Drone2Map 2.3 ile Gelen Yenilikler

Drone2Map 2.3’ün öne çıkan özelliklerinden bazıları aşağıda açıklanmıştır.

  • Kamera için kalibrasyon alanı
  • Senkronize harita görünümleri
  • Topografik Konturların Shapefile Olarak Dışarı Aktarılması
  • Görüntü Bağlantıları Düzenleyicisi ile Görüntüleri Sıralama

Kamera için Kalibrasyon Alanı

Görüntü tablosunda bulunan yeni Kalibrasyon alanıyla projenizdeki kalibre edilmemiş görüntüleri belirleyerek daha doğru sonuçlar elde edebilirsiniz.

Senkronize Harita Görünümleri

Yeni Görüntüleri Bağla (Link View) yeteneği ile 2B ve 3B haritalar birbirinden bağımsız olarak kaydırılabilir, yakınlaştırılabilir ve yönlendirilebilir veya aynı sahneyi görüntülemek için senkronize edilebilir.

Topografik Konturların Shapefile Olarak Dışarı Aktarılması

Konturlar, üçüncü taraf yazılım uygulamalarıyla entegrasyona izin veren shapefile biçiminde dışa aktarılabilir.

Görüntü Bağlantıları Düzenleyicisi ile Görüntüleri Sıralama

Kontrolü Görüntü Bağlantıları Düzenleyicisi (Image Links Editor) aracılığıyla görüntüleri bağlarken, artık referans görüntüleri sıralamak için daha fazla seçenek sağlar. Bu, doğru görüntüleri aramak için daha az zaman ve daha fazla verimlilik sağlar.

ArcGIS Excalibur Mayıs Güncellemesinde Bizi Neler Bekliyor

ArcGIS Excalibur, analistlerin görüntüleri arayıp bulabileceği ve bu görüntülerle çalışabilecekleri web tabanlı bir uygulamadır. Excalibur, geleneksel olarak ayrı iş akışlarına sahip olan mekânsal ve raster tabanlı görüntüleri tek bir bütünleşmiş deneyimde birleştirerek görüntü tabanlı iş akışlarını modernize eder ve geliştirir. Kullanımı kolay, web tabanlı bir sahip olan Excalibur, kuruluşlar arası karar almayı geliştirecek kullanım özelliklerine sahiptir.

ArcGIS Excalibur’un Mayıs 2021 sürümü, etkileşimli tablo görünümü, haritadaki ya da görüntüdeki herhangi bir konuma hızlıca gitmeyi sağlayan işlemler gibi gözlemleme yeteneklerini geliştiren birçok yeni özellikle gelecek. Bunlardan bazılarını aşağıda bulabilirsiniz.

Gözlemleri Kopyalama (Copy Observations)

Aralık 2020 sürümünde Excalibur kullanıcıların bir düzenleme oturumu sırasında aynı anda birden çok gözlemde değişiklik yapmalarına izin vererek iş akışlarını optimize etmeyi amaçlayan özellikler getirmişti. İş akışı optimizasyonu bu sürümde de gelişti. Kullanıcılar artık birden çok gözlemi tek seferde seçip yeni gözlemler olarak kopyalayabiliyorlar. Bu araç, kullanıcıların daha önceden toplanan gözlemlerini yeni görüntülere uygulamasını yaparken fayda sağlayacaktır. Kullanıcılar yeni gözlemlerin meta verilerini de istedikleri gibi düzenleyebileceklerdir.

 

Etkileşimli Detay Tablosu

Bir detayın özniteliklerine bakarken bulunduğu konumun görüntüsündeki bilgilere bakmanız gereken durumlar olabilir. Detay tablosu, görüntü projenizdeki bağlamsal veya gözlem katmanlarının etkileşimli bir tablo görünümünü size sağlayacaktır. Bir tablodan gözlemleri seçebilir ve haritanızdan ya da görüntünüzden ilgili detayların vurgulanmasını sağlayabilirsiniz.

Koordinatlara Git (Go-to Coordinate) Aracı

Bir görüntüde ya da haritada bir konuma hızlıca gitmeniz gerektiğinde Go-to Coordinate aracını kullanarak hızlıca ulaşabilirsiniz. Kullanıcılar, bir koordinat sistemi kullanarak koordinatları girebilir ve ardından birden çok notasyon biçimi kullanarak çıktıyı farklı bir koordinat sistemine görüntüleme veya kopyalama seçeneğine sahip olabilecekler. Bu aracı kullanarak, kullanıcılar görüntülerdeki ilgili konuma gidebildikleri gibi haritadaki herhangi bir konuma tıklayarak o konumun koordinatlarını da alabilecekler.

