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

ArcGIS ile Derin Öğrenme Modelleri

ArcGIS ile Derin Öğrenme Modelleri

Derin Öğrenme Nedir?

Derin öğrenme, örnek verilerden öğrenmek için derin sinir ağlarını kullanan bir makine öğrenme tekniğidir. Tıpkı geleneksel denetimli görüntü sınıflandırması gibi, bu modeller verdiğimiz verilerde neyi arayacaklarını “öğrenmek” için eğitim örneklerini kullanır. Ancak, geleneksel bölümleme ve sınıflandırmanın aksine, derin öğrenme modelleri yalnızca tek tek piksellere veya piksel gruplarına bakmaz. Daha yüksek öğrenme kapasitesine sahiptirler ve görüntülerde çeşitli ölçeklerdeki karmaşık şekilleri, desenleri ve dokuları tanımayı öğrenebilirler. Bu, derin öğrenme modellerinin çeşitli koşullarda çok miktarda eğitim verisinden öğrenebilmesini sağlar. Eğitilen modeller daha sonra çok daha düşük bir bilgisayar hesaplama gücüyle çok daha çeşitli görüntülere uygulanabilir ve paylaştığınız kişiler tarafından yeniden kullanılabilir.

ArcGIS’te Derin Öğrenme

ArcGIS Pro’daki Image Analyst ek bileşeni, analistlerinin kullanımına özel bir Derin Öğrenme Araç Seti içerir . Bunun yanında basitleştirilmiş bir derin öğrenme paket yükleyicisi sayesinde, kütüphaneler ve modüler gibi gerekli bağımlılıklar kolaylıkla indirilebilir ve yükleme deneyimi basitleştirilmiştir. Eğer veri bilimcileri kod satırları kullanmak isterlerse, bu modelleri eğitmek için ArcGIS Pro, Enterprise ve ArcGIS Online’daki Python notebook’ları da kullanabilirler.

ArcGIS API for Python, çok çeşitli derin öğrenme modellerini kendi veri kümelerinizde eğitmeyi ve problemlerinizi çözmeyi kolaylaştıran arcgis.learn modülünü içerir . Gelişmiş CBS ve uzaktan algılama iş akışlarını destekleyen on beşten fazla derin öğrenme modeli içerir. Ek olarak, bu modeller çok çeşitli veri türlerini desteklemektedir, çeşitli türdeki görüntüler, nokta bulutları, batimetrik veriler, LiDAR, videolar, detay katmanları, tablosal veriler ve hatta yapılandırılmamış metinler bunlardan bazılarıdır.

Arcgis.learn modülündeki tüm modeller basit ve veriye duyarlı akıllı varsayılanlar sayesinde eğitilebilir. Modeller, ArcGIS’ten dışa aktarılan eğitim verilerini karmaşık bir ön işleme olmaksızın kullanır ve eğitilen modeller, modelin çıktısının sonradan işlenmesine gerek kalmadan doğrudan ArcGIS platformunda kullanılabilir.

Derin öğrenmenin son derece başarılı olduğu bir alan, görüntülerdir. Bilgisayar görüşü, bilgisayarların görüntülerdeki nesneleri görme veya tanıma becerisidir. Bu, özellikle CBS uygulamalarında çok faydalı olabilir çünkü günümüzde uydu, hava ve İHA görüntüleri, insanların üzerinde analizler uygulayıp, çıkarımda bulunabileceklerinden çok daha fazla ve hızlı üretilebilmektedir.

arcgis.learn’deki derin öğrenme modellerinin çeşitli CBS ve uzaktan algılama görevlerini gerçekleştirmek için nasıl kullanılabileceğine bakalım.

ArcGIS’teki Derin Öğrenme Modelleri ve Örnek Bağlantıları

1. Nesne Sınıflandırması

Arcgis.learn’deki FeatureClassifier (Detay Sınıflandırıcı) modeli, coğrafi detayları veya nesneleri görüntülerde nasıl göründüklerine göre sınıflandırmak için kullanılabilir. Bu model, ResNet, Inception veya VGG gibi görüntü sınıflandırma modellerinden yararlanır.

Nesne sınıflandırması kullanarak hasar değerlendirmesi. Hasarlı evler kırmızı, hasarsız olanlar ise mavi ile gösterilmiştir.

Nesne sınıflandırması kullanarak hasar değerlendirmesi. Hasarlı evler kırmızı, hasarsız olanlar ise mavi ile gösterilmiştir.

