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Utiliser le modèle

Vous pouvez utiliser ce modèle dans l’outil Classer des objets à l’aide d’algorithmes de Deep Learning disponible dans la boîte à outils Image Analyst dans ArcGIS Pro.

Configuration de l’imagerie recommandée

La configuration de l’imagerie recommandée est la suivante :

  • Résolution - La résolution de l’image attendue est de 224 x 224 pixels.
  • Imagerie -Image (RVB) à trois bandes 8 bits.
    Remarque :

    Les images en entrée doivent avoir un arrière-plan gris ou uni et ne comporte qu’une seule feuille entière par image, comme illustré dans l’image d’exemple ci-dessous.

Classer les maladies foliaires

Pour classer les maladies foliaires dans les images, procédez comme suit :

  1. Téléchargez le modèle Classification des maladies foliaires.
  2. Cliquez sur Add data (Ajouter des données) pour ajouter une image dans la fenêtre Contents (Contenu).
    Image ajoutée dans la fenêtre Contenu

    Vous allez exécuter la prévision sur cette image.

  3. Cliquez sur l’onglet Analysis (Analyse) et accédez à Tools (Outils).
    Outils de l’onglet Analyse dans ArcGIS Pro
  4. Dans la fenêtre Geoprocessing (Géotraitement), cliquez sur Toolboxes (Boîtes à outils) et développez Image Analyst Tools (Outils Image Analyst). Sélectionnez l’outil Classer des objets à l’aide d’algorithmes de Deep Learning sous Deep Learning.
    Outil Classer des objets à l’aide d’algorithmes de Deep Learning
  5. Sous l’onglet Parameters (Paramètres), définissez les variables comme suit :
    1. Input Raster (Raster en entrée) - Sélectionnez une image en entrée dans la liste déroulante ou dans l’emplacement d’un dossier.
    2. Output Classified Objects Feature Class (Classe d’entités des objets classés en sortie) - Définissez la classe d’entités en sortie.
    3. Model Definition (Définition du modèle) - Sélectionnez le fichier .dlpk de modèle pré-entraîné ou optimisé.
    4. Model Arguments (Arguments du modèle) (facultatif) - Remplacez les valeurs des arguments, si nécessaire.
      Onglet Paramètres de l’outil Classer des objets à l’aide d’algorithmes de Deep Learning
  6. Sous l’onglet Environments (Environnements), définissez les variables comme suit :
    1. Processing Extent (Étendue de traitement) - Sélectionnez l’étendue par défaut ou toute autre option dans le menu déroulant.
    2. Processor Type (Type de processeur) - Sélectionnez CPU (UC) ou GPU, le cas échéant.

      Il est recommandé de sélectionner GPU, si l’option est disponible et de définir GPU ID (ID GPU) pour indiquer le GPU à utiliser.

      Onglet Environnements de l’outil Classer des objets à l’aide d’algorithmes de Deep Learning
  7. Cliquez sur Run (Exécuter).

    La couche en sortie est ajoutée à la carte.

  8. Cliquez avec le bouton droit sur la couche d’entités en sortie dans la fenêtre Contents (Contenu) et cliquez sur Attribute Table (Table attributaire). La colonne Label de la table attributaire contient la maladie foliaire prévue figurant dans l’image.
    Choisissez la table attributaire pour obtenir la classe d’entités.
    Table attributaire présentant la classe prévue de la maladie foliaire.