 

Yeniliklerden Haberdar Olun

ArcGIS Excalibur, ArcGIS’in yetenekleri üzerine inşa edilerek, kullanıcı isteklerini de göz önünde bulundurarak sürekli iyileştirmelerle görüntü iş akışlarını dönüştürmeye devam ediyor. Excalibur hakkında daha fazla bilgi edinmek için Esri Topluluk sayfasını ve YouTube Oynatma Listesini ziyaret edebilirsiniz.

Kaynaklar ve Yardımcı Bağlantılar:

What’s Coming in ArcGIS Excalibur 2021 – Esri

ArcGIS Excalibur | Documentation for ArcGIS Enterprise

Esri Türkiye, 2021
ArcGIS Living Atlas ile Kullanıma Hazır Derin Öğrenme Modelleri

ArcGIS Living Atlas ile Kullanıma Hazır Derin Öğrenme Modelleri

Çok çeşitli sensörlerden ve kaynaklardan elde edilen görüntü verileri gün geçtikçe artmaya devam ediyor, bunları anlamlandırmak, sınıflandırmak, analiz etmek ya da bütün bu işlemleri otomatize etmek için Yapay Zeka’ya olan ihtiyaç ve talep de aynı hızda artıyor. Kuruluşunuzun da büyük boyutlarda ve hızlarda veri işlemeye hazır olabilmesi için Esri, yapay zeka işleriniz için ArcGIS Living Atlas of The World ile kullanımınıza hazır yapay zeka modellerini kullanıma sürdü. Bunlara bu bağlantıdan ulaşabilirsiniz.

Coğrafi veri kümelerinize uygulayabileceğiniz yapay zeka yeteneklerden daha önceden bahsettiğimiz, ArcGIS’te bulunan bir çok derin öğrenme modeli hakkındaki bilgilere buradan ulaşabilirsiniz.

Esri’nin Yapay Zeka ekibi buradaki modellerine sürekli olarak yenilerini eklemeye devam ediyor.

Yeni Derin Öğrenme Modelleri kullanılarak otomatik olarak çıkarılmış bina taban sınırları.

 

Yeni çıkan Kullanıma hazır modellerle ise siz ve kurumlarınızın derin öğrenme iş akışlarınızı çok daha kolay ve ölçeklendirilebilir hale getiriyor. Bu kullanıma hazır modeller yani eğitime gerek duymayan modeller, Esri tarafından çok büyük veri kümelerinden önceden eğitilmiştir ve nokta bulutu verilerinizden ya da uydu görüntülerinden sayısallaştırma yoluyla çıkaracağınız detayları otomatikleştirme için kolayca kullanılabilirler. Dahası yapay zeka ve derin öğrenmenin gücüne erişebilmek için ArcGIS Online hesabınız olması yeterlidir.

Modelleri Kullanma

Bu modelleri kullanmak oldukça kolaydır. ArcGIS Pro’daki coğrafi işlem araçlarını kullanarak verilerinize uygulayabilirsiniz. Örneğin Detect Objects Using Deep Learning aracı için araca girdi olarak görüntüleri ve yukarıdaki bağlantıdan indirdiğiniz modeli göstermeniz yeterli. Derin öğrenme işlemleri daha önce hiç olmadığı kadar kolay bir hal aldı. Tabi iyi bir grafik işlemci biriminizin olması işleri hızlandırmak için iyi olabilir ama gerekli değildir, modelinizi CPU ile de çalıştırabilirsiniz. Ya da işleri daha hızlı bir hale getirmek için ArcGIS Enterprise ile Image Server kullanabilirsiniz.

Bina taban sınırlarını çıkartma işleminin yapıldığı örnek video’yu buradan izleyebilirsiniz.

Bu derin öğrenme modellerinden nasıl yararlanabilirsiniz?

Muhtemelen, ayak izlerini sayısallaştırmak veya arazi örtüsü haritaları oluşturmak gibi görüntülerden detayları manuel olarak çıkarmanın zaman alıcı olduğunu söylemeye gerek yoktur. Derin öğrenme, bu süreci otomatikleştirir ve bu çıktıları elde etmek için gereken manuel etkileşimi önemli ölçüde aza indirir. Bununla birlikte, kendi derin öğrenme modelinizi eğitmek karmaşık olabilir, çok fazla veriye, kapsamlı bilgi işleme kaynağına ve derin öğrenmenin nasıl çalıştığına dair bilgiye ihtiyaç duyar.

Kaliforniya’dan örnek bina taban sınırları.

 

Kullanıma hazır modellerle, detayları manuel olarak çıkarmak veya kendi derin öğrenme modelinizi eğitmek için artık zaman ve enerji harcamanıza gerek kalmıyor. Bu modeller, çeşitli coğrafyalardan gelen çok büyük veri setleriyle eğitilmiştir. Siz kendi görüntülerinizle, bir düğmeye tıklayarak detayları kolayca çıkarabilir ve haritalama, görselleştirme ve analiz için CBS veri kümesi katmanlarınızı oluşturabilirsiniz.

