Python ArcGIS segment_mean_shift用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 arcgis.raster.functions.segment_mean_shift 的用法。

用法:

arcgis.raster.functions.segment_mean_shift(raster, spectral_detail=None, spatial_detail=None, spectral_radius=None, spatial_radius=None, min_num_pixels_per_segment=20, astype=None, boundaries_only=False, max_num_pixels_per_segment=- 1)

返回：

输出栅格。

segment_mean_shift 函数产生分段输出。输出图像中的像素值表示片段的收敛 RGB 颜色。输入栅格需要是 3 波段 8 位图像。如果影像图层不是 3 波段 8 位无符号图像，您可以在 segment_mean_shift 函数之前使用 Stretch 函数。

许可证：在 10.5 中，您必须将 ArcGIS 服务器许可为 ArcGIS Server 10.5.1 Enterprise Advanced 或 ArcGIS Image Server 才能使用此资源。在 10.5 之前的版本中，托管 ArcGIS 服务器需要拥有 Spatial Analyst 许可证。

为 segment_mean_shift 指定参数时，请使用 spectral_detail、spatial_detail 作为一对，或使用 spectral_radius、spatial_radius。它们具有反比关系。 spectral_radius = 21 - spectral_detail, spatial_radius = 21 - spectral_radius

该函数的参数如下：

Parameter	Description
raster	需要输入 Raster / ImageryLayer 对象。
spectral_detail	0-21 之间的可选浮点数。基于颜色特征分离对象的相对重要性。 较小的值会产生更广泛的类和更平滑的结果。当您想要区分具有某种相似频谱特征的特征时，较高的值是合适的。
spatial_detail	0-21 之间的可选整数。基于空间特征分离对象的相对重要性。 有效整数值的范围是 0 到 21。较小的值会产生更广泛的类和更平滑的结果。较高的值适用于区分空间较小且聚集在一起的特征。
spectral_radius	可选浮点数。基于颜色特征分离对象的相对重要性。 有效值范围从 0 到 21。值越大，类别越宽，平滑度越高。当您想要区分具有某种相似频谱特征的特征时，较低的值是合适的。
spatial_radius	可选整数。基于空间特征分离对象的相对重要性。 有效整数值范围为 0 到 21。值越大，类别越宽，平滑度越高。较低的值适用于区分空间较小且聚集在一起的特征。
min_num_pixels_per_segment	可选整数。最小分段大小，以像素为单位。该值与您的最小映射单元有关，并且会过滤掉较小的像素块。所有小于指定值的线段都将较小的线段与其最合适的相邻线段合并。默认值为 20。
boundaries_only	可选的布尔值。分段边界绘制为围绕每个分段的黑色轮廓线。这很有帮助，因此您可以区分具有相似颜色的相邻段。 True：分段边界显示为每个分段周围的黑色轮廓线。 False：不显示段边界。这是默认设置。
max_num_pixels_per_segment	可选整数。段的最大大小。大于指定大小的段将被分割。使用此参数可防止输出层中由大段导致的伪影。 max_num_pixels_per_segment 为正整数时，必须大于min_num_pixels_per_segment。默认值为 -1。
astype	可选字符串。指定输出像素类型。可用选项是 - “C128” | “C64” | “F32” | “F64” | “S16” | “S32” | “S8” | “U1” | “U16” | “U2” | “U32” | “U4” | “U8”。默认为无。

例子：

# Usage Example:

Apply the segment_mean_shift function on a raster.

segmented_raster_op = segment_mean_shift(raster=raster_obj,
                                         spectral_detail=15.5,
                                         spatial_detail=15,
                                         min_num_pixels_per_segment=20
                                        )