Das im ArcGIS Living Atlas of the World verfügbare vortrainierte Modell Oil Spill Detection (SAR) wird verwendet, um Ölverschmutzungen aus Sentinel-1-SAR-Bilddaten (Synthetic Aperture Radar) zu extrahieren.
Ölverschmutzungen sind eine Hauptursache für Meeresverschmutzung und wirken sich auf die Umwelt, die Wirtschaft und die Meeresökosysteme aus. Giftige Chemikalien aus Ölverschmutzungen können jahrelang im Meer bleiben und auf den Grund sinken, wo sie sich auf die Sedimentbildungsraten auswirken. Zwar entstehen viele Ölverschmutzungen versehentlich, einige jedoch werden vorsätzlich durch Frachtschiffe verursacht, die Altöl und Bilgenwasser ablassen. Es ist schwierig, Öl an der Meeresoberfläche zu identifizieren, zu erkennen und zu entfernen, und Routineüberwachungen können dazu beitragen, illegales Ablassen zu verhindern und Abhilfemaßnahmen zu unterstützen.
Dieses Deep-Learning-Modell automatisiert die Erkennung potenzieller Ölverschmutzungen in Sentinel-1-SAR-Daten. SAR-Daten sind nicht nur kostengünstig, sondern sie werden auch Tag und Nacht bei jedem Wetter und ohne Beeinträchtigung durch die Wolkenbedeckung erfasst. Verwenden Sie dieses Modell, um potenzielle Ölverschmutzungen zu identifizieren, die überprüft oder überwacht werden müssen, und den Zeit- und Arbeitsaufwand deutlich zu verringern.
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: Sentinel-1-SAR-Polarisierungsband-Raster (8-Bit, Dreiband, C-Band, GRD, VV)
- Ausgabe: Feature-Layer, der Ölverschmutzungen darstellt
- Berechnung: Dieser Workflow ist rechenintensiv. Empfohlen wird eine GPU mit Compute Capability Version 6.0 oder höher.
- Eignung für Geographien: Das Modell eignet sich gut für Sentinel-1-VV-Band-Raster weltweit.
- Architektur: Das Modell verwendet die in ArcGIS API for Python implementierte MaskRCNN-Modellarchitektur.
- Accuracy-Kennwerte: Das Modell hat einen Precision-Score von 69 Prozent.
Zugreifen auf das Modell und Herunterladen des Modells
Laden Sie das vortrainierte Modell Oil Spill Detection (SAR) aus dem ArcGIS Living Atlas of the World herunter. Alternativ können Sie direkt über ArcGIS Pro 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 Oil Spill Detection (SAR), 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 |
|---|---|
| November 2022 |
|