船舶检测在港口管理、海上救援、货物运输和国防建设等方面发挥着重要作用。 卫星影像可提供具有高空间和时间分辨率的数据，这些数据十分有助于船舶检测。 与光学数据相比，SAR 数据更有优势，因为微波能够穿透云层并且适用于所有天气类型。 发生暴风雨时，也可以在救援任务中使用 SAR 数据对船进行定位。
此模型使用根据 Sentinel-1 影像准备的 Large-Scale SAR Ship Detection Dataset-v1.0 (LS-SSDD-v1.0) 进行了训练。
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 - Sentinel-1 C 波段 SAR VV 极化波段栅格。
- 输出 - 包含检测到的船（面形式）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 - 此模型适用于任意地理位置的 Sentinel-1 VV 波段栅格影像。
- 架构 - 此模型使用 ArcGIS API for Python 中实施的 Faster R-CNN 模型架构。
- 准确率指标 - 此模型的平均精确率得分为 0.70。
访问和下载模型
从 ArcGIS Living Atlas of the World 下载船舶检测 (SAR) 预训练模型。 也可以在 ArcGIS Pro 中使用 Detect Ships from SAR ArcGIS Pro 工程模板直接访问模型，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 Ship 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 |
|---|---|
| 2021 年 7 月 |
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