Identifica objetos, feições ou segmentos na sua imagem agrupando pixels adjacentes com características espectrais ou espaciais semelhantes. Você pode controlar a quantidade de suavização espectral e espacial para ajudar a derivar as feições de interesse.
Notas
O raster de entrada precisa ter 8 bits e uma ou três bandas.
Para melhores resultados de segmentação, é recomendado que você prepare sua camada raster de entrada para discriminar melhor suas feições de interesse:
- Se o seu raster tiver mais de três bandas, especifique a melhor combinação de bandas usando a função Extrair Bandas.
- Estique sua imagem para exibir suas feições de interesse com o máximo de vantagem usando a função Contraste. Se os seus dados raster forem diferentes de 8 bits, use a função Contraste para especificar 8 bit Não atribuído como o Tipo de Pixel de Saída na guia Geral da função.
A camada de saída das etapas de pré-processamento acima é a entrada para a função Deslocamento Médio do Segmento.
As ferramentas de treinamento de classificação exigem que o conjunto de dados raster segmentado de entrada seja um arquivo. Persista sua camada de segmentação clicando em Salvar Como e atribua um nome de arquivo para o raster segmentado. O tempo para processar todo o conjunto de dados raster segmentado pode ser demorado se a camada de entrada for grande.
Parâmetros
| Parâmetro | Descrição |
|---|---|
Raster | O raster de entrada a ser segmentado. |
Detalhe Espectral | A importância relativa de separar objetos com base em características de cor. Os valores de ponto flutuante válidos variam de 1,0 até 20,0. Valores menores resultam em classes amplas e mais suaves. Um valor mais alto é apropriado quando você deseja discriminar entre feições com características espectrais semelhantes. Por exemplo, o uso de um valor mais alto de detalhe espectral em uma cena florestal permite distinguir melhor as diferentes espécies de árvores. |
Detalhe Espacial | A importância relativa de separar objetos com base em características espaciais. Os valores inteiros válidos variam de 1 até 20. Valores menores resultam em classes amplas e mais suaves. Um valor mais alto é apropriado para discriminar entre feições espacialmente pequenas e agrupadas. Por exemplo, em uma cena urbana, você pode classificar feições de superfície impermeáveis gerais utilizando um valor menor de detalhe espacial, ou pode classificar edifícios e estradas como classes separadas utilizando um valor mais alto de detalhe espacial. |
Tamanho Mínimo do Segmento em Pixels | Tamanho mínimo do segmento, medido em pixels. Este valor está relacionado à sua unidade de mapeamento mínima e filtrará blocos de pixels menores. Todos os segmentos menores que o valor especificado mesclarão os segmentos menores com o segmento vizinho mais adequado. |
Somente limites de segmento | Os limites do segmento são desenhados como uma linha de contorno preta em torno de cada segmento. Isso é útil para que você possa distinguir segmentos adjacentes com cores semelhantes.
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Tamanho Máximo do Segmento em Pixels | O tamanho máximo de um segmento. Os segmentos maiores do que o tamanho especificado serão divididos. Use este parâmetro para evitar artefatos na camada de saída resultantes de grandes segmentos. O padrão é -1. |