获得 Image Analyst 许可后可用。
ArcGIS Image Analyst 扩展模块为影像和地理空间分析师提供函数、工具和功能，这些内容集中于以下领域：
- 影像解释和开发
- 从影像创建信息产品
- 高级要素解释和影像测量
- 立体影像的详细要素编辑和测量
- 用于机器学习和要素提取的高级栅格和影像分析工作流
影像分析师可使用手动和计算机辅助方法从影像中提取数据和信息。Image Analyst 扩展模块提供了诸多高级功能以支持这两种开发方法。
手动影像解释应用包括立体映射、影像空间分析和全动态视频 (FMV)。这些应用程序支持使用标准要素创建和编辑工具进行 2D 和 3D 要素数据采集，可将要素类数据保存在地理数据库中或另存为文件，并在 ArcGIS Enterprise 中对其进行共享。
计算机辅助影像开发包括高级分类和一套栅格函数及地理处理工具。函数和工具均可分别使用栅格函数、模板或模型连接至自定义算法中。这些处理链可以部署在桌面，也可以在本地或通过门户部署于 ArcGIS Enterprise 中的分布式处理环境中。
用于高级影像分析的一整套函数、工具和功能需要 Image Analyst 扩展模块。
功能
Image Analyst 扩展模块中提供的功能、函数和工具适用于执行手动影像解译、高级遥感和半自动影像处理要素提取的影像分析师。这些影像开发活动分为以下功能类别：
- 透视影像 - 使用倾斜影像（在自然透视模式下定向），以便进行有效的影像解译应用。
- 影像分类 - 使用影像分割和分类工具和功能执行基于对象以及传统的影像分析。
- 深度学习 - 使用深度学习技术执行影像要素识别。
- 变化检测 - 比较多个影像或栅格，以识别各个日期之间的变化类型、幅度或方向。
- 多维分析 - 对多维栅格数据执行复杂分析，以探索科学趋势和异常。
- 像素编辑器 - 编辑栅格和影像数据中的各个像素和对象、像素和对象组以及区域。
- 立体映射 - 在立体查看环境中可视化影像并捕获 3D 要素数据。
- 动态影像 - 使用启用了地理空间的视频数据和 GIS 数据，以提供及时、明智的决策支持。
- 栅格函数 - 对各种遥感数据类型执行实时栅格分析和影像处理，并根据需要保存结果。创建栅格函数链并将其在桌面或在本地或云端的分布式处理和存储环境中进行部署。
- 地理处理工具 - 使用单独的工具执行遥感分析和影像处理，并在桌面上或在本地或云端的分布式处理和存储环境中创建或部署。
下面将更详细地介绍这些功能、函数和工具。
影像空间分析
通常以重要角度采集影像，并称其为倾斜影像。确定有关诸如建筑物、桥梁、塔及其他无法从垂直影像中获取的基础设施等要素的信息非常有用。卫星影像的采集角度通常大于 15 度像底点偏离量，航空影像和无人机影像也是如此。在地图投影系统中显示倾斜影像会导致建筑物和其他地面要素将以各种未正确定向的角度倾斜显示，从而难以对倾斜影像进行解译。对其进行校正以适合地图投影也可能导致严重变形。
ArcGIS Pro 支持在透视模式下查看并使用倾斜影像。在这种影像中，建筑物和要素均垂直朝向显示器顶部进行显示，可以使影像解译应用程序更好地运作。透视模式通过影像坐标系 (ICS) 将影像呈现在影像空间（使用列和行表示），而不是地图投影系统中的地图空间。ICS 有助于影像空间和地图空间之间的无缝转换，并且可以使其他影像和 GIS 图层正确地注册到影像。ICS 使用包含影像方向和位置信息的元数据，以及关于收集影像方式和时间的其他相关信息，用于支持影像空间和地图空间之间的转换。在地图视图的影像空间中启用影像被称为透视模式。
