Verwenden des Modells

1. Laden Sie das Modell Road Extraction – Global herunter, und fügen Sie den Bilddaten-Layer in ArcGIS Pro hinzu.
2. Zoomen Sie auf einen Interessenbereich.

   

3. Klicken Sie auf der Registerkarte Analyse auf Werkzeuge.

   

4. Klicken Sie im Bereich Geoverarbeitung auf die Registerkarte Toolboxes, blenden Sie Image Analyst Tools ein, und wählen Sie unter Deep Learning das Werkzeug Objekte mit Deep Learning erkennen aus.

   

5. Legen Sie die Parameter auf der Registerkarte Parameter wie folgt fest:
   1. Eingabe-Raster: Wählen Sie die Bilddaten aus.
   2. Ausgabe der erkannten Objekte: Legen Sie die Ausgabe-Feature-Class fest, die die erkannten Objekte enthalten soll.
   3. Modelldefinition: Wählen Sie die .dlpk-Datei des vortrainierten Modells aus.
   4. Argumente (optional): Ändern Sie gegebenenfalls die Werte der Argumente.
   5. Non Maximum Suppression: Aktivieren Sie optional das Kontrollkästchen, um die überlappenden Features mit niedrigerem Konfidenzwert zu entfernen.

      Wenn Sie das Kontrollkästchen aktiviert haben, führen Sie die folgenden Schritte aus:

      • Legen Sie Feld für die Konfidenzpunktzahl fest.
      • Legen Sie Klassenwertefeld fest (optional).
      • Legen Sie Maximale Überlappungsrate fest (optional).

      

      Hinweis:

      Um direkt über ArcGIS Pro auf das Modell zuzugreifen (unterstützt in ArcGIS Pro 2.7 und höher), klicken Sie auf die Schaltfläche "Durchsuchen", und suchen Sie nach dem Modell.

      

6. Legen Sie die Werte auf der Registerkarte Umgebungen wie folgt fest:
   1. Verarbeitungsausdehnung: Wählen Sie Aktuelle Anzeigeausdehnung oder eine andere Option aus dem Dropdown-Menü aus.
   2. Zellengröße: Legen Sie den Wert auf 1 fest.

      Die erwartete Raster-Auflösung ist 1 Meter.

   3. Prozessortyp: Wählen Sie CPU aus. Dieses Modell kann nur auf einer CPU ausgeführt werden.

      

7. Klicken Sie auf Ausführen.

   Der Ausgabe-Layer wird der Karte hinzugefügt.