Mit der Image Analyst Extension für ArcGIS Pro 2.9 kommen Weiterentwicklungen für Deep Learning, Motion Imagery, Multidimensionale Analyse und Stereo Mapping.

Deep Learning

Deep Learning erfährt einige Verbesserungen in diesem Update:

Labeling

Das Beschriftungs- bzw. Labeling-Werkzeug wurde für Benutzer*innen vereinfacht, die mit großen Mengen an Bildmaterial arbeiten, bei dem jedes Bild eine einzelne Klasse darstellt. Mit diesem Werkzeug mussten die Benutzer*innen bisher Merkmale um ein Objekt herum zeichnen, um es zu beschriften. Jetzt genügt es, das Bild auszuwählen, ein Klassenetikett zuzuweisen und es auf das gesamte Bild anzuwenden.

Die Beschriftungswerkzeuge wurden auch für die Arbeit mit Bildsammlungen und bewegten Bildern (Motion Imagery Frames) verbessert.

Neue Deep Learning Modelle

Wie bei jeder neuen Version steigt die Anzahl der Modelle zur Unterstützung der Arbeitsabläufe der Benutzer*innen weiter an. Neue Modelle, wie MMDetection und Pix2PixHD, wurden nun zu ArcGIS Pro hinzugefügt.

Außerdem wurden zwei neue Deep-Learning-Modelle für die Objektverfolgung / object tracking (Deep Sort und Siam Mask) eingeführt, mit denen Sie Ihr eigenes Modell für die Verfolgung von Objekten trainieren können.

End-to-End-Unterstützung für Motion Imagery

Die neue Beschriftungserfahrung und die 2 neuen Modelle zur Unterstützung der Objektverfolgung ermöglichen durchgängige Deep-Learning-Workflows für bewegte Bilder.

Deep Learning Libraries Installer

ArcGIS Pro, ArcGIS Server und die ArcGIS API for Python enthalten alle Werkzeuge zur Nutzung von KI und Deep Learning zur Lösung von Geodatenproblemen, wie z. B. Merkmalsextraktion, Pixelklassifizierung und Merkmalskategorisierung. Damit diese Funktionalitäten genutzt werden können, müssen die entsprechenden Libraries vorhanden sein. Dieser Installer enthält eine breite Sammlung (99 Pakete) von Komponenten wie PyTorch, TensorFlow, Fast.ai und scikit-learn für die Durchführung von Deep Learning- und Machine Learning-Aufgaben und ist nun für ArcGIS Pro 2.9 als auch für ArcGIS Server 10.9.1 verfügbar.

Das Installationsprogramm fügt alle enthaltenen Pakete zur Standardumgebung arcgispro-py3 hinzu, mit der sowohl Pro als auch Server ausgeliefert werden. Und es sind keine zusätzlichen Umgebungen erforderlich, um mit den Werkzeugen zu arbeiten. Wenn Sie benutzerdefinierte Umgebungen erstellen, sind diese Pakete ebenfalls enthalten, so dass Sie die gleichen Werkzeuge auch in Ihren eigenen benutzerdefinierten Umgebungen verwenden können.

Motion Imagery

Im Bereich Motion Imagery haben wir die Anzahl der unterstützten Formate erhöht. HTTP Live Streaming (HLS) wird nun nativ in ArcGIS Pro 2.9 unterstützt. Während KML bisher in ArcGIS Pro zugänglich war, kann Motion Imagery nun den KML-Layer im Videofenster anzeigen.

Auch die Benutzeroberfläche wurde verbessert, so dass einige der Steuerelemente nun intuitiver und leichter zugänglich sind. Benutzer*innen können nun ihre Ansicht anpassen, um die Sensoranzeige, die Bildpositionen und den Blickwinkel anzuzeigen. Auch die Videosuche ist nun interaktiver, da sie direkt über den Videoplayer zugänglich ist. Ähnlich wie bei Bearbeitungsvorlagen in ArcGIS Pro werden in dieser Version Vorlagen für Videoanmerkungen eingeführt, so dass Benutzer*innen mit ihrer eigenen Symbologie Features schnell mit Anmerkungen versehen können.

Multidimensionale Analyse

Die Möglichkeiten der multidimensionalen Analyse wurden erweitert. ArcGIS unterstützt jetzt das Zarr-Format, das für die Speicherung von multidimensionalen Daten und Klimadaten in der Cloud optimiert ist.

Außerdem wurden neue Werkzeuge und Rasterfunktionen zur Unterstützung der multidimensionalen Analyse hinzugefügt. Die „Gleitende Dimensionsstatistik“ arbeitet dimensionsübergreifend und hilft bei Workflows wie dem Glätten von Rauschen oder Anomalien über Dimensionen hinweg. Darüber hinaus wird mit dieser Version die Funktion „Interpolation nach Dimension“ eingeführt, die als Werkzeug oder Funktion verfügbar ist und entscheidend dazu beiträgt, Lücken in Datensätzen über mehrere Dimensionen hinweg zu schließen.

Schließlich untersucht das Werkzeug Hauptkomponentenanalyse (PCA) für mehrdimensionale Daten räumliche und zeitliche Muster anhand eines mehrdimensionalen Datensatzes. Das bedeutet, dass die Benutzer*innen die PCA nicht nur auf dominante spektrale Muster in einem multispektralen Bildmaterial, sondern auch auf Zeitreihendaten anwenden können.

Stereo Mapping

Diese Version bietet auch Verbesserungen bei der Stereozuordnung. Im Auswahlfenster für das Stereomodell werden nun die Namen der Bilder angezeigt, aus denen das Stereopaar besteht. Zuvor gab es keinen Hinweis darauf, welche Bilder zu einem Stereopaar gehörten. Bei problematischen oder fehlerhaften Stereobildern können die Benutzer*innen jetzt zu den beteiligten Bildern zurückkehren und die Ursache des Problems ermitteln.

Die Nicht-Stereo-Bereiche wurden ebenfalls entfernt, um die Benutzerfreundlichkeit zu erhöhen und die Augen zu entlasten.

Die letzte Neuerung bei der Stereokartierung besteht darin, dass das System automatisch das beste verfügbare Stereopaar in Ihrem Interessengebiet anzeigt, während Sie durch Ihr Projekt zoomen und schwenken. Die Benutzer*innen müssen bei der stereoskopischen Bearbeitung oder Analyse keine Stereopaare mehr manuell laden.

Weiterführende Links zum Thema

Dieser Blogbeitrag erschien i. T. ursprünglich in der globalen Ausgabe von ArcGIS Blog.