Segmentattribute berechnen (Image Analyst)

Mit der Spatial Analyst-Lizenz verfügbar.

Mit der Image Analyst-Lizenz verfügbar.

Zusammenfassung

Berechnet einen Satz von Attributen, die mit dem segmentierten Bild verknüpft sind. Das Eingabe-Raster kann ein Einzelband- oder 3-Band-, 8-Bit-segmentiertes Bild sein.

Verwendung

• Mit diesem Werkzeug lassen sich die Attribute für jedes Segment erzeugen, das in dem Bild vorhanden ist. Zu den Attributen zählen Mittelwert, Standardabweichung, Segmentgröße, konvergierender Farbwert (des Werkzeugs Mean Shift-Segmentierung) und Kompaktheit.

Parameter

Dialogfeld

Beschriftung	Erläuterung	Datentyp
Segmentiertes Eingabe-RGB- oder -Grau-Raster	Das segmentierte Eingabe-Raster-Dataset, bei dem alle Pixel, die zu einem Segment gehören, dieselbe konvergierte RGB-Farbe aufweisen. In der Regel ist dies ein 8-Bit-, 3-Band-RGB-Raster, es kann jedoch auch ein 1-Band-Graustufen-Raster sein.	Raster Layer; Mosaic Layer
Zusätzliches Eingabe-Raster (optional)	Zusatz-Raster-Datasets, wie ein Multispektralbild oder ein DEM, werden integriert, um Attribute und weitere erforderliche Informationen für den Klassifikator zu generieren. Dieses Raster wird beim Berechnen von Attributen wie Mittelwert oder Standardabweichung benötigt. Dieser Parameter ist optional.	Raster Layer; Mosaic Layer
Verwendete Segmentattribute (optional)	Gibt die Attribute an, die in die dem Ausgabe-Raster zugeordnete Attributtabelle aufgenommen werden. Wenn die einzige Eingabe für das Werkzeug ein segmentiertes Bild ist, lauten die Standardattribute Durchschnittliche Chromatizität, Pixelanzahl, Kompaktheit und Rechtwinkligkeit. Wenn ein Zusätzliches Eingabe-Raster ebenfalls als Eingabe mit einem segmentierten Bild einbezogen wird, sind die Optionen Digitaler Mittelwert und Standardabweichung verfügbar. Konvergierender Farbwert—Die RGB-Farbwerte werden segmentbezogen aus dem Eingabe-Raster abgeleitet. Dies wird auch als "durchschnittliche Chromatizität" bezeichnet. Digitaler Mittelwert—Der digitale Mittelwert (DN) wird aus dem optionalen Pixelbild segmentbezogen abgeleitet. Standardabweichung—Die Standardabweichung wird aus dem optionalen Pixelbild, segmentbezogen abgeleitet. Pixelanzahl—Die Anzahl der im Segment enthaltenen Pixel, segmentbezogen. Kompaktheit—Der Grad der Kompaktheit oder Kreisförmigkeit eines Segments, segmentbezogen. Die Werte liegen zwischen 0 und 1, wobei 1 einem Kreis entspricht. Rechtwinkligkeit—Der Grad der Rechteckigkeit des Segments, segmentbezogen. Die Werte liegen zwischen 0 und 1, wobei 1 einem Rechteck entspricht.	String

Rückgabewert

Beschriftung	Erläuterung	Datentyp
Index-Raster für Ausgabe-Segmente	Das Index-Raster für Ausgabe-Segmente, bei dem die Attribute für jedes Segment in der zugehörigen Attributtabelle aufgezeichnet werden.	Raster

Python

ComputeSegmentAttributes(in_segmented_raster, {in_additional_raster}, {used_attributes})

