Image Analyst ツールボックスの履歴—ArcGIS Pro

Image Analyst ツールボックス内の各ツールに加えられた変更点を次の各表に示します。ツールごとに表があり、ツール名をクリックすると、そのツールの参照ページに移動します。

これらのテーブルの解釈と使用方法の詳細については、「ツールボックスの履歴テーブルの概要」をご参照ください。

Abs


バージョン	説明
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

ACos


バージョン	説明
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

ACosH


バージョン	説明
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

多次元ラスターの集約 (Aggregate Multidimensional Raster)


バージョン	説明
2.8	3 つの新しいパラメーターが追加されました: percentile_interpolation_type dimensionless percentile_value パラメーター aggregation_method に次のオプションを新たに追加: PERCENTILE
2.6	新しい環境 pyramid が追加されました。
2.5	パラメーター in_multidimensional_raster で新たに追加された 3 つのデータタイプ: モザイクデータセットイメージサービスラスターデータセットパラメーター interval_keyword に次の 6 つのオプションが新規に追加されました。 RECURRING_MONTHLY PENTADLY DEKADLY RECURRING_WEEKLY RECURRING_QUARTERLY RECURRING_DAILY
2.4	このバージョンで新規

CCDC を使用した変化の解析 (Analyze Changes Using CCDC)


バージョン	説明
2.6	このバージョンで新規

LandTrendr を使用した変化の解析 (Analyze Changes Using LandTrendr)


バージョン	説明
2.7	このバージョンで新規

ASin


バージョン	説明
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

ASinH


バージョン	説明
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

ATan


バージョン	説明
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

ATan2


バージョン	説明
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

ATanH


バージョン	説明
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

Bitwise And


バージョン	説明
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

Bitwise Left Shift


バージョン	説明
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

Bitwise Not


バージョン	説明
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

Bitwise Or


バージョン	説明
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

Bitwise Right Shift


バージョン	説明
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

Bitwise XOr


バージョン	説明
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

Boolean And


バージョン	説明
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

Boolean Not


バージョン	説明
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

Boolean Or


バージョン	説明
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

Boolean XOr


バージョン	説明
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

セル統計 (Cell Statistics)


バージョン	説明
2.9	新たに追加された 2 つのパラメーター: percentile_interpolation_type percentile_value パラメーター statistics_type に次のオプションを新たに追加: PERCENTILE
2.5	追加された新しいパラメーター: process_as_multiband このパラメーターには、シングルバンドとして処理する SINGLE_BAND と、マルチバンドとして処理する MULTI_BAND の 2 つのオプションがあります。デフォルトは、SINGLE_BAND です。
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

ディープラーニングを使用したオブジェクトの分類 (Classify Objects Using Deep Learning)


バージョン	説明
2.9	追加された新しいパラメーター: caption_field
2.6	パラメーター in_raster で新たに追加された 2 つのデータタイプ: フィーチャクラスフィーチャレイヤー
2.5	このバージョンで新規

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)


バージョン	説明
2.7	追加された新しいパラメーター: out_classified_folder
2.5	追加された新しいパラメーター: processing_mode パラメーター in_raster の新しいデータタイプ: フォルダー
2.3	このバージョンで新規

ラスターの分類


バージョン	説明
2.6	パラメーター in_raster で新たに追加された 2 つのデータタイプ: モザイクデータセットラスターデータセットパラメーター in_additional_raster で新たに追加された 2 つのデータタイプ: モザイクデータセットラスターデータセット
2.2	パラメーター in_raster で新たに追加された 2 つのデータタイプ: イメージサービス String パラメーター in_additional_raster で新たに追加された 2 つのデータタイプ: イメージサービス String
2.1	このバージョンで新規

Combinatorial And


バージョン	説明
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

Combinatorial Or


バージョン	説明
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

Combinatorial XOr


バージョン	説明
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

オブジェクト検出精度の計算 (Compute Accuracy For Object Detection)


バージョン	説明
2.7	このバージョンで新規

ラスターの変化の計算 (Compute Change Raster)


バージョン	説明
2.9	新たに追加された 2 つのパラメーター: to_classname_field from_classname_field
2.7	このバージョンで新規

混同行列の計算 (Compute Confusion Matrix)


バージョン	説明
2.1	このバージョンで新規

セグメント属性の計算 (Compute Segment Attributes)


