在为城市规划和开发准备底图和分析工作流时，建筑物覆盖区图层十分有用。 这些图层还可以用于保险、税收、变化检测、基础设施规划和其他各种应用领域。 此深度学习模型用于从高分辨率（10 - 40 厘米）影像中提取建筑物覆盖区。
根据影像数字化建筑物覆盖区这一任务通常依靠手动数字化要素来完成，并且十分耗时。 深度学习模型善于学习这些复杂的工作流语义，并且可以生成高质量结果。 使用此深度学习模型自动化此过程，从而减少获取建筑物覆盖区所需的时间和精力。
许可要求
要完成此工作流，需满足以下许可要求：
- ArcGIS Desktop - ArcGIS Pro 的 ArcGIS Image Analyst 扩展模块
- ArcGIS Enterprise - ArcGIS Image Server
- ArcGIS Online - ArcGIS Image for ArcGIS Online
模型详细信息
此模型具有以下特征：
- 输入 - 栅格、镶嵌数据集或影像服务。
- 输出 - 包含建筑物覆盖区的要素类。
- 计算 - 此为计算密集型工作流，建议使用计算能力为 6.0 或以上的 GPU。
- 适用地理位置 - 此模型适用于美国。
- 架构 - 此模型使用 ArcGIS API for Python 中实施的 MaskRCNN 模型架构。
- 准确率指标 - 此模型的平均精确率得分为 0.786。
访问和下载模型
从 ArcGIS Living Atlas of the World 下载建筑物覆盖区提取 - 非洲预训练模型。 也可以从 ArcGIS Pro 直接访问模型，或在 ArcGIS Image for ArcGIS Online 中使用模型。
要下载模型，请完成以下步骤：
- 浏览至 ArcGIS Living Atlas of the World。
- 使用您的 ArcGIS Online 凭据进行登录。
- 搜索 Building Footprint Extraction—Africa，然后从搜索结果中打开项目页面。
- 单击下载按钮以下载模型。您可以在 ArcGIS Pro 中直接使用下载的 .dlpk 文件，或者在 ArcGIS Enterprise 中上传并使用文件。 还可以根据需要微调预训练模型。
发布说明
以下为发布说明：
| 日期 | 描述 |
|---|---|
| 2021 年 7 月 |
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