Bildanalyse in ArcGIS Pro - Kursressourcen (ArcGIS Pro 3.7)

MiriamSchmidts

Verwandeln Sie Pixel in Informationen. Dieser Kurs richtet sich an GIS-Fachleute und Bildanalysten im privaten Sektor und bei zivilen Regierungsbehörden, die aussagekräftige Informationen aus Satellitenbildern, von unbemannten Luftfahrzeugen (UAV) gesammelten Daten und anderen Bildformaten extrahieren müssen. Arbeitsabläufe und Überlegungen zur Anzeige, Verarbeitung und Erstellung abgeleiteter Rasterprodukte mit ArcGIS Pro und ArcGIS Image Analyst werden behandelt. Sie erkunden gängige Bildanwendungen, einschließlich Katastrophenhilfe, Schadensbewertung und Bewertung der Waldkronenschicht.

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Ressourcen:

Lektion 1: Rasterfunktionen in ArcGIS Pro

• Was sind Rasterfunktionen?
  • Webkurs:Verarbeitung von Rasterdaten mit ArcGIS ProDieser Webkurs vermittelt die On-the-fly-Verarbeitung von Rastern und Bildern mithilfe von Rasterfunktionen und Rasterfunktionsketten.
• Rasterfunktionen und Geoverarbeitungswerkzeuge:
  • Video:Rasterverarbeitung mit Funktionen & Geoverarbeitungswerkzeugen
• Arten von Rasterfunktionen
  • Hilfethema:RasterfunktionenDieses Hilfethema erklärt, was Rasterfunktionen sind, und definiert lokale, globale und benutzerdefinierte Funktionen.
• Verwendung von Rasterfunktionen
  • Hilfethema:RasterfunktionsfensterDieses Hilfethema bietet Anleitungen zum Finden und Verwenden von Rasterfunktionen.
  • Hilfethema:RasterfunktionsverlaufDieses Hilfethema kann bei der Fehlerbehebung während der Übung hilfreich sein.
  • Hilfethema:Liste der RasterfunktionenDieses Hilfethema bietet Beschreibungen jeder der System-Rasterfunktionen.

Lektion 2: Rasterfunktionsvorlagen

• Komponenten der Rasterfunktionsvorlage
  • Video: Rasterfunktionen: Zeit sparen durch Erstellen einer VorlageDieses Video beschreibt, wie man Rasterfunktionsvorlagen in ArcGIS Pro erstellt und anwendet, um Zeit und Verarbeitung zu sparen.
  • Hilfethema:RasterfunktionsvorlageDieses Hilfethema bietet eine Schritt-für-Schritt-Beschreibung zur Erstellung einer Rasterfunktionsvorlage.
  • Webkurs: Verarbeitung von Rasterdaten mit ArcGIS Pro Dieser Kurs lehrt Sie, effiziente Lösungen zur Verarbeitung von Rasterdaten zu verwenden, sodass Sie nützliche Informationsprodukte on the fly mit Rasterfunktionen in ArcGIS Pro extrahieren können.
  • Hilfethema:Benutzerdefinierte RasterfunktionenDieses Hilfethema führt den Benutzer in die Erstellung eigener Rasterfunktionsvorlagen in Python ein.
• Freigabe von Rasterfunktionsvorlagen:
  • Hilfethema:Rasteranalyse in Portal for ArcGISDieses Hilfethema erläutert, wie man ArcGIS Pro einrichtet, um Rasteranalysen in einem Portal durchzuführen, und wie man Rasterfunktionen mit der Rasteranalyse im Portal verwendet.
  • Hilfethema:Einrichten eines BilddienstesDieses Hilfethema erklärt, wie man einen Bilddienst veröffentlicht und konfiguriert. Die Zeile "Verarbeitungsvorlagen" in der Tabelle beschreibt das Hinzufügen einer Rasterfunktionsvorlage zum Zeitpunkt der Veröffentlichung.
• Rasterfunktionen in Rasterprodukten
  • Hilfethema:Rasterprodukte und RastersortenDieses Hilfethema bietet Hintergrundinformationen zu Rasterprodukten und stellt sie den Rastersorten gegenüber, was bei Verwirrung zwischen den beiden Begriffen helfen kann.
• Rasterfunktionen in Geoverarbeitungswerkzeugen
  • Hilfethema:Erzeugen eines Rasters aus einer Rasterfunktion (Datenverwaltung)Dieses Geoverarbeitungswerkzeug erzeugt einen Rastersatz aus einer Eingabe-Rasterfunktion oder Funktionskette.

