トレーニング済みモデルを使用して点群を分類 (Classify Point Cloud Using Trained Model) (3D Analyst)—ArcGIS Pro

サマリー

PointCNN 分類モデルを使用して、点群を分類します。

使用法

このツールでは、ディープラーニングフレームワークを用いる PointCNN 実装を使用します。
ArcGIS Pro のディープラーニングフレームワークを使用するようにコンピューターを設定するには、「ArcGIS 用のディープラーニングフレームワークのインストール」をご参照ください。
このツールは、デフォルトで、すべてのポイントを入力点群に分類します。入力点群の既存のクラスコードが適切に分類される場合は、[既存のクラスコードの処理] および [既存のクラスコード] パラメーターを使用して、編集または保持するクラスコードを指定することで、それらのポイントを必ず変更対象から除外します。
ディープラーニングによる点群分類の詳細
入力点群は、分類モデルを開発するために使用されるトレーニングデータと同一で、同様の値範囲の属性を持つ必要があります。たとえば、トレーニング済みモデルが特定範囲の値を持つ強度属性を使用した場合、点群は同じ範囲の強度値を持っている必要があります。また、点の密度と分布も、モデルのトレーニングで使用されたデータと同様である必要があります。
入力点群の空間参照が投影座標系を使用していない場合は、出力座標系の環境を使用して、ポイントの分類で使用される投影座標系を定義することができます。

パラメーター

ラベル	説明	データタイプ
ターゲット点群	分類される点群。	LAS Dataset Layer
入力モデル定義	点群の分類で使用される、入力 Esri モデル定義ファイル (.emd) またはディープラーニングパッケージ (.dlpk)。 ArcGIS Online または ArcGIS Living Atlas で公開されている、ディープラーニングパッケージの Web アドレスも使用できます。	File; String
ターゲット分類	入力点群の分類で使用されるトレーニング済みモデルのクラスコード。サブセットが指定されていない限り、デフォルトにより入力モデルのすべてのクラスが使用されます。	String
既存のクラスコードの処理 (オプション)	入力点群の編集可能ポイントを定義する方法を指定します。すべてのポイントを編集— 選択したポイントを編集— 選択したポイントを保持—	String
既存のクラスコード (オプション)	[既存のクラスコードの処理] パラメーターの値に基づいて、ポイントが編集されるクラス、または元のクラスコード指定が保持されるクラス。	Long
統計情報の計算 (オプション)	LAS データセットで参照されている .las ファイルの統計情報を計算するかどうかを指定します。統計情報を計算することで、.las ファイルごとの空間インデックスが提供され、解析と表示のパフォーマンスが向上します。また統計によって、分類コードやリターン情報などの LAS 属性の表示が *.las ファイルに存在する値に制限されるので、フィルタリングとシンボルのエクスペリエンスも強化されます。オン - 統計情報を計算します。これがデフォルトです。オフ - 統計情報を計算しません。	Boolean
処理境界	入力点群で処理されるポイントのサブセットを定義するポリゴン境界。境界フィーチャの外側のポイントは評価されません。	Feature Layer
ピラミッドの更新 (オプション)	クラスコードが変更された後に、LAS データセットのピラミッドを更新するかどうかを指定します。オン - LAS データセットのピラミッドを更新します。これがデフォルトです。オフ - LAS データセットのピラミッドを更新しません。	Boolean

派生した出力

ラベル	説明	データタイプ
出力点群	ディープラーニングモデルによって分類された点群。	Feature Layer

arcpy.ddd.ClassifyPointCloudUsingTrainedModel(in_point_cloud, in_trained_model, output_classes, {in_class_mode}, {target_classes}, {compute_stats}, boundary, {update_pyramid})

名前	説明	データタイプ
in_point_cloud	分類される点群。	LAS Dataset Layer
in_trained_model	点群の分類で使用される、入力 Esri モデル定義ファイル (.emd) またはディープラーニングパッケージ (.dlpk)。 ArcGIS Online または ArcGIS Living Atlas で公開されている、ディープラーニングパッケージの Web アドレスも使用できます。	File; String
output_classes [output_classes,...]	入力点群の分類で使用されるトレーニング済みモデルのクラスコード。サブセットが指定されていない限り、デフォルトにより入力モデルのすべてのクラスが使用されます。	String
in_class_mode (オプション)	入力点群の編集可能ポイントを定義する方法を指定します。 EDIT_ALL—入力点群のすべてのポイントが編集されます。これがデフォルトです。 EDIT_SELECTED—target_classes パラメーターでクラスコードが指定されたポイントのみが編集され、その他のすべてのポイントは変更されません。 PRESERVE_SELECTED—target_classes パラメーターでクラスコードが指定されたポイントが保持されます。残りのポイントは編集されます。	String
target_classes [target_classes,...] (オプション)	in_class_mode パラメーターの値に基づいて、ポイントが編集されるクラス、または元のクラスコード指定が保持されるクラス。	Long
compute_stats (オプション)	LAS データセットで参照されている .las ファイルの統計情報を計算するかどうかを指定します。統計情報を計算することで、.las ファイルごとの空間インデックスが提供され、解析と表示のパフォーマンスが向上します。また統計によって、分類コードやリターン情報などの LAS 属性の表示が *.las ファイルに存在する値に制限されるので、フィルタリングとシンボルのエクスペリエンスも強化されます。 COMPUTE_STATS—統計情報を計算します。これがデフォルトです。 NO_COMPUTE_STATS—統計情報を計算しません。	Boolean
boundary	入力点群で処理されるポイントのサブセットを定義するポリゴン境界。境界フィーチャの外側のポイントは評価されません。	Feature Layer
update_pyramid (オプション)	クラスコードが変更された後に、LAS データセットのピラミッドを更新するかどうかを指定します。 UPDATE_PYRAMID—LAS データセットのピラミッドを更新します。これがデフォルトです。 NO_UPDATE_PYRAMID—LAS データセットのピラミッドを更新しません。	Boolean

派生した出力

名前	説明	データタイプ
out_point_cloud	ディープラーニングモデルによって分類された点群。	Feature Layer

コードのサンプル

ClassifyPointCloudUsingTrainedModel (トレーニング済みモデルを使用して点群を分類) の例 (スタンドアロンスクリプト)

次のサンプルは、Python ウィンドウでこのツールを使用する方法を示しています。

import arcpy
arcpy.env.workspace = 'C:/data/'
arcpy.ddd.ClassifyPointCloudUsingTrainedModel('2018_survey.lasd', 'electrical_infrastructure_classification.emd', 
                                              [14, 15], 'EDIT_SELECTED', [0,1])

環境

範囲, プロセッサタイプ, GPU ID, 出力座標系, 地理座標系変換

特殊なケース

ライセンス情報

Basic: 次のものが必要 3D Analyst
Standard: 次のものが必要 3D Analyst
Advanced: 次のものが必要 3D Analyst

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使用法

パラメーター

派生した出力

派生した出力

コードのサンプル

環境

特殊なケース

ライセンス情報

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