La surveillance des effectifs d’une espèce animale donnée est un facteur essentiel pour comprendre son habitat et assurer sa préservation. Le comptage permet de connaître l’habitat de l’animal, son lieu de reproduction, son mode de migration et d’autres comportements. Les phoques forment un maillon important de la chaîne alimentaire dans la cryosphère de l’Arctique. Or, les effets du réchauffement mondial et du changement climatique ont des répercussions sur la banquise et de ce fait sur les phoques. Ces phoques constituent la principale source de nourriture pour des animaux vulnérables comme les ours polaires. La diminution de la population des phoques est lourde de conséquences pour l’écosystème.
Les développements en matière d’images de drone et la technologie qui l’accompagne ont conduit à des avancées dans le champ de la détection et de l’identification de nombreux types de faune sauvage. Les phoques de l’Arctique vivent dans des conditions climatiques extrêmes impropres à la vie humaine. Les drones peuvent fonctionner dans ces conditions extrêmes et couvrir de grandes superficies en peu de temps. Les modèles de Deep Learning appliquées aux images de drone détectent les animaux de manière efficace et contribue à leur recensement. Ce modèle détecte les phoques annelés et les phoques barbus sur des images de drone haute résolution de la région Arctique.
Licence requise
Pour réaliser ce processus, les licences suivantes sont nécessaires :
- ArcGIS Desktop : extension ArcGIS Image Analyst pour ArcGIS Pro
- ArcGIS Enterprise : ArcGIS Image Server
- ArcGIS Online : ArcGIS Image for ArcGIS Online
Détails du modèle
Ce modèle présente les caractéristiques suivantes :
- Entrée - images de drone haute résolution (3 à 5 centimètres) individuelles ou orthomosaïque.
- Sortie - Classe d’entités contenant les phoques.
- Calcul - Ce processus sollicite beaucoup de ressources de calcul, il est donc recommandé de s’équiper d’un processeur graphique avec des capacités de calcul CUDA 6.0 au minimum.
- Géographies concernées - Ce modèle est prévu pour fonctionner parfaitement dans la cryosphère de l’Arctique.
- Architecture - Ce modèle utilise l’architecture modèle FasterRCNN mise en œuvre dans ArcGIS API for Python.
- Métriques de l’exactitude - Ce modèle a un score de précision moyen de 0,776 pour les phoques avec un score F-1 de 0,874.
Accéder et télécharger le modèle
Téléchargez le modèle pré-entraîné Détection des phoques de l’Arctique à partir de ArcGIS Living Atlas of the World. Vous pouvez également accéder directement au modèle à partir de ArcGIS Pro en utilisant l’outil Détecter des objets à l’aide d’algorithmes de Deep Learning ou l’utiliser dans ArcGIS Image for ArcGIS Online.
- Accédez à ArcGIS Living Atlas of the World.
- Connectez-vous à l'aide de vos identifiants de connexion ArcGIS Online.
- Recherchez Détection des phoques de l’Arctique et ouvrez la page de l’élément à partir des résultats de recherche.
- Cliquez sur le bouton Download (Télécharger) pour procéder au téléchargement du modèle.
Vous pouvez utiliser le fichier .dlpk téléchargé directement dans ArcGIS Pro ou le charger et l’utiliser dans ArcGIS Enterprise. Il est également possible d’optimiser le modèle pré-entraîné, si nécessaire.
Notes de version
Voici les notes de version :
| Date | Description |
|---|---|
| Mars 2022 |
|
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