Détecter les anomalies dans les images (Outils Image Analyst)

Résumé

Traite une image multibande ou hyperspectrale et crée un raster de score d’anomalie. Un raster de score d’anomalie est un raster à bande unique, avec des valeurs comprises entre 0 et 1.

Utilisation

Une anomalie dans une image évoque des pixels sensiblement différents par rapport aux valeurs d’arrière-plan, comme des navires sur l’océan, des véhicules sur une route ou l’implantation humaine dans des zones naturelles.L’outil prend en charge le détecteur RXD (Reed-Xiaoli Detector), le détecteur UTD (Uniform Target Detector) et les méthodes KMEANS de détection d’anomalies dans les images.
L’option RXD du paramètre Anomaly Calculation Method (Méthode de calcul des anomalies) calcule la distance de Mahalanobis des pixels par rapport à l’arrière-plan qui est défini par la moyenne. En voici la formule :

\(δ _{RXD} (r)=(r-µ) ^{T} K ^{-1} _{LxL} (r-µ)\)

Où r correspond aux spectres de pixels d’échantillonnage, µ, aux spectres moyens, K, à la covariance et L, au nombre de bandes.
L’option UTD du paramètre Anomaly Calculation Method (Méthode de calcul des anomalies) est similaire à l’option RXD, mais elle extrait un arrière-plan à l’aide d’un vecteur d’unité. En voici la formule :

\(δ _{UTD} (r)=(1-µ) ^{T} K ^{-1} _{LxL} (1-µ)\)

L’anomalie est définie en remplaçant (r-u) dans la méthode RXD par (1-u).
L’option KMEANS du paramètre Anomaly Calculation Method (Méthode de calcul des anomalies) identifie les pixels qui dévient de manière significative des agrégats établis dans les données à l’aide des algorithmes d’agrégation des K-moyennes.
La sortie est un raster de score d’anomalie avec des valeurs décimales comprises entre 0 et 1, où 0 est l’arrière-plan et où les valeurs élevées proches de 1 sont des anomalies potentielles. Les pixels d’anomalie peuvent être filtrés à l’aide de fonctions raster telles que la fonction Remap (Classification) ou Mask (Masque). Le processus de détection des anomalies entier peut être réalisé à l’aide de l’assistant Détection d’anomalies.
Utilisez l’ajustement dynamique de la plage dans la symbologie de la couche en sortie pour mieux visualiser les pixels d’anomalie.

Etiqueter	Explication	Type de données
Raster en entrée	Image multibande ou hyperspectrale	Raster Dataset; Raster Layer; Mosaic Dataset; Mosaic Layer; Image Service
Raster en sortie	Raster monobande qui stocke les scores d’anomalie compris entre 0 et 1 en tant que nombre à virgule flottante. 0 est la valeur d’arrière-plan et les valeurs élevées proches de 1 sont des pixels d’anomalie potentiels. Utilisez l’extension de fichier pour spécifier le format en sortie, par exemple `.tif`(TIFF), `.crf` (CRF), `.mrf` (MRF) ou `.dat` (ENVI DAT).	Raster Dataset
Méthode de calcul des anomalies (Facultatif)	Indique la méthode de calcul des anomalies qui sera utilisée. RXD—La méthode RXD sera utilisée pour extraire les pixels qui sont significativement différents des valeurs de pixel d’arrière-plan. Il s’agit de l’option par défaut. UTD—La méthode UTD sera utilisée pour extraire les pixels d’arrière-plan de l’image en entrée. KMEANS—La méthode KMEANS sera utilisée pour extraire les pixels qui dévient de manière significative des agrégats établis dans les données à l’aide des algorithmes d’agrégation des K-moyennes.	String
Nombre d’agrégats (Facultatif)	Nombre d’agrégats utilisés lorsque le paramètre Anomaly Calculation Method (Méthode de calcul des anomalies) est défini sur KMEANS.	Long
Région d’arrière-plan (Facultatif)	Classe d’entités surfaciques qui définit la région à utiliser pour calculer les statistiques d’arrière-plan lorsque le paramètre Anomaly Calculation Method (Méthode de calcul des anomalies) est défini sur RXD ou UTD.	Feature Set
Recalculer les statistiques (Facultatif)	Indique si les statistiques sont recalculées pour le raster en entrée lorsque le paramètre Anomaly Calculation Method (Méthode de calcul des anomalies) est défini sur RXD ou UTD. Les options RXD et UTD requièrent des statistiques précises dans lesquelles le pas d’échantillonnage doit être égal à 1 lors du calcul des statistiques. Activé—Les statistiques seront recalculées pour le raster de score en sortie. Il s’agit de l’option par défaut. Décoché—Les statistiques ne seront pas recalculées pour le raster de score en sortie.	Boolean

