红树林对于维护和保护健康的沿岸生态系统至关重要。 红树林具有丰富的生物多样性，是多种动植物物种的家园。 红树林可以保护内陆沿海地区，使其免受侵蚀和风暴潮的影响（例如海啸）。 这些因素使红树林的监测和保护成为一项重要活动。 由于各种气候现象和复垦开发等沿海活动，红树林正在迅速萎缩。 因此，有必要对红树林开展积极的监控和保护工作。 此深度学习模型可用于快速监控红树林。
虽然有一些公共数据集可在地图上描绘红树林的位置，但是这些公共数据集的时间和空间覆盖范围有时可能不满足用户的需求。 针对特定时间创建数据集需要时间和专业知识，因此也较难实现。 使用此深度学习模型可以自动化枯燥乏味的手动过程，从而显著减少所需的时间和精力。
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 - 已配置栅格分析的 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 - 具有两个类的分类栅格：红树林和其他。
- 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 - 此模型预计适用于全球。
- 架构 - 此模型使用 ArcGIS API for Python 中实施的 U-net 模型架构。
- 准确率指标 - 此模型的准确率为 97.4%。
访问和下载模型
从 ArcGIS Living Atlas of the World 下载红树林分类 (Landsat 8) 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。
- 浏览至 ArcGIS Living Atlas of the World。
- 使用您的 ArcGIS Online 凭据进行登录。
- 搜索 Mangrove Classification (Landsat 8)，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 11 月 |
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