使用深度学习分类像素

此工具用于运行输入栅格上的训练深度学习模型，以生成分类栅格，其中每个有效像素都被分配了一个类标注。

如果选中 使用当前地图范围，则仅对当前地图范围中可见的栅格区域进行分析。如果未选中，则将分析整个栅格，即使栅格位于当前地图范围之外。

选择用于对像素进行分类的影像

待分类的输入影像。

可以是影像服务 URL、栅格图层或影像服务图层。

输入深度学习包 ( .dlpk) 项目。

深度学习包由 Esri 模型定义 JSON 文件 ( .emd)、深度学习二进制模型文件以及要使用的 Python 栅格函数（可选）组成。

函数参数在输入模型引用的 Python 栅格函数类中定义。您可以在此列出其他深度学习参数和用于试验和优化的参数，例如用于调整灵敏度的置信度阈值。

参数名称将由工具通过读取栅格分析服务器上的 Python 模块进行填充。

指定处理镶嵌数据集或影像服务中的所有栅格项目的方式。当输入栅格是镶嵌数据集或影像服务时，将应用此参数。

将在 我的内容中创建并添加到地图中的图层的名称。默认名称基于工具名称以及输入图层名称。如果该名称的图层已存在，则系统将提示您提供其他名称。

您可以使用 将结果保存在下拉框指定 我的内容中的文件夹名称，结果将保存到该文件夹中。如果您拥有创建切片和动态影像图层的权限，则您可以使用“将结果另存为”下拉框来指定要在输出中生成的图层类型。