Dubai’deki Palmiye Adalarından çıkarılmış örnek bina taban sınırları.

 

Kullanımınıza Hazır Yayınlanmış Birkaç Modeli Tanıyalım

ArcGIS Online’da sürekli olarak yenilerinin eklendiği derin öğrenme modelli mevcuttur. Bu modeller, ArcGIS Pro, Image Server veya ArcGIS for Python ile kullanabileceğiniz Derin Öğrenme Paketleri yani DLPK dosyaları şeklinde bulunmaktadır.

  1. Bina Taban İzini Çıkarma modeli, yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinden bina taban izlerini çıkarmak için kullanılır. Amerika Birleşik Devletleri verileriyle tasarlanmış ve eğitilmiş olsa da, dünyanın diğer bölgelerinde oldukça iyi performans gösteriyor.

    Bu model Dünya’nın farklı bölgelerindeki veri kümeleriyle de çalışmaktadır. İsveç’ten örnek sonuçlar.

     

    Bina taban izi katmanları, şehir bölge planlama, sigortacılık, vergilendirme, değişim tespiti ve altyapı planlaması gibi CBS işlerinde kullanılabilen verilerdir. Bazı sonuçlara ulaşabileceğiniz bir hikaye haritasına buradan erişebilir ve ArcGIS Pro’da nasıl uygulanabileceğine ilişkin bir videoya da buradan erişebilirsiniz.

  2. Arazi Örtüsü Sınıflandırma modeli, Landsat 8 görüntüleri kullanılarak bir arazi örtüsü ürünü oluşturmak için kullanılır. Ortaya çıkan arazi örtüsü haritaları, kentsel planlama, kaynak yönetimi, değişim tespiti ve tarım için kullanılabilir.

    Landsat 8 görüntülerinden sınıflandırılmış arazi örtüsü haritası.

     

    Bu jenerik model, Landsat 8 verileri ile Amerikan Ulusal Arazi Örtüsü Veritabanı (NLCD) 2016 üzerinde eğitilmiştir. Arazi örtüsü sınıflandırması karmaşık bir uygulamadır ve geleneksel yöntemlerle tespit edilmesi zordur. Derin öğrenme modelleri, bu karmaşık semantikleri öğrenme ve çok iyi sonuçlar verme konusunda yüksek kapasiteye sahiptir.

  3. Ağaç Nokta Sınıflandırma modeli, nokta bulutu veri kümelerinde ağaçları temsil eden noktaları sınıflandırmak için kullanılabilir.

    Ağaç nokta sınıflandırmalarıyla yapılmış 3 Boyutlu bir sahne.

     

    Ağaçlara ait noktalarının sınıflandırılması, yüksek kaliteli 3B altlık haritaları, kentsel planlama ve ormancılık iş akışları oluşturmak için faydalı olabilir. Bu derin öğrenme modeli 3B Altlık Harita Çözümü‘nde lidar verilerinden ağaçları sınıflandırmak ve ayıklamak için geliştirilmiştir.

Sonraki Adım

ArcGIS’te derin öğrenme modellerini kullanmak için buradaki ayrıntılı talimatları okuyarak, ArcGIS Living Atlas’taki derin öğrenme modellerini kendiniz deneyin.

Kaynaklar:

Living Atlas of the World | ArcGIS
Introducing ready-to-use geospatial deep learning models (esri.com)
Building Footprint Extraction (arcgis.com)
How-to: Extracting Building Footprints using Esri’s Deep Learning Model – YouTube

Esri Türkiye, Aralık 2020

2020’de Mekansal Analiz ve Veri Bilimine Genel Bakış

2020’de Mekansal Analiz ve Veri Bilimine Genel Bakış

2020 Geliştiriciler Zirvesi olarak bilinen Developer Summit’te mekansal analiz ve veri bilimi iş akışları için güçlü ve kapsamlı bir platform  olan ArcGIS’in yeteneklerini gösteren bir çok özellik anlatıldı. Bu yazı; bu konularda genel bilgi vermeyi amaçlayacak şekilde oluşturulmuştur. Ayrıca linke tıklayarak zirvede anlatılan diğer içerikleri ve videoları da izleyebilirsiniz.

