Die Überwachung der Anzahl von Tieren ist wichtig für das Verständnis ihres Lebensraums und trägt zu ihrer Erhaltung bei. Die Anzahl ermöglicht Einblicke in die Lebensräume, Brutplätze, Migrationsmuster und andere Verhaltensweisen der Tiere. Robben sind ein wichtiger Teil der Nahrungskette in der Kryosphäre der Arktis. Die globale Erwärmung und der Klimawandel haben Auswirkungen auf das Meereis und damit auch auf die Robben. Gefährdete Tiere wie Eisbären ernähren sich von diesen Robben. Ein Rückgang der Robbenpopulation kann erhebliche Auswirkungen auf das Ökosystem haben.
Entwicklungen bei Drohnenbildern und der zugehörigen Technologie haben zu Fortschritten bei der Erkennung und Identifizierung verschiedener Arten von Wildtieren geführt. Arktische Robben leben unter extremen klimatischen Bedingungen, die für Menschen nicht geeignet sind. Drohnen funktionieren unter diesen extremen Bedingungen und können mit weniger Zeitaufwand große Gebiete abdecken. Auf Drohnenbilder angewendete Deep-Learning-Modelle können bei der Erkennung von Tieren als effektive Werkzeuge dienen und Bestandszählungen erleichtern. Dieses Modell erkennt Ringelrobben und braune Bartrobben in hochauflösenden Drohnenbildern der Arktis.
Lizenzanforderungen
Für diesen Workflow gelten die folgenden Lizenzanforderungen:
- ArcGIS Desktop: ArcGIS Image Analyst-Erweiterung für ArcGIS Pro
- ArcGIS Enterprise: ArcGIS Image Server
- ArcGIS Online: ArcGIS Image for ArcGIS Online
Modelldetails
Dieses Modell hat die folgenden Merkmale:
- Eingabe: Einzelne hochauflösende (3–5 Zentimeter) Drohnenbilder oder ein Orthomosaik
- Ausgabe: Feature-Class, die erkannte Robben enthält
- Berechnung: Dieser Workflow ist rechenintensiv. Empfohlen wird eine GPU mit mindestens CUDA Compute Capability Version 6.0.
- Eignung für Geographien: Das Modell eignet sich gut für die Kryosphäre der Arktis.
- Architektur: Das Modell verwendet die in ArcGIS API for Python implementierte FasterRCNN-Modellarchitektur.
- Accuracy-Kennwerte: Das Modell hat einen durchschnittlichen Precision-Score von 0,776 für Robben mit einem F-Maß von 0,874.
Zugreifen auf das Modell und Herunterladen des Modells
Laden Sie das vortrainierte Modell Arctic Seal Detection aus dem ArcGIS Living Atlas of the World herunter. Alternativ können Sie direkt über ArcGIS Pro mit dem Werkzeug Objekte mit Deep Learning erkennen auf das Modell zugreifen oder es in ArcGIS Image for ArcGIS Online verwenden.
- Navigieren Sie zum ArcGIS Living Atlas of the World.
- Melden Sie sich mit Ihren ArcGIS Online-Anmeldedaten an.
- Suchen Sie nach Arctic Seal Detection, und öffnen Sie in den Suchergebnissen die entsprechende Elementseite.
- Klicken Sie auf die Schaltfläche Herunterladen, um das Modell herunterzuladen.
Sie können die heruntergeladene .dlpk-Datei direkt in ArcGIS Pro verwenden, oder sie in ArcGIS Enterprise hochladen und dort verwenden. Außerdem können Sie das vortrainierte Modell bei Bedarf optimieren.
Versionshinweise
Es folgen die Versionshinweise:
| Datum | Beschreibung |
|---|---|
| März 2022 |
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