CBS’de bu modeller, orman yangınlarından sonra otomatik hasar değerlendirmesi yapmak veya yüzme havuzlarını temiz veya yosun istilasına uğramış yeşil havuzlar olarak sınıflandırmak için kullanılabilir .

Hasar değerlendirme iş akışını özetleyen örnek bir notebook’a buradan ulaşabilirsiniz.

Bu model uydu görüntüleriyle çalışmasının yanı sıra, veri toplama iş akışları için sahada da kullanılabilir. Aşağıdaki örnekte, Survey123 kullanarak bir ağaç envanteri oluşturmak için bir bitki türü tanımlama modeli kullanılmaktadır. Bu tür TensorFlow Lite modellerini entegre etmeyi desteklemektedir.

Sahadan veri toplanması ve otomatik bitki türlerinin tanımlanması

Sahadan veri toplanması ve otomatik bitki türlerinin tanımlanması.

2. Piksel Sınıflandırması

En çok tercih edilen diğer bir model ise bir görüntüdeki her pikseli etiketlediğimiz Piksel Sınıflandırmasıdır.

Derin öğrenme dünyasında “semantik segmentasyon” olarak bilinen piksel sınıflandırması işleri, UnetClassifier modeli, PSPNetClassifier ve DeepLab (v3) gibi daha yeni modellerle birlikte ArcGIS Python API’de bulunuyor.

Arcgis.learn'ın UnetClassifier modeli kullanılarak binaların taban alanı sınırlarını çıkarma

Arcgis.learn’ın UnetClassifier modeli kullanılarak binaların taban alanı sınırlarını çıkarma.

Bu modeller, uydu görüntülerinden bina taban alanı sınırlarını ve yolları çıkarmak veya arazi örtüsü sınıflandırması yapmak için kullanılabilir. Yukarıdaki örnekteki iş için derin öğrenme modelini eğitmek yalnızca birkaç basit adımla yapılabilir ve kayda değer sonuçlar alabilirsiniz.

Bu örnek notebook, yüksek çözünürlüklü arazi örtüsü verileriyle eğitilmiş bir UnetClassifier modelini kullanır. İyi çalışsa da her pikseli bilgisayara tanıtmak için çalışan bir insan tarafından bu kadar yüksek çözünürlüklü eğitim verilerini etiketlemek zaman alıcı ve masraflı olabilir.

Daha az eğitim örneği belirlenerek etiketlenmiş veriler kullanılarak arazi örtüsü sınıflandırması

Daha az eğitim örneği belirlenerek etiketlenmiş veriler kullanılarak arazi örtüsü sınıflandırması.

Python API ile seyrek olarak etiketlenmiş veriler kullanılarak bu tür modellerin eğitimi için kullanılabilirsiniz. Burada sadece birkaç alanı her bir arazi örtüsü sınıfına ait olarak etiketlememiz gerekiyor. Ardından, görüntüdeki her piksel için arazi örtüsünü bulmak için bir piksel sınıflandırma modeli eğitebiliriz.

3. Nesne Algılama

CBS’deki başka bir önemli iş ise bir görüntüdeki belirli nesneleri bulma ve konumlarını bir sınırlayıcı kutuyla işaretleme işidir. Daha çok nesne algılama olarak bilinen bu modeller, ağaçlarıkuyu yataklarınıyüzme havuzlarınıtuğla fırınları veya batimetrik verilerden gemi enkazlarını ve hatta çok daha fazlasını algılayabilir . Bu işlemleriniz için Arcgis.learn modülü SingleShotDetector, RetinaNet, YOLOv3 ve FasterRCNN gibi çeşitli nesne algılama modellerini içerir .

FasterRCNN en doğru sonuç veren modeldir ancak eğitilmesi ve çıkarım gerçekleştirmesi daha yavaştır. SingleShotDetector ve RetinaNet ise FasterRCNN tarafından kullanılan iki aşamalı yaklaşımın aksine nesneleri algılamak için tek aşamalı bir yaklaşım kullandıklarından daha hızlı modellerdir.

YOLOv3, arcgis.learn ailesindeki en yeni nesne algılama modelidir. Küçük nesneleri tespit etmede hızlı ve yüksek doğruluğa sahiptir ve Microsoft Common Objects in Content (COCO) veri kümesindeki 80 yaygın nesne türü üzerine önceden eğitilmiş olarak gelen arcgis.learn’deki ilk modeldir.

