Доступно с лицензией Image Analyst.
Доступно с лицензией Spatial Analyst.
Краткая информация
Группирует смежные пикселы с похожими спектральными и пространственными характеристиками.
Обсуждение
Входной растр должен быть 3-полосным 8--разрядным изображением без знака.
Чтобы использовать эту функцию, укажите аргументы spectral_detail и spatial_detail или аргументы spectral_radius и spatial_radius. Эти пары аргументов имеют обратную связь.
Для получения дополнительной информации о том, как работает эта функция, см. Сегментацию методом среднего сдвига.
Указанный набор растровых данных является временным для растрового объекта. Чтобы сделать его постоянным, вы можете вызвать метод растрового объекта save.
Синтаксис
SegMeanShift (raster, spectral_detail, spatial_detail, {spectral_radius}, {spatial_radius}, min_num_pixels_per_segment, {astype})| Параметр | Описание | Тип данных |
raster | The input raster. | Raster |
spectral_detail | Относительная важность разделения объектов по принципу цветовых характеристик. Допустимые значения находятся в диапазоне от 0 до 21. С уменьшением значений классы расширяются и становятся более сглаженными. Более высокое значение подходит, если вы хотите различать объекты, имеющие довольно схожие спектральные характеристики. (Значение по умолчанию — None) | Double |
spatial_detail | Относительная важность разделения объектов по принципу пространственных характеристик. Допустимые целочисленные значения находятся в диапазоне от 0 до 21. С уменьшением значений классы расширяются и становятся более сглаженными. Более высокое значение подходит для различения пространственно малых объектов, сгруппированных вместе. (Значение по умолчанию — None) | Integer |
spectral_radius | Относительная важность разделения объектов по принципу цветовых характеристик. Допустимые значения находятся в диапазоне от 0 до 21. Большие значения приводят к широким классам и большему сглаживанию. Более низкое значение подходит, если вы хотите различать объекты, имеющие довольно схожие спектральные характеристики. (Значение по умолчанию — None) | Double |
spatial_radius | Относительная важность разделения объектов по принципу пространственных характеристик. Допустимые целочисленные значения находятся в диапазоне от 0 до 21. Большие значения приводят к широким классам и большему сглаживанию. Более низкое значение подходит для различения пространственно малых объектов, сгруппированных в кластеры. (Значение по умолчанию — None) | Integer |
min_num_pixels_per_segment | Минимальный размер сегмента, измеренный в пикселах. Это значение связано с минимальной единицей отображения и отфильтровывает меньшие блоки пикселов. (Значение по умолчанию — None) | Integer |
astype | Тип выходного пиксела. (Значение по умолчанию — None) | Double |
Пример кода
Группирует соседние пикселы, имеющие аналогичные спектральные и пространственные характеристики в мультиспектральном изображении.
from arcpy.ia import *
out_segmented_raster = SegMeanShift("Multispectral_Landsat.tif")
out_segmented_raster.save("C:/arcpyExamples/outputs/segmeanshift_out.crf")Группирует соседние пикселы, имеющие аналогичные спектральные и пространственные характеристики в мультиспектральном изображении.
# Import system modules
import arcpy
from arcpy.ia import *
# Check out the ArcGIS Image Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("ImageAnalyst")
# Set the local variables
raster = "C:/data/Multispectral_Landsat.tif"
spectral_detail= 15.5
spatial_detail= 15
spectral_radius=None
spatial_radius=None
min_num_pixels_per_segment= 20
# Apply RegionGrow function
arcpy.ia.SegMeanShift(raster, spectral_detail, spatial_detail, spectral_radius, spatial_radius, min_num_pixels_per_segment)
# Save the output
segmented_raster.save("C:/arcpyExamples/outputs/Multispectral_Landsat_seg.crf")