このドキュメントは、ArcGIS Living Atlas of the World で使用できる Agricultural Field Delineation ディープ ラーニング モデルの使用方法について説明しています。 このモデルを使用し、Sentinel-2 画像を使って農地を作図できます。
農地の境界の作図には、作物の管理、精密農業、土地利用の計画、農作物保険など、幅広い用途があります。 画像から手作業で農地をデジタル化するには、労力と時間がかかります。 このディープ ラーニング モデルは、衛星画像から農地の境界線を抽出する処理を自動化することで、必要な時間と労力を大幅に削減します。 さまざまな種類の作物、地理的領域、画像条件に適応できるため、大規模な運用に適しています。
ライセンス要件
このワークフローを完了する場合のライセンス要件は次のとおりです。
- ArcGIS Desktop - ArcGIS Image Analyst の ArcGIS Pro エクステンション
- ArcGIS Enterprise - ラスター解析が構成された ArcGIS Image Server。
- ArcGIS Online—ArcGIS Image for ArcGIS Online
モデルの詳細
このモデルには以下の特性があります。
- 入力 - 大気圏下 (BOA) 反射率プロダクトを使用した Sentinel-2 L2A 12 バンド マルチスペクトル画像。
- 出力 - 作図された農地を含むフィーチャクラス。
- 計算 - このワークフローは計算負荷が高いため、計算能力が 6.0 以上の GPU が推奨されます。
- 適用できる地域 - このモデルは、米国で適切に機能するよう設計されています。
- アーキテクチャ - このモデルは、ArcGIS API for Python に実装された Mask R-CNN モデル アーキテクチャを使用します。
- 精度メトリクス - このモデルのフィールドの平均精度スコアは 0.64 です。
- 制限事項 - このモデルは農用地でのみ効果的に使用でき、起伏のある地域では満足な結果が得られない可能性があります。
モデルへのアクセスとダウンロード
ArcGIS Living Atlas of the World から Agricultural Field Delineation 事前トレーニング済みモデルをダウンロードします。 または、ArcGIS Pro からモデルに直接アクセスするか、ArcGIS Image for ArcGIS Online でモデルを使用します。
- ArcGIS Living Atlas of the World を参照します。
- 自分の ArcGIS Online アカウントの認証情報を使用してサイン インします。
- 「Agricultural Field Delineation」を検索して、検索結果からアイテム ページを開きます。
- [ダウンロード] ボタンをクリックして、モデルをダウンロードします。
ダウンロードした .dlpk ファイルを ArcGIS Pro で直接使用することも、ArcGIS Enterprise にアップロードして使用することもできます。 さらに、必要に応じて事前トレーニング済みモデルを微調整できます。
リリース ノート
以下はリリースノートです。
| Date | 説明 |
|---|---|
| 2024 年 1 月 | Agricultural Field Delineation |