Segmentación (desplazamiento medio) (Spatial Analyst)

Disponible con licencia de Image Analyst.

Disponible con una licencia de Spatial Analyst.

Resumen

Agrupa en segmentos los píxeles adyacentes que tienen características espectrales similares.

Uso

• La entrada puede ser cualquier ráster compatible con Esri, con cualquier profundidad de bits válida.

• El parámetro Índice de banda es una lista de tres bandas separadas por un delimitador de espacios.

• Para obtener resultados óptimos, utilice la pestaña Simbología en las propiedades de dataset para extender de forma interactiva el Ráster de entrada para que las entidades que desea clasificar resulten evidentes. A continuación, utilice esta configuración óptima en la función ráster Extender para mejorar las imágenes para conseguir resultados óptimos y especifique el Tipo de píxel de salida como 8 bit unsigned en la pestaña General.

  La capa de salida de la función ráster Extender ejecutada anteriormente puede ser el Ráster de entrada de la herramienta Segmentación (desplazamiento medio).

• Consulte Entornos de análisis y Spatial Analyst para obtener detalles adicionales sobre los entornos de geoprocesamiento que se aplican a esta herramienta.

Sintaxis

SegmentMeanShift(in_raster, {spectral_detail}, {spatial_detail}, {min_segment_size}, {band_indexes}, {max_segment_size})

Parámetro	Explicación	Tipo de datos
in_raster	Dataset ráster que se va a segmentar. Puede ser una imagen multiespectral o en escala de grises.	Mosaic Layer; Raster Layer
spectral_detail (Opcional)	El nivel de importancia dado a las diferencias espectrales de las entidades de las imágenes. Los valores válidos varían de 1,0 a 20,0. Un valor más alto es adecuado cuando se dispone de entidades que se desea clasificar por separado y que tienen características espectrales parecidas. Los valores más bajos crean salidas más uniformes espectralmente. Por ejemplo, un mayor detalle espectral en una escena boscosa consigue una mayor discriminación entre las especies de árboles.	Double
spatial_detail (Opcional)	El nivel de importancia dado a la proximidad de las entidades de las imágenes. Los valores válidos varían de 1,0 a 20. Un valor más elevado es adecuado para una escena en la cual las entidades de interés son pequeñas y están agrupadas. Los valores más pequeños crean salidas más uniformes espacialmente. Por ejemplo, en una escena urbana, podría clasificar una superficie impermeable utilizando un menor detalle espacial o podría clasificar edificios y carreteras como clases separadas utilizando un detalle espacial mayor.	Long
min_segment_size (Opcional)	Tamaño mínimo de un segmento. Fusiona segmentos más pequeños que este tamaño con su segmento vecino que mejor se ajuste. Está relacionado con la unidad cartográfica mínima de su proyecto. Las unidades están en píxeles.	Long
band_indexes (Opcional)	Bandas que se van a utilizar para segmentar la imágenes, separadas por un espacio. Si no se especifica ningún índice de banda, se determinan basándose en los siguientes criterios: Si el ráster tiene solo 3 bandas, se utilizan las 3 bandas Si el ráster tiene más de 3 bandas, la herramienta asigna las bandas roja, verde y azul en función de las propiedades del ráster. Si no se identifican las bandas roja, verde y azul en las propiedades del dataset ráster, se utilizan las bandas 1, 2 y 3. El orden de las bandas no altera el resultado. Seleccione las bandas que ofrecen la mayor diferenciación entre las entidades de interés.	String
max_segment_size (Opcional)	Tamaño máximo de un segmento. Los segmentos de tamaño mayor que el especificado se dividirán. Utilice este parámetro para evitar artefactos en el ráster de salida a consecuencia de los segmentos grandes. Las unidades están en píxeles. El valor predeterminado es -1, lo que significa que no existe límite en cuanto al tamaño del segmento.	Long

Valor de retorno

Nombre	Explicación	Tipo de datos
out_raster_dataset	Especifique un nombre y una extensión válida para el dataset de salida. Si la entrada era una imagen multiespectral, la salida será una imagen RGB de 8 bits. Si la entrada fuera una imagen en escala de grises, la salida sería una imagen de escala de grises de 8 bits.	Raster

Muestra de código

Ejemplo 1 de SegmentMeanShift (ventana de Python)

Este ejemplo crea una salida con un tamaño de segmento mínimo de 20, utilizando entradas de infrarrojo cercano, rojo y verde.

import arcpy
from arcpy.sa import *

seg_raster = SegmentMeanShift("c:/test/moncton.tif", "15", "10", "20", "4 3 2")

seg_raster.save("c:/test/moncton_seg.tif")

Ejemplo 2 de SegmentMeanShift (script independiente)

En este ejemplo se realiza un SegmentMeanShift para crear una salida con un tamaño de segmento mínimo de 20, utilizando entradas de infrarrojo cercano, rojo y verde.

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


# Set local variables
inRaster = "c:/test/moncton.tif"
spectral_detail = "14.5"
spatial_detail = "10"
min_segment_size = "20"
band_indexes = "4 3 2"

# Execute 
seg_raster = SegmentMeanShift(inRaster, spectral_detail, spatial_detail, 
                              min_segment_size, min_segment_size)

# Save the output 
seg_raster.save("c:/output/moncton_seg.tif")

Entornos

Compresión, Espacio de trabajo actual, Extensión, Transformaciones geográficas, NoData, Palabra clave CONFIG de salida, Sistema de coordenadas de salida, Factor de procesamiento en paralelo, Pirámide, Método de remuestreo, Espacio de trabajo temporal, Ráster de alineación, Estadísticas de ráster, Tamaño de tesela

Información de licenciamiento

• Basic: Requiere Spatial Analyst o Image Analyst
• Standard: Requiere Spatial Analyst o Image Analyst
• Advanced: Requiere Spatial Analyst o Image Analyst