倾斜影像包含不能从垂直影像获得的信息，例如建筑物外观、入口点和出口点以及要素和对象的剖面图等。对于手动影像解译应用程序以及收集和记录有关要素的信息而言，以透视模式显示的倾斜影像非常有用。倾斜影像的重要功能之一是能够在影像空间中创建和编辑要素，并将其保存在所选择的地图投影中。此外，可以在透视模式中以交互方式测量要素，并以您选择的单位显示和记录结果。
影像分类
影像分类是将连续影像转换为分类数据和信息以用于资产和土地单位的储备和管理的最有效且高效方法之一。它是处理影像的计算机辅助方法，其中影像分析师使用分类方法的步骤和技术，由计算机执行支持计算。分析师在关键节点介入，以作出决定分类结果类型和特征的决策。
支持两种主要的分类方法：面向对象的分类和基于像素的分类。面向对象的分类基于影像分割，其中具有相似多光谱或空间特征的相邻像素将被分组至对象。这些对象（有时称为超像素）表示部分要素或完整要素，可使用各种分类器进行处理以生成类地图。基于像素的分类遵循类似的过程，其中像素被分类至由分析师定义的类别。
支持的分类器包括传统和高级机器学习方法。传统分类器以基于统计的方法为基础，例如非监督 Iso 聚类和监督最大似然法分类。高级分类器基于复杂的机器学习方法，包括随机树、支持向量机和深度学习。
影像初始分类后会进行精度评估，并对类地图进行优化以通过迭代方式修正类地图中的类类别或区域。可以对输入训练数据和生成的类地图输出执行精度评估。
分类流程通常需要进行几个步骤，包括对影像进行适当预处理、分配类类别和创建相关训练数据、执行分类以及评估并优化结果精度。分类向导可指导分析师完成分类工作流并帮助他们获得可接受的结果。
可以将类地图及其关联的符号系统保存或转换为具有关联属性表的 GIS 矢量文件。
深度学习
深度学习工具使用神经网络中的多个图层来检测影像中的要素，其中每个图层能够提取影像中的一个或多个唯一要素。这些工具利用 GPU 处理功能及时执行分析。
深度学习工作流首先要在 ArcGIS Pro 中使用训练样本管理器为您感兴趣的类选择训练样本。训练样本将被标记并用于深度学习框架（例如，TensorFlow、CNTK 或 PyTorch）以开发深度学习模型。然后模型将输入到深度学习分类或深度学习工具集中的检测工具中，以从影像中提取信息。
变化检测
变化检测是影像和遥感的基本应用之一。该功能可对多个栅格数据集（通常在不同时期针对一个区域收集）进行比较，以确定变化的类型、幅度和位置。发生变化的原因包括人为活动、突然的自然干扰或长期的气候或环境趋势。
您可以在 ArcGIS Pro 中对多个分类栅格数据集（例如土地覆被）或多个连续数据集（例如温度或多波段影像）执行变化检测。您可以使用多波段影像计算要素光谱反射率在两个日期存在的差异，也可以先计算波段指数再比较结果。
变化检测向导提供三种不同变化检测工作流的向导体验。变化检测工具集包含一种支持分类变化或像素值变化的工具。多维分析工具集包含用于影像时间序列变化检测的其他工具。
多维分析
可使用多维分析工具和功能对多维栅格数据执行复杂分析并进行可视化，以探索科学趋势和异常情况。多维数据表示在多个时间以及多个深度或高度捕获的地理空间数据。这些数据类型通常用于大气、海洋和地球科学。多维栅格数据可以通过卫星观测来捕获，其中数据是按照特定时间间隔收集的，或者是由从其他数据源聚合、插值或模拟数据的数值模型生成。
将多维栅格图层添加到地图视图，以便在文件中显示或检查变量。多维选项卡已激活，并提供功能来管理、可视化和处理多维栅格数据以及将结果发布为 Web 服务。
