Étiquette | Explication | Type de données |
Raster en entrée | Raster en entrée sur lequel le traitement est réalisé. Si le paramètre Mode est défini sur Post-traitement uniquement, un raster avec une classification binaire est requis pour ce paramètre. | Raster Layer; Raster Dataset; Mosaic Layer |
Mode | Indique le mode utilisé pour le traitement du raster en entrée.
| String |
Emplacement en sortie | Géodatabase fichier dans laquelle la sortie intermédiaire des modèles et la sortie post-traitée finale sont stockées. | Workspace |
Préfixe en sortie | Préfixe ajouté au nom des sorties qui sont enregistrées à l’emplacement en sortie. Le préfixe sert également de nom pour un groupe de couches qui permet d’afficher toutes les sorties. | String |
Zone d’intérêt (Facultatif) | Étendue géographique utilisée pour extraire des entités. Seules les entités se trouvant dans la zone d’intérêt sont extraites. | Feature Set |
Modèles pré-entraînés (Facultatif) | Modèles pré-entraînés ArcGIS issus d’ArcGIS Living Atlas of the World pouvant être utilisés sur le raster en entrée fourni. Ce paramètre requiert une connexion Internet pour télécharger les modèles pré-entraînés. | String |
Modèles supplémentaires (Facultatif) | Modèles de Deep Learning pouvant être utilisés sur le raster en entrée fourni et processus de post-traitement utilisé pour les fichiers des modèles supplémentaires (.dlpk et .emd). Les processus de post-traitement disponibles sont les suivants :
| Value Table |
Seuil de confiance (Facultatif) | Confiance minimale du modèle de Deep Learning utilisé lors de la détection d’objets. La valeur doit être comprise entre 0 et 1. | Double |
Enregistrer la sortie intermédiaire (Facultatif) | Indique si les sorties intermédiaires sont enregistrées dans l’emplacement en sortie. Le terme de sorties intermédiaires désigne les résultats générés une fois le modèle inféré.
| Boolean |
Augmentation du temps de test (Facultatif) | Indique si les prévisions des variantes inversées et pivotées de l’image en entrée sont fusionnées dans la sortie finale.
| Boolean |
Distance de la zone tampon (Facultatif) | Distance utilisée pour buffériser les entités polylignes avant de les utiliser dans le post-traitement. La valeur par défaut est de 15 mètres. | Linear Unit |
Longueur de prolongement (Facultatif) | Distance maximale à laquelle un segment de ligne est prolongé jusqu’à une entité d’intersection. La valeur par défaut est de 25 mètres. | Linear Unit |
Tolérance de lissage (Facultatif) | Tolérance utilisée par l’algorithme PAEK (approximation polynomiale avec noyau exponentiel). La valeur par défaut est de 30 mètres. | Linear Unit |
Longueur d’arc pendant (Facultatif) | Longueur à laquelle les segments de ligne qui ne touchent pas une autre ligne aux deux extrémités (arcs pendants) sont tronqués. La valeur par défaut est de 5 mètres. | Linear Unit |
Entités route en entrée (Facultatif) | Classe d’entités route utilisée pour affiner les parcelles. L’entrée peut être une classe d’entités surfaciques ou polylignes. | Feature Layer; Feature Class |
Largeur de la zone tampon des routes (Facultatif) | Distance de la zone tampon utilisée pour les entités route en entrée. La valeur par défaut est de 5 mètres pour les entités polylignes et de 0 mètre pour les entités surfaciques. | Linear Unit |
Régulariser les parcelles (Facultatif) | Indique si les parcelles extraites sont normalisées en éliminant les artefacts indésirables dans leur géométrie.
| Boolean |
Processus de post-traitement (Facultatif) | Indique le processus de post-traitement utilisé.
| String |
Entités en sortie (Facultatif) | Classe d’entités contenant la sortie post-traitée. | Feature Class |
Tolérance entre des parcelles adjacentes (Facultatif) | Distance minimale entre des coordonnées avant qu’elles ne soient considérées comme identiques. Ce paramètre permet de réduire les micropolygones entre les parcelles extraites. La valeur par défaut est de 3 mètres. | Linear Unit |
Méthode de régularisation (Facultatif) | Indique la méthode de régularisation utilisée pour le post-traitement.
| String |
Tolérance (Facultatif) | Distance maximale selon laquelle l’emprise régularisée peut s’écarter de la limite de son entité d’origine. La valeur par défaut est de 1 mètre. | Linear Unit |
Prompt (Facultatif) | Spécifie la méthode de segmentation utilisée lorsque le paramètre Modèles supplémentaires est défini sur Segmentation des polygones.
| String |
Entités en entrée (Facultatif) | Classe d’entités sur laquelle le post-traitement est effectué. Ce paramètre est pris en charge uniquement lorsque le paramètre Processus de post-traitement est défini sur Régularisation linéaire ou sur Régularisation surfacique. Classe d’entités sur laquelle le post-traitement est effectué. Ce paramètre n’est pris en charge que lorsque le paramètre post_processing_workflow est défini sur Line Regularization ou sur Polygon Regularization. | Feature Layer; Feature Class |
Synthèse en sortie (Facultatif) | La table contient une liste des sorties générées ainsi que leurs chemins d’accès respectifs. | Table |
Disponible avec une licence Image Analyst.
