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ピクセルの分類 (Classify Pixels Using Deep Learning)] ツールで使用できます。 以下の手順でモデルを使用して、画像の土地被覆を分類します。

画像の推奨構成

以下の画像構成をお勧めします。

• 画像 - Landsat 8 Collection 2 Level-2 画像
• 解像度 - 30 メートル
• サポートされる構成は以下のとおりです。
  • Landsat 8 Collection 2 Level-2 画像 - ラスター、モザイク データセット、またはイメージ サービスの形式の地表反射率。
• ラスター プロダクトを使用する場合は、画像をマップに追加する際に、必ず地表面反射率プロダクトを選択します。 モザイク データセットを使用する場合は、ラスターを追加する際に、必ず Landsat 8 ラスター タイプと地表面反射率処理テンプレートを選択してください。

土地被覆の分類

次の手順で、画像の土地被覆を分類します。

データの準備:
1. 次のプロダクト タイプに応じてデータを準備します。
   • ラスター プロダクト
   1. Land Cover Classification (Landsat 8) モデルをローカル コンピューターにダウンロードします。
   2. Landsat 8 Collection 2 Level-2 画像データが格納されているフォルダーに移動します。 フォルダーを展開して、ラスター プロダクトを見つけます。
   3. [MTL.txt] ファイルとして指定されたラスター プロダクトを展開し、[Surface Reflectance] から生成されたラスター データセットを選択します。

      

   • モザイク データセット
   1. ファイル ジオデータベース内のモザイク データセットを作成または検索します。 モザイク データセットを右クリックして、[モザイク データセットにラスターを追加] を選択します。
   2. ツールのダイアログで、[Landsat 8] ラスター タイプと [Surface Reflectance] 処理テンプレートを選択して、ツールを最後まで実行します。

      

   • ラスター データセット
   1. 従来、Landsat 8 Collection 2 データは、ラスター プロダクトとしての使用に必要な .txt メタデータ ファイルを含む一連の .tif データセットとして提供されています。 このメタデータ配布を利用できない場合は、[コンポジット バンド (Composite Bands)] ジオプロセシング ツールまたは [コンポジット バンド (Composite Bands)] ラスター関数のいずれかを使用してマルチバンド画像を作成できます。 この画像は推論の入力として使用できます。

      

      

データの処理:
2. 対象地域にズームします。

   

3. [解析] タブの [ツール] を参照します。

   

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 [Image Analyst ツール] を選択し、[ディープ ラーニング] の [ディープ ラーニングを使用したピクセルの分類 (Classify Pixels Using Deep Learning)] 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. [入力ラスター] - 前述の画像を選択します。
   2. [出力分類ラスター] - 分類結果を含む出力ラスター データセットを設定します。
   3. [モデル定義] - 事前トレーニングされた、または微調整されたモデルの .dlpk ファイルを選択します。 このユース ケースでは、前にダウンロードした Land Cover Classification (Landsat 8) モデルを利用します。
   4. [処理モード] - [モザイク画像として処理] モードを選択します。
   5. [引数] (オプション) - 必要に応じて引数の値を変更します。
      • [パディング] - 隣接するタイルの予測がブレンドされる画像タイルの境界のピクセル数。 値を大きくすると、エッジ アーティファクトが減少し、出力が滑らかになります。 パディングの最大値には、タイル サイズの値の半分を設定できます。
      • [batch_size] - モデル推論の各ステップで処理された画像タイルの数。 これは、お使いのグラフィックス カードのメモリに応じて異なります。
      • predict_background - True を設定した場合、背景クラスも分類されます。
      • [test_time_augmentation] - 予測中にテスト時間の延長を実行します。 true の場合、入力画像の反転および回転バリアントの予測は、最終出力にマージされます。
      • [tile_size] - 予測のために画像が分割される画像タイルの幅と高さ。
      • [landsat_imagery_level] - 入力 Landsat 8 画像の処理レベル。 デフォルト値は、Landsat Collection 2 Level-2 画像の場合、2 です。

   

   注意:

   ArcGIS Pro (ArcGIS Pro 2.7 以降でサポート) から直接モデルにアクセスするには、参照ボタンをクリックして、モデルを検索します。

   

6. [環境] タブで、次のように変数を設定します。
   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] (必須) - 値を「30」に設定します。

      必要なラスター解像度は 30 メートルです。

   3. [プロセッサー タイプ] - [CPU] または [GPU] を選択します。

      可能であれば [GPU] を選択し、[GPU ID] に、使用する GPU を指定することをお勧めします。

   

視覚化:
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。