Detectar anomalías de imagen (Image Analyst)—ArcGIS Pro

Disponible con licencia de Image Analyst.

Resumen

Procesa una imagen multibanda o hiperespectral y crea un ráster de puntuación de anomalía. El ráster de puntuación de anomalía es un ráster de una única banda, con valores entre 0 y 1.

Uso

La anomalía en una imagen hace referencia a píxeles con una diferencia significativa con respecto a los valores del fondo, como los barcos en el océano, los vehículos de una carretera o un desarrollo humano en áreas naturales.  La herramienta admite el detector Reed-Xiaoli (RXD), el detector de objetivos uniformes (UTD) y los métodos de detección de anomalías en imágenes KMEANS.
La opción RXD del parámetro Método de cálculo de anomalías calcula la distancia de Mahalanobis de los píxeles con respecto al fondo que define el valor medio. Su fórmula es la siguiente:
```
δ_RXD(r)=(r-µ)^TK^-1_LxL(r-µ)
```
Donde r es el espectro de píxeles de muestra, µ es el espectro medio, K es la covarianza y L es el número de bandas.
La opción UTD del parámetro Método de cálculo de anomalías es similar a la opción RXD, pero extrae un fondo mediante el uso de un vector unitario. Su fórmula es la siguiente:
```
δ_UTD(r)=(1-µ)^TK^-1_LxL(1-µ)
```
La anomalía se define sustituyendo (r-u) en el método RXD por (1-u).
La opción KMEANS del método de cálculo de anomalías identifica los píxeles con una desviación significativa con respecto a los clústeres establecidos en los datos mediante el uso de algoritmos de clustering de valores medios K.
El resultado es un ráster de puntuación de anomalías con valores decimales entre 0 y 1, donde 0 es el fondo y los valores altos próximos a 1 son posibles anomalías. Los píxles de anomalías se pueden filtrar utilizando funciones ráster, como la función Nueva representación cartográfica o Máscara. Con el asistente de detección de anomalías se puede llevar a cabo el flujo de trabajo completo de detección de anomalías.
Utilice el ajuste de rango dinámico (DRA) en la simbología de la capa de salida para mejorar la visualización de los píxeles de anomalías.

Parámetros

Etiqueta	Explicación	Tipo de datos
Ráster de entrada	Imagen multibanda o hiperespectral.	Raster Dataset; Raster Layer; Mosaic Dataset; Mosaic Layer; Image Service
Ráster de salida	Ráster de una única banda que almacena las puntuaciones de anomalías entre 0-1 como un número de punto flotante. Cero (0) es el fondo y los valores altos próximos a 1 son posibles píxeles de anomalías. Utilice la extensión de archivo para especificar el formato de salida, incluidos .tif (TIFF), .crf (CRF), .mrf (MRF) y .dat (ENVI DAT).	Raster Dataset
Método del cálculo de anomalías (Opcional)	Especifica el método de cálculo de anomalías que se utilizará. RXD—El método RXD se utilizará para extraer píxeles que varían de manera significativa con respecto a los valores de los píxeles de fondo. Esta es la opción predeterminada. UTD—El método UTD se empleará para extraer los píxeles de fondo de la imagen de entrada. KMEANS—El método KMEANS se usará para extraer los píxeles con una desviación significativa con respecto a los clústeres establecidos en los datos mediante el uso de algoritmos de clustering de valores medios K.	String
Número de clústeres (Opcional)	Número de clústeres que se utilizará cuando el parámetro Método de cálculo de anomalías se configure en KMEANS.	Long
Región de fondo (Opcional)	Clase de entidad de polígono que definirá la región que se usará para calcular las estadísticas de fondo cuando el parámetro Método de cálculo de anomalías se configure en RXD o UTD.	Feature Set
Volver a calcular estadísticas (Opcional)	Especifica si las estadísticas del ráster de entrada se calcularán otra vez cuando el parámetro Método de cálculo de anomalías se configure en RXD o UTD. Las opciones RXD y UTD requieren estadísticas exactas en las que el factor de omisión sea 1 cuando se calculen las estadísticas. Activado: las estadísticas del ráster de entrada se calcularán otra vez. Esta es la opción predeterminada. Desactivado: las estadísticas del ráster de entrada no volverán a calcularse.	Boolean

