使用 AI 模型提取要素工具使用预训练的 AI 模型从影像中提取感兴趣要素。 AI 模型可以是来自 ArcGIS Living Atlas of the World 的 ArcGIS 预训练模型 ，也可以是自定义深度学习模型包 (.dlpk)。 该工具接受影像，并允许您从多个预训练的“对象检测”或“像素分类”模型中进行选择，这些模型可以从影像中提取要素。 可以选择多个模型来提取多个感兴趣要素。 除了检测要素以及对影像中的像素进行分类之外，该工具还可以选择对输出执行后处理以生成精确的结果。 您也可以使用此工具仅对之前生成的结果进行后处理。 该工具将创建一个图层组，其中包含所有已提取的要素。
工具
使用 AI 模型提取要素工具接受高空影像和感兴趣区域作为其输入。 然后，该工具将确定影像的类型、波段数量和影像的空间分辨率，并推荐可用于提供的栅格的来自 ArcGIS Living Atlas of the World 的 ArcGIS 预训练模型列表。 可以选择一个或多个模型，您还可以浏览至磁盘上您自己的深度学习模型包 (.dlpk)。 然后，可以使用这些模型对输入影像执行推断，以便在该工具的单次运行中从所有模型中提取要素。 通常，必须对深度学习模型的结果进行后处理，才能获得精确的结果。 例如，在以下示例中，必须将提取的建筑物面规则化为具有直线形状，并且在完成分段道路或宗块边界之前，必须对其进行矢量化和细化。
该工具将自动为 ArcGIS 预训练模型执行后处理步骤。 这些后处理工作流还可以与使用 ArcGIS 训练的其他兼容模型配合使用。 由此可以生成精确的结果，而无需运行多个地理处理工具。
后处理工作流可用于线和宗地规则化，以及面规则化。 线和宗地规则化适用于具有二进制分类的单波段栅格，而面规则化仅适用于面要素。 在对其他模型应用后处理时，必须考虑这些方面。 要运行后处理工作流，该工具需要 3D Analyst、Spatial Analyst 和 Production Mapping 扩展模块许可。 如果这些扩展模块中的任何一个不可用，则将跳过后处理步骤，并且该工具将仅生成原始输出。
将在所有模型（包括预训练模型和附加模型）的推理过程中共享该工具提供的推理选项。 例如，当使用值 0.8 作为阈值时，该值将在工具的当前运行中用作所有模型推断过程中的置信度阈值。 同样，如果多个模型使用特定的后处理工作流，则所有模型都将使用相同的后处理参数。