Сегментация методом среднего сдвига (Spatial Analyst)

Доступно с лицензией Image Analyst.

Доступно с лицензией Spatial Analyst.

Сводка

Группирует по сегментам сходные пикселы, у которых похожи спектральные характеристики.

Использование

• Входными данными может быть любой поддерживаемый Esri растр с любой глубиной пикселов.

• Параметр Индекс каналов представляет собой список из трех каналов, разделенных пробелом.

• Для достижения оптимального результата, используйте вкладку Символы в свойствах набора данных для интерактивной растяжки вашего Входного растра, чтобы объекты, которые вы хотите выделить в сегмент, были отчетливо видны. Затем используйте оптимальные настройки растровой функции Растяжка для обработки вашего изображения для получения оптимального результата и укажите Выходной тип пиксела как 8 bit unsigned на вкладке Общие.

  Выходной слой из ранее выполненной функции Растяжка может быть Входным растром инструмента Сегментация методом среднего сдвига.

• См. раздел Среда анализа и Spatial Analyst для получения дополнительной информации о среде геообработки данного инструмента.

Синтаксис

SegmentMeanShift(in_raster, {spectral_detail}, {spatial_detail}, {min_segment_size}, {band_indexes}, {max_segment_size})

Parameter	Объяснение	Тип данных
in_raster	Набор растровых данных для сегментации. Это может быть мультиспектральное изображение или изображение в оттенках серого.	Mosaic Layer; Raster Layer
spectral_detail (Дополнительный)	Уровень важности для спектральных различий между объектами в вашем изображении. Действительные значения находятся в диапазоне от 1.0 до 20.0. Можно использовать более высокое значение, когда есть объекты, которые вы хотите классифицировать отдельно, но которые имеют схожие спектральные характеристики. При использовании малых значений создаются растры с более плавным спектром. Например, при высоком качестве спектральных данных на изображении леса вы сможете более четко увидеть разницу между разными породами деревьев.	Double
spatial_detail (Дополнительный)	Уровень важности для близости между объектами в вашем изображении. Действительные значения находятся в диапазоне от 1.0 до 20. Более высокое значение подходит для сцены, в которой интересующие вас объекты малы и сгруппированы вместе. При использовании малых значений создаются растры с более плавными пространственными характеристиками. Например, на снимке города можно использовать меньшее значение пространственного разрешения для асфальта, а для разделения на отдельные классы объектов зданий и дорог использовать более высокое значение.	Long
min_segment_size (Дополнительный)	Минимальный размер сегмента. Объединяет сегменты, которые будут меньше этого размера, с наиболее подходящим соседним сегментом. Напрямую связан с минимальной единицей картографирования вашего проекта. Единицы измерения в пикселах.	Long
band_indexes (Дополнительный)	Каналы, которые будут использоваться для сегментации изображения, разделенные пробелами. Если не указаны индексы каналов, они будут определены по следующим критериям: Если растр трех-канальный, эти три канала и будут использованы Если растр содержит более 3х каналов, инструмент назначит красный, зеленый и синий каналы в соответствии со свойствами растра. Если красный, зеленый и синий каналы не идентифицируются свойствами набора растровых данных, будут использованы каналы 1, 2 и 3. Порядок каналов не влияет на результат. Выберите каналы, обеспечивающие наибольшие различия между между интересующими вас объектами.	String
max_segment_size (Дополнительный)	Максимальный размер сегмента. Сегменты больше указанного размера будут разделены. Используйте этот параметр для предотвращения артефактов в выходном растре, появляющихся от больших сегментов. Единицы измерения в пикселах. Значением по умолчанию является -1, что означает отсутствие ограничений на размер сегмента.	Long

Значение отраженного сигнала

Name	Объяснение	Тип данных
out_raster_dataset	Укажите имя и расширение выходного набора данных. Если в качестве входных данных использовалось мультиспектральное изображение, выходными данными будет 8-битовое RGB-изображение. Если в качестве входных данных использовалось изображение в оттенках серого, выходными данными будет 8-битовое изображение в оттенках серого.	Raster

Пример кода

SegmentMeanShift, пример 1 (окно Python)

В данном примере создаются выходные данные с минимальным размером сегмента в 20 пикселов, и используются ближний инфракрасный, красный и зеленый каналы.

import arcpy
from arcpy.sa import *

seg_raster = SegmentMeanShift("c:/test/moncton.tif", "15", "10", "20", "4 3 2")

seg_raster.save("c:/test/moncton_seg.tif")

SegmentMeanShift, пример 2 (автономный скрипт)

В данном примере выполняется SegmentMeanShift для создания выходных данных с минимальным размером сегмента в 20 пикселов, и используются ближний инфракрасный, красный и зеленый каналы.

# Import system modules
import arcpy
from arcpy.sa import *


# Set local variables
inRaster = "c:/test/moncton.tif"
spectral_detail = "14.5"
spatial_detail = "10"
min_segment_size = "20"
band_indexes = "4 3 2"

# Execute 
seg_raster = SegmentMeanShift(inRaster, spectral_detail, spatial_detail, 
                              min_segment_size, min_segment_size)

# Save the output 
seg_raster.save("c:/output/moncton_seg.tif")

Environments

Сжатие, Текущая рабочая область, Экстент, Географические преобразования, NoData, Выходное ключевое слово CONFIG, Выходная система координат, Коэффициент параллельной обработки, Пирамидные слои, Метод пересчета, Временная рабочая область, Растр привязки, Статистика растра, Размер листа

Информация о лицензиях

• Basic: Требуется Дополнительный модуль Spatial Analyst или Image Analyst
• Standard: Требуется Дополнительный модуль Spatial Analyst или Image Analyst
• Advanced: Требуется Дополнительный модуль Spatial Analyst или Image Analyst