道路レイヤーは、都市の計画と開発、変化の検出、インフラストラクチャの計画、およびその他のさまざまな用途で、ベースマップおよび解析ワークフローの準備に役立ちます。 画像からの道路のデジタイズは時間を要する作業で、通常はフィーチャを手作業でデジタイズして行います。 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、より適切な結果を生み出すことができます。 このディープ ラーニング モデルを使用して、道路の抽出作業を自動化し、必要な時間と労力を軽減します。
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 Image Analyst
- 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 (1 メートルの空間解像度)。
- 出力 - 道路中心線を表したバイナリ 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するよう設計されています。
- アーキテクチャ - この実装は、Songtao He 他による論文に基づいています。
- 精度メトリクス - このモデルの F1 スコアは、都市の規模のデータセットで 0.76、精度は 0.80、再現率は 0.72 です。
モデルへのアクセスとダウンロード
Road Extraction - Global 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、ディープ ラーニングを使用したオブジェクトの検出ツールを使用して ArcGIS Pro から直接モデルにアクセスするか、ArcGIS Image for ArcGIS Online でモデルを使用します。
注意:
これは、更新されたバージョン 2 のモデルです。 以前のバージョンは非推奨になりました。
- 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。
- 「Road Extraction - Global」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。
| 日時 | 備考 |
|---|---|
| 2024 年 8 月 | Road Extraction - Global の第 2 回リリース |
2022 年 1 月 | Road Extraction - Global の初回リリース |