Mit der Image Analyst-Lizenz verfügbar.
Das Ziel der Objektklassifizierung ist die Bestimmung der Klasse von einzelnen Features, z. B. einem Gebäude. Sie können damit beispielsweise ermitteln, ob ein Gebäude nach einer Naturkatastrophe beschädigt ist. Für die Objektklassifizierung werden folgende Eingaben benötigt:
- Ein Eingabe-Raster mit den Spektralbändern
- Eine Feature-Class zum Definieren der Position (z. B. eine Umrisslinie oder ein umgebendes Rechteck) der einzelnen Features
Sie können die Objektklassifizierung mittels Convolutional Neural Networks (CNN) durchführen. Es gibt viele CNN-basierte Algorithmen für die Bildklassifizierung. Die meisten Algorithmen verfügen über ein Backbone, das auf eine CNN-Architektur zurückgeht (z. B. Resnet, LeNet-5, AlexNet oder VGG 16), gefolgt von einem softmax-Layer.
Bei der Objektklassifizierung werden Modelle mit dem Modelltyp "Feature Classifier" trainiert.