Доступно с лицензией Spatial Analyst.
Обзор
Определяет объекты или сегменты в изображениях путем группировки соседних пикселов, имеющих одинаковые спектральные и пространственные характеристики. Вы можете контролировать степень пространственного и спектрального сглаживания для выявления интересующих объектов.
Примечания
Входной растр должен быть 8-битным с одним или тремя каналами.
Для получения оптимальных результатов сегментации рекомендуется подготовить свой входной растровый слой, чтобы лучше различать интересующие вас объекты:
- Если растр содержит более трех каналов, задайте оптимальную комбинацию каналов, используя функцию Извлечь каналы.
- Растяните изображение для наилучшей видимости объектов интереса, используя функцию Растяжка. Если растровые данные не 8--битовые, используйте функцию Растяжка, чтобы задать 8 бит без знака для Выходного типа пиксела на вкладке Общие функции.
Слой, полученный при выполнении указанных выше шагов предварительной обработки, является входным для функции Средний сдвиг сегмента.
Для инструментов обучения для классификации необходимо, чтобы входной сегментированный набор растровых данных был файлом. Сохраните слой сегментации, щелкнув Сохранить как и указав имя файла для сегментированного растра. Чем больше размер входного слоя, тем больше потребуется времени для обработки всего сегментированного набора растровых данных.
Параметры
Параметр | Описание |
---|---|
Входной растр | Входной растр, который будет сегментирован. |
Спектральное разрешение | Относительная важность разделения объектов по принципу цветовых характеристик. Допустимые значения с плавающей точкой варьируются от 1,0 до 20,0. С уменьшением значений классы расширяются и становятся более сглаженными. Более высокое значение следует использовать для того, чтобы было легче отличать объекты со схожими спектральными характеристиками. Например, с более высоким значением спектрального разрешения в сцене с лесом будет легче различать разные породы деревьев. |
Пространственное разрешение | Относительная важность разделения объектов по принципу пространственных характеристик. Корректные целые значения находятся в диапазоне от 1 до 20. С уменьшением значений классы расширяются и становятся более сглаженными. Более высокие значения следует использовать для того, чтобы было легче различать объекты небольшого пространственного размера, расположенные близко один от другого. Например, на снимке города объекты с общей непроницаемой поверхностью можно классифицировать, используя меньшее значение пространственного разрешения, а здания и дороги классифицировать как отдельные классы, используя более высокое значение разрешения. |
Минимальный размер сегмента в пикселах | Минимальный размер сегмента, измеренный в пикселах. Это значение связано с минимальной единицей отображения и будет отфильтровывать меньшие блоки пикселей. Все сегменты, которые меньше заданного значения, сольются в меньшие сегменты с их наиболее подходящим соседним сегментом. |
Только границы сегментов | Границы сегментов наносятся черной контурной линией вокруг каждого сегмента. Это полезно для различения смежных сегментов, имеющих схожие цвета.
|
Связанные разделы
- Что такое функции, применяемые к набору растровых данных или к набору данных мозаики?
- Редактирование последовательностей функций в наборе данных мозаики
- Обзор группы инструментов Сегментация и классификация
- Знакомство с сегментацией и классификацией
- Сегментация методом среднего сдвига
- Классифицировать растр