Aşağıda gördüğünüz gibi veri bilimi iş akışı tipik olarak veri mühendisliğiyle başlar. Bu aşama verinin dönüşümünü, çıkarımını, hazırlanmasını ve zenginleştirilmesini kapsar. ArcGIS, analiz için kullanacağınız verileri kolayca oluşturmanıza yardımcı olur. Sonrasında verinin nelere sahip olduğunu ve olmadığını keşfetmek için görselleştirme ve keşfetme devreye girer. Mekansal analizler çalıştırılabilir ve konumu etkinleştirilmiş veriler Python veya R içinde modelleme ve komut dosyası için kullanılabilir. Sonuncu olarak iş akışında cevapların aksiyona döndüğü kısım; paylaşım ve işbirliğidir. ArcGIS tüm verileri entegre eder ve bunları harita, sahne ve katman gibi coğrafi bilgi varlıkları olarak düzenlemeye yardımcı olur.

Mekansal analiz ve veri biliminde güçlü ve kapsamlı platform

Bu sene; çok boyutlu raster veriler, hatta yapılandırılmamış verilerle ilgili çalışmalara ek olarak, lidar verileri ve full motion video gibi konularla ilgili geliştirme alanında yapılabileceklere değinilmiştir. Yazının ilerleyen kısımlarında bu konularla ilgili daha çok bilgiye erişebilirsiniz.

Açık Bilim, Araçlar ve Deneyimler

Veriyi dönüştürmede ArcGIS açık deneyimlerle entegredir. Makine öğrenmesi için Tensor Flow, Keras, PyTorch, veri düzenleme için pandas ve NumPy açık bilim kütüphaneleri, API’lar ve araçlarla entegre bir platform sunar.

Demo örneklerine geçmeden önce R- AcGIS Bridge’e gelen yenilikler kısaca şu şekilde özetlenebilir: portal öğelerine erişmek için Online veya Enterprise’dan bağlantı kurma yeteneği, Conda üzerinden R Notebook ile entegrasyon, R iş akışları içinde ArcPy çağırarak coğrafi işlem araçlarını çalıştırma.

– ArcGIS Notebooks’un ArcGIS Pro ile Entegre Çalışması

ArcGIS Notebooks; etkileşimli haritalama, semboloji, grafikler ve seçimler yoluyla analiz ve veri bilimi iş akışlarını yürütmenin, görselleştirmenin ve yinelemenin dinamik bir yoludur. Açık kaynak kütüphanelerinin sorunsuz entegrasyonu sayesinde, mekansal veri bilimi iş akışları sezgisel yollarla genişletilebilir. Demo olarak gösterilen bir örnekte “random forest” makine öğrenme algoritmasını kullanarak; sağlık verileri kronik böbrek hastalığından etkilenen nüfus yüzdelerini bölgelere göre göstermek için modellendi.

ArcGIS Notebooks ArcGIS Pro’yla entegre çalışır

Maliyeti düşürmenin ve hizmet sunumunda verimliliği artırmanın potansiyel bir yolu, dengeli idari bölgeler oluşturmaktan geçtiği için öncelikle bu konuda çalışıldı. İhtiyaç duyan hastalar, gelir düzeyleri ve diyaliz merkezlerine uzaklık gibi bir dizi öznitelik değerine dayalı olarak dengeli idari bölgeler tahmin edildi. ArcGIS Pro’nun Jupyter Notebooks ile entegre olması sayesinde analizin başlık, görseller ve etkileşimli grafikler de dahil olmak üzere anlamlı bir bağlamla optimize edilebildiği gösterildi.

Başlıklar, görseller ve etkileşimli analizlerin ArcGIS Pro içinde Notebooks ile görünümü

 

İkinci bir örnekte ise; Hindistan’daki protesto türlerini incelemek üzere açık kaynak kütüphanesinden yararlanılarak geçmiş yıllara dönük veriler iki ana grupta toplandı. Daha sonra analizini geliştirmek için açık kaynak kütüphaneleri içe aktarıldı. İlk olarak; mevcut öznitelik sınıfını bir “pandas DataFrame”e dönüştürerek öznitelikler tablo biçiminde görüntülendi ve seçildi. Daha sonra, verileri mekan ve zamanda görselleştirmek üzere istatistiksel grafikleri ve çizelgeleri dahil etmek için “seaborn” kullandı. Son olarak, kendi kategorileri arasında mekansal bir ilişki olasılığını belirlemek için ArcPy’nin colocation analiz aracı kullanıldı.

ArcPy ile Colocation analizi

Yapılan demo sunumunu izlemek için tıklayınız.