İHA’lardan alınan hareketli videodan tespit edilen yayın balıkları

İHA’lardan alınan hareketli videodan tespit edilen yayın balıkları.

Bu modeller hareketli videolardaki nesneleri bile algılayabilir. Bunun örnekleri için yayın balığını İHA videolarında veya trafikte seyreden bir araca monteli akıllı telefon videoları sayesinde yollardaki çatlakları bulma örneklerinde göz atabilirsiniz.

Bunların yanında nesneleri sadece sınırlayıcı bir kutuyla değil, aynı zamanda o nesneyi kaplayan kesin bir çokgen sınırı veya raster maskeyle de tespit edip konumlandırabilirsiniz. Derin öğrenme dünyasında, bu göreve “örnek bölümleme” deniyor çünkü görev, bir nesnenin her bir örneğini bulmayı ve onu bölümlere ayırmayı içerir.

Bunun için en popüler model MaskRCNN’dir ve arcgis.learn’de bu modeli de kullanabilirsniz. Modelin özellikle yan yana olan binaların taban alanı sınırlarını çıkarma örneğindeki başarısını inceleyebilirsiniz.

MaskRCNN tarafından üretilen maskelerden yapılan binanın 3D rekonstrüksiyonu

MaskRCNN tarafından üretilen maskelerden yapılan binanın 3D rekonstrüksiyonu.

Örnek olarak 3B binaları havadan kaydedilmiş LIDAR verilerinden yeniden inşa etmek için MaskRCNN’in kullanıldığı bir örnek için bağlantıya tıklayabilirsiniz.

4. Nokta Bulutu Bölümlemesi

3 Boyutlu çalışmalarınız için arcgis.learn modülünde bir 3B derin öğrenme desteği de bulunuyor.

PointCNN modeli nokta bulutu bölümlemesi için kullanılabilir. Bu görevde, nokta bulutundaki her noktaya, gerçek dünyadaki bir varlığı temsil eden bir etiket atanır.

PointCNN modeli kullanılarak nokta bulutunda binalar ve ağaçlar sınıflandırılarak oluşturulan 3B sahne.

PointCNN modeli kullanılarak nokta bulutunda binalar ve ağaçlar sınıflandırılarak oluşturulan 3B sahne.

Bu model, ham nokta bulutlarından binalar, zemin ve ağaçlar çıkararak 3B altlık haritaları oluşturmak için kullanılabilir. Diğer bir örnek ise havadan toplanmış LiDAR nokta bulutundan güç hatlarını ve elektrik direklerini çıkarmaktır. Vejetasyona temas eden kabloların tespit edilmesi ve kaçak kullanımları belirlemek bu model olmadan yapıldığında çok yoğun emek isteyen bir iştir.

5. Görüntü Geliştirme

Şimdiye kadar, görüntülerden ve nokta bulutlarından bilgi çıkarmanın birkaç örneğinde bahsettik. Bu işlerin yanında bir de düşük kaliteli raster verilerden daha yüksek çözünürlüklü görüntü sentezlemenizi sağlayan SuperResolution modeli de arcgis.learn bulunuyor. Bu model görüntülerinin görselleştirme kalitesini artırmanın yanı sıra görüntü yorumlanabilirliğini iyileştirmek için kullanılabilir.

 Hava görüntülerinde SuperResolution kullanılarak kalite arttırımı.

Hava görüntülerinde SuperResolution kullanılarak kalite artırımı.

Bu model polisiye filmlerde görmeye alışık olduğumuz “Yakınlaştır! Geliştir!” işlevini ArcGIS’e getiriyor! Düşük çözünürlüklü ve bulanık görüntüleri girdi olarak kullanabilir ve bunları yüksek kaliteli, yüksek çözünürlüklü görüntülere dönüştürebilirsiniz. Model gerçekçi doku ve detaylar ekleyerek, simüle edilmiş yüksek çözünürlüklü görüntüler üretir. Yukarıdaki ekran görüntüsüne bu işlemi yapan örnek notebook’a buradan ulaşabilirsiniz.

6. Tablo Verileri Üzerinde Sınıflandırma ve Regresyon

Derin öğrenmenin sadece görüntüler ve 3B veriler üzerinde çalışıyor gibi gelmiş olabilir. Bunun dışında da derin öğrenmeden fayadalanabiliyoruz. Derin sinir ağları, özellik katmanları ve tablo verileri üzerinde en az onlarda olduğu kadar iyi sonuçlar verir.

