Solarenergie ist umweltfreundlich und wird von Behörden und Energieversorgungsunternehmen gefördert. Behörden können die Erkennung von Solarkollektoren nutzen, um Bewohnern, die diese installiert haben, Anreize wie Steuerbefreiungen und Gutschriften zu anzubieten. Politische Entscheidungsträger können mit ihrer Hilfe die Akzeptanz messen und Programme erarbeiten, die in Gebieten mit einer geringen Verbreitung von Solarenergie ihre Wahrnehmung verbessern und ihre Nutzung fördern. Diese Informationen können auch als Anregungen für Unternehmen, die sich mit der Installation von Solarkollektoren befassen, und für Versorgungsunternehmen dienen und ihnen bei der Planung zielgerechter Marketingmaßnahmen helfen.
Herkömmliche Methoden für die Gewinnung von Informationen zur Installation von Solarkollektoren, beispielsweise Surveys und Besuche vor Ort, sind zeitaufwendig und fehleranfällig. Deep-Learning-Modelle sind gut dafür geeignet, komplexe Semantik zu erlernen, und können Ergebnisse von hoher Qualität liefern. Verwenden Sie dieses Deep-Learning-Modell, um die Erkennung von Solarkollektoren zu automatisieren und damit 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: Raster, Mosaik-Dataset oder Image-Service (räumliche Auflösung 5–15 Zentimeter)
- Ausgabe: Feature-Class mit Rahmen, die Positionen von Solarkollektoren darstellen
- 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 die Vereinigten Staaten.
- Architektur: Das Modell verwendet die in ArcGIS API for Python implementierte MaskRCNN-Modellarchitektur.
- Accuracy-Kennwerte: Das Modell hat einen durchschnittlichen Precision-Score von 0,76.
Zugreifen auf das Modell und Herunterladen des Modells
Laden Sie das vortrainierte Modell Solar Panel Detection – USA aus dem ArcGIS Living Atlas of the World herunter. Alternativ können Sie direkt über ArcGIS Pro mit der ArcGIS Pro-Projektvorlage Detect Solar Panels 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 Solar Panel Detection – 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 |
|---|---|
| November 2021 |
|