In der Hochwasserüberwachung und im Hochwassermanagement, z. B. in der Katastrophenhilfe nach einer Flut, ist die Identifizierung überschwemmter Gebiete eine Herausforderung für Einsatzkräfte und politische Entscheidungsträger. Durch die immer leichtere Zugänglickeit von Erdbeobachtungsdaten und die kontinuieriche Weiterentwicklung von Deep-Learning-Methoden haben sich effiziente Möglichkeiten für die Automatisierung der Hochwasserüberwachung und des Hochwassermanagements ergeben. Deep-Learning-Modelle zur Segmentierung von Überschwemmungsgebieten haben sich als wichtiges Hilfsmittel zur genauen Identifizierung und Abgrenzung der betroffenen Regionen anhand von Satellitenbildern erwiesen.
Bei dem vortrainierten Modell Prithvi-100M-sen1floods11, welches das Ergebnis einer Zusammenarbeit zwischen der NASA und IBM ist, handelt es sich um eine Optimierung des Ausgangsmodells zur Erdbeobachtung Prithvi-100m, das auf dem Dataset Sen1Floods11 basiert. Mit diesem Modell lässt sich das Ausmaß von Überschwemmungen anhand von multispektralen Satellitenbildern segmentieren.
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
Modelldetails
Dieses Modell hat die folgenden Merkmale:
- Eingabe: Raster (6-Band-Komposit), Mosaik-Dataset oder Image-Service
- Ausgabe: Klassifiziertes Raster mit drei Klassen (kein Wasser, Wasser/Überschwemmung/, keine Daten/Wolken)
- 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 den weltweiten Einsatz.
- Achitektur: Das Modell beinhaltet Modell Prithvi-100M-sen1floods11 von IBM und NASA und verwendet einen selbstüberwachenden Encoder, der mit einer ViT-Architektur und der MAE-Lernstrategie (Masked AutoEncoder) entwickelt wurde.
- Trainingsdaten: Das Modell ist eine Optimierung des vortrainierten Modells Prithvi-100m , das auf dem Dataset Sen1Floods11 basiert.
- Accuracy-Kennwerte: Die mittlere Intersection Over Union des Modells liegt bei 88,68 Prozent und seine mittlere Accuracy bei 94,37 Prozent.
Zugreifen auf das Modell und Herunterladen des Modells
Das vortrainierte Modell Prithvi - Flood Segmentation steht im ArcGIS Living Atlas of the World zum Download bereit. 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 Prithvi - Flood Segmentation, 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 |
|---|---|
| Januar 2024 | Erste Version von "Prithvi - Flood Segmentation" |