Слоны - самый крупный сухопутный вид животных. Они являются травоядными животными и требуют от 100 до 200 килограммов пищи и около 230 литров воды в день. Их ареал обитания может достигать 11 000 квадратных километров. Их способность находить источники пищи и воды основана на традиционных знаниях, накопленных поколениями. Это знание важно для выживания, но оно теряется, если погибают старшие слоны стада.
Слоны находятся под угрозой исчезновения по многим причинам. Они могут быть убиты браконьерами из-за их бивней или захвачены и приручены ради социального статуса или забраны в цирк. Изменения в окружающей среде, такие как глобальное потепление, характер дождей, вырубка лесов и добыча полезных ископаемых, могут привести к деградации их среды обитания, заставляя этих животных перемещаться в разные районы в поисках пищи и воды. Это может вызвать конфликты с людьми, поскольку слоны перемещаются в населенные пункты и сельскохозяйственные угодья. Они также могут попасть в ловушки или налететь на электрические ограждения.
Чтобы избежать опасных для жизни инцидентов и для их сохранения, наблюдение за слонами и их передвижениями имеет большое значение. Легче следить за слонами с помощью аэрофотоснимков, поскольку это не требует вмешательства человека или нарушения естественной среды обитания слонов. Обнаружение слонов с помощью аэрофотоснимков более эффективно, когда выполняется на обширных территориях. Эта модель глубокого обучения помогает автоматизировать задачу обнаружения слонов по аэрофотоснимкам высокого разрешения.
Лицензионные требования
Для выполнения этого рабочего процесса необходимы следующие лицензионные требования:
- ArcGIS Desktop—ArcGIS Image Analyst дополнительный модуль для ArcGIS Pro
- ArcGIS Enterprise – ArcGIS Image Server
- ArcGIS Online – ArcGIS Image for ArcGIS Online
Описание модели
Данная модель содержит следующие характеристики:
- Входные данные — отдельные аэрофотоснимки высокого разрешения (3 — 13 см) или ортомозаика.
- Выходные данные — класс пространственных объектов, содержащий обнаруженных слонов.
- Вычисления — этот рабочий процесс требует интенсивных вычислений, поэтому рекомендуется использовать видеокарту с минимальной вычислительной мощностью CUDA 6.0.
- Применимые географические регионы — ожидается, что модель будет хорошо работать с аэрофотоснимками лесов Южной Африки (Южная Африка, Ботсвана и Намибия) или аналогичных географических регионов.
- Архитектура — Эта модель использует архитектуру модели FasterRCNN, встроенную в ArcGIS API for Python.
- Точность метрик — эта модель имеет среднюю оценку точности 0,857 для слонов.
Доступ и загрузка модели
Загрузите предварительно обученную модель Elephant Detection из ArcGIS Living Atlas of the World. Или получите доступ к модели непосредственно из ArcGIS Pro с помощью инструмента Выявить объекты при помощи глубокого обучения, либо работайте с ней в ArcGIS Image for ArcGIS Online.
- Перейдите к ArcGIS Living Atlas of the World.
- Войдите под своими учетными данными ArcGIS Online.
- Выполните поиск по запросу Elephant Detection и откройте страницу элемента в результатах поиска.
- Нажмите кнопку Загрузить, чтобы загрузить модель.
Использовать загруженный файл .dlpk можно напрямую в ArcGIS Pro, либо загрузить и использовать его в ArcGIS Enterprise. Кроме того, при необходимости можно точно настроить предварительно обученную модель.
Информация по версии
Ниже приведена информация о версии:
| Дата | Описание |
|---|---|
| Май 2022 |
|