【2017Esri UC】 ArcGIS Pro帮助全美第一大海湾实现高分图像分类应用
分享
-
2017-07-26
在Esri UC上，切萨皮克湾管理局（Chesapeake Conservancy）的技术人员展示了基于ArcGIS平台的切萨皮克湾（Chesapeake Bay）高分图像分类及应用。
1 湾区的过去
切萨皮克湾是美国面积最大的海湾。经过了一百多年的发展后，正走在恢复健康的道路上。为了帮助1800多万人口可持续使用，切萨皮克管理局与ArcGIS、微软合作，向各级管理部门及合作单位提供准确的土地覆盖信息。
过去，切萨皮克湾管理部门一直使用 Landsat 30米中分影像数据进行土地利用分类，并将分类结果用以指导规划。当处理范围为整个流域时，可获得良好的运算结果。
在定位到具体目标区时，中分分类图像获得的规划数据由于精度较低，与实施数据间无法建立有效联系。
2 高效地数据获取需求
管理局迫切需要更新到高分图像。经过了18个月的努力，2016年12月，他们终于生产了一版超高分辨率土地利用覆盖图。
左 高分分类结果 右 中分分类结果
高分辨率图像的加入改变了他们的工作模式，然而更新图像所花费的时间以及技术成本非常昂贵。管理人员需要更加快速、实惠的技术手段来获取地表覆盖分类数据。
3 ArcGIS Pro提供全新方式
ArcGIS平台有效地解决了这个问题。在ArcGIS Pro中，它将高分辨率影像服务接入，并进行假彩色处理，图像分割。
选择随机树分类样本，设置分类方法、简化分类处理工作流，构建了动态处理模型。
模型既可以在ArcGIS Pro中，通过 On-the-fly 实时处理获得感兴趣区域范围内的图像分类结果。
还使用 Raster Analytics 框架进行分布式处理，高效输出，获得高精度地分类结果。在微软云上，使用模型对整个海湾超过 2TB 影像进行分割与分类，获得全区分类图总用时约150 个小时，采用传统方式他们需要处理 2500个小时。
4 分类成果应用价值
地理分析项目经理 Cassandra Palla 介绍说，2025年是他们实现海湾生态恢复目标的最后期限。通过 ArcGIS 获得的地表覆盖数据与历史数据相结合，可以用于解析流域周边变化，了解河流的影响因素从而得到需要优先保护，或生态恢复的区域。
以在弗吉尼亚州周边的某县为例。在过去，他们的一个繁重的任务是访问以下53,000个网格，评估优先级。
现在，通过对两期数据的对比，基于ArcGIS Pro的实时处理功能，可以迅速找到差异区域。
通过对比分析获得的橙色区域，是整个流域中树木覆盖减少区。基于这个结果，管理人员判断出这水质监测与恢复的重点区域。
同时，还可以快速获得新增房屋和道路区域。
所有分析结果可以在ArcGIS中，进一步制图输出。
切萨皮克湾流域共有206个县，Image Server 以及云端处理技术大大提升了湾区的工作效率。
5 AI 技术加入
在高分影像应用的过程中，分类效率及精度是其难点所在。从去年起，微软、Esri、切萨皮克州管理部门共同展开了合作研究：通过AI 技术提升图像分类精度；通过ArcGIS 平台提升图像分类效率。详情请查阅 本专题 后一篇 【2017Esri UC】微软 AI 技术与 ArcGIS 深度集成，让影像分类更精准！
更多内容
案例视频 地址：http://www.esri.com/videos/wat ... where
更多动态请持续关注！
文章来源：https://mp.weixin.qq.com/s/GDpTLtkDMt3c79nDO9R3ug
1 湾区的过去
切萨皮克湾是美国面积最大的海湾。经过了一百多年的发展后，正走在恢复健康的道路上。为了帮助1800多万人口可持续使用，切萨皮克管理局与ArcGIS、微软合作，向各级管理部门及合作单位提供准确的土地覆盖信息。
过去，切萨皮克湾管理部门一直使用 Landsat 30米中分影像数据进行土地利用分类，并将分类结果用以指导规划。当处理范围为整个流域时，可获得良好的运算结果。
在定位到具体目标区时，中分分类图像获得的规划数据由于精度较低，与实施数据间无法建立有效联系。
2 高效地数据获取需求
管理局迫切需要更新到高分图像。经过了18个月的努力，2016年12月，他们终于生产了一版超高分辨率土地利用覆盖图。
左 高分分类结果 右 中分分类结果
高分辨率图像的加入改变了他们的工作模式，然而更新图像所花费的时间以及技术成本非常昂贵。管理人员需要更加快速、实惠的技术手段来获取地表覆盖分类数据。
3 ArcGIS Pro提供全新方式
ArcGIS平台有效地解决了这个问题。在ArcGIS Pro中，它将高分辨率影像服务接入，并进行假彩色处理，图像分割。
选择随机树分类样本，设置分类方法、简化分类处理工作流，构建了动态处理模型。
模型既可以在ArcGIS Pro中，通过 On-the-fly 实时处理获得感兴趣区域范围内的图像分类结果。
还使用 Raster Analytics 框架进行分布式处理，高效输出，获得高精度地分类结果。在微软云上，使用模型对整个海湾超过 2TB 影像进行分割与分类，获得全区分类图总用时约150 个小时，采用传统方式他们需要处理 2500个小时。
4 分类成果应用价值
地理分析项目经理 Cassandra Palla 介绍说，2025年是他们实现海湾生态恢复目标的最后期限。通过 ArcGIS 获得的地表覆盖数据与历史数据相结合，可以用于解析流域周边变化，了解河流的影响因素从而得到需要优先保护，或生态恢复的区域。
以在弗吉尼亚州周边的某县为例。在过去，他们的一个繁重的任务是访问以下53,000个网格，评估优先级。
现在，通过对两期数据的对比，基于ArcGIS Pro的实时处理功能，可以迅速找到差异区域。
通过对比分析获得的橙色区域，是整个流域中树木覆盖减少区。基于这个结果，管理人员判断出这水质监测与恢复的重点区域。
同时，还可以快速获得新增房屋和道路区域。
所有分析结果可以在ArcGIS中，进一步制图输出。
切萨皮克湾流域共有206个县，Image Server 以及云端处理技术大大提升了湾区的工作效率。
5 AI 技术加入
在高分影像应用的过程中，分类效率及精度是其难点所在。从去年起，微软、Esri、切萨皮克州管理部门共同展开了合作研究：通过AI 技术提升图像分类精度；通过ArcGIS 平台提升图像分类效率。详情请查阅 本专题 后一篇 【2017Esri UC】微软 AI 技术与 ArcGIS 深度集成，让影像分类更精准！
更多内容
案例视频 地址：http://www.esri.com/videos/wat ... where
更多动态请持续关注！
文章来源：https://mp.weixin.qq.com/s/GDpTLtkDMt3c79nDO9R3ug
