ディープ ラーニングを使用したピクセルの分類 (Classify Pixels Using Deep Learning) (ラスター解析)

概要

入力イメージに対してトレーニングされたディープ ラーニング モデルを実行し、ポータル内にホスト イメージ レイヤーとして公開される分類ラスターを生成します。

ディープ ラーニングを使用したピクセルの分類 (Classify Pixels Using Deep Learning) ツールの図

使用法

  • RA (ラスター解析) サーバーの Python 環境が、適切なディープ ラーニング フレームワーク Python API (Tensorflow、CNTK など) を使用して構成されている必要があります。

  • このツールを実行すると、RA サーバーがサードパーティのディープ ラーニング Python API (Tensorflow や CNTK など) を呼び出し、指定された Python ラスター関数を使用して、各ラスター タイルを処理します。

  • このツールの入力モデルは、ポータルからのディープ ラーニング パッケージ (*.dlpk) アイテムだけを受け取ります。

  • 入力モデルの選択または指定後、ツールは RA サーバーからモデル引数の情報を取得します。入力モデルが無効である場合、または RA サーバーがディープ ラーニング フレームワークを使用して適切に構成されていない場合は、ツールがそのような情報を取得できないことがあります。

構文

arcpy.ra.ClassifyPixelsUsingDeepLearning(inputRaster, inputModel, outputName, {modelArguments}, {processingMode})
パラメーター説明データ タイプ
inputRaster

分類する入力画像。これには、イメージ サービスの URL、ラスター レイヤー、イメージ サービス、マップ サーバー レイヤー、またはインターネット タイル レイヤーを指定できます。

Raster Layer; Image Service; MapServer; Map Server Layer; Internet Tiled Layer; String
inputModel

入力は、ディープ ラーニング パッケージ (*.dlpk) アイテムの URL です。これには、ディープ ラーニング バイナリ モデル ファイルへのパス、使用される Python ラスター関数へのパス、および他のパラメーター (望ましいタイル サイズやゼロ詰めなど) が含まれます。

File
outputName

分類されたピクセルのイメージ サービスの名前。

String
modelArguments
[modelArguments,...]
(オプション)

関数の引数は、入力モデルによって参照される Python ラスター関数クラスで定義されます。ここでは、実験や調整のための追加のディープ ラーニング パラメーターおよび引数 (感度を調整するための信頼性の閾値など) をリストします。引数の名前は、ツールが RA サーバー上の Python モジュールを読み取ることによって入力されます。

Value Table
processingMode
(オプション)

モザイク データセットまたはイメージ サービス内のすべてのラスター アイテムを処理する方法を指定します。入力ラスターがモザイク データセットまたはイメージ サービスである場合、このパラメーターが適用されます。

  • PROCESS_AS_MOSAICKED_IMAGEモザイク データセットまたはイメージ サービス内のすべてのラスター アイテムがモザイク化され、処理されます。これがデフォルトです。
  • PROCESS_ITEMS_SEPARATELYモザイク データセットまたはイメージ サービス内のすべてのラスター アイテムが、個別の画像として処理されます。
String

派生した出力

名前説明データ タイプ
outRaster

出力ラスター データセット。

ラスター レイヤー

コードのサンプル

ClassifyPixelsUsingDeepLearning (ディープ ラーニングを使用したピクセルの分類) の例 1 (Python ウィンドウ)

この例では、ラスター解析配置でディープ ラーニングを使用して、カスタム ピクセル分類に基づいてラスターを分類し、ラスターをポータルでホスト イメージ レイヤーとして公開します。

import arcpy

arcpy.ClassifyPixelsUsingDeepLearning_ra(
        "https://myserver/rest/services/landclassification/ImageServer",
        "https://myportal/sharing/rest/content/items/itemId",
"classifiedLand", "padding 0")
ClassifyPixelsUsingDeepLearning (ディープ ラーニングを使用したピクセルの分類) の例 2 (スタンドアロン スクリプト)

この例では、ラスター解析配置でディープ ラーニングを使用して、カスタム ピクセル分類に基づいてラスターを分類し、ラスターをポータルでホスト イメージ レイヤーとして公開します。

#---------------------------------------------------------------------------
# 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.ClassifyPixelsUsingDeepLearning_ra(inImage, inModel, outName, modelArgs)

ライセンス情報

  • Basic: 次のものが必要 ArcGIS Image Server
  • Standard: 次のものが必要 ArcGIS Image Server
  • Advanced: 次のものが必要 ArcGIS Image Server

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