Detectar objetivo utilizando espectros (Herramientas de Image Analyst)
Resumen
Identifica los píxeles de una imagen que coinciden con una firma espectral.
Uso
La herramienta calcula una puntuación de coincidencia para cada píxel y produce como salida un ráster de puntuación de coincidencia.
Esta herramienta admite ciertas formas de entrada de espectros, incluidos un archivo de biblioteca espectral de Esri (
.esl) creado desde el panel Búsqueda en la biblioteca espectral o la herramienta Visor espectral, o una clase de entidad generada desde el panel Administrador de muestras de entrenamiento.Se obtendrá como salida un ráster multibanda si el archivo de biblioteca contiene múltiples firmas espectrales.
Si el espectro de entrada procede de un archivo de biblioteca espectral (
.eslo.sli), se aplicará remuestreo espectral mediante un método de promedio de bandas si el número de bandas no coincide. También es posible remuestrear los espectros mediante la herramienta Volver a muestrear espectros de biblioteca tool.Si los datos espectrales proceden de una biblioteca espectral cuyos valores de reflectancia se sitúan entre 0 y 1, como por ejemplo la biblioteca espectral de USGS, el ráster de reflectancia de la superficie de entrada debe contener también valores entre 0 y 1.
Si la imagen de entrada no se encuentra entre 0 y 1, como en el caso de 8 bits o 16 bits, se recomienda recopilar la firma espectral del material a partir de la imagen mediante la herramienta Visor espectral. Opcionalmente, active el parámetro Eliminar continuidad para normalizar los espectros.
Las opciones del parámetro Método de detección descritas a continuación le permiten calcular las puntuaciones de coincidencia entre la imagen de entrada y el archivo de firma espectral:
SAM: el método SAM (asignador de ángulo espectral) mide el ángulo entre el espectro de destino y el espectro del píxel. Esta opción no es sensible a los cambios de iluminación.
SID: el método SID (divergencia de información espectral) mide la divergencia entre las distribuciones de probabilidad del espectro de destino dividido por el espectro del píxel. Esta opción es eficaz para identificar espectros de píxeles mixtos.
SID-SAM: se calcula el producto de la puntuación de divergencia de información espectral y la tangente de la puntuación del asignador de ángulo espectral. Esta opción ofrece una mejor capacidad de discriminación en comparación con las opciones SID y SAM por separado.
NS3: el método de similitud espectral normalizada calcula la puntuación de la coincidencia espectral a partir de la distancia euclidiana y la puntuación del asignador de ángulo espectral. Esta opción tiene una alta capacidad de discriminación, pero requiere una gran cantidad de datos de referencia para ofrecer un grado de exactitud alto.
ACE: el método Estimador de coseno adaptativo (ACE) estima la similitud entre un vector objetivo (que representa el objeto de interés) y la firma espectral de un píxel, tras normalizar el ruido de fondo. Utilice esta opción cuando la imagen hiperespectral tenga un ruido de fondo significativo.
CEM: el método CEM (minimización de energía restringida) usa un filtro de respuesta finita al impulso (FIR) cuya respuesta a un espectro de píxel es mayor cuanto mayor es la similitud del espectro con respecto al espectro de destino. Utilice esta opción cuando el ruido de fondo sea mínimo.
MF: el método del Filtro coincidente utiliza un filtro FIR cuya respuesta a un espectro de píxeles con sustracción de la media es mayor cuando el espectro es más similar al espectro objetivo con sustracción de la media. Utilice esta opción cuando el ruido de fondo sea ruido blanco gaussiano aditivo.
Cuando el parámetro Eliminar continuidad está activado, se ajusta una envoltura convexa sobre la parte superior de un espectro utilizando segmentos de línea recta que conectan los máximos locales del espectro. La continuidad se eliminará dividiéndola en el espectro real de cada píxel de la imagen y los espectros de entrada. Esto permite comparar las entidades de absorción desde una línea base común.
Parámetros
| Etiqueta | Explicación | Tipo de datos |
|---|---|---|
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Ráster de entrada |
Una imagen multibanda. Se requiere información de longitud de onda cuando el espectro de destino es un archivo de biblioteca, y se recomienda un ráster de reflectancia de superficie si los datos espectrales de destino proceden de una biblioteca espectral. |
Mosaic Layer; Raster Layer; Image Service; Raster Dataset; Mosaic Dataset |
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Archivo de espectros de entrada |
Un archivo de firma espectral. La entrada puede ser un archivo de biblioteca espectral que contenga firmas espectrales o una clase de entidad creada a partir del Administrador de muestras de entrenamiento. |
Feature Layer; File |
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Ráster de puntuación de salida |
Un dataset ráster que contiene las puntuaciones de coincidencia de la imagen de entrada y el archivo de firma espectral. Cuando el ráster de entrada tiene múltiples firmas espectrales, el ráster de salida será multibanda con una banda por firma. Las puntuaciones de coincidencia son números en punto flotante entre 0 y 1, en los que los valores cercanos a 1 representan una coincidencia altamente probable. Utilice la extensión de archivo para especificar el formato de salida, incluidos |
Raster Dataset |
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Método de detección (Opcional) |
Especifica el método que se usará para calcular las puntuaciones de coincidencia de la imagen de entrada y el archivo de firma espectral. Todas las puntuaciones se normalizan de 0 a 1, en las que una puntuación más alta indica una mejor coincidencia.
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String |
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Eliminar continuidad (Opcional) |
Especifica si los espectros se normalizarán a partir de una imagen o de datos de referencia.
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Boolean |
Entornos
Alineación de celda, Tamaño de celda, Compresión, Espacio de trabajo actual, Transformaciones geográficas, NoData, Palabra clave CONFIG de salida, Sistema de coordenadas de salida, Extensión, Pirámide, Estadísticas de ráster, Método de remuestreo, Espacio de trabajo temporal, Alinear ráster, Tamaño de tesela, Factor de procesamiento en paralelo
Información de licenciamiento
- Basic: Requiere Image Analyst
- Standard: Requiere Image Analyst
- Avanzado: Requiere Image Analyst