モデルの使用

このモデルは、ArcGIS Pro の Image Analyst ツールボックスからアクセスできる [ディープ ラーニングを使用したオブジェクトの検出 (Detect Objects Using Deep Learning)] ツールで使用することができます。 以下の手順でモデルを使用して、画像の建物フットプリントを抽出します。

サポートされる画像

以下の特性を持つオルソ補正された画像 (リアルタイムまたは永続化されたオルソ プロダクト)

• 解像度 - 高解像度 (15 ～ 25 センチメートル)
• ビット深度 - 符号なし 8 ビット
• バンド - 3 バンド (たとえば、赤、緑、青)

注意:

オフナディア - 画像または傾斜角が大きい画像からは適切な結果が生成されません。

建物フットプリントの抽出

画像から建物フットプリントを抽出するには、次の手順を実行します。

1. 建物フットプリント抽出 - 中国 モデルをダウンロードして、ArcGIS Pro にイメージ レイヤーを追加します。
2. 対象地域にズームします。

   

3. [解析] タブで [ツール] をクリックします。

   

4. [ジオプロセシング] ウィンドの [ツールボックス] タブをクリックして [Image Analyst ツール] を展開し、[ディープ ラーニング] の [ディープ ラーニングを使用したオブジェクトの検出 (Detect Objects Using Deep Learning)] ツールを選択します。

   

5. [パラメーター] タブで、次のようにパラメーターを設定します。
   1. [入力ラスター] - 画像を選択します。
   2. [出力検出オブジェクト] - 検出された建物フットプリントを含む出力フィーチャクラスを設定します。
   3. [モデル定義] - 事前トレーニング済みモデルの .dlpk ファイルを選択します。
   4. [モデル引数] (オプション) - 必要に応じて引数の値を変更します。
   5. [Non Maximum Suppression] - オフのままにします。

      

6. [環境] タブで、次のように値を設定します。
   1. [処理範囲] - ドロップダウン メニューから [現在の表示範囲] または他の選択肢を選択します。
   2. [セル サイズ] - 値を「0.2」に設定します。 必要なラスター解像度は 0.2 メートルです。
   3. [プロセッサー タイプ] - 必要に応じて [CPU] または [GPU] を選択します。

      GPU が使用可能であれば [GPU] を選択し、[GPU ID] を、使用する GPU に設定することをお勧めします。

      

7. [実行] をクリックします。

   出力レイヤーがマップに追加されます。

   

建物フットプリントの正規化

次の手順を実行して、抽出された建物フットプリント フィーチャの外観を改善します。

1. [解析] タブの [ツール] を参照します。

   

2. [ジオプロセシング] ウィンドウの [ツールボックス] タブをクリックして [解析ツール] を展開し、[ペアワイズ ディゾルブ (Pairwise Dissolve)] ツールを参照します。

   

3. [パラメーター] タブで、次のように変数を設定します。
   1. [入力フィーチャ] - 抽出された建物フットプリント フィーチャ レイヤーを選択します。
   2. [出力フィーチャクラス] - ディゾルブされた建物フットプリントを含む出力フィーチャクラスを設定します。

      

   3. [実行] をクリックします。

      出力レイヤーがマップに追加されます。

      

4. [ジオプロセシング] ウィンドウの [ツールボックス] タブをクリックして [3D Analyst ツール] を展開し、[建物フットプリントの正規化 (Regularize Building Footprint)] ツールを参照します。

   

5. [パラメーター] タブで、次のように変数を設定します。
   1. [入力フィーチャ] - ディゾルブされた建物フットプリント フィーチャ レイヤーを選択します。
   2. [出力フィーチャクラス] - 正規化された建物フットプリントを含む出力フィーチャクラスを設定します。
   3. [方法] - [直角] を選択します。 [許容値] の値を「2」に、[精度] の値を「0.25」に設定します。

      

6. [実行] をクリックします。

   出力レイヤーがマップに追加されます。