DetectImageAnomalies(in_raster, out_raster, {method}, {num_cluster}, {background_region}, {recompute_stats})

Nom	Explication	Type de données
in_raster	Image multibande ou hyperspectrale	Raster Dataset; Raster Layer; Mosaic Dataset; Mosaic Layer; Image Service
out_raster	Raster monobande qui stocke les scores d’anomalie compris entre 0 et 1 en tant que nombre à virgule flottante. 0 est la valeur d’arrière-plan et les valeurs élevées proches de 1 sont des pixels d’anomalie potentiels. Utilisez l’extension de fichier pour spécifier le format en sortie, par exemple `.tif`(TIFF), `.crf` (CRF), `.mrf` (MRF) ou `.dat` (ENVI DAT).	Raster Dataset
method (Facultatif)	Indique la méthode de calcul des anomalies qui sera utilisée. `RXD`—La méthode RXD sera utilisée pour extraire les pixels qui sont significativement différents des valeurs de pixel d’arrière-plan. Il s’agit de l’option par défaut. `UTD`—La méthode UTD sera utilisée pour extraire les pixels d’arrière-plan de l’image en entrée. `KMEANS`—La méthode KMEANS sera utilisée pour extraire les pixels qui dévient de manière significative des agrégats établis dans les données à l’aide des algorithmes d’agrégation des K-moyennes.	String
num_cluster (Facultatif)	Nombre d’agrégats utilisés lorsque le paramètre `method` est défini sur `KMEANS`.	Long
background_region (Facultatif)	Classe d’entités surfaciques qui définit la région à utiliser pour calculer les statistiques d’arrière-plan lorsque le paramètre `method` est défini sur `RXD` ou `UTD`.	Feature Set
recompute_stats (Facultatif)	Indique si les statistiques sont recalculées pour le raster de score en sortie lorsque le paramètre `method` est défini sur `RXD` ou `UTD`. Les options `RXD` et `UTD` requièrent des statistiques précises dans lesquelles le pas d’échantillonnage doit être égal à 1 lors du calcul des statistiques. `RECOMPUTE_STATS`—Les statistiques seront recalculées pour le raster de score en sortie. Il s’agit de l’option par défaut. `NOT_RECOMPUTE_STATS`—Les statistiques ne seront pas recalculées pour le raster de score en sortie.	Boolean

Exemple de code

Exemple 1 d’utilisation de la fonction DetectImageAnomalies (fenêtre Python)

Cet exemple traite une image hyperspectrale à l’aide de l’option RXD et crée un raster de score d’anomalie.

# Import system modules
import arcpy
from arcpy.ia import *

tempanomaly = arcpy.ia.GenerateMultidimensionalAnomaly(
    "c:/data/climateData.nc", "temperature", "DIFFERENCE_FROM_MEAN",
    "ALL", "DATA", None)

tempanomaly.save("c:/data/TempAnomaly.crf")

Exemple 2 d’utilisation de la fonction DetectImageAnomalies (script autonome)

Cet exemple traite une image hyperspectrale à l’aide de l’option KMEANS et crée un raster de score d’anomalie.

# Import system modules
from arcpy.ia import *

#Define variables
input_image = r"c:\data\hsi_image.tif"
num_of_cluster = 1

anomaly_raster = arcpy.ia.DetectImageAnomalies(
    in_raster=input_image,
    method="KMEANS",
    num_cluster=num_of_cluster,
    recompute_stats="RECOMPUTE_STATS"
)
anomaly_raster.save(r"c:/test/anomaly_score_raster.tif")

Environnements

Alignement des cellules, Taille de cellule, Compression, Espace de travail courant, Transformations géographiques, NoData, Mot-clé CONFIG en sortie, Système de coordonnées en sortie, Étendue, Pyramide, Statistiques raster, Méthode de rééchantillonnage, Espace de travail temporaire, Raster de capture, Taille de tuile

Informations de licence