模型简介

此文档介绍了如何使用 ArcGIS Living Atlas of the World 上提供的“棕榈树检测”深度学习模型。 该模型用于检测高分辨率影像中的棕榈树。

棕榈树检测可用于预测棕榈油产量、监测棕榈树的生长情况以及最大化其生产率等。 由于高分辨率航空影像和无人机影像具有较高的时空覆盖率，因此可用于棕榈树检测。

“棕榈树检测”故事更详细地介绍了常规工作流和结果。

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（5 - 15 厘米空间分辨率）。
• 输出 - 要素类，其中包含描绘棕榈树位置的边界框。
• 计算 - 此为计算密集型工作流，建议使用 CUDA 计算能力不低于 6.0 的 GPU。
• 适用地理位置 - 该模型预计适用于全球。
• 架构 - 此模型使用 ArcGIS API for Python 中实施的 FasterRCNN 模型架构。
• 准确率指标 - 此模型的平均精确率得分为 0.75。

访问和下载模型

从 ArcGIS Living Atlas of the World 下载棕榈树检测预训练模型。 也可以从 ArcGIS Pro 直接访问模型，或在 ArcGIS Image for ArcGIS Online 中使用模型。

1. 浏览至 ArcGIS Living Atlas of the World。
2. 使用您的 ArcGIS Online 凭据进行登录。
3. 搜索 Palm Tree Detection，然后从搜索结果中打开项目页面。
4. 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 1 月	“棕榈树检测”第一版发布