Использование модели

Вы можете использовать эту модель в инструменте Классифицировать пикселы при помощи глубокого обучения, доступном в наборе инструментов ArcGIS Image Analyst в ArcGIS Pro. Следуйте приведенным ниже инструкциям, чтобы использовать модель для создания облачной маски на основе спутниковых снимков.

Рекомендуемая конфигурация изображений

Рекомендуется следующая конфигурация изображений:

• Изображения - изображения Sentinel-2
• Разрешение — 10 метров
• Поддерживаемые конфигурации - изображения Sentinel-2 L2A (рекомендуется) - продукт Bottom Of Atmosphere в виде растрового мозаичного набора данных или сервиса изображений

Создание облачной маски

Выполните следующие действия для создания облачной маски на основе изображений:

Подготовка данных:
1. Подготовьте данные в соответствии со следующим типом продукта:
   • Растровый продукт
   1. Перейдите в папку, содержащую данные Sentinel-2 L2A. Разверните папку и найдите растровый продукт.
   2. Разверните растровый продукт, предоставленный в виде файла .xml, и выберите набор растровых данных, производный от BOA Reflectance.

      

   • Набор данных мозаики
   1. Создайте набор данных мозаики с использованием инструмента геообработки Создать набор данных мозаики. Задайте переменные на вкладке Параметры следующим образом:
      • Выходное местоположение - выберите базу геоданных.
      • Имя набора данных мозаики - задайте имя набора данных мозаики.
      • Система координат - выберите систему координат для выходного набора данных мозаики.
      • Определение продукта - выберите Нет.

      

   2. Чтобы добавить растр в набор данных мозаики, откройте инструмент геообработки Добавить растры в набор данных мозаики. Задайте переменные на вкладке Параметры следующим образом:
      • Набор данных мозаики - выберите входной набор данных мозаики.
      • Тип растра - выберите в ниспадающем списке Sentinel-2.
      • Шаблоны обработки - выберите в ниспадающем списке BOA Reflectance.
      • Входные данные - выберите Папку из ниспадающего списка, найдите и добавьте файлы .SAFE.

      

      Примечание: При необходимости вы можете создать мультиканальное изображение с помощью инструмента геообработки Объединить каналы или растровой функции Объединить каналы, которое можно использовать в качестве входных данных.

Обработка данных:
2. Загрузите модель Cloud Mask Generation (Sentinel 2) и добавьте слой изображений в ArcGIS Pro.
3. Приблизьтесь к области интереса.
   
4. Перейдите к Инструментам на вкладке Анализ.

   

5. Перейдите на вкладку Наборы инструментов на панели Геообработка, выберите Инструменты Image Analyst и найдите инструмент Классифицировать пикселы с помощью глубокого обучения в разделе Глубокое обучение.

   

6. Задайте переменные на вкладке Параметры следующим образом:
   1. Входной растр - Выберите изображение.
   2. Выходной набор растровых данных - задайте выходной класс объектов, который будет содержать результаты классификации.
   3. Определение модели - Выберите файл .dlpk предварительно обученной или точно настроенной модели.
   4. Аргументы (необязательно) - Измените значения аргументов, если требуется.
      • padding - Количество пикселов на границе листов изображений, из которых складываются прогнозные данные для смежных листов. Увеличьте это значение, чтобы сгладить результат и одновременно уменьшить артефакты по краям. Максимальное значение padding может составлять половину значения размера листа.
      • batch_size - Количество листов изображений, обработанных на каждом этапе построения модели. Оно зависит от объема памяти вашего графического адаптера.
      • predict_background — класс фона также классифицируется. Установите для него значение True.
      • test_time_augmentation - Увеличивает время тестирования в процессе прогнозирования. Установите для него значение True.
      • tile_size - Ширина и высота листов изображений, на которые разбивается изображение для прогнозирования.
      • radiometric_offset_correction - корректирует радиометрическое смещение -1000 на изображениях, полученных после 25 января 2022 года Sentinel 2 L2A. (Примечание: Убедитесь, что ваш поставщик данных уже применил смещение для данных после января 2022 года; такие источники, как Azure и Copernicus, требуют, чтобы параметр radiometric_offset_correction имел значение True. Установите для параметра значение False для данных AWS, так как они уже исправлены на радиометрическое смещение и не требуют повторной коррекции.)

      

7. Установите переменные на вкладке Параметры среды следующим образом:
   1. Экстент обработки - Выберите Текущий экстент отображения или любую другую опцию из ниспадающего меню.
   2. Размер ячейки (обязательно) — Установите значение равным 10.

      Ожидаемое разрешение растра составляет 10 метров.

   3. Тип процессора - Выберите CPU или GPU.

      Рекомендуется выбрать GPU, если он доступен, и установить идентификатор GPU ID, чтобы указать, какой GPU будет использоваться.

   

8. Щелкните Запустить.

   Выходной слой добавится на карту.