Dans l’agriculture moderne, la classification des cultures joue un rôle essentiel. Elle fournit des informations importantes pouvant faciliter des tâches telles que la surveillance des récoltes précoces et la gestion de l’irrigation. Toutefois, la classification des cultures représente un défi de taille pour les responsables politiques, car il est particulièrement difficile de distinguer les différents types de cultures. L’amélioration de l’accessibilité à l’imagerie satellite enrichie d’informations temporelles et spectrales, ainsi que le perfectionnement des méthodes de Machine Learning, ouvrent de nouveaux horizons en matière de surveillance et de gestion automatisées de la production agricole et de l’utilisation du sol à grande échelle.
Le modèle pré-entraîné Prithvi-100M-multi-temporal-crop-classification a été développé par la NASA et IBM, en optimisant leur modèle de base d’observation terrestre, le jeu de données Prithvi-100m, multitemporal crop classification. Utilisez ce modèle pour automatiser le processus d’identification et de classification des différentes cultures dans l’imagerie satellite multispectrale.
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 avec l’analyse raster configurée
- ArcGIS Online : ArcGIS Image for ArcGIS Online
Détails du modèle
Ce modèle présente les caractéristiques suivantes :
- Entrée - Raster (composite 18 bandes), jeu de données mosaïque ou service d’imagerie.
- Sortie - Raster classé avec 13 classes de la couche de données de terres agricoles.
- 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 6.0 ou supérieures.
- Géographies concernées - Ce modèle est prévu pour fonctionner parfaitement aux États-Unis.
- Architecture - Ce modèle contient le modèle Prithvi-100M-multitemporal crop classification développé par la NASA et IBM et utilise un encodeur auto-supervisé développé à l’aide d’une architecture ViT et d’une stratégie d’apprentissage MAE (Masked AutoEncoder).
- Données d’entraînement - Ce modèle optimise le modèle pré-entraîné Prithvi-100m à l’aide du jeu de données multitemporal crop classification.
- Métriques d’exactitude du modèle - Intersection sur union moyenne de 0,43 et exactitude moyenne de 64,06 %.
Accéder et télécharger le modèle
Téléchargez le modèle pré-entraîné Prithvi - Classification des cultures à partir de ArcGIS Living Atlas of the World. Vous pouvez également accéder au modèle directement dans ArcGIS Pro 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 Prithvi - Classification des cultures 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 |
|---|---|
| Janvier 2024 | Première version du modèle Prithvi - Classification des cultures |
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