マングローブは健やかな沿岸生態系の保全と維持に不可欠です。 マングローブは生物多様性に富み、多種多様な動植物種の生息地となっています。 マングローブは、内陸沿岸部を、津波などによる侵食や高潮の影響から保護しています。 これらの要因のため、マングローブの監視と保全は重要な活動になっています。 さまざまな気象現象や開発のための埋め立てなどの沿岸活動が原因で、マングローブの森は急速に減少しているため、 マングローブを積極的に監視して保護活動を行う必要があります。 このディープ ラーニング モデルにより、マングローブの森を迅速に監視することができます。
地図上にマングローブの位置を示す土地被覆のパブリック データセットはいくつかありますが、これらのパブリック データセットの空間的および時間的範囲は、必ずしもユーザーの要件を満たしているとは限りません。 また、特定時間のデータセットの作成は、専門知識と時間が必要なため、難しい作業です。 このディープ ラーニング モデルを使用して、面倒な手作業によるプロセスを自動化し、必要な時間と労力を著しく軽減します。
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、またはイメージ サービス。
- 出力 - マングローブとその他の 2 つの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。
- 適用できる地域 - このモデルは、全世界で適切に機能します。
- 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。
- 精度メトリクス - このモデルの精度は 97.4 パーセントです。
モデルへのアクセスとダウンロード
Mangrove Classification (Landsat 8) 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。
- 「Mangrove Classification (Landsat 8)」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 11 月 |
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