Инструмент Классифицировать пикселы при помощи глубокого обучения использует модель глубокого обучения для классификации пикселов в слое изображений в соответствии с определенным списком меток, показывающими разные классы.
Выходными данными является размещенный слой изображений.
Пример
Инструмент Классифицировать пикселы при помощи глубокого обучения можно использовать в качестве входных параметров для выявления качественных изменений между двумя разными периодами времени. Классифицированные тематические слои изображений, полученные как результаты, можно использовать в качестве входных слоев изображений для измерения изменений в течение времени. Например, можно использовать этот инструмент для создания тематического слоя изображений для пригородов большого города на два разных периода времени с одинаковой темой классификации. Сравнивания созданные тематические слои изображений, можно измерить и оценить переход областей между разными классами.
Примечания по использованию
Классификация пикселов при помощи глубокого обучения включает настройки для входных слоев, модели и итогового слоя.
Входные слои
Группа Входные слои включает в себя следующие параметры:
- Входной слой - это слой изображений или слой, который будет использоваться для классификации. Выбранный слой изображений должен учитывать требования модели глубокого обучения, которая будет использоваться для классификации пикселов.
- Режим обработки определяет, как будут обрабатываться растровые элементы в слое изображений. Можно выбрать следующие опции:
- Обработать как мозаичное изображение – Все растровые элементы в наборе данных мозаики или в сервисе изображений будут объединены в мозаику и обработаны. Используется по умолчанию.
- Обработать все элементы растров по отдельности – Все растровые элементы в наборе данных мозаики или в сервисе изображений будут обработаны как отдельные изображения.
Настройки модели
Группа Настройки модели включает в себя следующие параметры:
- Модель для классификации пикселов является моделью глубокого обучения, которая будет использоваться для классификации пикселов. Чтобы модель глубокого обучения можно было выбрать в инструменте, она должна быть размещена в ArcGIS Online. Вы можете выбрать собственную модель, общедоступную модель в ArcGIS Online или модель из ArcGIS Living Atlas of the World.
- Аргументы модели определяют аргументы функции, заданные в классе функции растра Python. Дополнительные параметры глубокого обучения и аргументы для экспериментов и улучшения, например, порог достоверности для настройки чувствительности. Названия аргументов заполняются из модуля Python.
Слой результата
Группа Слой результата включает в себя следующие параметры:
- Выходное имя определяет имя слоя, который создается и добавляется на карту. Имя должно быть уникальным. Если слой с таким же именем уже существует в вашей организации, инструмент завершится ошибкой, и вам будет предложено указать другое имя.
- Тип выходного слоя — определяет тип создаваемого выходного растра. Результатом может быть либо слой листов изображений, либо динамический слой изображений.
- Сохранить в папке — указывает имя папки в Мои ресурсы, в которой будет сохранен результат.
Параметры среды
Настройки среды анализа — это дополнительные параметры, которые влияют на результаты работы инструмента. Вы можете получить доступ к настройкам среды анализа инструмента из группы параметров Настройки среды.
Этот инструмент поддерживает следующие параметры среды анализа:
- Выходная система координат
- Экстент обработки
Примечание:
Экстент обработки по умолчанию в Map Viewer - это Полный экстент. Это значение по умолчанию отличается от Map Viewer Classic, в котором по умолчанию включен параметр Использовать текущий экстент карты.
- Растр привязки
- Размер ячейки
Выходные данные
Результатом будет классифицированный тематический слой изображений, основанный на схеме классификации, заданной в модели глубокого обучения.
Требования к использованию
Для этого инструмента требуются следующий тип пользователя и конфигурации:
- Тип пользователя Professional или Professional Plus
- Роль Издатель, Посредник или Администратор, или эквивалентная пользовательская роль с правами доступа Imagery Analysis
Ресурсы
Для дополнительной информации см. следующие ссылки:
- Классифицировать пикселы при помощи глубокого обучения в ArcGIS REST API
- функция classify_pixels в ArcGIS API for Python
- Классифицировать пикселы при помощи глубокого обучения в ArcGIS Pro