Clasificare pixeli folosind învățare aprofundată
Acest instrument execută un model de învățare aprofundată antrenat pe un raster de intrare pentru a produce un raster clasificat și fiecare pixel valid are o etichetă de clasă atribuită.
Dacă se bifează Utilizare extindere curentă a hărții, va fi analizată doar zona raster care este vizibilă în zona de vizualizare curentă a hărții. Dacă nu se bifează, va fi analizată toată zona raster, chiar dacă se află în afara zonei de vizualizare curentă a hărţii.
Alegeți imaginea utilizată pentru a clasifica pixelii
Imaginea de intrare pentru clasificare.
Poate fi o adresă URL a serviciului de imagini, un strat raster sau un strat de serviciu de imagine.
Alegeți un model de învățare aprofundată folosit pentru a clasifica pixelii
Element Pachet de învățare aprofundată de intrare ( .dlpk).
Pachetul de învățare aprofundată este compus din fișierul JSON de definire a modelului Esri ( .emd), fișierul modelului binar de învățare aprofundată, și opțional, se va folosi funcția raster Python.
Specificați argumentele modelului de învățare aprofundată
Argumentele funcției sunt definiți în clasa funcțiilor raster Python la care se referă modelul de intrare. Aici găsiți listați parametri suplimentari de învățare aprofundată și argumente pentru experimente și rafinare, cum ar fi un prag de încredere pentru reglarea sensibilității.
Numele argumentelor sunt populate de instrument prin citirea modulului Python de pe serverul de analiză raster.
Nume strat tematic rezultat
Acesta este numele stratului tematic ce va fi creat în Resursele mele şi va fi adăugat pe hartă. Numele implicit se bazează pe numele instrumentului şi numele stratului tematic de intrare. Dacă stratul tematic rezultat există deja, vi se va solicita să furnizaţi un alt nume.
Puteți specifica numele folderului în Resursele mele unde se va salva rezultatul folosind caseta drop-down Salvați rezultatele în.