Справка

Средний сдвиг сегмента

Доступно с лицензией Spatial Analyst.

Краткая информация

Идентифицирует объекты или сегменты в ваших изображениях путем группировки соседних, имеющих одинаковые спектральные характеристики пикселов. Вы можете контролировать степень пространственного и спектрального сглаживания для выявления интересующих объектов.

Использование

  • Входными данными может быть любой поддерживаемый Esri растр с любой глубиной пикселов.

  • Параметр Индекс каналов (Band Index) представляет собой список из трех каналов, разделенных пробелом.

  • См. раздел Среда анализа и Spatial Analyst для получения дополнительной информации о среде геообработки данного инструмента.

Синтаксис

SegmentMeanShift (in_raster, {spectral_detail}, {spatial_detail}, {min_segment_size}, {band_indexes})
ПараметрОбъяснениеТип данных
in_raster

Выберите набор растровых данных, который вы хотите сегментировать. Это может быть мультиспектральное или изображение в оттенках серого.

Для достижения оптимального результата, используйте закладку Символы (Symbology) в свойствах набора данных для интерактивной растяжки вашего изображения, чтобы объекты, которые вы хотите выделить в сегмент, были отчетливо видны. Затем используйте эти рекомендуемые настройки в функции растяжки растра для обработки вашего изображения для получения оптимального результата.

Raster Dataset | Mosaic Dataset | Raster Layer | Mosaic Layer | Image Service Layer
spectral_detail
(дополнительно)

Укажите уровень важности для спектральных различий между объектами в вашем изображении.

Действительные значения находятся в диапазоне от 1.0 до 20.0. Вы можете использовать более высокое значение, когда у вас есть объекты, которые вы хотите классифицировать отдельно, но которые имеют схожие спектральные характеристики. При использовании малых значений создаются растры с более плавным спектром. Например, при высоком качестве спектральных данных на изображении леса вы сможете более четко увидеть разницу между разными породами деревьев.

Double
spatial_detail
(дополнительно)

Укажите уровень важности для близости между объектами в вашем изображении.

Можно использовать значения от 1 до 20. Более высокие значения можно использовать для изображений, где интересующие вас объекты имеют малый размер и находятся близко друг к другу. При использовании малых значений создаются растры с более плавными пространственными характеристиками. Например, на изображении городской зоны вы можете использовать меньшее значение пространственного разрешения для асфальта, а для разделения в отдельные классы объекты зданий и дорог использовать более высокое значение.

Long
min_segment_size
(дополнительно)

Объединяет сегменты, которые будут меньше этого размера, с наиболее подходящим соседним сегментом.

Единицы измерения в пикселах.

Long
band_indexes
(дополнительно)

Выберите каналы, которые вы хотите использовать для сегментирования вашего изображения, и разделите их знаками пробела.

Вам нужно выбрать каналы, в которых самым лучшим образом можно увидеть разницу между интересующими вас объектами.

String

Возвращено значение

ИмяОбъяснениеТип данных
out_raster_dataset

Укажите имя и расширение выходного набора данных.

Если в качестве входных данных использовалось мультиспектральное изображение, то в качестве выходных данных вы получите 8-битовое RGB-изображение. Если в качестве входных данных использовалось изображение в оттенках серого, то в качестве выходных данных вы получите 8-битовое изображение в оттенках серого.

Raster

Пример кода

SegmentMeanShift, пример 1 (окно Python)

В данном примере создаются выходные данные с минимальным размером сегмента в 20 пикселов, и используются ближний инфракрасный, красный и зеленый каналы.

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, пример 2 (автономный скрипт)

В данном примере производится средний сдвиг сегмента для создания выходных данных с минимальным размером сегмента в 20 пикселов, и используются ближний инфракрасный, красный и зеленый каналы.

# 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")

Параметры среды

Связанные темы

Отзыв по этому разделу?