Classificar Pixels Utilizando Aprendizado Detalhado
Esta ferramenta executa um modelo de aprendizado detalhado testado em um raster de entrada para produzir um raster classificado, e cada pixel válido tem um rótulo de classe atribuído.
Se Utilizar extensão de mapa atual estiver selecionada, somente as áreas do raster que são visíveis na extensão de mapa atual serão analisadas. Se não selecionada, o raster inteiro será analisado, mesmo que estiver fora da extensão de mapa atual.
Escolher imagem utilizada para classificar pixels
A imagem de entrada para classificar.
Pode ser uma URL de serviço da imagem, uma camada de raster ou uma camada de serviço da imagem.
Escolher modelo de aprendizado detalhado utilizado para classificar pixels
O item do pacote de aprendizado detalhado de entrada ( .dlpk) .
O pacote de aprendizado detalhado é composto do arquivo JSON da definição de modelo da Esri ( .emd), o arquivo de modelo binário de aprendizado detalhado e, opcionalmente, a função de raster do Python a ser utilizada.
Especificar parâmetros do modelo de aprendizado detalhado
Os parâmetros da função são definidos na classe de função de raster do Python referenciada pelo modelo de entrada. É aqui que você lista os parâmetros adicionais de aprendizado detalhado e os parâmetros para experimentos e refinamentos, como um limite de confiança para ajustar a sensibilidade.
Os nomes dos parâmetros são preenchidos pela ferramenta da leitura do módulo Python no servidor de análise do raster.
Nome da camada resultante
O nome da camada que será criada em Meu Conteúdo e adicionada no mapa. O nome padrão é baseado no nome da ferramenta e o nome da camada de entrada. Se a camada já existir, você será solicitado para fornecer outro nome.
Você pode especificar o nome de uma pasta em Meu Conteúdo onde o resultado será salvo utilizando a caixa suspensa Salvar resultados em .