Synthèse
Exécute un ou plusieurs modèles de Deep Learning pré-entraînés sur un raster en entrée pour extraire des entités et automatiser le post-traitement des sorties inférées.
En savoir plus sur le fonctionnement de l’outil Extraire des entités à l’aide de modèles IA
Utilisation
Cet outil requiert des modèles pré-entraînés ArcGIS issus d’ArcGIS Living Atlas of the World ou des paquetages de modèle de Deep Learning personnalisés (.dlpk).
Vous devez installer la structure de Deep Learning correspondant à Python dans ArcGIS Pro.
Découvrir comment installer des structures de Deep Learning pour ArcGIS
Le temps nécessaire à l’outil pour produire les sorties dépend des éléments suivants :
- La zone d’intérêt utilisée pour l’inférence
- Le nombre de modèles sélectionnés
Pour exécuter cet outil, une machine équipée d’une unité de traitement graphique (GPU) est nécessaire. Si vous avez plusieurs unités de traitement graphique, spécifiez plutôt le paramètre ID de GPU.
Les cas d’usage potentiels de l’outil sont notamment la création d’un fond de carte avec plusieurs modèles et le post-traitement de sorties de modèle à l’aide d’algorithmes pour nettoyer les entités extraites.
Pour en savoir plus sur les exigences relatives à l’exécution de cet outil ainsi que sur les problèmes que vous pouvez rencontrer, consultez la FAQ sur le Deep Learning.
Paramètres
ExtractFeaturesUsingAIModels(in_raster, mode, out_location, out_prefix, {area_of_interest}, {pretrained_models}, {additional_models}, {confidence_threshold}, {save_intermediate_output}, {test_time_augmentation}, {buffer_distance}, {extend_length}, {smoothing_tolerance}, {dangle_length}, {in_road_features}, {road_buffer_width}, {regularize_parcels}, {post_processing_workflow}, {out_features}, {parcel_tolerance}, {regularization_method}, {poly_tolerance}, {prompt}, {in_features}, {out_summary})
Nom | Explication | Type de données |
in_raster | Raster en entrée sur lequel le traitement est réalisé. Si le paramètre mode est défini sur Only Postprocess, un raster avec une classification binaire est requis pour ce paramètre. | Raster Layer; Raster Dataset; Mosaic Layer |
mode | Indique le mode utilisé pour le traitement du raster en entrée.
| String |
out_location | Géodatabase fichier dans laquelle la sortie intermédiaire des modèles et la sortie post-traitée finale sont stockées. | Workspace |
out_prefix | Préfixe ajouté au nom des sorties qui sont enregistrées à l’emplacement en sortie. Le préfixe sert également de nom pour un groupe de couches qui permet d’afficher toutes les sorties. | String |
area_of_interest (Facultatif) | Étendue géographique utilisée pour extraire des entités. Seules les entités se trouvant dans la zone d’intérêt sont extraites. | Feature Set |
pretrained_models [pretrained_models,...] (Facultatif) | Modèles pré-entraînés ArcGIS issus d’ArcGIS Living Atlas of the World pouvant être utilisés sur le raster en entrée fourni. Ce paramètre requiert une connexion Internet pour télécharger les modèles pré-entraînés. | String |
additional_models [additional_models,...] (Facultatif) | Modèles de Deep Learning pouvant être utilisés sur le raster en entrée fourni et processus de post-traitement utilisé pour les fichiers des modèles supplémentaires (.dlpk et .emd). Les processus de post-traitement disponibles sont les suivants :
| Value Table |
confidence_threshold (Facultatif) | Confiance minimale du modèle de Deep Learning utilisé lors de la détection d’objets. La valeur doit être comprise entre 0 et 1. | Double |
save_intermediate_output (Facultatif) | Indique si les sorties intermédiaires sont enregistrées dans l’emplacement en sortie. Le terme de sorties intermédiaires désigne les résultats générés une fois le modèle inféré.
| Boolean |
test_time_augmentation (Facultatif) | Indique si les prévisions des variantes inversées et pivotées de l’image en entrée sont fusionnées dans la sortie finale.
