| 标注 | 说明 | 数据类型 |
输入栅格 | 多波段图像。 当目标光谱是库文件时需要波长信息，并且如果目标光谱数据来自光谱库，则推荐使用表面反射率栅格。 | Mosaic Layer; Raster Layer; Image Service; Raster Dataset; Mosaic Dataset |
输入光谱文件 | 光谱特征文件。 输入可以是包含光谱特征的光谱库文件，或从光谱集合工作流创建的要素类。 | Feature Layer; File |
输出得分栅格 | 包含来自输入图像和光谱特征文件的匹配得分的栅格数据集。 当输入栅格具有多个光谱特征时，输出栅格将是多波段，每个特征一个波段。 匹配得分是介于1到1之间的浮点数，其中接近1的大数值属于高概率匹配。 使用文件扩展名指定输出格式，比如 .tif（TIFF），.crf（CRF），以及 .dat（ENVI DAT）。 | Raster Dataset |
检测方法 (可选) | 指定用于计算来自输入图像和光谱特征文件的匹配得分的方法。 所有分数均从 0 到 1 进行归一化，其中分数越高，匹配越好。
| String |
移除连续谱 (可选) | 指定是否基于图像或参考数据对光谱进行归一化处理。
| Boolean |
获得 Image Analyst 许可后可用。
摘要
识别与光谱特征相匹配的图像中的像素。
使用情况
该工具计算每个像素的匹配分数并输出匹配分数栅格。
此工具支持若干种光谱输入形式，包括从光谱库浏览器窗格或光谱查看器工具创建的 Esri 光谱库文件（.esl），或从训练样本管理器窗格生成的要素类。
如果输入光谱是训练样本要素类，则输入图像和输入光谱数据中的波段数必须匹配。
如果库文件包含多个光谱特征，则输出为多波段栅格。
如果输入光谱来自光谱库文件（.esl 或 .sli），则若波段数不匹配，将使用波段平均法实施光谱重采样。 也可使用重采样库光谱工具对光谱重采样。
如果光谱数据来自反射率值介于 0 到 1 之间的光谱库，比如 USGS 光谱库，则输入表面反射率栅格也必须包含 0 到 1 之间的值。
如果输入图像并不介于 0 到 1 之间，比如 8 位或 16 位，则建议使用光谱查看器工具从图像收集材料的光谱特征。 可选择性地选中移除连续谱参数，对光谱进行归一化处理。
下面描述的检测方法参数选项允许您计算输入图像与光谱特征文件之间的匹配得分。
- SAM - 光谱角度匹配法可测量目标光谱与像素光谱之间的角度。 此选项对光照的更改不敏感。
- SID - 光谱信息散度法可测量被像素光谱分割的目标光谱的概率分布之间的散度。 此选项可用于识别混合像素光谱。
- SID-SAM - 计算光谱信息散度得分与光谱角度匹配得分正切的乘积。 相比于单独使用 SID 和 SAM 选项，此选项具有更好的识别能力。
- NS3 - 归一化光谱相似性法基于欧氏距离和光谱角度匹配得分计算光谱匹配得分。 此选项具有较高识别能力，但是要求大量参考数据才能实现较高精度。
- ACE - 自适应余弦估计法在针对背景噪点进行归一化处理后，估算目标向量（代表所关注的对象）和像素的光谱特征之间的相似性。 当高光谱图像具有重大背景杂波时，使用此选项。
- CEM - 当像素光谱跟目标光谱更相似时，约束能量最小化法使用对像素光谱响应更大的有限脉冲响应（FIR）过滤器。 当背景噪点极小时，使用此选项。
- MF - 当去均值像素光谱跟去均值目标光谱更相似时，匹配过滤器方法使用对去均值像素光谱响应更大的有限脉冲响应过滤器。 当背景噪点是加性高斯白噪点时，使用此选项。
对移除连续谱参数进行核对时，使用直线段连接本地光谱最大值，在光谱顶端设置凸多边形。 连续谱将被分割成图像和输入光谱中每个像素的真实光谱而去除掉。 这允许基于共同的基线比较吸收要素。
参数
DetectTargetUsingSpectra(in_raster, in_spectra, out_score_raster, {method}, {remove_continuum})| 名称 | 说明 | 数据类型 |
in_raster | 多波段图像。 当目标光谱是库文件时需要波长信息，并且如果目标光谱数据来自光谱库，则推荐使用表面反射率栅格。 | Mosaic Layer; Raster Layer; Image Service; Raster Dataset; Mosaic Dataset |
in_spectra | 光谱特征文件。 输入可以是包含光谱特征的光谱库文件，或从光谱集合工作流创建的要素类。 | Feature Layer; File |
out_score_raster | 包含来自输入图像和光谱特征文件的匹配得分的栅格数据集。 当输入栅格具有多个光谱特征时，输出栅格将是多波段，每个特征一个波段。 匹配得分是介于1到1之间的浮点数，其中接近1的大数值属于高概率匹配。 使用文件扩展名指定输出格式，比如 .tif（TIFF），.crf（CRF），以及 .dat（ENVI DAT）。 | Raster Dataset |
method (可选) | 指定用于计算来自输入图像和光谱特征文件的匹配得分的方法。 所有分数均从 0 到 1 进行归一化，其中分数越高，匹配越好。
| String |
remove_continuum (可选) | 指定是否基于图像或参考数据对光谱进行归一化处理。
| Boolean |
代码示例
此示例使用 SAM 选项对比光谱特征和高光谱图像，并创建匹配得分栅格。
# Import system modules
import arcpy from arcpy.ia import *
# Check out the ArcGIS Image Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("ImageAnalyst")
# Execute
out_score_raster = arcpy.ia. DetectTargetUsingSpectra(r“c:\data\aviris_image.tif”, r”C:\data\oaks_from_usgs.esl, “SAM”, “NO_REMOVE_CONTINUUM”)
out_score_raster.save(r”c:\data\result.tif”)此示例使用 SAM 选项对比光谱特征和高光谱图像，并创建匹配得分栅格。
# Import system modules
import arcpy
from arcpy.ia import *
# Check out the ArcGIS Image Analyst extension license
arcpy.CheckOutExtension("ImageAnalyst") # Execute
#Define variables
InputImage = r“c:\data\ aviris_image.tif”
targetSpectra= r”c:\data\oaks_from_usgs.esl”
outputScoreRaster = r”c:\data\score_raster.tif”
Method=”SAM”
removeContinuum = “NO_REMOVE_CONTINUUM”
#Execute
out_score_raster = arcpy.ia. DetectTargetUsingSpectra (in_raster= InputImage,
in_spectra= targetSpectra,
method= Method,
remove_condimuum= removeContinuum)
out_score_raster.save(outputScoreRaster)环境
许可信息
- Basic: 需要 Image Analyst
- Standard: 需要 Image Analyst
- Advanced: 需要 Image Analyst