Lo strumento Classifica pixel usando l'apprendimento profondo usa un modello di apprendimento profondo per classificare i pixel di un layer immagine secondo un elenco di etichette definito che indica classi differenti.
L'output è un layer immagini ospitato.
Esempio
Lo strumento Classifica pixel usando l'apprendimento profondo può essere utilizzato come input per il rilevamento di modifiche categorico tra periodi di tempo differenti. I layer immagini tematici classificati prodotti come output possono essere utilizzati come layer immagini di input per misurare i cambiamenti nel tempo. Ad esempio, è possibile utilizzare questo strumento per creare un layer immagini tematico della periferia di una grande città per due periodi di tempo con lo stesso tema di classificazione. Confrontando i layer immagini tematici prodotti, la transizione delle aree tra le classi etichettate può essere misurata e quantificata.
Note sull'utilizzo
Classifica pixel usando l'apprendimento profondo include configurazioni per layer di input, impostazioni modello e layer risultato.
Layer di input
Il gruppo Layer di input include i seguenti parametri:
- Layer di input è il layer immagine o layer che verrà utilizzato per la classificazione. Il layer immagine selezionato deve basarsi sui requisiti del modello di apprendimento profondo che sarà utilizzato per classificare i pixel.
- Modalità di elaborazione descrive come gli elementi del raster nel layer immagine verranno elaborati. Le opzioni sono le seguenti:
- Elabora come immagine a mosaico: tutti gli elementi raster del dataset mosaico o image service saranno elaborati insieme come immagini a mosaico. Si tratta dell'impostazione predefinita.
- Elabora tutti gli elementi raster separatamente: tutti gli elementi raster del dataset mosaico o image service saranno elaborati come immagini separate.
Impostazioni modello
Il gruppo Impostazioni modello include i seguenti parametri:
- Modello per classificazione pixel è il modello di apprendimento profondo che sarà utilizzato per classificare i pixel. Il modello di apprendimento profondo deve essere localizzato in ArcGIS Online per poter essere selezionato nello strumento. È possibile selezionare il proprio modello, un modello pubblicamente disponibile in ArcGIS Online o un modello di ArcGIS Living Atlas of the World.
- Argomenti modelloo specifica gli argomenti della funzione definiti nella classe funzione di raster Python. Vengono elencati parametri e argomenti aggiuntivi di apprendimento per gli esperimenti e la rifinitura, come la soglia di affidabilità per regolare la sensibilità. I nomi degli argomenti sono compilati dal modulo Python.
Layer risultato
Il gruppo Layer risultato include i seguenti parametri:
- Nome output specifica il nome del layer creato e aggiunto alla mappa. Il nome deve essere unico. Se un layer con lo stesso nome esiste già nell'organizzazione, lo strumento non funzionerà e verrà chiesto di utilizzare un nome diverso.
- Tipo di layer di output specifica il tipo di output raster che verrà creato. L'output può essere un layer immagini di tile o un layer immagini dinamico.
- Salva nella cartella specifica il nome di una cartella in I miei contenuti in cui verrà salvato il risultato.
Ambienti
Le impostazioni degli ambienti di analisi sono parametri aggiuntivi che influiscono sui risultati dello strumento. È possibile accedere alle impostazioni dello strumento dal gruppo di parametri Impostazioni ambiente.
Questo strumento rispetta i seguenti ambienti di analisi:
- Sistema di coordinate di output
- Estensione di elaborazione
Nota:
L'estensione di elaborazione predefinita in Map Viewer è Estensione completa. Questa impostazione predefinita è diversa da Map Viewer classico in cui Utilizza estensione mappa corrente è abilitato per impostazione predefinita.
- Snap raster
- Dimensione cella
Output
L'output è un layer immagine tematico classificato basato sullo schema di classificazione definito nel modello di apprendimento profondo.
Requisiti per l'utilizzo
Questo strumento richiede il seguente tipo di utente e le seguenti configurazioni:
- Tipo di utente Professional o Professional Plus
- Ruolo Publisher, Facilitatore o Amministratore oppure un ruolo personalizzato equivalente con il privilegio Analisi immagini
Risorse
Usare le seguenti risorse per saperne di più:
- Classifica pixel usando l'apprendimento profondo in ArcGIS REST API
- Funzione classify_pixels in ArcGIS API for Python
- Classifica pixel usando l'apprendimento profondo in ArcGIS Pro