“使用深度学习分类像素”工具用于运行输入影像上的训练深度学习模型以生成分类栅格。
注：
该工具现在可以在 Map Viewer 中使用，这是 ArcGIS Online 中的现代化地图制作工具。 有关详细信息，请参阅使用深度学习分类像素 (Map Viewer)。
如果在 Map Viewer 经典版 中没有看到该工具，请联系您的组织管理员。 您的账户必须具有 Professional 或 Professional Plus 用户类型，以及影像分析权限。
工作流示意图
示例
给定多波段卫星图像，请使用训练深度学习模型生成土地覆被栅格。
用法说明
此工具的输入深度学习模型必须是存储在门户中的深度学习包（.dlpk）项目。 您可以使用 ArcGIS Pro 中的训练深度学习模型地理处理工具或 ArcGIS REST API 栅格分析工具来生成 .dlpk 项目。
输入 .dlpk 项目须包含 Esri 模型定义文件 (.emd)。 请参阅下面的示例 .emd 文件。
{
"Framework":"TensorFlow",
"ModelConfiguration":"deeplab",
"ModelFile":"\\Data\\ImgClassification\\TF\\froz_inf_graph.pb",
"ModelType":"ImageClassification",
"ExtractBands":[0,1,2],
"ImageHeight":513,
"ImageWidth":513,
"Classes" : [
{
"Value":0,
"Name":"Evergreen Forest",
"Color":[0, 51, 0]
},
{
"Value":1,
"Name":"Grassland/Herbaceous",
"Color":[241, 185, 137]
},
{
"Value":2,
"Name":"Bare Land",
"Color":[236, 236, 0]
},
{
"Value":3,
"Name":"Open Water",
"Color":[0, 0, 117]
},
{
"Value":4,
"Name":"Scrub/Shrub",
"Color":[102, 102, 0]
},
{
"Value":5,
"Name":"Impervious Surface",
"Color":[236, 236, 236]
}
]
}如果选中使用当前地图范围，则仅对当前地图范围中可见的像素进行分析。 如果未选中，则将分析整个输入影像图层。
下表列出了此工具的参数：
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| 选择用于对像素进行分类的影像 | 将进行分类的输入图像。 |
| 选择用于对像素进行分类的深度学习模型 | 输入深度学习包 (.dlpk) 项目。 深度学习包包含 Esri 模型定义 JSON 文件 (.emd)、深度学习二进制模型文件以及要使用的 Python 栅格函数（可选）。 |
| 指定深度学习模型参数 | 函数参数在输入模型引用的 Python 栅格函数中定义。 您可以在此列出其他深度学习参数和用于优化的参数，例如用于调整灵敏度的置信度阈值。 参数名称将由工具通过读取 Python 模块进行填充。 |
| 处理模式 | 指定处理影像服务中的所有栅格项目的方式。
|
| 结果图层名称 | 将在我的内容中创建并添加到地图中的图层的名称。 默认名称基于工具名称以及输入图层名称。 如果该名称的图层已存在，则系统将提示您提供其他名称。 您可以使用将结果保存在下拉框指定我的内容中的文件夹名称，结果将保存到该文件夹中。 如果您拥有创建切片和动态影像图层的权限，则您还可以使用将结果另存为下拉框来指定要用于输出的图层类型。 |
提示：
在运行分析以检查将消耗的配额数量前，请单击显示配额。
环境
分析环境设置是影响工具执行结果的附加参数。 您可以通过单击工具窗格顶部的设置按钮 
来访问该工具的分析环境设置。
此工具支持以下分析环境：
- 输出坐标系 - 指定输出图层的坐标系。
- 范围 - 指定要用于分析的区域。
- 捕捉栅格 - 调整输出的范围，使其与指定的捕捉栅格图层的像元对齐方式相匹配。
- 像元大小 - 要在输出图层中使用的像元大小。
类似的工具和栅格函数
使用“使用深度学习分类像素”工具分类影像中的像素。 其他工具或许在解决类似问题时十分有用。
Map Viewer 经典版 分析工具和栅格函数
使用使用深度学习检测对象工具检测影像中的对象位置。 使用使用深度学习分类对象工具分类影像中的对象。
将 Classify 或 MLClassify 栅格函数用于其他分类选项。
ArcGIS Pro 分析工具和栅格函数
Image Analyst 工具箱中提供了使用深度学习分类像素地理处理工具。 深度学习工具集中的其他工具执行深度学习工作流。
ArcGIS Enterprise 开发人员资源
如果您正在使用 ArcGIS REST API，则请使用 Classify Pixels Using Deep Learning 操作。
如果您正在使用 ArcGIS API for Python，请使用 arcgis.learn 模块执行深度学习任务 
。