洪水後の災害対応を含む洪水監視および管理において、水没地域の特定は緊急対応要員や政策決定者にとっての課題となります。 地球観測データのアクセシビリティの向上と、ディープ ラーニング手法の絶え間ない進歩により、洪水の監視と管理の自動化が効率的に行えるようになりました。 Flood segmentation ディープ ラーニング モデルは、洪水の影響を受けた地域を衛星画像から正確に特定し、作図するタスクを支援する重要なツールとして登場しました。
Prithvi-100M-sen1floods11 事前トレーニング済みモデルは、地球観測のための基礎モデルである Prithvi-100m、Sen1Floods11 データセットを微調整することで、NASA と IBM によって開発されました。 このモデルを使用し、マルチスペクトル衛星画像の洪水の範囲をセグメント化するプロセスを自動化します。
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 (6 バンド コンポジット)、モザイク データセット、またはイメージ サービス。
- 出力 - 3 クラス (水なし、水/洪水、データなし/クラウド) に分類されたラスター。
- 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、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 IBM と NASA の Prithvi-100M-sen1floods11 モデルをパッケージ化し、ViT アーキテクチャとマスク自動符号化器 (MAE) 学習戦略で開発された自己教師付きエンコーダを使用します。
- トレーニング データ - このモデルは、Sen1Floods11 データセットを使用して事前にトレーニングされた Prithvi-100m モデルを微調整します。
- 精度測定基準 - このモデルの平均 IoU (Intersection over Union) は 88.68 パーセント、平均精度は 94.37 パーセントです。
モデルへのアクセスとダウンロード
Prithvi - Flood Segmentation 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。
- 「Prithvi - Flood Segmentation」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。
| 日付 | 説明 |
|---|---|
| 2024 年 1 月 | Prithvi - Flood Segmentation の初回リリース |