提取多个字段_【博客翻译】建筑物轮廓线提取以及损坏分类

原文链接

原作者:Rohit Singh, Sandeep Kumar
贡献者:Vinay Viswambharan, Divyansh Jha, Shivani Pathak, Daniel Wilson.
翻译:荆雪涵

在今年的 Esri 用户大会上,USAA 展示了基于 ArcGIS 深度学习能力,对 Woolsey 火灾进行自动化损害评估的应用。该项目是灾害上报流程的一项重要任务,结合深度学习技术可以提高灾害上报流程的效率。本文介绍如何使用深度学习技术,检测出在灾害中受到损害的建筑物。

基于无人机影像以及深度学习的损害评估

深度学习技术通过训练数据,学习图像中的特征。为了训练我们的深度学习模型,我们需要将无人机影像中的受损建筑物的形态输入模型中。我们使用 ArcGIS Pro 人工标注了几百个建筑物的无人机影像,将这些建筑物分为“受损”和“未受损”两类。在已有的建筑物轮廓线要素类中,我们新建了一个属性字段来保存建筑物的受损情况。

导出训练样本

使用 ArcGIS Pro 里的 Export Training Data For Deep Learning 工具,我们可以导出“标签瓦片”格式的训练样本。ArcGIS Pro 现在支持导出“标签瓦片”格式的训练样本。

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受损 & 未受损建筑物影像

训练损害分类模型

我们准备好训练数据之后,就可以使用 ArcGIS Notebooks,以及 Python API 中的 arcgis.learn 模块来训练模型。整个过程只需要10-12行代码,代码如下。

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损害分类模型训练代码

ArcGIS Notebooks 预装了一些深度学习模型,不需要额外配置。使用 ResNet34 训练的模型,可以达到99%的准确率。众所周知,深度学习处理此类图像分类任务的效果一向都很好。

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建筑物损害分类 - 红色为受损建筑

推断预测

Notebook 运行完成后,我们会得到一个训练好的模型,以及更新后的建筑物轮廓线要素类,要素类中包含两种建筑物损害状态“受损”,“未受损”。我们将所有结果可视化生成网页地图,建筑物损害分类地图链接请戳这里。

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损害分类建筑物轮廓线以及影像

由于地产开发,建筑物轮廓线要素类得不到及时更新,反映不了最新的建筑物轮廓状况。实时更新的数据通常需要花费很多人工成本。那么,我们是否可以用深度学习技术从影像中提取建筑物轮廓线呢?当然可以,各位看官请继续往下读。

提取建筑物轮廓线

我们使用已有的建筑物轮廓线作为训练数据,来训练提取建筑物轮廓线的深度学习模型。这次的模型是基于像素的分类模型,即,影像中包含建筑物的像素将被归为“建筑物”类别。

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基于像元分类提取建筑物轮廓线

导出训练数据

使用 ArcGIS Pro 我们可以导出“分类瓦片”格式的训练数据样本。我们将已有的建筑物轮廓线的矢量数据栅格化后,使用 ArcGIS Pro 中的 Export Training Data For Deep Learning 工具即可导出训练样本数据。

训练模型

模型训练过程并不复杂。在 ArcGIS Notebooks 中,使用 arcgis.learn 模块中的 U-Net 模型就可以进行像素分类。

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训练 UNetClassifier 提取建筑物轮廓线

训练好的模型可以从影像中提取出建筑物的部分,使用 arcgis.learn 模块可以保存训练好的模型,模型后期可以在 ArcGIS Pro 中使用。

提取建筑物轮廓线

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影像 - 栅格掩膜 - 建筑物轮廓线

使用 Classify Pixels Using Deep Learning 工具,可以生成建筑物轮廓的栅格数据,后期可以使用 ArcGIS Pro 将栅格数据转化成建筑物轮廓线的矢量数据。我们使用 Model Builder 设计整个流程。使用 Model Builder 方便研究者重复运行,方便研究者调试参数。

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Model Builder

最后提取的轮廓线结果如下。

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自动化提取建筑物轮廓线

最终结果的可视化地图请戳此链接。自动化提取如此高精度的建筑物轮廓线无疑是对 AI 技术的肯定。ArcGIS Pro 中各种工具使得该流程格外简单清晰。

推断预测

最后,我们结合 ArcGIS Enterprise 中的分布式 RasterAnalytics 功能,提取研究区域内60,000多个建筑物轮廓线,整个过程只需要20分钟,也就是说每分钟提取3000多个建筑物轮廓线。

在灾害应对中,时间就是生命,争取更多时间便可以更高效的处理保险上报请求,提供更有效的援助。深度学习技术无疑是灾害应对中的救世主。

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