Classer des pixels à l’aide de l’apprentissage profond (Analyse raster)

Synthèse

Exécute un modèle d’apprentissage profond entraîné sur une image en entrée afin de produire un raster classé publié en tant que couche d’imagerie hébergée dans votre portail.

Illustration

Utilisation

• L’environnement Python serveur d’analyse raster doit être configuré avec l’API Python de structure d’apprentissage profond appropriée, telle que Tensorflow, CNTK ou une autre similaire.

• Lorsque cet outil est en cours d’exécution, votre serveur d’analyse raster appelle une API Python d’apprentissage profond tierce (telle que TensorFlow ou CNTK) et utilise la fonction raster Python spécifiée pour traiter chaque tuile raster.

• Le modèle en entrée de cet outil n’extrait qu’un élément de paquetage d’apprentissage profond (.dlpk) du portail.

• Une fois le modèle en entrée sélectionné ou spécifié, l’outil récupère les arguments du modèle auprès du serveur d’analyse raster. Il est possible que l’outil ne parvienne pas à récupérer ces informations si votre modèle en entrée n’est pas valide ou si votre serveur d’analyse raster n’est pas correctement configuré avec la structure d’apprentissage profond.

Paramètres

Boîte de dialogue

Étiquette	Explication	Type de données
Raster en entrée	Image en entrée à classer. Il peut s’agir de l’URL d’un service d’imagerie, d’une couche raster, d’un service d’imagerie, d’une couche de serveur de carte ou d’une couche Internet tuilée.	Raster Layer; Image Service; Map Server; Map Server Layer; Internet Tiled Layer; String
Modèle en entrée	L’entrée correspond à l’URL d’un élément de paquetage d’apprentissage profond (.dlpk). Le paramètre contient le chemin d’accès au fichier du modèle binaire d’apprentissage profond, le chemin d’accès à la fonction raster Python à utiliser et d’autres paramètres, tels que le remplissage ou la taille de préférence des tuiles.	File
Nom en sortie	Le nom du service d’imagerie des pixels classés.	String
Arguments du modèle (Facultatif)	Les arguments de la fonction sont définis dans la classe de fonction raster Python référencée par le modèle en entrée. C’est là que vous répertoriez les paramètres et arguments d’apprentissage profond supplémentaires à tester et affiner, par exemple un seuil de confiance pour ajuster la sensibilité. Les noms des arguments sont renseignés par l’outil après lecture du module Python dans le serveur d’analyse raster.	Value Table
Processing Mode (Mode de traitement) (Facultatif)	Spécifie comment tous les éléments raster figurant dans un jeu de données mosaïque ou un service d’imagerie seront traités. Ce paramètre est appliqué lorsqu’un raster en entrée est un jeu de données mosaïque ou service d’imagerie. Process as mosaicked image (Traiter en tant qu’image mosaïquée)—Tous les éléments raster figurant dans le jeu de données mosaïque ou le service d’imagerie seront mosaïqués ensemble, puis traités. Il s’agit de l’option par défaut. Process all raster items separately (Traiter tous les éléments raster séparément)—Tous les éléments raster figurant dans le jeu de données mosaïque ou le service d’imagerie seront traités en tant qu’images séparées.	String

Sortie obtenue

Étiquette	Explication	Type de données
Raster en entrée mis à jour	Jeu de données raster en sortie.	Raster Layer

Python

arcpy.ra.ClassifyPixelsUsingDeepLearning(inputRaster, inputModel, outputName, {modelArguments}, {processingMode})

Nom	Explication	Type de données
inputRaster	Image en entrée à classer. Il peut s’agir de l’URL d’un service d’imagerie, d’une couche raster, d’un service d’imagerie, d’une couche de serveur de carte ou d’une couche Internet tuilée.	Raster Layer; Image Service; Map Server; Map Server Layer; Internet Tiled Layer; String
inputModel	L’entrée correspond à l’URL d’un élément de paquetage d’apprentissage profond (.dlpk). Le paramètre contient le chemin d’accès au fichier du modèle binaire d’apprentissage profond, le chemin d’accès à la fonction raster Python à utiliser et d’autres paramètres, tels que le remplissage ou la taille de préférence des tuiles.	File
outputName	Le nom du service d’imagerie des pixels classés.	String
modelArguments [modelArguments,...] (Facultatif)	Les arguments de la fonction sont définis dans la classe de fonction raster Python référencée par le modèle en entrée. C’est là que vous répertoriez les paramètres et arguments d’apprentissage profond supplémentaires à tester et affiner, par exemple un seuil de confiance pour ajuster la sensibilité. Les noms des arguments sont renseignés par l’outil après lecture du module Python dans le serveur d’analyse raster.	Value Table
processingMode (Facultatif)	Spécifie comment tous les éléments raster figurant dans un jeu de données mosaïque ou un service d’imagerie seront traités. Ce paramètre est appliqué lorsqu’un raster en entrée est un jeu de données mosaïque ou service d’imagerie. PROCESS_AS_MOSAICKED_IMAGE—Tous les éléments raster figurant dans le jeu de données mosaïque ou le service d’imagerie seront mosaïqués ensemble, puis traités. Il s’agit de l’option par défaut. PROCESS_ITEMS_SEPARATELY—Tous les éléments raster figurant dans le jeu de données mosaïque ou le service d’imagerie seront traités en tant qu’images séparées.	String

Sortie obtenue

Nom	Explication	Type de données
outRaster	Jeu de données raster en sortie.	Raster Layer

Exemple de code

Exemple 1 d’utilisation de l’outil ClassifyPixelsUsingDeepLearning (fenêtre Python)

Cet exemple classe un raster en fonction d’une classification de pixels personnalisée à l’aide de l’apprentissage profond dans un déploiement d’analyse raster et publie le raster en tant que couche d’imagerie hébergée dans votre portail.

import arcpy

arcpy.ra.ClassifyPixelsUsingDeepLearning(
        "https://myserver/rest/services/landclassification/ImageServer",
        "https://myportal/sharing/rest/content/items/itemId",
"classifiedLand", "padding 0")

Exemple 2 d’utilisation de l’outil ClassifyPixelsUsingDeepLearning (script autonome)

Cet exemple classe un raster en fonction d’une classification de pixels personnalisée à l’aide de l’apprentissage profond dans un déploiement d’analyse raster et publie le raster en tant que couche d’imagerie hébergée dans votre portail.

#---------------------------------------------------------------------------
# Name: ClassifyPixelsUsingDeepLearning_example02.py
# Requirements: ArcGIS Image Server
# Import system modules
import arcpy
# Set local variables
inImage = "https://myserver/rest/services/ landclassification/ImageServer"
inModel = "https://myportal/sharing/rest/content/items/itemId"
outName = "classifiedLand"
modelArgs = "padding 0"
# Execute Classified Pixels Using raster analysis tool
arcpy.ra.ClassifyPixelsUsingDeepLearning(inImage, inModel, outName, modelArgs)

Environnements

Taille de cellule, Étendue, Système de coordonnées en sortie, Facteur de traitement parallèle, Type de processeur, Raster de capture

Informations de licence

• Basic: Nécessite ArcGIS Image Server
• Standard: Nécessite ArcGIS Image Server
• Advanced: Nécessite ArcGIS Image Server