FullyConnectedNetwork modeliyle, detay katmanı veya raster verinizin tablosal değerlerini derin sinir ağlarında kullanabilirsiniz. Bu model ile biyoklimatik faktörlere göre bir hastalığa duyarlı alanları sınıflandırabilir veya hava faktörlerine bağlı olarak güneş enerjisi santrallerinin verimliliğini tahmin edebilirsiniz.

Gerçek ve öngörülen Güneş Enerjisi üretimi

Gerçek ve öngörülen güneş enerjisi üretimi.

Yukarıdaki grafikte mavi çizgi gerçek güneş enerjisi üretimini gösterir ve turuncu çizgi FullyConnectedNetwork modelinden tahmin edilen değerleri göstermektedir.

7. Yapılandırılmamış Metinden Varlık Çıkarma

Mekânsal veriler her zaman coğrafi veri tabanları ve Shapefile olarak düzgün bir şekilde paketlenmiş olarak gelmeyebilir. Genellikle saha ekipleri tarafından raporlar gibi yapılandırılmamış bir metin biçimde saklanırlar. Bu verileri mekânsal analizlerde kullanmak için, bunları detay katmanları gibi yapılandırılmış, standartlaştırılmış bir biçime dönüştürmeniz gerekir. Ancak, yapılandırılmamış metinleri okumak ve dönüştürmek zor ve zaman alıcıdır.

Suç türü, meydana geldiği yer, olayın zamanı ve ne zaman rapor edildiği gibi varlıkların altını çizen etiketli tüzel kişilere sahip suç olayı raporu.

Suç türü, meydana geldiği yer, olayın zamanı ve ne zaman rapor edildiği gibi varlıkların altını çizen etiketli tüzel kişilere sahip suç olayı raporu.

Derin Öğrenme, doğal dil işlemede çok ilerleme kaydetmiştir ve arcgis.learn’de bulunan EntityRecognizer modeli ile yapılandırılmamış metinden anlamlı mekânsal bilgiler elde edebilirsiniz.

Suç mahallerinin detay katmanı

Suç mahallerinin detay katmanı

Bu Notebook ile binlerce örnek polis raporunun bulunduğu yapılandırılmamış metin dosyasından bilgileri çekmek için bu modeli nasıl kullanabileceğinizi ve suç mahallerinin bir haritasını çıkarabileceğinizi öğrenebilirsiniz.

Diğer Modeller

Derin öğrenme alanı her geçen gün yepyeni gelişmeler gösteriyor. arcgis.learn’ın bu kadar çok modeli desteklemesinin yanında yine de yeni çıkacak başka modellere de ihtiyacınız olabilir.

Arcgis.learn’e, harici modelleri entegre edebilmeniz için genişletilebilirlik desteği eklendi. ModelExtension sınıfı herhangi başka bir nesne algılama modelini arcgis.learn’e entegre etmenizi sağlar. Model daha sonra ArcGIS tarafından dışa aktarılan eğitim verilerini doğrudan kullanabilir ve kaydedilen modeller ArcGIS derin öğrenme paketleri olarak kullanıma hazır hale gelir. Harici modelleri arcgis.learn ile entegre etmek, bu tür modelleri diğer modeller tarafından kullanılan aynı basit ve tutarlı API ile eğitmenize yardımcı olacaktır.

Ayrıca arcgis.learn , yeni MLModel sınıfını kullanarak ArcGIS’i popüler scikit-learn kitaplığındaki herhangi bir tahmin veya sınıflandırma modeliyle entegre etmenize de olanak sağlar.

Neden bu kadar çok model var?

Derin öğrenme, her ay çıkan yenilikler ve yeni modellerle hızla gelişen bir alandır ve Esri uzmanları bu yenilikleri aynı hızda ArcGIS’e getirerek, CBS’ye derin öğrenme yöntemlerini uygulamada, en yeni ve en iyi modelleri sunarak güncel kalmanızı sağlar.

Her modelin güçlü yönleri vardır ve belirli görevler için daha uygundur. Örneğin Nesne Algılamayı ele alırsak, FasterRCNN en iyi sonuçları verir, YOLOv3 en hızlıdır, SingleShotDetector iyi bir hız ve doğruluk dengesi sağlar ve RetinaNet küçük nesnelerle çok iyi çalışır.

