このドキュメントは、ArcGIS Living Atlas of the World で使用できる Palm Tree Detection 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て、高解像度の画像でヤシの木を検出します。
Palm Tree Detection は、ヤシの木の生産量の予測、ヤシの木の成長状況の監視、生産性の最大化などの用途に適用できます。 高解像度の航空写真やドローン画像は、時空間範囲が広いため、ヤシの木の検出に利用できます。
ヤシの木の検出ストーリーでは、一般的なワークフローと結果の詳細を説明します。
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 - 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 (5 ～ 15 センチメートルの空間解像度)。
- 出力 - ヤシの木の位置を示す境界四角形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、CUDA の最小計算能力が 6.0 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 FasterRCNN モデル アーキテクチャを使用します。
- 精度メトリクス - このモデルの平均精度スコアは 0.75 です。
モデルへのアクセスとダウンロード
Palm Tree Detection 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。
- 「Palm Tree Detection」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 1 月 |
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