海鳥は、餌が豊富なため、海や湿地などの海洋生息地の近辺で見られます。 海鳥の餌は、主に魚や昆虫です。 沿岸地域は汚染、商業漁業、生息地の劣化、鉱物の採取、人間によるかく乱などの影響を受けやすいため、海鳥の個体数は他の鳥に比べてはるかに速い速度で減少しています。また、海鳥は、水陸の両方の捕食種によっても絶滅の危機にさらされています。 生息地のジオグラフィを別にしても、海鳥は自分の巣やひな鳥を守る能力があまりありません。 繁殖と産卵は、巣の材料がほとんどまたはまったくない海岸や島の裸地、開けた砂地や岩場などの見通しのよい生息地で行われます。
ロイヤル アジサシとカスピ アジサシは、350 余りの海鳥の種類のうちの 2 種です。 これらのアジサシの成鳥のサイズは 45 ～ 60 cm、重さは 350 ～ 750 g です。 海鳥のサイズは小さなオブジェクトのカテゴリに分類されるため、検出するには非常に高解像度の画像が必要です。 ドローンと AI の近年の技術革新により、広い地理的領域で高解像度の画像を取り込み、さまざまな形状やサイズのオブジェクトを検出できるようになりました。 ドローンは、鳥の個体数へのかく乱も減らします。 ドローンは配備が簡単で、ハリケーンや油の流出などの災害の後でも頻繁に調査を実施できます。このディープ ラーニング モデルは、高解像度の航空写真から海鳥 (ロイヤル アジサシとカスピ アジサシ) を検出する作業を自動化するのに役立ちます。 これは、効果的な海鳥の生息地保護エリアのマッピングに有用です。
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 - 高解像度 RGB 画像 (1.0 センチメートルの解像度)。
- 出力 - 検出された海鳥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、西アフリカの沿岸地域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
Seabird (Tern) Detection - Africa 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。
- 「Seabird (Tern) Detection - Africa」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 |
|---|---|
| 2022 年 9 月 |
|