| ラベル | 説明 | データ タイプ |
入力ラスター | マルチバンド画像。 ターゲット スペクトルがライブラリー ファイルである場合、波長情報が必要です。また、ターゲット スペクトル データがスペクトル ライブラリーから取得される場合は、地表面反射率ラスターをおすすめします。 | Mosaic Layer; Raster Layer; Image Service; Raster Dataset; Mosaic Dataset |
入力スペクトル ファイル | スペクトル シグネチャー ファイル。 入力は、スペクトル シグネチャーを含むスペクトル ライブラリー ファイルか、スペクトル コレクション ワークフローから作成されたフィーチャクラスです。 | Feature Layer; File |
出力スコア ラスター | 入力画像とスペクトル シグネチャー ファイルの一致スコアを含むラスター データセット。 入力ラスターに複数のスペクトル シグネチャーがある場合、出力ラスターはシグネチャーごとに 1 つのバンドが割り当てられたマルチバンドになります。 一致スコアは 0 ～ 1 の範囲内の浮動小数点で、1 に近い大きい値は高い確率の一致を示します。 .tif (TIFF)、.crf (CRF)、.dat (ENVI DAT) などのファイル拡張子を使用して出力形式を指定します。 | Raster Dataset |
検出方法 (オプション) | 入力画像とスペクトル シグネチャー ファイルから一致スコアを計算する方法を指定します。 すべてのスコアは 0 ～ 1 に正規化されており、スコアが高いほどさらに適切な一致となります。
| String |
連続体の削除 (オプション) | スペクトルを画像または参照データから正規化するかどうかを指定します。
| Boolean |
Image Analyst ライセンスで利用できます。
サマリー
画像内でスペクトル シグネチャーと一致するピクセルを識別します。
使用法
このツールは、各ピクセルに対して一致スコアを計算し、一致スコア ラスターを出力します。
このツールは、複数のスペクトル入力形式 ([スペクトル ライブラリーの参照] ウィンドウまたは [スペクトル ビューアー] ツールから作成される Esri スペクトル ライブラリー ファイル (.esl)、または [トレーニング サンプル マネージャー] ウィンドウから生成されるフィーチャクラスなどを含む) をサポートしています。
入力スペクトルがトレーニング サンプル フィーチャクラスである場合、入力画像と入力スペクトル データのバンド数は一致する必要があります。
ライブラリー ファイルに複数のスペクトル シグネチャーが含まれる場合、出力はマルチバンド ラスターになります。
入力スペクトルがスペクトル ライブラリー ファイル (.esl または .sli) から得られる場合、バンド数が一致しなければ、スペクトルのリサンプリングはバンド平均化手法を使用して適用されます。 [スペクトル ライブラリーのリサンプリング (Resample Library Spectra)] ツールを使用してスペクトルをリサンプリングすることもできます。
スペクトル データが、反射率の値が 0 ～ 1 の範囲にあるスペクトル ライブラリーから取得される場合 (USGS スペクトル ライブラリーなど)、入力地表面反射率ラスターにも 0 ～ 1 の値が含まれている必要があります。
入力画像が 0 ～ 1 の範囲内ではない場合 (8 ビット、16 ビットなど)、スペクトル ビューアー ツールを使用して、マテリアルのスペクトル シグネチャーを画像から取得することをおすすめします。 必要に応じ、[連続体の削除] パラメーターをオンにし、スペクトルを正規化します。
以下に示す [検出方法] パラメーター オプションを使用すると、入力画像とスペクトル シグネチャー ファイル間の一致スコアを計算できます:
- [SAM] - SAM (Spectral Angle Mapper) 手法は、ターゲット スペクトルとピクセル スペクトル間の角度を計測します。 このオプションは、イルミネーションの変更の影響を受けません。
- [SID] - SID (Spectral Information Divergence) 手法は、ピクセル スペクトルで除算したターゲット スペクトルの確率分布間の発散を計測します。 このオプションは、混合ピクセル スペクトルを効果的に特定できます。
- [SID-SAM] - SID スコアと、SAM スコアの正接の積が計算されます。 このオプションでは、[SID] オプションと [SAM] オプションを個別に使用するよりも効果的に識別することができます。
- [NS3] - NS3 (Normalized Spectral Similarity) 手法は、ユークリッド距離とスペクトル アングル マッパー スコアからスペクトル マッチング スコアを計算します。 このオプションは高い識別能力を持ちますが、高精度を実現するには広範な参照データが必要になります。
- [ACE] - ACE (Adaptive Cosine Estimator) 手法は、背景ノイズを正規化した後に、ターゲット ベクター (対象オブジェクトを表す) とピクセルのスペクトル シグネチャー間の類似性を推定します。 このオプションは、ハイパースペクトル画像の背景ノイズが非常に大きい場合に使用します。
- [CEM] - CEM (Constrained Energy Minimization) 手法では、スペクトルがターゲット スペクトルに類似するほどピクセル スペクトルへの応答が大きくなる FIR フィルターを使用します。 このオプションは、背景ノイズが最小限の場合に使用します。
