ArcGIS Living Atlas of the World 上提供的石油泄漏检测 (SAR) 预训练模型可用于从 Sentinel-1 合成孔径雷达 (SAR) 影像中提取石油泄漏。
石油泄漏是海洋污染的主要来源，影响环境、经济和海洋生态系统。 石油泄漏产生的有毒化学物质可在海洋中留存多年，并可沉入海底，对沉降率造成影响。 许多石油泄漏情况是意外事故，但是有一些泄漏是货船故意倾倒废油和污水造成的。 从海洋表面识别、检测和清除泄漏石油十分困难，常规监控有助于防止非法倾倒和协助补救工作。
此深度学习模型可自动化从 Sentinel-1 SAR 数据中检测潜在石油泄漏的任务。 除了具有较低成本外，SAR 数据在所有天气条件下均可昼夜采集，不会受到云量的影响。 使用此模型可以识别需要检查或监控的潜在石油泄漏，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 - 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 - 8 位三波段 Sentinel-1 C 波段 SAR GRD VV 极化波段栅格。
- 输出 - 表示石油泄漏的要素图层。
- 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 Sentinel-1 VV 波段栅格。
- 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 - 此模型的精确率得分为 69%。
访问和下载模型
从 ArcGIS Living Atlas of the World 下载石油泄漏检测 (SAR) 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 Oil Spill Detection (SAR)，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 |
|---|---|
| 2022 年 11 月 |
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