de publicador, moderador o administrador, o rol personalizado equivalente
Recursos
Utilice los recursos siguientes para más información:
- Detectar objetivo utilizando espectros en ArcGIS API for Python
- Detectar objetivo utilizando espectros en ArcGIS Pro