在本教程中,作者:Delphine Khanna详细为你讲解。将从 ArcGIS Living Atlas of the World 数据集中获取一个预训练模型,并将其应用到高分辨率图像中,以高效地检测 ArcGIS Pro 中遍布景观的棕榈树。由此产生的要素图层将有助于估算整个地区的棕榈树数量、监测耕作方法或评估即将到来的生产水平。
设置工程并浏览数据
1.首先,您将下载一个包含本教程所有数据的工程,并在 ArcGIS Pro 中将其打开。下载 Palm_Tree_Detection 包。文末有练习数据下载链接。
注:
.ppkx 文件是一个 ArcGIS Pro 工程包,可能包含可以在 ArcGIS Pro 中打开的地图、数据和其他文件。通过本指南了解有关在 ArcGIS Pro 工程包 (.ppkx files) 指南中管理 .ppkx 文件的详细信息。
2.在计算机上找到已下载的文件。双击 Palm_Tree_Detection.ppkx 以将其在 ArcGIS Pro 中打开。如果出现提示,请使用 ArcGIS 账户登录。
在 ArcGIS Pro 中使用深度学习工具需要在计算机上安装正确的深度学习库。如果您未安装这些文件,请保存工程,关闭 ArcGIS Pro,然后按照在 ArcGIS Pro 中为深度学习做好准备中提供的步骤说明操作。在这些说明中,您还可以了解如何检查您的计算机硬件和软件能否运行深度学习工作流,以及获取其他有用的提示。完成后,您可以重新打开工程并继续本教程。
首先,打开使用深度学习检测对象工具。
1.在功能区视图选项卡的窗口组中,单击地理处理。
2.在地理处理窗格的搜索框中,键入 Detect Objects Using Deep Learning。在结果列表中,单击使用深度学习检测对象工具打开它。
3.设置以下使用深度学习检测对象参数值:
对于输入栅格,选择 Kolovai_imagery.tif。
对于输出检测对象,键入 Detected_Palm_Trees。
对于模型定义,单击浏览按钮。
从 ArcGIS Living Atlas of the World 获取棕榈树提取预训练模型。
注:
ArcGIS Living Atlas of the World 是 Esri 的权威 GIS 数据集。它包含一个由超过 50 个预训练深度学习模型组成的日益丰富的的模型库,可检测建筑物、船舶、农田边界等各种物体。
4.在模型定义窗口中的门户下,单击 Living Atlas。在搜索框中,键入 Palm Tree Detection。选择棕榈树检测并单击 OK。