バージョン	説明
2.1	このバージョンで新規

Con


バージョン	説明
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

Cos


バージョン	説明
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

CosH


バージョン	説明
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

精度評価ポイントの作成 (Create Accuracy Assessment Points)


バージョン	説明
2.9	追加された新しいパラメーター: polygon_dimension_field
2.1	このバージョンで新規

ディープラーニングモデル → ECD (Deep Learning Model To Ecd)


バージョン	説明
2.3	非推奨
2.1	このバージョンで新規

変化解析ラスターから変化を検出 (Detect Change From Change Analysis Raster)


バージョン	説明
2.8	6 つの新しいパラメーターが追加されました: filter_by_start_value min_start_value max_end_value max_start_value min_end_value filter_by_end_value
2.7	新たに追加された 11 のパラメーター: filter_by_year segment_date min_duration min_year max_magnitude change_direction max_year min_magnitude filter_by_duration max_duration filter_by_magnitude パラメーター change_type は 4 つの新しいオプションがあります。 TIME_OF_FASTEST_CHANGE TIME_OF_SHORTEST_CHANGE TIME_OF_LONGEST_CHANGE TIME_OF_SLOWEST_CHANGE
2.6	このバージョンで新規

ディープラーニングを使用して変化を検出 (Detect Change Using Deep Learning)


バージョン	説明
2.8	このバージョンで新規

ディープラーニングを使用したオブジェクトの検出 (Detect Objects Using Deep Learning)


バージョン	説明
2.6	パラメーター in_raster で新たに追加された 2 つのデータタイプ: フィーチャクラスフィーチャレイヤー
2.5	追加された新しいパラメーター: processing_mode パラメーター in_raster の新しいデータタイプ: フォルダー
2.3	このバージョンで新規

Diff


バージョン	説明
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

次元変動統計 (Dimensional Moving Statistics)


バージョン	説明
2.9	このバージョンで新規

Divide


バージョン	説明
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

Equal To


バージョン	説明
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

Exp


バージョン	説明
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

Exp10


バージョン	説明
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

Exp2


バージョン	説明
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

ディープラーニング用のトレーニングデータをエクスポート (Export Training Data For Deep Learning)


バージョン	説明
2.9	パラメーター metadata_format に次のオプションを新たに追加: Imagenet
2.8	追加された新しいパラメーター: in_raster2 パラメーター metadata_format に次のオプションを新たに追加: CycleGAN
2.7	パラメーター metadata_format に次の 2 個のオプションが新しく追加されました。 MultiLabeled_Tiles Export_Tiles
2.6	パラメーター metadata_format のデフォルト値が KITTI_rectangles から PASCAL_VOC_rectangles に変更
2.5	セグメンテーションと分類ツールセットからディープラーニングツールセットに移動されました。 4 つの新しいパラメーターが追加されました: blacken_around_feature crop_mode process_all_raster_items reference_system
2.4	次の 2 つのパラメーターが新規に追加されました。 in_mask_polygons rotation_angle パラメーター metadata_format に次のオプションを新たに追加: Labeled_Tiles
2.3	新たに追加された 2 つのパラメーター: buffer_radius class_value_field パラメーター in_raster で新たに追加された 4 つのデータタイプ: インターネットタイルレイヤーマップサービスレイヤーラスターデータセット MapServer パラメーター metadata_format に次のオプションを新たに追加: RCNN_Masks パラメーター in_class_data で新たに追加された 2 つのデータタイプ: フィーチャクラスラスターデータセット
2.2	追加された新しいパラメーター: start_index
2.1	このバージョンで新規

ビデオフレームから画像を抽出 (Extract Video Frames To Images)


バージョン	説明
2.9	パラメーター image_type を Required から Optional に変更
2.3	このバージョンで新規

引数の統計を検索 (Find Argument Statistics)


バージョン	説明
2.6	新しい環境 pyramid が追加されました。
2.5	このバージョンで新規

Float


バージョン	説明
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

フォーカル統計 (Focal Statistics)


バージョン	説明
2.4	statistics_type パラメーターに PERCENTILE オプションが新規に追加されました。 percentile_value パラメーターが新規に追加されました。このパラメーターは、統計タイプがパーセンタイルに設定されている場合にのみサポートされます。 statistics_type の median オプションでは、入力として浮動小数点ラスターがサポートされました。中央値の出力は常に Float (浮動小数点) になります。
2.3	マルチコアサポートが追加されました。ツールによって使用されるコアの数を制御するには、並列処理ファクター環境を使用します。新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

多次元異常の生成 (Generate Multidimensional Anomaly)


