Disponible con Image Server
La herramienta Detectar cambios con aprendizaje profundo ejecuta un modelo de aprendizaje profundo entrenado para detectar cambios entre dos capas ráster.
La salida es una capa de imágenes alojada.
Ejemplo
A partir de dos capas de imágenes espectralmente similares y un modelo de aprendizaje profundo que indica las áreas que han cambiado, detecte las áreas que han cambiado entre las dos capas de imágenes.
Notas de uso
La herramienta Detectar objetos con aprendizaje profundo incluye configuraciones para capa de entrada, configuración del modelo y capa de resultados.
Capas de entrada
El grupo Capas de entrada incluye los siguientes parámetros:
- El ráster de entrada antes del cambio es la capa de imágenes que representa la capa de imágenes anterior. La capa de imágenes seleccionada debe basarse en los requisitos del modelo de aprendizaje profundo que se usará para clasificar los píxeles.
- El ráster de entrada tras el cambio es la capa de imágenes que representa la capa de imágenes posterior. La capa de imágenes seleccionada debe basarse en los requisitos del modelo de aprendizaje profundo que se usará para clasificar los píxeles.
Configuración del modelo
El grupo Configuración del modelo incluye los siguientes parámetros:
- El Modelo para la detección de cambios indica qué modelo de aprendizaje profundo deberá utilizarse para detectar el cambio. El modelo de aprendizaje profundo debe estar ubicado en ArcGIS Online para seleccionarlo en la herramienta. Puede seleccionar su propio modelo, un modelo disponible públicamente en ArcGIS Online o un modelo de ArcGIS Living Atlas of the World.
- Argumentos de modelo especifica los argumentos de función definidos en la clase de función ráster de Python. Se enumeran argumentos y parámetros de aprendizaje profundo adicionales para experimentos y refinamiento, como un umbral de confianza para ajustar la sensibilidad. Los nombres de los argumentos se toman del módulo de Python.
Capa de resultados
El grupo Capa de resultados incluye los siguientes parámetros:
- El Nombre de salida determina el nombre de la capa que se crea y se agrega al mapa. El nombre debe ser único. Si ya existe una capa con el mismo nombre en su organización, la herramienta fallará y se le pedirá que utilice otro nombre.
- Guardar en carpeta especifica el nombre de una carpeta de Mi contenido en la que se guardará el resultado.
Entornos
La configuración del entorno de análisis cuenta con parámetros adicionales que afectan a los resultados de una herramienta. Puede acceder a la configuración del entorno de análisis de la herramienta desde el grupo de parámetros Configuración del entorno.
Esta herramienta respeta estos entornos de análisis:
- Sistema de coordenadas de salida
- Extensión de procesamiento
Nota:
La extensión de procesamiento predeterminada en Visor de mapas es la extensión completa. Este valor predeterminado es diferente de Map Viewer Classic, en donde Usar extensión de mapa actual está habilitado de forma predeterminada.
- Alinear ráster
- Tamaño de celda
- Factor de procesamiento en paralelo
- Tipo de procesador
Salida
La salida es una capa de imágenes temáticas clasificada basada en el esquema de clasificación definido en el modelo de aprendizaje profundo.
Requisitos de licencia
Esta herramienta requiere las siguientes licencias y configuraciones:
- Tipo de usuario Creator o GIS Professional
- Rol de publicador o administrador, o rol personalizado equivalente
- ArcGIS Image Server configurado para el análisis de ráster de aprendizaje profundo
Recursos
Utilice los recursos siguientes para más información:
- Detectar cambios con aprendizaje profundo en API REST de ArcGIS
- detect_change_using_deep_learning en ArcGIS API for Python.
- Detectar cambios con aprendizaje profundo en ArcGIS Pro.