Verwenden des Modells

Sie können dieses Modell im Werkzeug Pixel mit Deep Learning klassifizieren verwenden, das in der Toolbox "Image Analyst" in ArcGIS Pro verfügbar ist.

Empfohlene Bilddatenkonfiguration

Die folgende Bilddatenkonfiguration wird empfohlen:

• Auflösung: Die erwartete Auflösung von SAR-Bildern ist 10 Meter.
• Dynamischer Bereich: 8-Bit
• Bänder: Sentinel-1-SAR-Polarisierungsband-Raster (3-Band, C-Band, GRD, VH)

Extrahieren von Gewässern

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um Gewässer aus den Bilddaten zu extrahieren:

1. Öffnen Sie ArcGIS Pro, und erstellen Sie ein ArcGIS Pro-Projekt. Stellen Sie sicher, dass Sie in ArcGIS Pro ein Sentinel-1-SAR-Polarisierungsband-Raster (C-Band, GRD, VH) hinzugefügt haben. (Hinweis: Sie können die Bilddaten vom Copernicus Open Access Hub oder vom Sentinel Hub herunterladen.)

   

2. Laden Sie das Modell Water Body Extraction (SAR) – USA herunter.
3. Zoomen Sie auf einen Interessenbereich.

   

4. Klicken Sie im Bereich Inhalt mit der rechten Maustaste auf das Raster. Klicken Sie auf Daten, und wählen Sie Raster exportieren aus, um ein 3-Band-Raster zu erstellen. Legen Sie die Variablen auf der Registerkarte Allgemein wie folgt fest:
   1. Ausgabe-Raster-Dataset: Der Name und das Format für das zu erstellende Raster-Dataset
   2. Koordinatensystem: Ausgabekoordinatensystem
   3. Ausschneidegeometrie: Ändern Sie den Parameter gegebenenfalls.
   4. Renderer-Einstellungen: Aktivieren Sie RGB erzwingen und Renderer verwenden.

      

5. Navigieren Sie zu Werkzeuge auf der Registerkarte Analyse.
   
6. Klicken Sie im Bereich Geoverarbeitung auf die Registerkarte Toolboxes, wählen Sie Image Analyst Tools aus, und navigieren Sie unter Deep Learning zum Werkzeug Pixel mit Deep Learning klassifizieren.

   

7. Legen Sie die Variablen auf der Registerkarte Parameter wie folgt fest:
   1. Eingabe-Raster: Wählen Sie den Layer mit Sentinel-1-Polarisierungsband-Bilddaten (3-Band, GRD, VH) aus.
   2. Klassifiziertes Ausgabe-Raster: Legen Sie die Ausgabe-Feature-Class fest, die die Klassifizierungsergebnisse als binäres Raster, das Wasser- und Nicht-Wasserklassen darstellt, enthalten soll.
   3. Modelldefinition (optional): Wählen Sie die .dlpk-Datei des vortrainierten oder optimierten Modells aus.
   4. Modellargumente (optional): Ändern Sie gegebenenfalls die Werte der Argumente.

      

8. Legen Sie die Variablen auf der Registerkarte Umgebungen wie folgt fest:
   1. Verarbeitungsausdehnung: Wählen Sie "Aktuelle Anzeigeausdehnung" oder eine andere Option aus dem Dropdown-Menü aus.
   2. Zellengröße: Ändern Sie den Wert gegebenenfalls. (Hinweis: Die erwartete Auflösung von SAR-Bildern ist 10 Meter.)
   3. Prozessortyp: Wählen Sie nach Bedarf "CPU" oder "GPU" aus. Wenn eine GPU verfügbar ist, wird empfohlen, die Option "GPU" auszuwählen und mit GPU-ID die zu verwendende GPU anzugeben.

      

9. Klicken Sie auf Ausführen. Wenn die Verarbeitung abgeschlossen ist, wird das klassifizierte Ausgabe-Raster der Karte hinzugefügt.