Die Anzahl der Installationen von Windkraftanlagen steigt weltweit rapide. Diese Anlagen sind in Luftbildern sichtbar. Es ist jedoch eine mühsame Aufgabe, manuell Bilddaten zu analysieren und die Anlagen in einer Karte zu markieren. Dieses Modell kann Windkraftanlagen erkennen und Rahmen um ihre genauen Positionen zeichnen.
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: Hochauflösende (60 cm) Luftbilder (8-Bit, 3-Band)
- Ausgabe: Feature-Class, die erkannte Windkraftanlagen enthält
- 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 und die Niederlande, kann jedoch auch in anderen Gebieten ausprobiert werden.
- Architektur: Das Modell verwendet die in ArcGIS API for Python implementierte FasterRCNN-Modellarchitektur.
- Accuracy-Kennwerte: Das Modell hat einen durchschnittlichen Precision-Score von 0,96.
Zugreifen auf das Modell und Herunterladen des Modells
Laden Sie das vortrainierte Modell Wind Turbine 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 Wind Turbine 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 |
|