Lektion 3: Veränderungserkennung mit Rasterfunktionen

• Arten der Veränderungserkennung
  • Hilfethema: Kategorische Veränderung erkennen
  • Hilfethema: Pixelwertänderung erkennen
  • Hilfethema: Zeitreihen-Veränderungserkennung
  • Webkurs:Veränderungserkennung mit BildernDieser Webkurs bietet Beispiele für Arbeitsabläufe zur Veränderungserkennung, beginnend mit visueller Veränderungserkennung und anschließend Quantifizierung der Veränderung mittels verschiedener Bandkombinationen und Indizes.
  • ArcGIS Blog: Veränderungserkennung bei Zeitreihenbildern
    ieser Blog stellt zwei leistungsstarke Algorithmen vor – Continuous Change Detection and Classification (CCDC) und LandTrendr – zur Analyse pixelbasierter Veränderungen über die Zeit in Satellitenbildern.
    
    

• Arbeitsablauf zur Veränderungserkennung:

  • Video: Kapitel 20
    Veränderungserkennung mit Landsat-Bildern
    Dieses Video demonstriert die Veränderungserkennung mit Rasterfunktionen.
  • ArcGIS Blog:
    'Die Kunst und Wissenschaft der Bildveränderungserkennung'
    'Etwas älterer Artikel, aber immer noch nützlich für Hintergrundinformationen und Beispiele.'
  • 'Tutorial: ',Monitor forest change over time This tutorial uses tools based on the LandTrendr algorithm (Landsat-based detection of Trends in Disturbance and Recovery) to better understand the spatial and temporal patterns of timber harvest and detect other potential disturbances.
• Preprocessing rasters for change detection
  • Help topic: Resample function The Resample function changes the raster pixel size using different resampling methods.
  • Help topic: Extract Band function The Extract band function allows to extract or reorder one or more bands from a multiband dataset.
  • Help topic: Clip function The Clip function will extract a portion of a raster dataset based on a template extent. The clip output includes any pixels that intersect the template extent.
  • Help topic: Apparent reflectance function The Apparent Reflectance function is used to adjust reflectance, or brightness, values of some satellite imagery based on the scene illumination and sensor-gain settings. 
  • Help topic: Indices gallery Image indices are images that are computed from multiband images. The images emphasize a specific phenomenon that is present, while mitigating other factors that degrade the effects in the image. One of the common ways that these indices are used is for comparison of the same object across multiple images over time. 
• Calculate Change
  • Help Topic: Change Detection Wizard The Change Detection Wizard provides a step-by-step workflow to find categorical, pixel value, and time series change. 
  • Help Topic: Minus function The Minus function subtracts the value of the second input raster from the value of the first input raster on a pixel-by-pixel basis.
  • Help Topic: Compute Change function The Compute Change function can be used to enumerate the differences between two classified rasters for land cover change analysis, or it can be used to examine changes between two single-band continuous rasters such as elevation, temperature, canopy cover, and so on.