- [MF] - MF (Matched Filter) 手法では、スペクトルが平均値減算ターゲット スペクトルに類似するほど、平均値減算ピクセル スペクトルへの応答が大きくなる FIR フィルターを使用します。 このオプションは、背景ノイズが加算性白色ガウシアン ノイズの場合に使用します。
[連続体の削除] パラメーターがオンの場合、局所的なスペクトル最大値を結ぶ直線セグメントを使用して、スペクトルの上部に凸包が配置されます。 連続体は、画像内の各ピクセルの実際のスペクトルと入力スペクトルに分割することで除去されます。 これにより、共通のベースラインから吸収フィーチャを比較できるようになります。
パラメーター
DetectTargetUsingSpectra(in_raster, in_spectra, out_score_raster, {method}, {remove_continuum})| 名前 | 説明 | データ タイプ |
in_raster | マルチバンド画像。 ターゲット スペクトルがライブラリー ファイルである場合、波長情報が必要です。また、ターゲット スペクトル データがスペクトル ライブラリーから取得される場合は、地表面反射率ラスターをおすすめします。 | Mosaic Layer; Raster Layer; Image Service; Raster Dataset; Mosaic Dataset |
in_spectra | スペクトル シグネチャー ファイル。 入力は、スペクトル シグネチャーを含むスペクトル ライブラリー ファイルか、スペクトル コレクション ワークフローから作成されたフィーチャクラスです。 | Feature Layer; File |
out_score_raster | 入力画像とスペクトル シグネチャー ファイルの一致スコアを含むラスター データセット。 入力ラスターに複数のスペクトル シグネチャーがある場合、出力ラスターはシグネチャーごとに 1 つのバンドが割り当てられたマルチバンドになります。 一致スコアは 0 ～ 1 の範囲内の浮動小数点で、1 に近い大きい値は高い確率の一致を示します。 .tif (TIFF)、.crf (CRF)、.dat (ENVI DAT) などのファイル拡張子を使用して出力形式を指定します。 | Raster Dataset |
method (オプション) | 入力画像とスペクトル シグネチャー ファイルから一致スコアを計算する方法を指定します。 すべてのスコアは 0 ～ 1 に正規化されており、スコアが高いほどさらに適切な一致となります。
| String |
remove_continuum (オプション) | スペクトルを画像または参照データから正規化するかどうかを指定します。
| Boolean |
コードのサンプル
この例では、SAM オプションを使用してスペクトル シグネチャーをハイパースペクトル画像と比較し、一致スコア ラスターを作成します。
# Import system modules
import arcpy from arcpy.ia import *
# Check out the ArcGIS Image Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("ImageAnalyst")
# Execute
out_score_raster = arcpy.ia. DetectTargetUsingSpectra(r“c:\data\aviris_image.tif”, r”C:\data\oaks_from_usgs.esl, “SAM”, “NO_REMOVE_CONTINUUM”)
out_score_raster.save(r”c:\data\result.tif”)この例では、SAM オプションを使用してスペクトル シグネチャーをハイパースペクトル画像と比較し、一致スコア ラスターを作成します。
# Import system modules
import arcpy
from arcpy.ia import *
# Check out the ArcGIS Image Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("ImageAnalyst") # Execute
#Define variables
InputImage = r“c:\data\ aviris_image.tif”
targetSpectra= r”c:\data\oaks_from_usgs.esl”
outputScoreRaster = r”c:\data\score_raster.tif”
Method=”SAM”
removeContinuum = “NO_REMOVE_CONTINUUM”
#Execute
out_score_raster = arcpy.ia. DetectTargetUsingSpectra (in_raster= InputImage,
in_spectra= targetSpectra,
method= Method,
remove_condimuum= removeContinuum)
out_score_raster.save(outputScoreRaster)環境
ライセンス情報
- Basic: 次のものが必要 Image Analyst
- Standard: 次のものが必要 Image Analyst
- Advanced: 次のものが必要 Image Analyst