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セグメント平均シフト (Segment Mean Shift)

Spatial Analyst のライセンスで利用可能。

  • サマリ
  • 使用法
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  • コードのサンプル
  • 環境
  • ライセンス情報

サマリ

類似するスペクトル特性を持つ隣接ピクセルを一緒にグループ化することで、画像内のフィーチャまたはセグメントを識別します。対象のフィーチャを抽出するために、空間とスペクトルのスムージングの量を調整することができます。

使用法

  • 入力として、Esri がサポートし、有効なビット深度を持つ任意のラスターを指定できます。

  • [バンド インデックス] パラメーターは、スペースで区切られた 3 つのバンドのリストです。

  • このツールに適用されるジオプロセシング環境の詳細については、「解析環境と Spatial Analyst」をご参照ください。

構文

SegmentMeanShift (in_raster, {spectral_detail}, {spatial_detail}, {min_segment_size}, {band_indexes})
パラメータ説明データ タイプ
in_raster

セグメント化するラスター データセットを選択します。マルチスペクトル画像またはグレースケール画像を指定できます。

最適な結果を得るには、分類対象の地物がはっきりと見えるように、データセット プロパティの [シンボル] タブを使用して画像を対話的にストレッチします。その後、[ストレッチ] ラスター関数でこれらと同じ設定を使用して画像を強調し、データを最適化します。

Raster Dataset | Mosaic Dataset | Raster Layer | Mosaic Layer | Image Service Layer
spectral_detail
(オプション)

画像内の地物のスペクトル差に与える重要度を設定します。

有効な値の範囲は 1.0 〜 20.0 です。別々に分類したい地物が存在するが、それらのスペクトル特性がやや類似している場合は、高い値が適しています。小さい値を指定すると、スペクトル的に滑らかな出力が作成されます。たとえば、森林に覆われたシーンで [スペクトル詳細度] を高くすると、個々の樹木をはっきりと区別できるようになります。

Double
spatial_detail
(オプション)

画像内の地物間の近接性に与える重要度を設定します。

有効な値の範囲は 1 〜 20 です。対象の地物が小さく、一緒にクラスタリングされているシーンの場合、高い値が適しています。小さい値を指定すると、空間的に滑らかな出力が作成されます。たとえば、都市のシーンでは、小さい [空間的詳細度] を使用して不透水性の地表を分類したり、高い [空間的詳細度] を使用して建物や道路を個別のクラスとして分類できます。

Long
min_segment_size
(オプション)

このサイズよりも小さいセグメントを、最もよく適合する隣接セグメントとマージします。

単位はピクセルです。

Long
band_indexes
(オプション)

画像をセグメント化するために使用するバンドをスペース区切りで指定します。

対象の地物間に最も差異をもたらすバンドを選択します。

String

戻り値

名前説明データ タイプ
out_raster_dataset

出力データセットの名前と拡張子を指定します。

マルチスペクトル画像を入力した場合、出力は 8 ビット RGB 画像になります。グレースケール画像を入力した場合、出力は 8 ビット グレースケール画像になります。

Raster

コードのサンプル

SegmentMeanShift (セグメント平均シフト) の例 1 (Python ウィンドウ)

次の例では、近赤外、赤、緑の入力を使用して、最小セグメント サイズが 20 の出力を作成しています。

import arcpy
from arcpy.sa import *

seg_raster = SegmentMeanShift("c:/test/moncton.tif", "15", "10", "20", "4 3 2")

seg_raster.save("c:/test/moncton_seg.tif")
SegmentMeanShift (セグメント平均シフト) の例 2 (スタンドアロン スクリプト)

次の例では、近赤外、赤、緑の入力を使用してセグメント平均シフトを実行し、最小セグメント サイズが 20 の出力を作成しています。

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


# Set local variables
inRaster = "c:/test/moncton.tif"
spectral_detail = "14.5"
spatial_detail = "10"
min_segment_size = "20"
band_indexes = "4 3 2"

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

# Execute 
seg_raster = SegmentMeanShift(inRaster, spectral_detail, spatial_detail, 
                              min_segment_size, min_segment_size)

# Save the output 
seg_raster.save("c:/output/moncton_seg.tif")

環境

  • 自動コミット
  • セル サイズ
  • 圧縮
  • 現在のワークスペース
  • 範囲
  • 地理座標系変換
  • マスク
  • NoData
  • 出力データのコンフィグレーション キーワード
  • 出力データの座標系
  • ピラミッド
  • ラスターの統計情報
  • テンポラリ ワークスペース
  • スナップ対象ラスター
  • タイル サイズ

ライセンス情報

  • ArcGIS for Desktop Basic: 次のものが必要 Spatial Analyst
  • ArcGIS for Desktop Standard: 次のものが必要 Spatial Analyst
  • ArcGIS for Desktop Advanced: 次のものが必要 Spatial Analyst

関連トピック

  • セグメンテーションと分類ツールセットの概要
  • 画像分類とは
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