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、および ArcGIS Pro のArcGIS 3D Analyst extension
- 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 - このモデルは、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 (30 ～ 50 センチメートルの空間解像度) を使用します。
- 出力 - このモデルは、道路および非道路クラスを表したバイナリ ラスターを生成します。
- 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、米国、カナダ、メキシコ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 - このモデルは、ArcGIS API for Python に実装された MultiTaskRoadExtractor 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 mIOU スコアは 0.65 です。
モデルへのアクセスとダウンロード
Road Extraction - North America 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、AI モデルを使用したフィーチャの抽出 (Extract Features Using AI Models) ArcGIS Pro 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。
- 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 - North America」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。
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