Одна из ключевых проблем при мониторинге лесных пожаров заключается в том, чтобы отличить гари от несгоревших участков и оценить степень ущерба. Эта дифференциация имеет решающее значение для оказания помощи аварийным службам в их способности принимать решения. Спутниковые снимки, обогащенные высокой временной и спектральной информацией, в сочетании с достижениями в методах машинного обучения открывают возможности для автоматического мониторинга и управления ландшафтами после лесных пожаров в больших масштабах. Модель глубокого обучения для гарей может стать незаменимым инструментом для решения задачи точного выявления и картирования последствий лесных пожаров на основе спутниковых изображений.
Предварительно обученная модель Prithvi-100M-burn-scar была разработана НАСА и IBM путем точной настройки их базовой модели для наблюдения за Землей - Prithvi-100m, набора данных HLS Burn Scar Scenes. Используйте эту модель для автоматизации процесса классификации гарей на мультиспектральных спутниковых снимках.
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 с настроенной аналитикой растра
- ArcGIS Online – ArcGIS Image for ArcGIS Online
Описание модели
Данная модель содержит следующие характеристики:
- Входные данные — растр, набор данных мозаики или сервис изображений 6-канального композита.
- Выходные данные — классифицированный растр с двумя классами (без выгорания и гари).
- Вычислить—Этот рабочий процесс требует интенсивных вычислений, поэтому рекомендуется использовать видеокарту с вычислительной мощностью 6.0 или выше.
- Подходящие географические регионы - ожидается, что эта модель будет хорошо работать по всему миру.
- Архитектура – эта модель объединяет модель Prithvi-100M-burn-scar от IBM и НАСА и использует самоконтролируемый кодировщик, разработанный с использованием архитектуры ViT и стратегии обучения Masked AutoEncoder (MAE).
- Обучающие данные – эта модель осуществляет точную настройку предварительно обученной модели Prithvi-100m с использованием набора данных HLS Burn Scar Scenes.
- Показатели точности – эта модель имеет IoU 0,73 для класса гарей и общую точность 96 процентов.
Доступ и загрузка модели
Загрузите предварительно обученную модель Prithvi – Burn Scars Segmentation из ArcGIS Living Atlas of the World. Или получите доступ к модели непосредственно из ArcGIS Pro, либо работайте с ней в ArcGIS Image for ArcGIS Online.
- Перейдите в ArcGIS Living Atlas of the World.
- Войдите под своими учетными данными ArcGIS Online.
- Выполните поиск по запросу Prithvi – Burn Scars Segmentation и откройте страницу элемента в результатах поиска.
- Нажмите кнопку Загрузить, чтобы загрузить модель.
Использовать загруженный файл .dlpk можно напрямую в ArcGIS Pro, либо использовать его в ArcGIS Enterprise. Кроме того, при необходимости можно настроить предварительно обученную модель.
Информация по версии
Ниже приведена информация о версии:
| Дата | Описание |
|---|---|
| Январь 2024 | Первый выпуск модели Prithvi – Burn Scars Segmentation |