| ラベル | 説明 | データ タイプ |
入力ラスター | 処理が実行される入力ラスター。 [モード] パラメーターが [後処理のみ] として指定されている場合、このパラメーターに対してバイナリ分類を含むラスターが想定されます。 | Raster Layer; Raster Dataset; Mosaic Layer |
モード | 入力ラスターの処理に使用するモードを指定します。
| String |
出力場所 | モデルからの中間出力と後処理された最終的な出力が格納されるファイル ジオデータベース。 | Workspace |
出力の接頭辞 | 出力場所に保存される出力の名前に追加される接頭辞。 接頭辞は、すべての出力の表示に使用されるグループ レイヤーの名前としても使用されます。 | String |
対象エリア (オプション) | フィーチャを抽出するために使用される地理的範囲。 対象エリア内にあるフィーチャだけが抽出されます。 | Feature Set |
事前トレーニング済みモデル (オプション) | 指定した入力ラスターで使用可能な ArcGIS Living Atlas of the World の ArcGIS 事前トレーニング済みモデル。 このパラメーターには、事前トレーニング済みモデルをダウンロードするためのインターネット接続が必要です。 | String |
その他のモデル (オプション) | 指定した入力ラスターで使用可能なディープ ラーニング モデルおよびその他のモデル ファイル (.dlpk と .emd) に使用される後処理ワークフロー。 使用できる後処理ワークフローは次のとおりです。
| Value Table |
信頼度の閾値 (オプション) | オブジェクトの検出時に使用されるディープ ラーニング モデルの最低信頼度。 指定する値は、0 ～ 1 の間の値でなければなりません。 | Double |
中間出力の保存 (オプション) | 中間出力を出力場所に保存するかどうかを指定します。 「中間出力」という用語は、モデルが推論された後に生成される結果を意味します。
| Boolean |
テスト時間の延長 (オプション) | 入力画像の反転および回転バリアントの予測を最終出力にマージするかどうかを指定します。
| Boolean |
バッファー距離 (オプション) | 後処理に使用する前にポリライン フィーチャをバッファー処理するために使用する距離。 デフォルトは 15 メートルです。 | Linear Unit |
長さを延長 (オプション) | 交差するフィーチャまで線分が延長される最大距離。 デフォルトは 25 メートルです。 | Linear Unit |
スムージングの許容値 (オプション) | PAEK (Polynomial Approximation with Exponential Kernel) アルゴリズムで使用する許容値。 デフォルトは 30 メートルです。 | Linear Unit |
ダングルの長さ (オプション) | 両方の終点で別の線に接していない線分 (ダングル) が切り詰められる長さ。 デフォルトは 5 メートルです。 | Linear Unit |
入力道路フィーチャ (オプション) | パーセルの調整に使用される道路フィーチャクラス。 入力として、ポリゴン フィーチャクラスまたはポリライン フィーチャクラスを指定できます。 | Feature Layer; Feature Class |
道路のバッファー幅 (オプション) | 入力道路フィーチャに使用されるバッファー距離。 ポリライン フィーチャのデフォルト値は 5 メートルで、ポリゴン フィーチャのデフォルト値は 0 メートルです。 | Linear Unit |
パーセルの正規化 (オプション) | ジオメトリ内にある不自然な結果を除去して、抽出したパーセルを正規化するかどうかを指定します。
| Boolean |
後処理ワークフロー (オプション) | 使用する後処理ワークフローを指定します。
| String |
出力フィーチャ (オプション) | 後処理された出力を含むフィーチャクラス。 | Feature Class |
隣接するパーセル間の許容値 (オプション) | 複数のメジャー値が同一と見なされるための最小距離。 このパラメーターは、抽出されたパーセル間のスリバーを減らすために使用されます。 デフォルト値は 3 メートルです。 | Linear Unit |
正規化手法 (オプション) | 後処理に使用される正規化手法を指定します。
| String |
許容値 (オプション) | 正規化されたフットプリントが、元のフィーチャの境界から外れることができる最大距離。 デフォルトは 1 メートルです。 | Linear Unit |
Image Analyst ライセンスで利用できます。
サマリー
入力ラスターに対して 1 つ以上の事前トレーニング済みディープ ラーニング モデルを実行して、フィーチャを抽出し、推論された出力の後処理を自動化します。
使用法
このツールには、ArcGIS Living Atlas of the World の ArcGIS 事前トレーニング済みモデルまたはカスタム ディープ ラーニング モデル パッケージ (.dlpk ファイル) が必要です。
ArcGIS Pro に Python の適切なディープ ラーニング フレームワーク パッケージをインストールする必要があります。
ツールが出力を生成するのにかかる時間は、以下に応じて異なります。
- 推論のために使用される対象エリア
- 選択されたモデルの数
このツールを実行するには、GPU を装備したコンピューターが必要です。 複数の GPU がある場合は、代わりに GPU ID を指定します。
このツールの考えられる使用例には、複数のモデルを使用したベースマップの作成や抽出したフィーチャをクリーニングするアルゴリズムを使用したモデル出力の後処理があります。
このツールの実行要件および発生する可能性のある問題の詳細については、「ディープ ラーニングに関するよくある質問」をご参照ください。
パラメーター
