太陽光発電は環境に優しく、政府機関や配電会社によって推進されています。 政府機関は、ソーラー パネルの検出を活用して、ソーラー パネルを設置した居住者に免税やクレジットなどのインセンティブを提供できます。 政策立案者は、ソーラー パネルの検出により、太陽光発電が不足している地域で太陽光発電の認知度を高め、使用を促進するための導入と枠組みのスキーマを評価することができます。 この情報は、ソーラー パネル設置や公益事業の企業に提供される情報としても有益で、マーケティング活動の方向転換に役立ちます。
調査や現地訪問など、ソーラー パネルの設置に関する情報を入手する従来の方法は、時間がかかり、誤りが発生しがちです。 ディープ ラーニング モデルは、複雑な意味論を学習する能力が高く、高品質の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、ソーラー パネルの抽出作業を自動化し、時間と労力を大幅に軽減します。
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 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 - ソーラー パネル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、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 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 0.76 です。
モデルへのアクセスとダウンロード
Solar Panel Detection - USA 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、Detect Solar Panels ArcGIS Pro プロジェクト テンプレートを使用して 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。
- 「Solar Panel Detection - USA」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 |
|---|---|
| 2021 年 11 月 |
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