Puede utilizar este modelo en la herramienta Clasificar píxeles con aprendizaje profundo disponible en la caja de herramientas de Image Analyst de ArcGIS Pro. Siga los pasos que se indican a continuación para utilizar el modelo para clasificar la cobertura de suelo en imágenes.
Configuración de imágenes recomendada
La configuración de imágenes recomendada es la siguiente:
- Resolución: muy alta resolución (10 centímetros)
- Rango dinámico: 8 bits
- Bandas: tres bandas (por ejemplo, rojo, verde y azul)
- Imágenes: imágenes ortorrectificadas (funcionan tanto los productos de ortofotos al vuelo como los guardados)
Nota:
Las imágenes fuera del nadir o las imágenes con un alto ángulo de oblicuidad no generarán resultados adecuados.
Si sus imágenes ya tienen la configuración de imágenes recomendada, puede omitir el preprocesamiento e ir a la sección Clasificar la cobertura de suelo.
Clasificar la cobertura de suelo
Siga estos pasos para clasificar la cobertura de suelo a partir de las imágenes:
- Descargue el modelo Clasificación de cobertura de suelo (imágenes aéreas) y agregue la capa de imágenes en ArcGIS Pro.
- Acerque la visualización a un área de interés.
- Vaya a Herramientas en la pestaña Análisis.
- Haga clic en la pestaña Cajas de herramientas del panel Geoprocesamiento, seleccione Herramientas de Image Analyst y vaya a la herramienta Clasificar píxeles con aprendizaje profundo en Aprendizaje profundo.
- Establezca las variables de la pestaña Parámetros de la siguiente manera:
- Ráster de entrada: seleccione las imágenes.
- Ráster clasificado de salida: establezca la clase de entidad de salida que contendrá los resultados de la clasificación.
- Definición de modelo: seleccione el archivo .dlpk del modelo preentrenado o ajustado.
- Argumentos (opcional): cambie los valores de los argumentos si es necesario.
- padding: número de píxeles en el borde de las teselas de imágenes desde los cuales se combinarán las predicciones de las teselas adyacentes. Aumente el valor para suavizar la salida y reducir los artefactos de los bordes. El valor máximo del relleno puede ser la mitad del valor del tamaño de tesela.
- batch_size: número de teselas de imágenes procesadas en cada paso de la inferencia del modelo. Esto depende de la memoria de la tarjeta gráfica.
- predict_background: si se establece como True, la clase de fondo también se clasifica.
- test_time_augmentation: aplica un aumento del tiempo de prueba durante la predicción. Si se establece en True, las predicciones de variantes rotadas y volteadas de la imagen de entrada se fusionarán en la salida final.
- tile_size: el ancho y la altura de las teselas de imágenes en las que se dividen las imágenes para la predicción.
Nota:
Para acceder al modelo directamente desde ArcGIS Pro (compatible en ArcGIS Pro 2.7 y versiones posteriores), haga clic en el botón Examinar y busque el modelo.
- Establezca las variables de la pestaña Entornos de la siguiente manera:
- Extensión de procesamiento: seleccione Extensión de visualización actual o cualquier otra opción del menú desplegable.
- Tamaño de celda (obligatorio): establezca el valor en 0,10.
La resolución ráster esperada es de 10 centímetros.
- Tipo de procesador: seleccione CPU o GPU.
Se recomienda seleccionar GPU, si está disponible, y establecer Id. de GPU para especificar la GPU que se va a utilizar.
- Haga clic en Ejecutar.
La capa de salida se agrega al mapa.
