Выявить аномалии изображения (Инструменты Image Analyst)

Краткая информация

Обрабатывает многоканальное или гиперспектральное изображение и создает растр с оценкой аномалий. Растр с оценкой аномалий — это одноканальный растр со значениями от 0 до 1.

Использование

Аномалии на изображении - это пикселы, которые значительно отличаются от значений фона, например, корабли в океане, машины на дороге или человеческая деятельность в природных областях.Инструмент поддерживает следующие методы выявления аномалий изображения: Reed-Xiaoli Detector (RXD), Uniform Target Detector (UTD) и KMEANS.
Опция RXD в параметре Метод вычисления аномалии вычисляет расстояние Махаланобиса от пикселов до фона, которое определяется средним значением. Используется следующая формула:

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

Здесь r - выборочные пиксельные спектры, µ - средние значения спектров, K - ковариация, а L - число каналов.
Опция UTD в параметре Метод вычисления аномалии аналогична опции RXD, но извлекает фон с использованием единичного вектора. Используется следующая формула:

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

В ней аномалия определяется заменой (r-u) в методе RXD на (1-u).
Опция KMEANS в параметре Метод вычисления аномалии определяет пикселы, которые значительно отличаются от установленных кластеров в данных, используя алгоритмы кластеризации K-Means.
Результатом является растр оценки аномалий с десятичными значениями от 0 до 1, где 0 - фон, а большие значения, приближающиеся к 1, соответствуют потенциальным аномалиям. Пикселы аномалий могут быть отфильтрованы с помощью растровых функций, таких как функции Перекодировка или Маска. Весь рабочий процесс обнаружения аномалий можно выполнить с помощью Мастера выявления аномалий.
Используйте Настройку динамического диапазона (DRA) в символах выходного слоя, чтобы лучше визуализировать пиксели аномалий.

Подпись	Объяснение	Тип данных
Входной растр	Многоканальное или гиперспектральное изображение.	Raster Dataset; Raster Layer; Mosaic Dataset; Mosaic Layer; Image Service
Выходной растр	Одноканальный растр, в котором значения аномалий хранятся в диапазоне от 0 до 1 в виде числа с плавающей запятой. Ноль (0) - это значение фона, а большие значения, приближающиеся к 1, соответствуют потенциальным аномалиям. Используйте расширение файла, чтобы задать выходной формат, в том числе `.tif` (TIFF), `.crf` (CRF), `.mrf` (MRF) и `.dat` (ENVI DAT).	Raster Dataset
Метод вычисления аномалии (Дополнительный)	Задает используемый метод вычисления аномалии. RXD–Метод RXD будет использоваться для извлечения пикселей, которые значительно отличаются от пикселей фонового изображения. Используется по умолчанию. UTD–Метод UTD будет использоваться для извлечения фоновых пикселей из входного изображения. KMEANS–Метод KMEANS будет использоваться для извлечения пикселей, которые значительно отличаются от установленных кластеров в данных, при использовании алгоритмов кластеризации K-Means.	String
Число кластеров (Дополнительный)	Количество кластеров, которые будут использоваться, если для параметра Метод вычисления аномалии присвоено значение KMEANS.	Long
Фоновый регион (Дополнительный)	Класс полигональных объектов, задающий регион, который будет использоваться для вычисления фоновой статистики, если параметру Метод вычисления аномалии присвоено значение RXD или UTD.	Feature Set
Пересчитать статистику (Дополнительный)	Задает, будет ли повторно вычисляться статистика для входного растра, если параметру Метод вычисления аномалии присвоено значение RXD или UTD. Для опций RXD и UTD требуется точная статистика, в которой коэффициент пропуска при вычислении статистики должен быть равен 1. Отмечено–Статистика для выходного растра оценок будет пересчитываться. Используется по умолчанию. Не отмечено–Статистика для выходного растра оценок не будет пересчитываться.	Boolean

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

Имя	Объяснение	Тип данных
in_raster	Многоканальное или гиперспектральное изображение.	Raster Dataset; Raster Layer; Mosaic Dataset; Mosaic Layer; Image Service
out_raster	Одноканальный растр, в котором значения аномалий хранятся в диапазоне от 0 до 1 в виде числа с плавающей запятой. Ноль (0) - это значение фона, а большие значения, приближающиеся к 1, соответствуют потенциальным аномалиям. Используйте расширение файла, чтобы задать выходной формат, в том числе `.tif` (TIFF), `.crf` (CRF), `.mrf` (MRF) и `.dat` (ENVI DAT).	Raster Dataset
method (Дополнительный)	Задает используемый метод вычисления аномалии. `RXD`–Метод RXD будет использоваться для извлечения пикселей, которые значительно отличаются от пикселей фонового изображения. Используется по умолчанию. `UTD`–Метод UTD будет использоваться для извлечения фоновых пикселей из входного изображения. `KMEANS`–Метод KMEANS будет использоваться для извлечения пикселей, которые значительно отличаются от установленных кластеров в данных, при использовании алгоритмов кластеризации K-Means.	String
num_cluster (Дополнительный)	Количество кластеров, которые будут использоваться при задании для параметра `method` значения `KMEANS`.	Long
background_region (Дополнительный)	Класс полигональных объектов, задающий регион, который будет использоваться для вычисления фоновой статистики, если параметру `method` присвоено значение `RXD` или `UTD`.	Feature Set
recompute_stats (Дополнительный)	Задает, будет ли повторно вычисляться статистика для выходного растра оценки, если параметру `method` присвоено значение `RXD` или `UTD`. Для опций `RXD` и `UTD` требуется точная статистика, в которой коэффициент пропуска при вычислении статистики должен быть равен 1. `RECOMPUTE_STATS`–Статистика для выходного растра оценок будет пересчитываться. Используется по умолчанию. `NOT_RECOMPUTE_STATS`–Статистика для выходного растра оценок не будет пересчитываться.	Boolean

Пример кода

DetectImageAnomalies, пример 1 (окно Python)

В этом примере гиперспектральное изображение обрабатывается с использованием опции RXD и создается растр оценки аномалий.

# 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")

DetectImageAnomalies, пример 2 (автономный скрипт)

В этом примере гиперспектральное изображение обрабатывается с использованием опции KMEANS и создается растр оценки аномалий.

# 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")

Параметры среды

Выравнивание ячейки, Размер ячейки, Сжатие, Текущая рабочая область, Географические преобразования, NoData, Выходное ключевое слово конфигурации, Выходная система координат, Экстент, Пирамидный слой, Статистика растра, Метод пересчета, Временная рабочая область, Растр привязки, Размер листа

Информация о лицензировании