Detect Change Using Deep Learning (Image Analyst)—ArcGIS Pro

Доступно с лицензией Image Analyst.

Краткая информация

Запускает обученную модель глубокого обучения для обнаружения изменений между двумя растрами.

Для этого инструмента требуется файл определения модели, содержащий обученную информацию о модели. Файл определения модели может быть файлом JSON определения модели Esri (.emd) или пакетом модели глубокого обучения, и он должен содержать путь к растровой функции Python, вызываемой для обработки каждого объекта, и путь к обученному двоичному файлу модели глубокого обучения.

Использование

Входными данными для этого инструмента являются два изображения: изображение предыдущего времени и изображение более позднего времени. Выходные данные представляют собой классифицированный набор растровых данных, который показывает изменение между двумя входными растровыми данными.
Необходимо установить соответствующую среду глубокого обучения Python API (например, TensorFlow или PyTorch) в среду ArcGIS Pro Python; в противном случае при добавлении файла определения модели Esri в инструмент появится сообщение об ошибке. Получите соответствующую информацию о платформе от создателя файла определения модели Esri.
Чтобы настроить компьютер на работу в среде глубокого обучения в ArcGIS Pro, см. раздел Установка сред глубокого обучения для ArcGIS.
Этот инструмент вызывает сторонний API для глубокого обучения Python (такой как TensorFlow, PyTorch или Keras) и использует указанную функцию растра Python для обработки каждого объекта.
Значением параметра Определение модели Esri может быть JSON файл определения модели Esri (.emd), строка JSON или пакет модели глубокого обучения (.dlpk). Строка JSON полезна при использовании инструмента на сервере, чтобы вы могли вставить необходимую строку JSON, вместо загрузки файла .emd. Файл .dlpk должен быть сохранен локально.
Additional input parameters may be necessary such as mini-batch size, padding size, and so on.

See the sample below for a model definition JSON file .emd.

Sample model definition JSON file

{
   "Framework": "",
   "ModelConfiguration":" ",
   "ModelFile":"",
   "InferenceFunction":"",
   "ModelType":"",
   "ImageHeight":256,
   "ImageWidth":256,
   "ExtractBands":[0,1,2],
   "CropSizeFixed": 1,
   "BlackenAroundFeature": 1,
      "Classes": [
      {
         "Value": 0,
            "Name": "Building",
            "Color": [255, 0, 0]
           	}
   ]
}

Информацию о требованиях к запуску этого инструмента и проблемах, с которыми вы можете столкнуться, см. в разделе Часто задаваемые вопросы по глубокому обучению.
Дополнительную информацию о глубоком обучении см. в разделе Глубокое обучение в ArcGIS Pro.

Параметры

Подпись	Описание	Тип данных
From Raster	The input images of the previous raster.	Raster Dataset; Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; Map Server; Map Server Layer; Internet Tiled Layer
To Raster	The input images of the recent raster.	Raster Dataset; Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; Map Server; Map Server Layer; Internet Tiled Layer
Output Classified Raster	The output classified raster that shows the change.	Raster Dataset
Model Definition	Значением параметра Определение модели Esri может быть JSON файл определения модели Esri (.emd), строка JSON или пакет модели глубокого обучения (.dlpk). Строка JSON полезна при использовании инструмента на сервере, чтобы вы могли вставить необходимую строку JSON, вместо загрузки файла .emd. Файл .dlpk должен быть сохранен локально. Он содержит путь к файлу двоичной модели глубокого обучения, путь к используемой растровой функции Python и другие параметры, такие как предпочтительный размер листа или отступы.	File; String
Arguments (Дополнительный)	Аргументы функции определяются в классе функции растра Python. Там перечисляются дополнительные параметры глубокого обучения и аргументы для экспериментов и улучшения, например, порог достоверности для настройки чувствительности. Названия аргументов заполняются при чтении модуля Python.	Value Table

DetectChangeUsingDeepLearning(from_raster, to_raster, out_classified_raster, in_model_definition, {arguments})

Имя	Описание	Тип данных
from_raster	The input images of the previous raster.	Raster Dataset; Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; Map Server; Map Server Layer; Internet Tiled Layer
to_raster	The input images of the recent raster.	Raster Dataset; Raster Layer; Mosaic Layer; Image Service; Map Server; Map Server Layer; Internet Tiled Layer
out_classified_raster	The output classified raster that shows the change.	Raster Dataset
in_model_definition	Значением параметра in_model_definition может быть JSON файл определения модели Esri (.emd), строка JSON или пакет модели глубокого обучения (.dlpk). Строка JSON полезна при использовании инструмента на сервере, чтобы вы могли вставить необходимую строку JSON, вместо загрузки файла .emd. Файл .dlpk должен быть сохранен локально. Он содержит путь к файлу двоичной модели глубокого обучения, путь к используемой растровой функции Python и другие параметры, такие как предпочтительный размер листа или отступы.	File; String
arguments [arguments,...] (Дополнительный)	Аргументы функции определяются в классе функции растра Python. Там перечисляются дополнительные параметры глубокого обучения и аргументы для экспериментов и улучшения, например, порог достоверности для настройки чувствительности. Названия аргументов заполняются при чтении модуля Python.	Value Table

Пример кода

DetectChangeUsingDeepLearning example 1 (Python window)

This example runs a deep learning model to find the difference between two images.

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


# Check out the ArcGIS Image Analyst extension license 
arcpy.CheckOutExtension("ImageAnalyst")


DetectChangeUsingDeepLearning("c://detectchange//input_image1.tif", 
     "c://detectchange//input_image2.tif", "c://detectchange//output_difference.tif", 
     "c://detectchange/detectBuilding.emd", "padding 0;score_threshold 0.6;batch_size 4")

DetectChangeUsingDeepLearning example 2 (stand-alone script)

This example runs a deep learning model to find the difference between two images.

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

""" 
Usage: DetectObjectsUsingDeepLearning(from_raster, to_raster, out_classified_raster, 
    in_model_definition, {model_arguments}) 
"""

# Check out the ArcGIS Image Analyst extension license 
arcpy.CheckOutExtension("ImageAnalyst")

# Set local variable
from_raster = r"c:/detectchange/input_image1.tif"
to_raster = r"c:/detectchange/input_image2.tif"
out_classified_raster = r"c:/detectchange/output_difference.tif"
in_model_definition = r"c:/ detectchange/detectbuilding.emd"

# arcpy.env.processorType = "GPU"
# arcpy.env.gpuId = 0

# Execute
DetectChangeUsingDeepLearning(from_raster, to_raster, out_classified_raster, 
    in_model_definition, "padding 0;score_threshold 0.6;batch_size 4")

Параметры среды

Размер ячейки, Текущая рабочая область, Экстент, Географические преобразования, GPU ID, Выходная система координат, Коэффициент параллельной обработки, Тип процессора, Временная рабочая область

Краткая информация

Использование

Параметры

Пример кода

Параметры среды

Особые случаи

Информация о лицензиях

Связанные разделы

В этом разделе