バージョン	説明
2.6	追加された新しいパラメーター: reference_mean_raster パラメーター calculation_interval に次のオプションを新たに追加: EXTERNAL_RASTER 新しい環境 pyramid が追加されました。
2.5	追加された新しいパラメーター: calculation_interval 削除されたパラメーター: temporal_interval パラメーター 5 でパラメーターの順序が変更されました。以前のパラメーター: temporal_interval 新しいパラメーター: calculation_interval パラメーター in_multidimensional_raster で新たに追加された 3 つのデータタイプ: モザイクデータセットイメージサービスラスターデータセットパラメーター method は 4 つの新しいオプションがあります。 PERCENT_OF_MEDIAN DIFFERENCE_FROM_MEDIAN Z_SCORE PERCENT_DIFFERENCE_FROM_MEDIAN
2.4	このバージョンで新規

シードポイントからトレーニングサンプルを生成 (Generate Training Samples From Seed Points)


バージョン	説明
2.1	このバージョンで新規

トレンドラスターの生成 (Generate Trend Raster)


バージョン	説明
2.7	追加された新しいパラメーター: seasonal_period パラメーター line_type で新たに追加された 2 つのオプション: MANN-KENDALL SEASONAL-KENDALL
2.6	新たに追加された 5 つのパラメーター: r2 rmse cycle_unit slope_p_value cycle_length 新しい環境 pyramid が追加されました。
2.5	このバージョンで新規

Greater Than


バージョン	説明
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

Greater Than Equal


バージョン	説明
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

InList


バージョン	説明
2.3	追加された新しいパラメーター: process_as_multiband 新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

トレーニングサンプルの検査 (Inspect Training Samples)


バージョン	説明
2.1	このバージョンで新規

Int


バージョン	説明
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

Is Null


バージョン	説明
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

Less Than


バージョン	説明
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

Less Than Equal


バージョン	説明
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

リニアスペクトル分解 (Linear Spectral Unmixing)


バージョン	説明
2.5	このバージョンで新規

Ln


バージョン	説明
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

Log10


バージョン	説明
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

Log2


バージョン	説明
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

Minus


バージョン	説明
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

Mod


バージョン	説明
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

多次元主成分分析 (Multidimensional Principal Components)


バージョン	説明
2.9	このバージョンで新規

Negate


バージョン	説明
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

Non Maximum Suppression


バージョン	説明
2.3	このバージョンで新規

Not Equal


バージョン	説明
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

Over


バージョン	説明
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

Pick


バージョン	説明
2.5	追加された新しいパラメーター: process_as_multiband このパラメーターには、シングルバンドとして処理するオフ (Python では SINGLE_BAND) と、マルチバンドとして処理するオン (Python では MULTI_BAND) の 2 つのオプションがあります。デフォルトは SINGLE_BAND 処理です。
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

Plus


バージョン	説明
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

Power


バージョン	説明
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

回帰モデルを使用した予測 (Predict Using Regression Model)


バージョン	説明
2.8	このバージョンで新規

トレンドラスターを使用した予測 (Predict Using Trend Raster)


バージョン	説明
2.6	新しい環境 pyramid が追加されました。
2.5	このバージョンで新規

ラスター演算 (Raster Calculator)


バージョン	説明
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

ラスターセグメントのタイルアーティファクトの削除 (Remove Raster Segment Tiling Artifacts)


バージョン	説明
2.1	このバージョンで新規

Round Down


バージョン	説明
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

Round Up


バージョン	説明
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

サンプル (Sample)


バージョン	説明
2.6	追加された新しいパラメーター: max_segment_size
2.6	このバージョンで新規

セグメント平均シフト (Segment Mean Shift)


バージョン	説明
2.1	このバージョンで新規

Set Null


バージョン	説明
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

Sin


バージョン	説明
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

SinH


バージョン	説明
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

Square


バージョン	説明
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

Square Root


バージョン	説明
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

カテゴリラスターの集約 (Summarize Categorical Raster)


バージョン	説明
2.7	このバージョンで新規

Tan


バージョン	説明
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

TanH


バージョン	説明
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

Test


バージョン	説明
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

Times


バージョン	説明
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

ディープラーニングモデルのトレーニング (Train Deep Learning Model)