– Büyük Veri Analizi

GeoAnalytics Araçları, büyük miktarda veri arasındaki ilişkileri ve kalıpları tanımlamak için mekansal analizden yararlanır. GeoAnalytics, Apache Spark kullanarak vektör ve tablo veri kümelerini analiz etmek için paralel analiz gerçekleştirir. GeoAnalytics Server ile kuruluşlar birden çok makinede dağıtılmış analiz gerçekleştirirken, GeoAnalytics Desktop Araçları masaüstü makinenizdeki yerel verilerle paralel analiz yapmak için ArcGIS Pro’yu kullanır. ArcGIS Pro 2.5 ile tanıtılan ve GeoAnalytics Desktop araç kümesi ile nokta kümelenmelerini bulmayı sağlayan “Find Point Clusters” gösterildi. Gösterilen veri kümesinde 4.5 milyondan fazla nokta bulunmaktaydı. Belirlenen değişkenlere göre analiz gerçekleşirken Apache Spark masaüstü makinesinde işliyor ve coğrafi işleme ortamındaki 32 çekirdeğin tamamında paralel analiz yürütüyordu. Paralel analiz; analizi hızlandırmak ve genel performansı artırmak için işlemlerin birden fazla çekirdekte gerçekleştirilmesine izin verir.

Analiz çalışırken masaüstü çekirdeği kullanımı

Yapılan demo sunumunu izlemek için tıklayınız.

– Raster Analitik ve Python API

Raster analitikle ilgili örnek mercanlarla ilgilidir. Mercan resifleri gezegendeki en önemli ekosistemlerden biri olup, iklim değişikliğinin de içinde yer aldığı bir çok tehlikeyle karşı karşıyadır.  Okyanus sıcaklığının artması demek mercanların hayatta kalması için gereken sıcaklığın çok üstüne çıkılması demek olabilir. Aradaki bağlantının incelenmesi için raster analitik devreye giriyor. Bu demoda Raster analitik içindeki Multidimensional Analiz araçlarından yararlanılmıştır. Notebooks ve Python API kullanılarak Deniz yüzeyi sıcaklığının mercan ağartma üzerindeki etkisini anlamak için zaman serisi tahmin yetenekleri kullanan bir model oluşturuldu. Living Atlas içindeki multidimensional veri küpü kullanıldı. Bu veride 2008 yılına kadar günlük sıcaklık bilgileri bulunuyor. Aggregate multidimensional raster fonksiyonu ile bu veriden analizde kullanılmak üzere haftalık sıcaklık verisi üretildi.

Küresel günlük sıcaklık dilimleri ile çok boyutlu veri küpü

Her bir hücrenin (cell) zamanla ısınıp ısınmadığını veya soğuyup soğumadığını belirlemek için zaman serisi modeli oluşturuldu ve bu trende  dayanarak 2022 yılına kadar gelecekteki deniz yüzeyi sıcaklıklarını tahmin edilmek için fonksiyon çalıştırıldı. Böylece geleceğe yönelik beklenen değerleri bulup bunu gözlemlenenle karşılaştırma fırsatı bulunmuş oldu.

Gözlenen ve tahmin edilen deniz yüzeyi sıcaklık noktalarının karşılaştırılması

Bir sonraki aşamada belli bir eşiğin üstündeki sıcaklıklara odaklanılarak, zaman içinde sıcaklık anomalilerinin görüldüğü çok boyutlu veri küpü oluşturuldu. Sıcaklık anomalileri uzarsa, mercan sonunda ölebilir; bununla birlikte, maruziyet daha kısa süreler içinse mercanın iyileşme şansı vardır. Bunu bulmak için ise uzun süreli ısınma dönemlerinin ne zaman meydana geleceğini tahmin etmeye yarayan fonksiyon kullanıldı. Bu demoda 5 tane alarm seviyesi kullanılarak sonuç haritalaması gerçekleştirildi. Böylece üretilen tüm çıktılar ve odaklanmış mercan resifi ağartma verileriyle birlikte uyarı seviyeleri hızlı bir şekilde izlenebilir hale geldi.

Uyarı seviyelerini ve zaman içinde mercan stresini gösteren gösterge paneli

Yapılan demo sunumunu izlemek için tıklayınız.

– LiDAR Nokta Bulutundan AI ile Veri Çıkarımı

ArcGIS API for Python’ın Learn modülünü kullanarak LiDAR nokta bulutlarındaki verileri otomatik olarak etiketleyebilir ve ayıklayabilirsiniz. Modül artık eğitime hazır PointCNN sinir ağını içerdiği için PointCNN’yi kuruluşunuzun gereksinim duyduğu nesneleri algılaması için kolayca eğitebilirsiniz. Manuel etiketleme yerine AI sayesinde çok daha kısa bir sürede etiketlemeyi tamamlamış olursunuz.

Üstte manuel etiketlendirilen nokta bulutu, altta görünen AI ile etiketlenmiş nokta bulutunu göstermekte

Yapılan demo sunumunu izlemek için tıklayınız.

