In diesem Dokument wird die Verwendung des in ArcGIS Living Atlas of the World verfügbaren Modells Parking Lot Classification — USA erläutert. Das Modell wird zum Erkennen und Klassifizieren der Pixel von Parkflächen in hochauflösenden RGB-Luftbildern verwendet.
Parkplätze nehmen in den Vereinigten Staaten große Landflächen ein, insbesondere in Stadt- und Vorstadtgebieten. Parkflächen werden zunehmend zur Installation von Solarkollektoren genutzt und dann als Solarparkplätze oder -carports bezeichnet. Obwohl die Solarenergie in den Vereinigten Staaten erhebliche Fortschritte gemacht hat, gibt es noch ungenutztes Potenzial. Durch die Installation von Solarkollektoren auf Parkflächen können diese Flächen für die Erzeugung von Solarenergie genutzt werden, ohne dass zusätzliches Land benötigt wird. Auf diese Weise spenden sie nicht nur Schatten für geparkte Fahrzeuge, sondern sie erzeugen auch saubere Energie und verringern den CO2-Fußabdruck von Gebäuden und Einrichtungen. Sie können auch mit einer Ladeinfrastruktur für Elektrofahrzeuge kombiniert werden, um die potenzielle Nachfrage nach Elektrofahrzeugen abzuschätzen, die über die auf dem Parkplatz installierten Solarkollektoren mit Strom versorgt werden können. Dadurch wird die Einführung umweltfreundlicher Verkehrsmittel gefördert, die Abhängigkeit von fossilen Brennstoffen verringert und die Nachhaltigkeit weiter verbessert. Bisher jedoch werden Parkflächen manuell digitalisiert und klassifiziert, eine arbeits- und zeitintensive Aufgabe. Die Automatisierung der Aufgabe mit Hilfe von Deep-Learning-Modellen für die Klassifizierung von Parkplätzen und die Berechnung der Kapazität von Solarkollektoren übertrifft herkömmliche Methoden in Bezug auf Effizienz, Genauigkeit, Skalierbarkeit, Anpassungsfähigkeit, Echtzeitüberwachung und Integration mit den Zielen für erneuerbare Energien.
Die Verwendung von GeoAI für die Klassifizierung von Parkplätzen und die Berechnung der Kapazität von installierten Solarkollektoren kann potenzielle Anwendungen in der Stadtplanung, der Flächennutzungsoptimierung, dem Einsatz erneuerbarer Energien und dem nachhaltigen Transportwesen haben sowie zu den Zielen des Landes bezüglich erneuerbarer Energien beitragen.
Lizenzanforderungen
Für diesen Workflow gelten die folgenden Lizenzanforderungen:
- ArcGIS Desktop: ArcGIS Image Analyst-Erweiterung für ArcGIS Pro
- ArcGIS Enterprise: ArcGIS Image Server mit konfigurierter Raster-Analyse
- ArcGIS Online: ArcGIS Image for ArcGIS Online
Überblick über das Modell
Dieses Modell hat die folgenden Merkmale:
- Eingabe: Hochauflösende (30 Zentimeter–1,2 Meter) Bilder (8-Bit, 3-Band) Für die Erkennung kleiner Parkplätze werden dringend Bilddaten mit höherer Auflösung empfohlen.
- Ausgabe: Feature-Layer, der klassifizierte Parkplätze darstellt
- 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 Vereinigten Staaten.
- Architektur: Das Modell verwendet die in ArcGIS API for Python implementierte MMSegmentation-Modellarchitektur.
- Accuracy-Kennwerte: Das Modell hat einen durchschnittlichen Precision-Score von 0,75 und einen Recall von 0,68.
- Einschränkungen
- Das Modell eignet sich gut für gepflasterte kommerzielle Parkplätze.
- Das Modell hat möglicherweise Probleme bei gepflasterten Oberflächen mit ähnlicher Oberflächenreflektion.
Zugreifen auf das Modell und Herunterladen des Modells
Laden Sie das vortrainierte Modell Parking Lot Classification — USA aus 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 zu ArcGIS Living Atlas of the World.
- Melden Sie sich mit Ihren ArcGIS Online-Anmeldedaten an.
- Suchen Sie nach Parking Lot Classification — USA, 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 |
|---|---|
| Juli 2023 | Erste Version von "Parking Lot Classification – USA" |