Задача мониторинга и управления наводнениями, включая реагирование на стихийные бедствия после наводнения и выявление затопленных территорий, является сложной задачей для служб реагирования на чрезвычайные ситуации и политиков. Увеличение доступности данных наблюдения Земли и постоянное развитие методов глубокого обучения привели к созданию эффективного способа автоматизации мониторинга и управления наводнениями. Модели глубокого обучения для сегментации наводнений стали важным инструментом, помогающим точно идентифицировать и очерчивать пострадавшие от наводнения регионы на основе спутниковых изображений.
Предварительно обученная модель Prithvi-100M-sen1floods11 была разработана НАСА и IBM путем точной настройки их базовой модели для наблюдения за Землей - Prithvi-100m, набора данных Sen1Floods11. Используйте эту модель для автоматизации процесса сегментации экстентов наводнений на мультиспектральных спутниковых изображениях.
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 (6-канальный составной), набор данных мозаики или сервис изображений.
- Выходные данные - классифицированный растр с тремя классами (без воды, вода/наводнение и без данных/облака).
- 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-sen1floods11 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 Sen1Floods11.
- Показатели точности - эта модель имеет среднее пересечение по объединению 88,68 процента и среднюю точность 94,37 процента.
Доступ и загрузка модели
Загрузите предварительно обученную модель Prithvi - Flood 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 - Flood 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 Prithvi - Flood Segmentation |