Вы можете использовать эту модель в инструменте Выявить объекты при помощи глубокого обучения, доступном в наборе инструментов Image Analyst в ArcGIS Pro. Выполните следующие шаги, чтобы использовать модель для обнаружения кустовых площадок на изображениях.
Поддерживаемые изображения
Вы можете использовать эту модель с мультиспектральными изображениями Sentinel-2 (Level 2) в виде растрового продукта, набора данных мозаики или сервиса изображений.
При использовании растрового продукта убедитесь, что при добавлении изображений на карту вы выбрали продукт BOA Reflectance. При использовании набора данных мозаики убедитесь, что при создании мозаики вы выбрали тип растра Sentinel-2 и шаблон обработки BOA Reflectance. Этот набор данных мозаики также может быть опубликован как сервис изображений и использоваться в качестве входных данных.
Убедитесь, что битовая глубина входных данных составляет 16 Bit Unsigned, и что для данного шаблона обработки установлено значение None. Вы можете автоматизировать создание, настройку и заполнение наборов данных мозаики с помощью скрипта Конфигурация набора данных мозаики (MDCS).
Обнаружение кустовых площадок
Выполните следующие шаги, чтобы обнаружить кустовые площадки на изображениях:
- Подготовьте данные в соответствии со следующим типом продукта:
- Растровый продукт
- Перейдите в папку, содержащую данные Sentinel-2 L2A. Разверните папку и найдите растровый продукт.
- Разверните растровый продукт, предоставленный в виде файла .xml, и выберите набор растровых данных, производный от BOA Reflectance.
- Набор данных мозаики
- 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.
- 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 - выберете в ниспадающем списке Sentinel-2.
- Шаблоны обработки - выберете 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.
- Добавьте слой изображений в ArcGIS Pro и приблизьте область интереса.
- Перейдите к Инструментам на вкладке Анализ.
- Перейдите на вкладку Наборы инструментов на панели Геообработка, выберите Инструменты Image Analyst и найдите инструмент Выявить объекты при помощи глубокого обучения в разделе Глубокое обучение.
- Установите переменные на вкладке Параметры следующим образом:
- Входной растр - Выберите изображение Sentinel, как описано выше.
- Выходные выявленные объекты — Установите выходной класс объектов, который будет содержать обнаруженные объекты.
- Определение модели - Выберите файл .dlpk предварительно обученной или точно настроенной модели. Для данного случая воспользуйтесь загруженной ранее моделью Well Pad Detection—Permian Basin.
- Режим обработки - выберите режим Обработать как мозаичное изображение.
- Аргументы модели — измените значения аргументов, если это необходимо.
- 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.
- threshold - в результат включаются обнаружения с показателем достоверности выше этого порогового значения. Допустимы значения от 0 до 1.0.
- nms_overlap - коэффициент перекрытия между ограничивающими рамками, с помощью которого можно отфильтровать обнаружения с более низкими показателями достоверности.
- batch_size - количество листов изображений, обработанных на каждом этапе построения модели. Оно зависит от объема памяти видеокарты.
- exclude_pad_detections - указывает, следует ли исключать потенциально сокращенные ограничивающие рамки, которые находятся на краю каждого листа в дополненной области. По умолчанию – True.
- 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.)
- Немаксимальное подавление — при необходимости установите метку, чтобы удалить перекрывающиеся объекты с низкой степенью достоверности.
Когда опция отмечена, сделайте следующее:
- Установите Поле балла достоверности.
- Установите Поле значений класса (дополнительно).
- Установите Максимальный коэффициент перекрытия (дополнительно).
- Задайте переменные на вкладке Параметры среды следующим образом:
- Экстент обработки - Выберите Текущий экстент отображения или любую другую опцию из ниспадающего меню.
- Размер ячейки (обязательно) — Установите значение равным 5.
Ожидаемое разрешение растра составляет 5 метров.
- Тип процессора - Выберите CPU или GPU.
Рекомендуется выбрать GPU, если он доступен, и установить идентификатор GPU ID, чтобы указать используемый GPU.
- Щелкните Запустить.
Выходной слой добавится на карту.
Давайте теперь приблизимся и посмотрим на результаты.