像素编辑器
像素编辑器提供了一套工具，用于以交互方式操作栅格和影像数据的像素值。可使用像素编辑器编辑栅格和影像数据中的各个像素和对象、像素和对象组以及区域。您可以执行的操作类型取决于栅格数据集的数据源类型。
像素编辑器工具可用于对栅格数据集执行多个编辑任务：
- 编辑多光谱和单波段影像。
- 编辑高程数据以填充空白，并移除峰值或孔洞。
- 重新分类像素、区域或对象。
- 使用要素数据重新分类像素。
- 使用预设过滤器平滑区域。
- 移除地面以上的要素以创建裸露地表高程表面。
- 使用另一个像素区域替换多云区域。
- 遮挡或涂黑机密像素。
立体映射
借助立体映射功能，您可以在立体查看和映射系统中编译 3D 要素数据。您可以通过此功能直观分析影像并精准地收集感兴趣的要素。
Image Analyst 中的立体映射功能包括立体地图查看器，该查看器基于卫星、航空和无人机传感器平台显示和操作立体像对。立体显示支持多光谱、三波段和全色影像、直接对影像进行增强处理、将 3D GIS 数据与立体影像叠印、缩放和漫游以及其他方面的影像调整。
具有摄影测量精度的 3D 指针可用于测量地面要素并将其直接收集到要素类中。支持两种类型的 3D 眼镜：轻量级活动快门眼镜或立体青色/红色眼镜。
立体地图选项卡包含设置、增强和管理立体模型以及将矢量 GIS 数据叠加到立体影像上的工具、地面要素测量工具以及立体模型管理器。标准的要素创建和编辑工具可用于实现用户颇为熟悉的操作，如将 3D 要素编辑成要素类。新创建或更新的要素符合现有要素模板，并在保存时保持拓扑、样式、属性和其他要素元素。
全动态视频
全动态视频 (FMV) 提供对兼容 FMV 的视频数据的播放和地理空间分析功能。兼容 FMV 的视频数据是指视频流和相关元数据组合成一个视频文件，使视频具有地理空间感知能力。启用了地理空间的视频数据以及 ArcGIS Pro 的计算功能使您能够在充分了解传感器动态和视域 (FOV) 的同时查看和操作视频，并在地图视图中显示此信息。它还允许您在视频视图或地图视图中分析、创建和编辑要素数据。这些功能适用于实时流模式下的视频数据或存档视频数据。
如果您的视频数据不包含所需的元数据，则视频多路复用器工具会将您的视频和元数据文件组合到一个兼容 FMV 的文件中。此外，如果您的视频和元数据之间存在偏移，以至于地面上显示的视频轨迹与播放器中显示的影像不匹配，则您可以进行调整以使其同步。
FMV 功能对于态势感知应用非常重要（例如，灾难评估和响应）。您可以在地图中加载 GIS 图层，并让来自多个无人机的视频源在多个 FMV 播放器中同时播放，同时查看地图上显示的视频轨迹。评估和收集视频中可见的损坏或不良情况的要素，并结合其他 GIS 数据和信息查看这些要素在地图上的显示。通过将兼容 FMV 的视频的地理空间功能与 GIS 功能相结合，FMV 可在操作场景中提供明智的决策支持。
栅格函数
影像分析师和遥感专业人员经常开发和部署他们自己的影像处理链和针对特定应用和数据集的定制算法。虽然工作流通常可以很好地定义，但分析师通常需要根据物理、大气、环境和数据特征调整和优化参数设置。栅格函数提供了一种灵活而强大的方法来开发和优化影像处理工作流。
栅格是动态运算，可直接将动态处理应用于显示中的影像像素。当您平移和缩放显示中的影像时，可立即看到影像处理结果。因为没有创建中间数据集，所以可以快速应用对处理参数的处理和调整。默认情况下，结果不会保存到磁盘上的文件中。
栅格函数可以组合成函数链，可使用函数编辑器将其另存为栅格函数模板。此外，还可将栅格函数模板共享为 ArcGIS Online 组织或 ArcGIS Enterprise 部署中的处理模板。
