ArcGIS Living Atlas of the World から入手できる Oil Spill Detection (SAR) 事前トレーニング済みモデルを使用して、Sentinel-1 の SAR (Synthetic Aperture Radar) 画像から石油流出を抽出します。
石油流出は、海洋汚染の主な原因であり、環境、経済、および海洋生態系に影響を与えます。 石油流出による有毒化学物質は海に何年も残留したり海底に沈んだりして、堆積速度に影響を与える可能性があります。 多くの石油流出は偶発的なものですが、貨物船が廃油やビルジ水を投棄することによって故意に引き起こされる場合もあります。 海面の油を特定、検出、除去することは困難です。定期的な監視は、不法投棄の防止と浄化作業の支援に役立ちます。
このディープ ラーニング モデルは、Sentinel-1 の SAR データから潜在的な石油流出を検出する作業を自動化します。 SAR データは、安価であるうえに、雲量の影響を受けることなく、あらゆる気象条件で昼夜を問わず収集されます。 このモデルを使用して、調査または監視が必要な潜在的な石油流出を特定し、時間と労力を大幅に軽減します。
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—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 - 8 ビット、3 バンドの Sentinel-1 C バンド SAR GRD VV 偏波バンド ラスター。
- 出力 - 石油流出を表すフィーチャ レイヤー
- 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、世界中の Sentinel-1 VV バンド ラスター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 MaskRCNN モデル アーキテクチャを使用します。
- 精度メトリクス - このモデルの精度スコアは 69 パーセントです。
モデルへのアクセスとダウンロード
Oil Spill Detection (SAR) 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。
- 「Oil Spill Detection (SAR)」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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| 2022 年 11 月 |
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