 

– Derin Öğrenme Araçları ile Full Motion Video

Bu demoda bir kedi balığı dedektörü modelinin ArcGIS Pro’nun tam hareketli video araçlarından türetilen bir eğitim seti kullanarak nasıl eğitileceği anlatılmıştır. İlgi çekici nokta eğitilmiş modelin bütün video boyunca balıkları etkili bir şekilde algılamasıdır. Burada izlenen yol; seçilen her karede nesnelerin tanımlanması ve sınıflandırılması, özniteliklerin detay katmanında eğitim verisi olarak tutulması ve tahminsel kedi balığı dedektör modelini çalıştırmak için eğitim verilerini girdi olarak kullanılması şeklindedir. Bu çalışma ve bunun gibi çalışmaların sonuçları daha sonra tür kaybıyla ilgili yerel balıkçı ve koruma uzmanları gibi kilit paydaşlarla paylaşılabilir.

Yapılan demo sunumunu izlemek için tıklayınız.

– Yapılandırılmamış Metinden Veri Çıkarımı ve Haritalama

Bahsedeceğimiz son demo örneği yapılandırılmamış metinden veri çıkarımı olacak. Veriler her zaman konumsal bilgileri hazır bir coğrafi veri kümesi olarak gelmez, onun yerine metin tabanlı raporlardan da veri çıkarımı yapmak gerekebilir. Bu tarz verileri standart formata getirme işlemini learn module’ü kullanarak nasıl otomatize edebileceğinizi anlatıyor.  Yapısal veri çerçevesindeki verilerle, konumları coğrafi olarak kodlamak ve nokta detay katmanı oluşturmak için ArcGIS API for Python kullanıldı. Aşağıdaki görselde görünen her nokta bir suç yerini temsil ediyor.

Suç olaylarının detay katmanı

Yapılan demo sunumunu izlemek için tıklayınız.

Kaynaklar:

  1. https://www.esri.com/arcgis-blog/products/arcgis/analytics/developer-summit-2020-spatial-analysis-and-data-science-overview/
  2. https://www.esri.com/arcgis-blog/products/arcgis-pro/analytics/developer-summit-2020-spatial-data-science-in-arcgis-pro/
  3. https://www.esri.com/arcgis-blog/products/geoanalytics-server/analytics/dev-summit-2020-conduct-big-data-analysis-using-geoanalytics-and-apache-spark/
  4. https://www.esri.com/arcgis-blog/products/api-python/3d-gis/dev-summit-2020-use-ai-to-extract-data-from-lidar-point-clouds/
  5. https://www.esri.com/arcgis-blog/products/arcgis-pro/analytics/developer-summit-2020-use-deep-learning-tools-with-full-motion-video/
  6. https://www.esri.com/arcgis-blog/products/api-python/analytics/dev-summit-2020-extract-and-map-data-from-unstructured-text-2/

 

Drone2Map 2.2 ile Gelen Yenilikler

Bu konuda değinilecek başlıklar aşağıda olduğu gibidir.

  • Bölme yönetimi
  • Yer kontrol iyileştirmeleri
  • Görüntü bağlantılarının varsayılan rengini değiştirin
  • Kamera optimizasyon parametreleri
  • Görüntülerinizdeki hassas detayları koruyun
  • Gerçek zamanlı görüntü bilgisi
  • Topografyayı görselleştirin
  • Batch Project sonuçlarına hızlı erişim
  • Görüntü servislerine dayalı yükseklik kaynakları
  • GPS kaynağı ayarla
  • Kameranızı seçin
  • Daha hızlı işlem motoru

 

Bölme yönetimi

Proje çıktıları Manage bölmesinden yönetilerek projeniz için doğru olan ürünleri hızla seçmenize ve bu ürünlerin projenize nasıl dahil edileceğini kontrol etmenize olanak tanır. Bu bölmeyi aynı zamanda işleme seçeneklerine hızlıca erişmek için ve işlem adımlarını yönetmek, projelerinizin ilerleyişini izlemek için kullanabilirsiniz.

Manage bölmesi, ürün çıktılarına ve işleme seçeneklerine hızlı erişim sağlar.

Paylaşma seçenekleri, Manage bölmesine taşınarak işleri paylaşmanın ilerlemesini izlerken iş kuyruklarını daha akıcı şekilde yönetmenizi sağlar.

Sharing sekmesi, paylaşım işlemlerinin durumunu hızlı bir şekilde izlemenizi sağlar.

Sharing sekmesi, paylaşım işlemlerinin durumunu hızlı bir şekilde izlemenizi sağlar.

 

Yer kontrol iyileştirmeleri

Control Manager, Image Links düzenleyici ve harita arası üç yönlü senkronizasyon ile projenize yer kontrol eklemek daha hızlı ve daha kolay gerçekleştirilecektir. Birinde bir kontrol noktası seçmek, diğerinde kontrolü otomatik olarak etkinleştirir ve projenizdeki kontrol noktasını konumlandırmak ve yerleştirmek (locate and place control) için süreci düzene sokar.

