土地被覆は地球の表面を表します。 土地被覆マップは、都市計画、資源管理、変化の検出、農業、および地表に関連する情報を必要とするその他のさまざまな用途に役立ちます。 土地被覆の分類は複雑な作業で、従来の方法で把握するのは容易なことではありません。 ディープ ラーニング モデルは、これらの複雑な意味論を学習する能力が高く、より優れた結果を生み出すことができます。
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 Pro の ArcGIS Image Analyst 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 - ラスター、モザイク データセット、イメージ サービスの形式の Sentinel-2 L2A BOA 反射率ラスター。
- 出力 - Corine Land Cover (CLC) 2018 と同じクラスの分類ラスター。
- 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。
- 適用可能地域 - このモデルは、米国、ヨーロッパ、インド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 U-net モデル アーキテクチャを使用します。
- 精度評価基準 - このモデルの平均精度スコアは 0.82 です。
モデルへのアクセスとダウンロード
Land Cover Classification (Sentinel - 2) 事前トレーニング済みモデルを ArcGIS Living Atlas of the World から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。
- 「Land Cover Classification (Sentinel - 2)」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 |
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| 2021 年 2 月 |
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