Python ArcGIS segment_mean_shift用法及代碼示例

本文簡要介紹 python 語言中 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：

輸出柵格。

segment_mean_shift 函數產生分段輸出。輸出圖像中的像素值表示片段的收斂 RGB 顏色。輸入柵格需要是 3 波段 8 位圖像。如果影像圖層不是 3 波段 8 位無符號圖像，您可以在 segment_mean_shift 函數之前使用 Stretch 函數。

許可證：在 10.5 中，您必須將 ArcGIS 服務器許可為 ArcGIS Server 10.5.1 Enterprise Advanced 或 ArcGIS Image Server 才能使用此資源。在 10.5 之前的版本中，托管 ArcGIS 服務器需要擁有 Spatial Analyst 許可證。

為 segment_mean_shift 指定參數時，請使用 spectral_detail、spatial_detail 作為一對，或使用 spectral_radius、spatial_radius。它們具有反比關係。 spectral_radius = 21 - spectral_detail, spatial_radius = 21 - spectral_radius

該函數的參數如下：

Parameter	Description
raster	需要輸入 Raster / ImageryLayer 對象。
spectral_detail	0-21 之間的可選浮點數。基於顏色特征分離對象的相對重要性。 較小的值會產生更廣泛的類和更平滑的結果。當您想要區分具有某種相似頻譜特征的特征時，較高的值是合適的。
spatial_detail	0-21 之間的可選整數。基於空間特征分離對象的相對重要性。 有效整數值的範圍是 0 到 21。較小的值會產生更廣泛的類和更平滑的結果。較高的值適用於區分空間較小且聚集在一起的特征。
spectral_radius	可選浮點數。基於顏色特征分離對象的相對重要性。 有效值範圍從 0 到 21。值越大，類別越寬，平滑度越高。當您想要區分具有某種相似頻譜特征的特征時，較低的值是合適的。
spatial_radius	可選整數。基於空間特征分離對象的相對重要性。 有效整數值範圍為 0 到 21。值越大，類別越寬，平滑度越高。較低的值適用於區分空間較小且聚集在一起的特征。
min_num_pixels_per_segment	可選整數。最小分段大小，以像素為單位。該值與您的最小映射單元有關，並且會過濾掉較小的像素塊。所有小於指定值的線段都將較小的線段與其最合適的相鄰線段合並。默認值為 20。
boundaries_only	可選的布爾值。分段邊界繪製為圍繞每個分段的黑色輪廓線。這很有幫助，因此您可以區分具有相似顏色的相鄰段。 True：分段邊界顯示為每個分段周圍的黑色輪廓線。 False：不顯示段邊界。這是默認設置。
max_num_pixels_per_segment	可選整數。段的最大大小。大於指定大小的段將被分割。使用此參數可防止輸出層中由大段導致的偽影。 max_num_pixels_per_segment 為正整數時，必須大於min_num_pixels_per_segment。默認值為 -1。
astype	可選字符串。指定輸出像素類型。可用選項是 - “C128” | “C64” | “F32” | “F64” | “S16” | “S32” | “S8” | “U1” | “U16” | “U2” | “U32” | “U4” | “U8”。默認為無。

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
                                        )