 

 Lesson 4:  Image classification techniques

• Defining image classification

  • Web Course: Introduction to Image Classification This course introduces options for creating thematic classified rasters in ArcGIS

• Describing image classification outputs

  • The ArcGIS Imagery Book, by Clint Brown and Christian Harder, Chapter 5: Turning Imagery into Information
• Image Classification types and methods
  • Help topic: Overview of image classification  This help topic provides concise descriptions of commonly used image classification terms and tools, and discusses supervised vs. unsupervised classification and the object-based vs pixel-based approaches.
  • GISGeography Article: Image Classification Techniques in Remote Sensing This article provides a discussion of different image classification techniques, as well as some background on the timeline of when they were developed.
  • USGS website: National Land Cover Database This website provides an overview and description of the National Land Cover Database (NLCD) and their landcover categories.
  • Video: Intro to Image Segmentation, Classification and Machine Learning
  • Help topic: List of ArcGIS Image Analyst extension raster functions This help topic provides a starting point for studying the Classification functions, especially Classify.

 

Lesson 5:  Classification workflows

• Image classification workflows
  • Tutorial: Calculate Impervious Surfaces from Spectral Imagery
  • Video: Image Classification Demo Image Classification Demo from Imagery Webinar held by Esri Industries
  • Help topic: An Overview of the Classification and Pattern Recognition toolset  The Classification and Pattern Recognition toolset contains tools for performing classification and regression analysis workflows, including accuracy assessment.
  • Web Course: Performing Unsupervised Pixel based Image Classification This course introduces the unsupervised pixel-based image classification technique for creating thematic classified rasters in ArcGIS.
• Classifying a raster with the Image classification wizard
  • Help topic: The Image Classification Wizard This help topic provides an overview of the Image Classification wizard 
  • Video: ArcGIS Pro: Image Segmentation, Classification, and Machine Learning  This Esri events session demonstrates workflows using the Image Analyst extension, including classification wizard and  deep learning capabilities. 

 

 

Lesson 6:  Segmentation

• Help topic: Understanding segmentation and classification This is the main help topic to study to understand segmentation. It also includes references to the related scientific publications used for implementing the segment mean shift algorithm.
• Help topic: Segmentation This Help topic provides an explanation of the different parameters in the segment mean shift tool
• Technical Workshop presentation: Image Segmentation and Classification
• Technical Workshop presentation: Image Segmentation, Classification, and Machine Learning
• Science Direct: Object based image analysis for remote sensing by T. Blaschke This article provides a scientific background for the object-based classification approach.
• ArcGIS Blog: Impervious Surface Mapping using ArcGIS Pro - Part 1: Georeferencing  This blog article introduces a workflow for mapping impervious surfaces using ArcGIS Pro 1.4, beginning with the georeferencing of scanned historical maps. It emphasizes the importance of aligning imagery accurately to real-world coordinates as a foundational step before performing classification and analysis in subsequent parts of the series.
• ArcGIS Blog: Impervious Surface Mapping using ArcGIS Pro - Part 2: ClassificationDieser Blogartikel führt durch einen überwachten objektorientierten Klassifizierungsworkflow unter Verwendung des Image Classification Wizard von ArcGIS Pro, um versiegelte und unversiegelte Flächen zu unterscheiden. Er beschreibt die Schritte von der Konfiguration der Segmentierung und dem Sammeln von Trainingsproben bis hin zum Training mit Random Trees, dem Zusammenführen von Klassen und der Verfeinerung der Ergebnisse für Anwendungen im Regenwassermanagement.
• Video: ArcGIS Impervious Surface Demo Diese Demo zeigt, wie man versiegelte Flächen aus multispektralen Bildern extrahiert und dann die gesamte Quadratmeterzahl der versiegelten Flächen pro Parzelle berechnet. Viele kommunale Institutionen verwenden versiegelte Flächen, um die Regenwassergebühr für eine Immobilie zu berechnen.