Name	Erläuterung	Datentyp
in_segmented_raster	Das segmentierte Eingabe-Raster-Dataset, bei dem alle Pixel, die zu einem Segment gehören, dieselbe konvergierte RGB-Farbe aufweisen. In der Regel ist dies ein 8-Bit-, 3-Band-RGB-Raster, es kann jedoch auch ein 1-Band-Graustufen-Raster sein.	Raster Layer; Mosaic Layer
in_additional_raster (optional)	Zusatz-Raster-Datasets, wie ein Multispektralbild oder ein DEM, werden integriert, um Attribute und weitere erforderliche Informationen für den Klassifikator zu generieren. Dieses Raster wird beim Berechnen von Attributen wie Mittelwert oder Standardabweichung benötigt. Dieser Parameter ist optional.	Raster Layer; Mosaic Layer
used_attributes [used_attributes,...] (optional)	Gibt die Attribute an, die in die dem Ausgabe-Raster zugeordnete Attributtabelle aufgenommen werden. COLOR—Die RGB-Farbwerte werden segmentbezogen aus dem Eingabe-Raster abgeleitet. Dies wird auch als "durchschnittliche Chromatizität" bezeichnet. MEAN—Der digitale Mittelwert (DN) wird aus dem optionalen Pixelbild segmentbezogen abgeleitet. STD—Die Standardabweichung wird aus dem optionalen Pixelbild, segmentbezogen abgeleitet. COUNT—Die Anzahl der im Segment enthaltenen Pixel, segmentbezogen. COMPACTNESS—Der Grad der Kompaktheit oder Kreisförmigkeit eines Segments, segmentbezogen. Die Werte liegen zwischen 0 und 1, wobei 1 einem Kreis entspricht. RECTANGULARITY—Der Grad der Rechteckigkeit des Segments, segmentbezogen. Die Werte liegen zwischen 0 und 1, wobei 1 einem Rechteck entspricht. Wenn die einzige Eingabe für das Werkzeug ein segmentiertes Bild ist, lauten die Standardattribute COLOR, COUNT, COMPACTNESS und RECTANGULARITY. Wenn ein in_additional_raster ebenfalls als Eingabe mit einem segmentierten Bild einbezogen wird, sind die Optionen MEAN und STD verfügbar.	String

Rückgabewert

Name	Erläuterung	Datentyp
out_index_raster_dataset	Das Index-Raster für Ausgabe-Segmente, bei dem die Attribute für jedes Segment in der zugehörigen Attributtabelle aufgezeichnet werden.	Raster

Codebeispiel

ComputeSegmentAttributes – Beispiel 1 (Python-Fenster)

In diesem Beispiel werden Segmentattribute für ein TIFF-Raster berechnet.

import arcpy
from arcpy.ia import *

# Check out the ArcGIS Image Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("ImageAnalyst")

compute_att = ComputeSegmentAttributes(
                  "c:/test/moncton_seg.tif", "c:/test/moncton.tif", 
                  "COLOR;MEAN;STD;COUNT;COMPACTNESS;RECTANGULARITY")

compute_att.save("c:/test/moncton_computeseg.tif")

ComputeSegmentAttributes – Beispiel 2 (eigenständiges Python-Skript)

In diesem Beispiel werden Segmentattribute für ein TIFF-Raster berechnet.

# Import system modules
import arcpy
from arcpy.ia import *


"""
Usage: ComputeSegmentAttributes(in_segmented_raster, {in_additional_raster}, 
                               {used_attributes})
"""

# Set local variables
inSegRaster = "c:/test/moncton_seg.tif"
in_additional_raster = "c:/test/moncton.tif"
attributes = "COLOR;MEAN;STD;COUNT;COMPACTNESS;RECTANGULARITY"

# Check out the ArcGIS Image Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("ImageAnalyst")

# Execute 
compute_att = ComputeSegmentAttributes(inSegRaster, in_additional_raster, 
                                       attributes)
#save output 
compute_att.save("c:/test/moncton_computeseg.tif")

Umgebungen

Komprimierung, Aktueller Workspace, Ausdehnung, Geographische Transformationen, Ausgabe-Koordinatensystem, NoData, Faktor für parallele Verarbeitung, Pyramide, Scratch-Workspace, Fang-Raster, Kachelgröße

Lizenzinformationen

• Basic: Erfordert Image Analyst oder Spatial Analyst
• Standard: Erfordert Image Analyst oder Spatial Analyst
• Advanced: Erfordert Image Analyst oder Spatial Analyst