Вычислить атрибуты сегмента (Spatial Analyst)

Краткая информация

Вычисляет набор атрибутов, связанный с сегментированным изображением. Входным растром может являться одноканальное или трёхканальное 8-битное сегментированное изображение.

Использование

• Данный инструмент создаёт атрибуты для каждого сегмента, который существует в изображении. Сюда входит среднее значение, среднеквадратическое отклонение, размер сегмента, конвергенция цвета (из инструмента Сегментация методом среднего сдвига) и компактность.

• См. раздел Среда анализа и Spatial Analyst для получения дополнительной информации о среде геообработки данного инструмента.

Параметры

Диалог

Подпись	Описание	Тип данных
Входной сегментированный растр RGB или оттенки серого	Входной сегментированный набор растровых данных, в котором все пиксели, принадлежащие сегменту, имеют тот же цвет конвергенции RGB. Как правило, это 8-битовый трехканальный растр RGB, но это также может быть одноканальный растр в оттенках серого.	Raster Layer; Mosaic Layer
Дополнительный входной растр (Дополнительный)	Вспомогательные наборы растровых данных, такие как спектрозональное изображение или ЦМР, будут добавлены для создания атрибутов и другой необходимой для классификатора информации. Этот растр необходим при вычислении атрибутов, таких как среднее или среднеквадратическое отклонение. Это дополнительный параметр.	Raster Layer; Mosaic Layer
Используемые атрибуты сегментов (Дополнительный)	Укажите атрибуты, которые будут включены в связанную с выходным растром таблицу атрибутов. Если для входных данных инструмента используется только сегментированное изображение, то атрибутами по умолчанию будут Цвет средней хроматичности , Число пикселов, Компактность и Прямоугольность. Если в качестве входных данных вместе с сегментированным изображением также используется Дополнительный входной растр, то тогда опции Среднее число и Среднеквадратическое отклонение будут доступны. Конвергированный цвет—Значения цвета RGB будут получены из входного растра на основе каждого сегмента. Это также называется цвет средней хроматичности. Среднее число—Средний цифровой номер (DN) будет получен из дополнительного пиксельного изображения, на основе каждого сегмента. Среднеквадратическое отклонение—Стандартное отклонение будет получено из дополнительного пиксельного изображения, на основе каждого сегмента. Число пикселов—Число пикселов, составляющих сегмент, на основе каждого сегмента. Компактность—Соединяет сегменты, которые были разрезаны границами листов в процессе сегментации. Значения находятся в диапазоне от 0 до 1, где 1 соответствует кругу. Прямоугольность—Степень, определяющая, насколько сегмент является прямоугольным, на основе каждого сегмента. Значения находятся в диапазоне от 0 до 1, где 1 соответствует прямоугольнику.	String

Возвращаемое значение

Подпись	Описание	Тип данных
Выходной растр индексов сегментов	Выходной растр индекса сегментов, в котором атрибуты каждого из сегмента записываются в связанную таблицу атрибутов.	Raster

Python

ComputeSegmentAttributes(in_segmented_raster, {in_additional_raster}, {used_attributes})

Имя	Описание	Тип данных
in_segmented_raster	Входной сегментированный набор растровых данных, в котором все пиксели, принадлежащие сегменту, имеют тот же цвет конвергенции RGB. Как правило, это 8-битовый трехканальный растр RGB, но это также может быть одноканальный растр в оттенках серого.	Raster Layer; Mosaic Layer
in_additional_raster (Дополнительный)	Вспомогательные наборы растровых данных, такие как спектрозональное изображение или ЦМР, будут добавлены для создания атрибутов и другой необходимой для классификатора информации. Этот растр необходим при вычислении атрибутов, таких как среднее или среднеквадратическое отклонение. Это дополнительный параметр.	Raster Layer; Mosaic Layer
used_attributes [used_attributes,...] (Дополнительный)	Укажите атрибуты, которые будут включены в связанную с выходным растром таблицу атрибутов. COLOR—Значения цвета RGB будут получены из входного растра на основе каждого сегмента. Это также называется цвет средней хроматичности. MEAN—Средний цифровой номер (DN) будет получен из дополнительного пиксельного изображения, на основе каждого сегмента. STD—Стандартное отклонение будет получено из дополнительного пиксельного изображения, на основе каждого сегмента. COUNT—Число пикселов, составляющих сегмент, на основе каждого сегмента. COMPACTNESS—Соединяет сегменты, которые были разрезаны границами листов в процессе сегментации. Значения находятся в диапазоне от 0 до 1, где 1 соответствует кругу. RECTANGULARITY—Степень, определяющая, насколько сегмент является прямоугольным, на основе каждого сегмента. Значения находятся в диапазоне от 0 до 1, где 1 соответствует прямоугольнику. Если для входных данных инструмента используется только сегментированное изображение, то атрибутами по умолчанию будут COLOR, COUNT, COMPACTNESS и RECTANGULARITY. Если в качестве входных данных вместе с сегментированным изображением также используется in_additional_raster, тогда MEAN и STD будут доступны как опции.	String

Возвращаемое значение

Имя	Описание	Тип данных
out_index_raster_dataset	Выходной растр индекса сегментов, в котором атрибуты каждого из сегмента записываются в связанную таблицу атрибутов.	Raster

Пример кода

ComputePansharpenWeights, пример 1 (окно Python)

В данном примере вычисляются атрибуты сегментов для растра TIFF.

import arcpy
from arcpy.sa import *

compute_att = ComputeSegmentAttributes(
                  "c:/test/moncton_seg.tif", "c:/test/moncton.tif", 
                  "COLOR;MEAN;STD;COUNT;COMPACTNESS;RECTANGULARITY")

compute_att.save("c:/test/moncton_computeseg.tif")

ComputePansharpenWeights, пример 2 (автономный скрипт)

В данном примере вычисляются атрибуты сегментов для растра TIFF.

# Import system modules
import arcpy
from arcpy.sa import *


# Set local variables
inSegRaster = "c:/test/moncton_seg.tif"
in_additional_raster = "c:/test/moncton.tif"
attributes = "COLOR;MEAN;STD;COUNT;COMPACTNESS;RECTANGULARITY"

# Execute 
compute_att = ComputeSegmentAttributes(inSegRaster, in_additional_raster, 
                                       attributes)
#save output 
compute_att.save("c:/test/moncton_computeseg.tif")

Параметры среды

Сжатие, Текущая рабочая область, Экстент, Географические преобразования, Выходная система координат, NoData, Коэффициент параллельной обработки, Пирамидные слои, Временная рабочая область, Растр привязки, Размер листа