ディープラーニングを使用して変化を検出 (Map Viewer)—ArcGIS Enterprise on Kubernetes

Image Server で利用可

ディープラーニングを使用して変化を検出 (Detect Change Using Deep Learning) ツールは、トレーニング済みのディープラーニングモデルを実行して、2 つのラスターレイヤー間の変化を検出します。

出力はホストイメージレイヤーです。

例

2 つのスペクトル的に類似したイメージレイヤーと、変化したエリアを示すディープラーニングモデルを指定すると、2 つのイメージレイヤー間で変化したエリアを検出します。

ディープラーニングを使用したオブジェクトの検出ツールには、入力レイヤー、モデルの設定、結果レイヤーの構成が含まれています。

[入力レイヤー] グループには次のパラメーターがあります。

[変化前の入力ラスター] は、変化前のイメージレイヤーを表すイメージレイヤーです。イメージレイヤーは、ピクセルの分類に使用するディープラーニングモデルの要件に基づいて選択されます。
[変化後の入力ラスター] は、変化後のイメージレイヤーを表すイメージレイヤーです。イメージレイヤーは、ピクセルの分類に使用するディープラーニングモデルの要件に基づいて選択されます。

[モデル設定] グループには次のパラメーターがあります。

[変化の検出のモデル] は、変化の検出に使用するディープラーニングモデルを示します。ディープラーニングモデルをツールで選択するには、ArcGIS Online に配置されている必要があります。 ArcGIS Online で一般公開されている独自のモデルを選択することも、ArcGIS Living Atlas of the World からモデルを選択することもできます。
[モデル引数] は、Python ラスター関数クラスで定義されている関数の引数を指定します。実験や調整のための追加のディープラーニングパラメーターおよび引数 (感度を調整するための信頼性の閾値など) がリストされます。引数の名前は、Python モジュールから入力されます。

[結果レイヤー] グループには次のパラメーターがあります。

[出力名] は、作成されマップに追加されるレイヤーの名前を決定します。名前は、一意でなければなりません。組織内に同じ名前のレイヤーがすでに存在する場合、ツールは失敗し、別の名前を指定するよう求められます。
[フォルダーに保存] は、結果を保存する [マイコンテンツ] 内のフォルダーの名前を指定します。

解析環境設定は、ツールの結果に影響する追加パラメーターです。ツールの解析環境設定には、[環境設定] パラメーターグループからアクセスできます。

このツールでは次の解析環境が適用されます。

出力座標系
処理範囲
注意:
Map Viewer のデフォルトの処理範囲は [全範囲] です。このデフォルトは、デフォルトで [現在のマップ範囲を使用] が有効になっている Map Viewer Classic とは異なります。
スナップ対象ラスター
セルサイズ
並列処理ファクター
プロセッサータイプ

出力は、ディープラーニングモデルで定義された分類スキーマに基づく分類済み主題イメージレイヤーです。

このツールには、次のライセンスと構成が必要です。

詳細については、次のリソースをご参照ください。