Control Manager, Image Links Editor ve harita arasında üç yönlü senkronizasyon ile görüntü bağlantılarını daha hızlı bulun ve yerleştirin.

Control Manager, Image Links Editor ve harita arasında üç yönlü senkronizasyon ile görüntü bağlantılarını daha hızlı bulun ve yerleştirin.

 

Görüntü bağlantılarının varsayılan rengini değiştirin

Image Links Editor işaretçisini kendinize göre daha görünür hale getirebilirsiniz. Görüntülerinizde daha fazla görünürlük sağlamak için Image Links Editor işaretçisini özelleştirebilirsiniz.

Daha yüksek görünürlük için image links işaretçisinin rengini değiştirin.

Daha yüksek görünürlük için image links işaretçisinin rengini değiştirin.

 

Kamera optimizasyon parametreleri

Drone2Map’in dahili ve harici kamera parametrelerini nasıl optimize ettiği konusunda artık daha fazla kontrol sahibisiniz. Bu durum, üç boyutlu harita yüzeyinin altında veya üstünde çıktıları olan ve GCP olmayan üç boyutlu projelerde yardımcı olur.

Yeni işleme seçenekleri, dahili ve harici kamera parametrelerini optimize eder.

Yeni işleme seçenekleri, dahili ve harici kamera parametrelerini optimize eder.

 

Görüntülerinizdeki hassas detayları koruyun

Ortomosaik düzenleme araçlarının eklenmesiyle, artık hassas verileri ortomosaic’inizden, kuruluşunuzla paylaşmadan önce gizleyebilirsiniz (obscure sensitive data).

Hassas verileri ortomosaik düzenleme araçlarıyla koruyun.

Hassas verileri ortomosaik düzenleme araçlarıyla koruyun.

 

Gerçek zamanlı görüntü bilgisi

Image Information aracı, ek araçlar çalıştırmanıza gerek kalmadan proje çıktılarınızdan piksel değerlerini dinamik olarak görüntülemenizi sağlar.

Image Information aracıyla piksel değerlerini gerçek zamanlı olarak görselleştirin.

Image Information aracıyla piksel değerlerini gerçek zamanlı olarak görselleştirin.

 

Topografyayı görselleştirin

Dijital yüzey modeli ve dijital arazi modeli artık otomatik olarak gölgeli rölyef olarak oluşturulur, topografyayı vurgular ve dijital yükseklik modellerinizdeki ayrıntıları görsel olarak daha net hale getirir.

Varsayılan gölgeli rölyeflerle topografyayı görselleştirin.

Varsayılan gölgeli rölyeflerle topografyayı görselleştirin.

 

Batch Project sonuçlarına hızlı erişim

Batch Processing’den sonra, proje klasörleri otomatik olarak Catalog bölmesine eklenerek proje çıktılarına daha hızlı erişim sağlar.

Batch proje sonuçlarına hızlı erişim sağlanır.

Batch proje sonuçlarına hızlı erişim sağlanır.

 

Görüntü servislerine dayalı yükseklik kaynakları

Haritadan kontrol noktası eklerken veya görüntü rakımlarını ayarlarken yükseklik kaynağı olarak mevcut görüntü servislerinizi kullanın.

Yükseklik kaynaklarınızı görüntü hizmetlerine göre kullanın.

Yükseklik kaynaklarınızı görüntü servislerine göre kullanın.

 

GPS kaynağı ayarla

GPS verilerini içe aktarmanın yanı sıra, Set GPS Source aracı, hangi GPS etiketlerinin kullanıldığını görmenize ve doğruluk ve rakım referansı gibi temel özellikleri değiştirmenize olanak tanır.

GPS meta verilerinin daha fazla kontrolü sağlanır.

GPS meta verilerinin daha fazla kontrolü sağlanır.

 

Kameranızı seçin

Doğru kamera modelini seçmek, yüksek kaliteli çıktılar elde etmek için çok önemlidir. Şimdi Edit Camera aracında, önceden kaydedilmiş birden çok kamera arasından seçim yapabilirsiniz.

Kamera veritabanındaki birden çok standart kamera modeli arasından seçim yapın.

Kamera veritabanındaki birden çok standart kamera modeli arasından seçim yapın.

 

Daha hızlı işlem motoru

Drone2Map, daha hızlı bir işleme motoruyla yükseltildi. İlk işleme ve yoğun işleme adımları, daha hızlı sonuçlar elde etmek için iyileştirildi, bu da verilerinizin işlenmesi için daha az beklemek ve sonuçlarla çalışmak için daha fazla zaman anlamına gelir.