| Boolean |
buffer_distance (Facultatif) | Distance utilisée pour buffériser les entités polylignes avant de les utiliser dans le post-traitement. La valeur par défaut est de 15 mètres. | Linear Unit |
extend_length (Facultatif) | Distance maximale à laquelle un segment de ligne est prolongé jusqu’à une entité d’intersection. La valeur par défaut est de 25 mètres. | Linear Unit |
smoothing_tolerance (Facultatif) | Tolérance utilisée par l’algorithme PAEK (approximation polynomiale avec noyau exponentiel). La valeur par défaut est de 30 mètres. | Linear Unit |
dangle_length (Facultatif) | Longueur à laquelle les segments de ligne qui ne touchent pas une autre ligne aux deux extrémités (arcs pendants) sont tronqués. La valeur par défaut est de 5 mètres. | Linear Unit |
in_road_features (Facultatif) | Classe d’entités route utilisée pour affiner les parcelles. L’entrée peut être une classe d’entités surfaciques ou polylignes. | Feature Layer; Feature Class |
road_buffer_width (Facultatif) | Distance de la zone tampon utilisée pour les entités route en entrée. La valeur par défaut est de 5 mètres pour les entités polylignes et de 0 mètre pour les entités surfaciques. | Linear Unit |
regularize_parcels (Facultatif) | Indique si les parcelles extraites sont normalisées en éliminant les artefacts indésirables dans leur géométrie.
| Boolean |
post_processing_workflow (Facultatif) | Indique le processus de post-traitement utilisé.
| String |
out_features (Facultatif) | Classe d’entités contenant la sortie post-traitée. | Feature Class |
parcel_tolerance (Facultatif) | Distance minimale entre des coordonnées avant qu’elles ne soient considérées comme identiques. Ce paramètre permet de réduire les micropolygones entre les parcelles extraites. La valeur par défaut est de 3 mètres. | Linear Unit |
regularization_method (Facultatif) | Indique la méthode de régularisation utilisée pour le post-traitement.
| String |
poly_tolerance (Facultatif) | Distance maximale selon laquelle l’emprise régularisée peut s’écarter de la limite de son entité d’origine. La valeur par défaut est de 1 mètre. | Linear Unit |
prompt (Facultatif) | Spécifie la méthode de segmentation utilisée lorsque le paramètre additional_models est défini sur Polygon Segmentation.
| String |
in_features (Facultatif) | Classe d’entités sur laquelle le post-traitement est effectué. Ce paramètre n’est pris en charge que lorsque le paramètre post_processing_workflow est défini sur Line Regularization ou sur Polygon Regularization. | Feature Layer; Feature Class |
out_summary (Facultatif) | La table contient une liste des sorties générées ainsi que leurs chemins d’accès respectifs. | Table |
Exemple de code
Cet exemple montre comment utiliser la fonction ExtractFeaturesUsingAIModels.
# Name: ExtractFeaturesUsingAIModels.py
# Description: Extract features using pretrained deep learning models on imagery data.
# Import system modules
import arcpy
# Check out the ArcGIS Image Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("ImageAnalyst")
# Set local variables
datapath = "path_to_training_data"
out_gdb = "path_to_gdb"
predictions = "output_prefix"
# Run Extract Features Using AI Models
arcpy.geoai.ExtractFeaturesUsingAIModels(
in_raster=datapath,
mode="Infer and Postprocess",
out_location=out_gdb,
out_prefix=predictions,
pretrained_models="'Building Footprint Extraction - USA'",
save_intermediate_output="TRUE",
buffer_distance="15 Meters",
extend_length="25 Meters",
smoothing_tolerance="30 Meters",
dangle_length="5 Meters",
regularization_method="Right Angles",
poly_tolerance="1 Meters",
prompt="Bounding Box")
Cet exemple montre comment utiliser la fonction ExtractFeaturesUsingAIModels à l’aide de Image Analyst.
# Name: ExtractFeaturesUsingAIModels.py
# Description: Extract features using pretrained deep learning models on imagery data.
# Import system modules
import arcpy
# Check out the ArcGIS Image Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("ImageAnalyst")
# Set local variables
datapath = "path_to_training_data"
out_gdb = "path_to_gdb"
predictions = "output_prefix"
# Run Extract Features Using AI Models
arcpy.ia.ExtractFeaturesUsingAIModelsin_raster=datapath,
mode="Infer and Postprocess",
out_location=out_gdb,
out_prefix=predictions,
area_of_interest=None,
pretrained_models="'Building Footprint Extraction - USA'",
additional_models=None,
confidence_threshold=None,
save_intermediate_output="TRUE",
test_time_augmentation=None,
buffer_distance="15 Meters",
extend_length="25 Meters",
smoothing_tolerance="30 Meters",
dangle_length="5 Meters",
in_road_features=None,
road_buffer_width=None,
regularize_parcels=None,
post_processing_workflow="",
out_features=None,
parcel_tolerance=None,
regularization_method="Right Angles",
poly_tolerance="1 Meters")
Environnements
Informations de licence
- Basic: Non
- Standard: Non
- Advanced: Nécessite Image Analyst
Rubriques connexes
- Vue d’ensemble du jeu d’outils Deep Learning
- Installer des structures d’apprentissage profond pour ArcGIS
- Entraîner le modèle de Deep Learning
- Arguments de Deep learning
- Architectures des modèles de Deep Learning
- Rechercher un outil de géotraitement
- Classer des objets à l’aide du Deep Learning
- Détecter des objets à l’aide du Deep Learning
Vous avez un commentaire à formuler concernant cette rubrique ?