このディープ ラーニング モデルを使用して、高解像度のドローンまたは航空写真で樹木を検出してセグメント化します。 樹木のセグメンテーションは、植生管理、林業、都市計画などの用途に適用できます。 高解像度の航空写真やドローン画像は、時空間範囲が広いため、樹木の検出に利用できます。
このディープ ラーニング モデルは DeepForest に基づき、National Ecological Observatory Network が提供するデータでトレーニングされています。 このモデルでは、1,100 万個の画像と 10 億個以上のマスクから成る 1-Billion mask dataset (SA-1B) を使用してトレーニングされた、Meta による Segment Anything Model (SAM) も使用されています。
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 - 8 ビット、3 バンドの高解像度の航空写真。
- 出力 - 樹木ごとに別個のマスク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 DeepForest Python パッケージに基づき、Torchvision に実装された RetinaNet モデル アーキテクチャおよび Meta によるオープンソース Segment Anything Model (SAM) を使用します。
- 精度メトリクス - このモデルの精度と再現率のスコアはそれぞれ 0.66 と 0.79 です。
モデルへのアクセスとダウンロード
Tree 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。
- 「Tree 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 |
|---|---|
| 2023 年 7 月 | Tree Segmentation の初回リリース |