バージョン	説明
2.9	パラメーター model_type に次の 6 つのオプションが新規に追加されました。 SIAMMASK PIX2PIXHD CHANGEDETECTOR MMDETECTION DEEPSORT MMSEGMENTATION パラメーター model_type で削除されたオプション: CHANGEDETECTION パラメーター backbone_model で新たに追加された 2 つのオプション: REID_V2 REID_V1
2.8	パラメーター model_type に次の 9 つのオプションが新規に追加されました。 IMAGECAPTIONER CYCLEGAN BDCN_EDGEDETECTOR SUPERRESOLUTION HED_EDGEDETECTOR CONNECTNET MULTITASK_ROADEXTRACTOR PIX2PIX CHANGEDETECTOR
2.7	パラメーター model_type に次の 3 つのオプションが新規に追加されました。 FASTERRCNN YOLOV3 DEEPLAB 。パラメーター backbone_model に新しいオプション DARKNET53 が追加されました。パラメーター pretrained_model は、新たにディープラーニングパッケージファイル *(.dlpk) に対応しました。
2.6	パラメーター backbone_model に次の 17 のオプションが新規に追加されました。 DENSENET121 DENSENET161 DENSENET169 DENSENET201 MOBILENET_V2 MASKRCNN50_FPN RESNET18 RESNET101 RESNET152 VGG11 VGG11_BN VGG13 VGG13_BN VGG16 VGG16_BN VGG19 VGG19_BN freeze パラメーターが新規に追加されました。
2.5	このバージョンで新規

ISO クラスターによる分類器定義ファイルの作成 (Train ISO Cluster Classifier)


バージョン	説明
2.1	このバージョンで新規

K 最近隣内挿法による分類器定義ファイルの作成 (Train K-Nearest Neighbor Classifier)


バージョン	説明
2.9	このバージョンで新規

最尤法による分類器定義ファイルの作成 (Train Maximum Likelihood Classifier)


バージョン	説明
2.6	追加された新しいパラメーター: dimension_value_field
2.1	このバージョンで新規

ランダムツリーによる分類器定義ファイルの作成 (Train Random Trees Classifier)


バージョン	説明
2.6	追加された新しいパラメーター: dimension_value_field パラメーター max_samples_per_class のデフォルト値が 500 から 1000 に変更
2.1	このバージョンで新規

ランダムツリーによる回帰モデル定義ファイルの作成 (Train Random Trees Regression Model)


バージョン	説明
2.9	3 つの新しいパラメーターが追加されました: out_sample_features percent_testing out_scatterplots
2.8	このバージョンで新規

SVM による分類器定義ファイルの作成 (Train Support Vector Machine Classifier)


バージョン	説明
2.6	追加された新しいパラメーター: dimension_value_field
2.1	このバージョンで新規

精度評価ポイントの更新 (Update Accuracy Assessment Points)


バージョン	説明
2.9	新たに追加された 2 つのパラメーター: polygon_dimension_field point_dimension_field
2.1	このバージョンで新規

ビデオメタデータ → フィーチャクラス (Video Metadata To Feature Class)


バージョン	説明
2.3	このバージョンで新規

ビデオマルチプレクサー (Video Multiplexer)


バージョン	説明
2.2	このバージョンで新規

加重合計 (Weighted Sum)


バージョン	説明
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.1	このバージョンで新規

ゾーン統計 (Zonal Statistics)


バージョン	説明
2.7	追加された新しいパラメーター: percentile_interpolation_type
2.6	statistics_type パラメーターに PERCENTILE オプションが新規に追加されました。 percentile_value パラメーターが新規に追加されました。このパラメーターは、統計タイプがパーセンタイルに設定されている場合にのみサポートされます。
2.5	追加された新しいパラメーター: process_as_multidimensional このパラメーターには、1 つのスライスを処理する SINGLE_SLICE (オフ) と、複数のスライスを処理する ALL_SLICES (オン) の 2 つのオプションがあります。デフォルトは、SINGLE_SLICE です。
2.3	新しい環境 cellSizeProjectionMethod が追加されました。
2.2	ゾーン入力がフィーチャの場合のデフォルト環境動作に変更がありました。 in_value_raster がスナップ対象ラスターとして使用されるようになりました。
2.1	このバージョンで新規

ゾーン統計をテーブルに出力 (Zonal Statistics as Table)



2.7	追加された新しいパラメーター: percentile_interpolation_type
2.6	このバージョンで新規

このトピックへのフィードバック

ディープ ラーニング モデル → ECD (Deep Learning Model To Ecd)

ディープラーニングモデル → ECD (Deep Learning Model To Ecd)