在洪水监测和管理中（包括洪水过后的灾害响应），识别被淹没的区域对于紧急响应人员和政策制定者来说是一项挑战。 随着地球观测数据获取的便利性提升和深度学习技术的不断进步，自动化洪水监测与管理的方法变得更加高效。 洪水细分深度学习模型已经成为精确识别和界定卫星影像中受洪水影响区域的关键工具。
Prithvi-100M-sen1floods11 预训练模型由 NASA 和 IBM 共同开发，他们利用 Sen1Floods11 数据集对地球观测的基础模型 Prithvi-100m 进行了微调。 该模型能够自动化地对多光谱卫星影像中的洪水范围进行细分。
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（六波段合成）、镶嵌数据集或影像服务。
- 输出 - 具有三个类的分类栅格：无水体、水体/洪水和无数据/云。
- 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 - 该模型预期在全球范围内均能有效工作。
- 架构 - 该模型整合了 IBM 和 NASA 的 Prithvi-100M-sen1floods11 模型，并采用了基于 ViT 架构和 Masked AutoEncoder (MAE) 学习策略的自监督编码器。
- 训练数据 - 此模型利用 Sen1Floods11 数据集对 Prithvi-100m 预训练模型进行了微调。
- 准确率指标 - 该模型的平均交并比 (IoU) 达到 88.68%，平均准确率为 94.37%。
访问和下载模型
从 ArcGIS Living Atlas of the World 下载 Prithvi - 洪水细分预训练模型。 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 Prithvi - Flood Segmentation，并从搜索结果打开相应项目页面。
- 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 |
|---|---|
| 2024 年 1 月 | “Prithvi - 洪水细分”第一版发布 |