Lektion 7: Training des Klassifikators

• Hilfethema: KlassifizierenDieses Hilfethema bietet einen Überblick über die für die Bildklassifizierung verfügbaren Klassifikatoren.
• Hilfethema: Der Train ISO Cluster Classifier Dieses Hilfethema behandelt das Geoverarbeitungswerkzeug Train ISO Cluster Classifier und seine Parameter.
• Hilfethema: Der Train Maximum Likelihood Classifier Dieses Hilfethema behandelt das Geoverarbeitungswerkzeug Train Maximum Likelihood Classifier und seine Parameter.
• Hilfethema: Der Train Random Trees Classifier Dieses Hilfethema behandelt das Geoverarbeitungswerkzeug Train Random Trees und seine Parameter.
• Hilfethema: Der Train Support Vector Machine classifier Dieses Hilfethema behandelt das Geoverarbeitungswerkzeug Train Support Vector Machine und seine Parameter.
• ArcGIS Blog: Raster Image Processing Tipps und Tricks — Teil 4: Bildklassifizierung Dieser Blogartikel bietet praktische Tipps zum Vorgehen bei der Bildklassifizierung.
• ArcGIS Blog: Spektrale Profile: Verbessern Sie die Klassifizierung, bevor Sie auf Ausführen klicken. Dieser Artikel liefert Hintergrundinformationen zur Verwendung der Diagrammfunktionalität in ArcGIS Pro zur Erstellung spektraler Profile der Trainingsproben, um die Qualität der Trainingsproben zu überprüfen und letztlich zu verbessern. Obwohl dies nicht direkt Teil des Kurses ist, sind dies nützliche Hintergrundinformationen.
• Webkurs: Durchführung einer überwachten pixelbasierten Bildklassifizierung Dieser Kurs führt in die überwachte pixelbasierte Bildklassifizierungstechnik zur Erstellung thematisch klassifizierter Raster in ArcGIS ein.
• Webkurs: Durchführung überwachter objektbasierter Bildklassifizierung In diesem Webkurs lernen Sie den Workflow zur Verwendung der überwachten objektbasierten Bildklassifizierung kennen und verstehen die Einschränkungen und Vorteile dieser Technik.

Lektion 8: Klassifikationsevaluation

• Pixel Editor
  • Hilfethema: Pixel Editor in ArcGIS Pro Dieses Hilfethema gibt Ihnen einen umfassenden Überblick über die Funktionalität des Pixel Editors.
  • Hilfethema: Bearbeitung thematischer und klassifizierter Pixel Dies ist das im Übungsteil verwendete Hilfethema. Es beschreibt die spezifischen Operationen des Pixel Editors.
• Genauigkeitsbewertung
  • Hilfethema: Genauigkeitsbewertung Dieses Hilfethema beschreibt den Workflow zur Genauigkeitsbewertung und hilft beim Verständnis der Ergebnisse.
  • Hilfethema: Erstellen von Genauigkeitsbewertungspunkten Dieses Hilfethema beschreibt die Parameter des Werkzeugs Erstellen von Genauigkeitsbewertungspunkten, das in der Übung verwendet wird.
  • Hilfethema: Aktualisieren von Genauigkeitsbewertungspunkten Dieses Hilfethema beschreibt das Werkzeug Aktualisieren von Genauigkeitsbewertungspunkten, falls Studierende fragen, ob sie ihre eigenen Genauigkeitsbewertungspunkte verwenden können.
  • Hilfethema: Berechnung der Verwechslungsmatrix Dieses Hilfethema beschreibt die Parameter des Werkzeugs Berechnung der Verwechslungsmatrix, das in der Übung verwendet wird.
  • ArcGIS Blog: Thematische Genauigkeitsbewertung der National Land Cover Database (NLCD) 2011

Lektion 9: Rasteranalyse mit Deep Learning

• Modell-Inferenz in ArcGIS Pro

  • Hilfethema - Deep Learning Modelle Dieses Hilfethema bietet einen Überblick über die in ArcGIS Pro verfügbaren Deep Learning Modelltypen.