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})| 名前 | 説明 | データ タイプ |
in_raster | 処理が実行される入力ラスター。 mode パラメーターが Only Postprocess として指定されている場合、このパラメーターに対してバイナリ分類を含むラスターが想定されます。 | Raster Layer; Raster Dataset; Mosaic Layer |
mode | 入力ラスターの処理に使用するモードを指定します。
| String |
out_location | モデルからの中間出力と後処理された最終的な出力が格納されるファイル ジオデータベース。 | Workspace |
out_prefix | 出力場所に保存される出力の名前に追加される接頭辞。 接頭辞は、すべての出力の表示に使用されるグループ レイヤーの名前としても使用されます。 | String |
area_of_interest (オプション) | フィーチャを抽出するために使用される地理的範囲。 対象エリア内にあるフィーチャだけが抽出されます。 | Feature Set |
pretrained_models [pretrained_models,...] (オプション) | 指定した入力ラスターで使用可能な ArcGIS Living Atlas of the World の ArcGIS 事前トレーニング済みモデル。 このパラメーターには、事前トレーニング済みモデルをダウンロードするためのインターネット接続が必要です。 | String |
additional_models [additional_models,...] (オプション) | 指定した入力ラスターで使用可能なディープ ラーニング モデルおよびその他のモデル ファイル (.dlpk と .emd) に使用される後処理ワークフロー。 使用できる後処理ワークフローは次のとおりです。
| Value Table |
confidence_threshold (オプション) | オブジェクトの検出時に使用されるディープ ラーニング モデルの最低信頼度。 指定する値は、0 ～ 1 の間の値でなければなりません。 | Double |
save_intermediate_output (オプション) | 中間出力を出力場所に保存するかどうかを指定します。 「中間出力」という用語は、モデルが推論された後に生成される結果を意味します。
| Boolean |
test_time_augmentation (オプション) | 入力画像の反転および回転バリアントの予測を最終出力にマージするかどうかを指定します。
| Boolean |
buffer_distance (オプション) | 後処理に使用する前にポリライン フィーチャをバッファー処理するために使用する距離。 デフォルトは 15 メートルです。 | Linear Unit |
extend_length (オプション) | 交差するフィーチャまで線分が延長される最大距離。 デフォルトは 25 メートルです。 | Linear Unit |
smoothing_tolerance (オプション) | PAEK (Polynomial Approximation with Exponential Kernel) アルゴリズムで使用する許容値。 デフォルトは 30 メートルです。 | Linear Unit |
dangle_length (オプション) | 両方の終点で別の線に接していない線分 (ダングル) が切り詰められる長さ。 デフォルトは 5 メートルです。 | Linear Unit |
in_road_features (オプション) | パーセルの調整に使用される道路フィーチャクラス。 入力として、ポリゴン フィーチャクラスまたはポリライン フィーチャクラスを指定できます。 | Feature Layer; Feature Class |
road_buffer_width (オプション) | 入力道路フィーチャに使用されるバッファー距離。 ポリライン フィーチャのデフォルト値は 5 メートルで、ポリゴン フィーチャのデフォルト値は 0 メートルです。 | Linear Unit |
regularize_parcels (オプション) | ジオメトリ内にある不自然な結果を除去して、抽出したパーセルを正規化するかどうかを指定します。
| Boolean |
post_processing_workflow (オプション) | 使用する後処理ワークフローを指定します。
| String |
out_features (オプション) | 後処理された出力を含むフィーチャクラス。 | Feature Class |
parcel_tolerance (オプション) | 複数のメジャー値が同一と見なされるための最小距離。 このパラメーターは、抽出されたパーセル間のスリバーを減らすために使用されます。 デフォルト値は 3 メートルです。 | Linear Unit |
regularization_method (オプション) | 後処理に使用される正規化手法を指定します。
| String |
poly_tolerance (オプション) | 正規化されたフットプリントが、元のフィーチャの境界から外れることができる最大距離。 デフォルトは 1 メートルです。 | Linear Unit |
コードのサンプル
この例では、ExtractFeaturesUsingAIModels 関数を使用する方法を示します。
# 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")この例では、Image Analyst を使って ExtractFeaturesUsingAIModels 関数を使用する方法を示します。
# 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")環境
ライセンス情報
- Basic: No
- Standard: No
- Advanced: 次のものが必要 Image Analyst