 

 

Site Scan for ArcGIS

Site Scan for ArcGIS

Site Scan for ArcGIS

Site Scan for ArcGIS varlık yönetimi, sahadan ürünlerinin toplanması, işlenmesi, analiz edilmesi ve paylaşılması gibi tüm aşamalarda çözüm sunan, bulut tabanlı bir haritalama çözümüdür. Bu süreçlere ek olarak drone filo yönetimi, uçuşların planlanması, donanım yönetimi ve uçuş / pilot geçmişinin görüntülenmesi gibi ek çözümler sağlamaktadır. Site Scan for ArcGIS, SaaS (Hizmet Olarak Yazılım) şeklinde çalıştığı için projelerin dijital kopyalarını işlemek, yönetmek ve erişim sağlamak için tüm süreç boyunca buluttan yararlanıyor olacağız. Site Scan for ArcGIS çözümünün neler yapabildiğini maddeler halinde inceleyecek olursak;

  • Proje gereksinimlerini belirlemek için drone uçuşlarını planlayabilmekteyiz.
  • Güvenli ve verimli operasyonları yürütmek için drone filomuzu yönetebilmekteyiz.
  • Drone görüntülerinden 2B & 3B ürünler ve analiz ürünleri oluşturabilmekteyiz
  • Çıktı ürünlerini ArcGIS Online, ArcGIS Enterprise ve Autodesk BIM 360’ta yayınlayabilmekteyiz.

Uçuş Planı Oluşturma

Pilotlarımızı yönetebildiğimiz için pilotlarımız arasında yönetici olarak oluşturduğumuz uçuş planlarını paylaşabiliriz. Çoğu kullanıcı uçuşları, internet bağlantısı sınırlı olan veya hiç olmayan yerlerde gerçekleştirilir. Site Scan for ArcGIS ile, haritaları ve katmanları sahada kullanmak üzere çevrimdışı olarak kaydedebilmekteyiz, yani önceden kayıt ettiğimiz haritaları, sahada çevrimdışı olarak kullanabilmekteyiz. Bunlara ek olarak 3B uçuş planları oluşturabilmekteyiz, koridor uçuş planı, dikey tarama gibi uçuş planlarını da direkt olarak kullanabilmekteyiz.

Bunlara ek olarak bir geofence alanı oluşturarak dronu, bir uçuş yolunu tanımlayan poligon içinde kalmaya zorlayabilmekteyiz. Bu seçenek, dronun bir engelden kaçınması veya uçuşa yasak bölge dışında kalması gereken durumlar için efektif çözümler sağlamaktadır.

Uçuş planlarının oluşturulması

Drone filo yönetimi

Site Scan for ArcGIS ile filo yönetimi, uçuşların planlanması, drone donanım yönetimi ve pilot / uçuş geçmişini tek bir yerden takip edebilmekteyiz. Ayrıca uçuş planlamalarını yapan yöneticiler uçuş öncesi kontrol listelerini (checklist) oluşturarak pilotlar ile paylaşabilmektedir

Uçuş planının yapılması

Bulutta verilerin işlenmesi ve son ürünlerin paylaşılması

Sahadan elde edilen veriler bulut ortamında işlenerek doğrudan 2B & 3B ürünler ve analiz ürünleri elde edebiliriz. Sonuçları doğrudan bir web tarayıcısı üzerinde kolayca görselleştirebilir ve analizler oluşturabilmekteyiz. Sonraki süreç olan içeriklerin paylaşılması aşamasında ise ister 3B görünümde ister ArcGIS Online veya ArcGIS Enterprise içinde bir rapor veya harita olarak paylaşabilmekteyiz. Ayrıca Autodesk BIM 360 üzerinde de paylaşım yapabilmekteyiz.

Son ürünlerin paylaşılması

Site Scan for ArcGIS Nasıl Çalışır ?

Site Scan for ArcGIS nasıl çalışır ?

Site Scan for ArcGIS ile uçuş planının yapılmasından son ürünün paylaşılmasına kadar olan süreci 5 adımda inceleyebiliriz.

  1. Uçuş planının oluşturulması
  2. Uçuşun gerçekleştirilmesi
  3. Ürünlerin buluta yüklenmesi ve işlenmesi
  4. Görselleştirme ve analiz çalışmalarının yapılması
  5. Sonuçların paylaşılması

Site Scan or ArcGIS, masaüstü fotogrametri yazılımlarına ek olarak, uçuş planlarını paylaşma, veri yönetimi, depolama, filo yönetimi, projelerin web ortamında paylaşılması gibi ek yeteneklere sahip kapsamlı bir çözümdür.

Esri Türkiye 2020