Disponibile con Image Server
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, lo strumento Classifica pixel usando l'apprendimento profondo può essere utilizzato 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
Lo strumento 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 verrà utilizzato per classificare i pixel.
- Modalità di elaborazione descrive come gli elementi del raster nel layer immagine verranno elaborati insieme o individualmente. Modalità di elaborazione include le seguenti opzioni:
- 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 indica quale modello di apprendimento profondo deve essere 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 pubblicamente disponibile in ArcGIS Online o da ArcGIS Living Atlas of the World.
- Argomenti modello 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:
- Il parametro Nome output determina 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.
- 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 Classic in cui Utilizza estensione mappa corrente è abilitato per impostazione predefinita.
- Snap raster
- Dimensione cella
- Fattore di elaborazione parallela
- Tipo di processore
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 le seguenti configurazioni e licenze:
- Tipo di utente Creator o GIS Professional
- Ruolo Publisher o Amministratore, o un ruolo personalizzato equivalente
- ArcGIS Image Server configurato per l'analisi raster con apprendimento profondo
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