Image Analyst 扩展模块提供了栅格函数的完整列表。这些函数按照下表中的功能相关性进行了分类。每个函数都链接至表中的详细说明。
Image Analyst 函数类别
| 函数类别 | 说明 |
|---|---|
使用分析函数来分析多维和影像数据集。 | |
创建分类栅格数据集时，可以使用影像分割和分类函数来准备要使用的分割栅格或基于像素的栅格数据集。 | |
常规数学函数可对输入栅格应用数学函数。这些工具可分为几种类别。算术工具可执行基本的数学运算，例如加法和乘法。还有几种工具可以执行各种类型的幂运算，除了基本的幂运算之外，还可以执行指数和对数运算。其余工具可用于转换符号，或者用于在整型数据类型和浮点型数据类型之间进行转换。 | |
条件运算数学函数允许您基于在输入值上应用的条件对输出值进行控制。可应用的条件有两种类型：针对属性的查询或基于列表中条件语句位置的条件。 | |
逻辑运算数学函数对输入的值进行评估，并基于布尔逻辑确定输出值。这些函数通过以下五种主要运算方式处理栅格数据集：按位、布尔、组合、逻辑和关系。 | |
三角函数数学函数对输入栅格的值执行各种三角函数计算。 | |
使用统计函数在本地、邻域或分区基础上执行统计栅格运算。 |
地理处理工具
如上所述，影像分析师和遥感专业人员经常为特定应用开发和部署他们的自定义处理工作流。这些专业人员可以将地理处理工具组合到地理处理模型中，类似于栅格函数模板 (RFT)。地理处理模型与 RFT 之间的主要区别在于地理处理模型的结果始终保存到磁盘。模型还可以与企业成员共享，或使用 ArcGIS Enterprise 部署在本地或云端的分布式处理环境中。
随 Image Analyst 扩展模块提供了处理工具的完整列表。这些工具按照下表中的功能相关性进行了分类。每个工具都链接至表中的详细说明。
Spatial Analyst 地理处理工具集
| 工具集 | 说明 |
|---|---|
变化检测工具集包含在两个栅格数据集之间执行变化检测的工具。 | |
使用深度学习工具检测对象或对影像进行分类。 | |
“提取分析”工具集可用于根据像素的属性或其空间位置从栅格中提取像素的子集。 | |
地图代数是通过使用代数语言创建表达式以执行空间分析的一种方法。使用栅格计算器工具，您可以创建和运行能够输出栅格数据集的地图代数表达式。 | |
常规数学工具可对输入应用数学函数。这些工具可分为几种类别。算术工具可执行基本的数学运算，例如加法和乘法。还有几种工具可以执行各种类型的幂运算，除了基本的幂运算之外，还可以执行指数和对数运算。其余工具可用于转换符号，或者用于在整型数据类型和浮点型数据类型之间进行转换。 | |
条件数学工具允许您基于在输入值上应用的条件对输出值进行控制。可应用的条件有两种类型：针对属性的查询或基于列表中条件语句位置的条件。 | |
逻辑数学工具对输入的值进行评估，并基于布尔逻辑确定输出值。这些工具划分为五个主要类别：按位、布尔、组合、逻辑和关系。 | |
三角函数数学工具对输入栅格值执行各种三角函数计算。 | |
“动态视频影像”工具集包含用于管理、处理和分析动态视频影像（包括全动态视频数据）的工具。 | |
对跨多个变量和维度的科学数据执行分析。 | |
“叠加”工具允许您叠加多个栅格并对其执行各种运算。 | |
在分割影像或基于像素的影像上执行传统或高级机器学习影像分类。 | |
使用“统计”工具在本地、邻域或分区基础上执行统计栅格运算。 |