DetectImageAnomalies(in_raster, out_raster, {method}, {num_cluster}, {background_region}, {recompute_stats})

Nombre	Explicación	Tipo de datos
in_raster	Imagen multibanda o hiperespectral.	Raster Dataset; Raster Layer; Mosaic Dataset; Mosaic Layer; Image Service
out_raster	Ráster de una única banda que almacena las puntuaciones de anomalías entre 0-1 como un número de punto flotante. Cero (0) es el fondo y los valores altos próximos a 1 son posibles píxeles de anomalías. Utilice la extensión de archivo para especificar el formato de salida, incluidos .tif (TIFF), .crf (CRF), .mrf (MRF) y .dat (ENVI DAT).	Raster Dataset
method (Opcional)	Especifica el método de cálculo de anomalías que se utilizará. RXD—El método RXD se utilizará para extraer píxeles que varían de manera significativa con respecto a los valores de los píxeles de fondo. Esta es la opción predeterminada. UTD—El método UTD se empleará para extraer los píxeles de fondo de la imagen de entrada. KMEANS—El método KMEANS se usará para extraer los píxeles con una desviación significativa con respecto a los clústeres establecidos en los datos mediante el uso de algoritmos de clustering de valores medios K.	String
num_cluster (Opcional)	Número de clústeres que se utilizará cuando el parámetro method se configure en KMEANS.	Long
background_region (Opcional)	Clase de entidad de polígono que definirá la región que se usará para calcular las estadísticas de fondo cuando el parámetro method se configure en RXD o UTD.	Feature Set
recompute_stats (Opcional)	Especifica si las estadísticas del ráster de puntuación de salida se calcularán otra vez cuando el parámetro method se configure en RXD o UTD. Las opciones RXD y UTD requieren estadísticas exactas en las que el factor de omisión sea 1. RECOMPUTE_STATS—Las estadísticas del ráster de puntuación de salida se calcularán otra vez. Esta es la opción predeterminada. NOT_RECOMPUTE_STATS—Las estadísticas del ráster de puntuación de salida no volverán a calcularse.	Boolean

Muestra de código

Ejemplo 1 de DetectImageAnomalies (ventana de Python)

En este ejemplo se procesa una imagen hiperespectral mediante el uso de la opción RXD y se crea un ráster de puntuación de anomalía.

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

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

tempanomaly = arcpy.ia.GenerateMultidimensionalAnomaly(
	"c:/data/climateData.nc", "temperature", "DIFFERENCE_FROM_MEAN", 
	"ALL", "DATA", None)
	
tempanomaly.save("c:/data/TempAnomaly.crf")

Ejemplo 2 de DetectImageAnomalies (secuencia de comandos independiente)

En este ejemplo se procesa una imagen hiperespectral mediante el uso de la opción KMEANS y se crea un ráster de puntuación de anomalía.

# Import system modules
from arcpy.ia import *

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

#Define variables 
input_image = r"c:\data\hsi_image.tif"
num_of_cluster = 1 

anomaly_raster = arcpy.ia.DetectImageAnomalies(
    in_raster=input_image, 
    method="KMEANS", 
    num_cluster=num_of_cluster,  
    recompute_stats="RECOMPUTE_STATS"
)
anomaly_raster.save(r"c:/test/anomaly_score_raster.tif")

Entornos

Alineación de celda, Tamaño de celda, Compresión, Espacio de trabajo actual, Transformaciones geográficas, NoData, Palabra clave CONFIG de salida, Sistema de coordenadas de salida, Extensión, Pirámide, Estadísticas de ráster, Método de remuestreo, Espacio de trabajo temporal, Alinear ráster, Tamaño de tesela

Información de licenciamiento

Basic: Requiere Image Analyst
Standard: Requiere Image Analyst
Advanced: Requiere Image Analyst

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