Las aves marinas se encuentran cerca de hábitats marinos, como mares y humedales, debido a la disponibilidad de alimentos. En su mayor parte se alimentan de peces y insectos. La población de aves marinas está disminuyendo a una velocidad mucho más rápida en comparación con la de otras aves, ya que la región costera es sensible a la contaminación, la pesca comercial, la degradación de los hábitats, la extracción de minerales, las alteraciones introducidas por los humanos, etc. Además, las aves marinas están amenazadas por especies depredadoras tanto terrestres como marinas. Aparte de la geografía de su hábitat, no tienen mucha capacidad para defender sus nidos ni proteger a sus jóvenes. La reproducción y la puesta de huevos ocurren en hábitats abiertos, como suelo desnudo y áreas abiertas de arena o rocas, en zonas costeras e islas con poco o ningún material de nidificación.
El charrán real y la pagaza piquirroja son dos de las 350 raras especies de aves marinas. Estos charranes adultos pueden tener un tamaño de 45-60 cm y un peso de 350-750 g. Su tamaño los coloca en la categoría de objetos pequeños y, por lo tanto, necesitamos imágenes de alta resolución para detectarlos. Las últimas innovaciones en drones e IA nos han permitido capturar imágenes de alta resolución sobre un área geográfica grande y detectar objetos de diferentes formas y tamaños. Los drones también reducen la perturbación de la población de aves. Los drones son más fáciles de implementar y pueden realizar levantamientos topográficos frecuentes incluso después de catástrofes como huracanes, vertidos de petróleo, etc. Este modelo de aprendizaje profundo ayuda a automatizar la detección de aves marinas (charranes reales y pagazas piquirrojas) a partir de imágenes aéreas de alta resolución. Esto puede ayudar en la representación cartográfica eficaz de áreas de protección de espacios para aves marinas.
Requisitos de licencia
Para completar este flujo de trabajo, los requisitos de licencia son los siguientes:
- ArcGIS Desktop: extensión ArcGIS Image Analyst para ArcGIS Pro
- ArcGIS Enterprise: ArcGIS Image Server con análisis de ráster configurados
- ArcGIS Online: ArcGIS Image for ArcGIS Online
Detalles del modelo
Este modelo tiene las siguientes características:
- Entrada: imágenes RGB de alta resolución (resolución de 1,0 centímetros).
- Salida: clase de entidad que contiene las aves marinas detectadas.
- Calcular: este flujo de trabajo requiere potencia de cálculo y se recomienda una GPU con una capacidad de cálculo CUDA mínima de 6.0.
- Geografías aplicables: esta previsto que este modelo funcione bien en la región costera de África occidental.
- Arquitectura: este modelo utiliza la arquitectura de modelo Mask R-CNN implementada en ArcGIS API for Python.
- Métricas de precisión: este modelo tiene una puntuación media de precisión de 0,75.
Acceder al modelo y descargarlo
Descargue el modelo preentrenado Detección de aves marinas (charranes): África desde ArcGIS Living Atlas of the World. También puede acceder al modelo directamente desde ArcGIS Pro o usarlo en ArcGIS Image for ArcGIS Online.
- Vaya a ArcGIS Living Atlas of the World.
- Inicie sesión con sus credenciales de ArcGIS Online.
- Busque Detección de aves marinas (charranes): África y abra la página de elemento desde los resultados de búsqueda.
- Haga clic en el botón Descargar para descargar el modelo.
Puede usar el archivo .dlpk descargado directamente en ArcGIS Pro o cargarlo y utilizarlo en ArcGIS Enterprise. Además, si es necesario, puede ajustar el modelo preentrenado.
Notas sobre la versión
Las notas de la versión son las siguientes:
| Fecha | Descripción |
|---|---|
| Septiembre de 2022 |
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