Das Werkzeug "Pixel mit Deep Learning klassifizieren" verwendet ein Deep-Learning-Modell, um die Pixel in einem Bilddaten-Layer nach einer definierten Liste mit Beschriftungen für verschiedene Klassen zu klassifizieren.
Die Ausgabe ist ein gehosteter Bilddaten-Layer.
Beispiel
Das Werkzeug "Pixel mit Deep Learning klassifizieren" kann als Eingabe für die Erkennung kategorischer Änderungen zwischen verschiedenen Zeiträumen verwendet werden. Die als Ausgaben erstellten klassifizierten thematischen Bilddaten-Layer können als Eingabe-Bilddaten-Layer zum Messen von Änderungen im Zeitverlauf verwendet werden. Das Werkzeug "Pixel mit Deep Learning klassifizieren" kann beispielsweise zum Erstellen eines thematischen Bilddaten-Layers für die Vororte einer Großstadt und zwei Zeiträume mit dem gleichen Klassifizierungsdesign verwendet werden. Durch Vergleichen der erstellten thematischen Bilddaten-Layer können die Bereichsübergänge zwischen beschrifteten Klassen gemessen und quantifiziert werden.
Verwendungshinweise
Das Werkzeug "Pixel mit Deep Learning klassifizieren" enthält Konfigurationen für Eingabe-Layer, Modelleinstellungen und den Ergebnis-Layer.
Eingabe-Layer
Die Gruppe Eingabe-Layer enthält die folgenden Parameter:
- Eingabe-Layer ist der Bilddaten-Layer oder Layer, der für die Klassifizierung verwendet werden soll. Der ausgewählte Bilddaten-Layer sollte auf den Anforderungen des zum Klassifizieren der Pixel verwendeten Deep-Learning-Modells basieren.
- Verarbeitungsmodus beschreibt, wie die Raster-Elemente im Bilddaten-Layer gemeinsam oder einzeln verarbeitet werden sollen. Verarbeitungsmodus enthält die folgenden Optionen:
- Als mosaikiertes Bild verarbeiten: Alle Raster-Elemente im Mosaik-Dataset oder Image-Service werden zusammen mosaikiert und verarbeitet. Dies ist die Standardeinstellung.
- Alle Raster-Elemente separat verarbeiten: Alle Raster-Elemente im Mosaik-Dataset oder Image-Service werden als separate Bilder verarbeitet.
Modelleinstellungen
Die Gruppe Modelleinstellungen enthält die folgenden Parameter:
- Modell für die Pixelklassifizierung gibt an, welches Deep-Learning-Modell zum Klassifizieren der Pixel verwendet werden soll. Das Deep-Learning-Modell muss sich in ArcGIS Online befinden, damit es im Werkzeug ausgewählt werden kann. Sie können ein eigenes Modell, ein öffentlich in ArcGIS Online verfügbares Modell oder ein Modell im ArcGIS Living Atlas of the World auswählen.
- Modellargumente gibt die in der Python-Raster-Funktionsklasse definierten Funktionsargumente an. Es werden zusätzliche Deep-Learning-Parameter und Argumente für Experimente und Verfeinerungen wie den Konfidenzschwellenwert zur Anpassung der Empfindlichkeit angegeben. Die Namen der Argumente werden durch das Python-Modul aufgefüllt.
Ergebnis-Layer
Die Gruppe Ergebnis-Layer enthält die folgenden Parameter:
- Ausgabe-Name bestimmt den Namen des Layers, der erstellt und der Karte hinzugefügt wird. Der Name muss eindeutig sein. Wenn in der Organisation bereits ein Layer mit dem gleichen Namen vorhanden ist, tritt ein Fehler auf, und Sie werden aufgefordert, einen anderen Namen zu verwenden.
- In Ordner speichern gibt den Namen eines Ordners in Eigene Inhalte an, in dem das Ergebnis gespeichert wird.
Umgebungen
Umgebungseinstellungen für die Analyse sind zusätzliche Parameter, mit denen die Ergebnisse eines Werkzeugs beeinflusst werden können. Sie können über die Parametergruppe Umgebungseinstellungen auf die Umgebungseinstellungen des Werkzeugs für die Analyse zugreifen.
Dieses Werkzeug berücksichtigt die folgenden Analyseumgebungen:
- Ausgabe-Koordinatensystem
- Verarbeitungsausdehnung
Hinweis:
Die standardmäßige Verarbeitungsausdehnung in Map Viewer ist Volle Ausdehnung. Diese Standardeinstellung unterscheidet sich von Map Viewer Classic, wo Aktuelle Kartenausdehnung verwenden standardmäßig aktiviert ist.
- Fang-Raster
- Zellengröße
- Faktor für parallele Verarbeitung
- Prozessortyp
Ausgaben
Die Ausgabe ist ein klassifizierter thematischer Bilddaten-Layer, der auf dem im Deep-Learning-Modell definierten Klassifizierungsschema basiert.
Anforderungen für die Verwendung
Für dieses Werkzeug werden folgende Lizenzen und Konfigurationen benötigt:
- Benutzertyp Creator oder GIS Professional
- Publisher- oder Administratorrolle oder eine entsprechende benutzerdefinierte Rolle
- Verfügbar, wenn die Organisation für Rasteranalysen mit einer Premiumfunktion-Lizenz konfiguriert ist
Ressourcen
Weitere Informationen finden Sie in den folgenden Quellen:
- Pixel mit Deep Learning klassifizieren in ArcGIS REST API
- Funktion "classify_pixels" in ArcGIS API for Python
- Pixel mit Deep Learning klassifizieren in ArcGIS Pro