Farklı modellerin bellek için farklı gereksinimleri vardır ve eğitim ve çıkarım hızları farklıdır. Daha büyük modelli daha derin sinir ağları daha doğru sonuçlar verir, ancak çok daha fazla belleğe ve daha uzun eğitim süreçlerine ihtiyaç duyar. Yeterince eğitebilmek için de daha büyük veri kümelerine ihtiyacınız vardır.

Bazı modeller ise hafiftir ve cep telefonları gibi mobil cihazlarda kullanım için daha uygundur.

Yetenekli zanaatkarların araç kutularındaki her bir araç hakkında bilgi sahibi olması gibi, yetenekli veri bilimcileri de her modeli benzersiz özelliklerine göre anlar ve çözülmesi gereken sorun bağlamında uygularlar.

Mekansal Veri Bilimi Açık Çevrimiçi Eğitimi

İçinde yukarıda bahsettiğimiz derin öğrenme ve nesne tespiti örneklerini de uygulayabileceğiniz, mekânsal veri ve veri bilimine dair bir ücretsiz eğitimimiz yakında geliyor.

Mekansal Veri Bilimi Mooc

Ücretsiz olmasının yanında ArcGIS Pro, ArcGIS Online, ArcGIS Notebooks, Image Analyst, Spatial Analyst gibi bir çok ürüne de eğitiminiz sırasında ücretsiz sahip olacaksınız.

Udemy platformu üzerinden tamamen Türkçe olarak gelecek ay yayınlamayı planlıyoruz. Haberler için bizi takip edin.

Kaynak:

https://www.esri.com/arcgis-blog/products/api-python/analytics/deep-learning-models-in-arcgis-learn/

Esri Türkiye, 2020

 

ArcGIS Pro 2.5 ile Gelen FMV Yenilikleri

ArcGIS Image Analyst bileşenindeki Full Motion Video (FMV), FMV uyumlu video verilerinin oynatılması ve coğrafi analizi için yetenekler sağlar. FMV uyumlu bir video akışının ve ilişkili meta verilerin tek bir video dosyasına birleştirilmesini ifade eder, bu da videoyu coğrafi olarak kullanılabilir kılar. Sensör sistemleri kamera işaretleme bilgileri, platform konumu ve duruşu ile diğer verileri toplar ve video akışına kodlar. Böylece her video çerçevesi coğrafi konum bilgileri ile ilişkilendirilebilir.

Coğrafi olarak etkinleştirilmiş bu video verileri, ArcGIS Pro’nun hesaplama işleviyle birlikte, sensör dinamiklerinden ve görüş alanından (FOV) tam olarak haberdar olurken videoyu görüntüleme ve değiştirme ve bu bilgileri harita görünümünde görüntüleme olanağı sağlar. Ayrıca, telestrasyon yeteneği sağlayarak özellik verilerini video görünümünde veya harita görünümünde analiz etmenize ve düzenlemenize olanak tanır.

ArcGIS Pro içerisinde bulunan FMV ile;

  • Sensör konumları ve video hatları ile videolarınızı veya canlı yayınlarınızı oynatabilir
  • Raporlama veya analizler için coğrafi referanslı çerçeveler çıkarabilir
  • Haritada veya videodaki önemli katmanları yakalayabilir
  • Durumsal farkındalık için 2B ve 3B görüntüleyicilere entegre edebilirsiniz

FMV Yenilikleri

  • GDB’ ye yazılan VMYI öznitelikleri

  • Video oynatıcı ile obje ölçümleri, dikey ölçümler dahil

  • Video üzerinde kuzey oku görüntüleme

 

  • Daha iyi yorumlama için video geliştirme
    • Parlaklık, kontrast, doygunluk, gama
    • Renkleri ters çevirmek (invert)

  • Birden çok videoyu senkronize etme
  • Video feed manager önceki videoları kolayca görüntülememizi sağlar

Drone2Map 2.1 ile Gelen Yenilikler

Bu konuda değinilecek başlıklar aşağıda olduğu gibidir.

  • Yeni Kontrol Yöneticisi
  • Destekli Görüntü Bağlantıları
  • Manuel Bağlama Noktaları
  • Ek Analitik Araçlar
  • Renklendirilmiş Endeksler
  • İnceleme Şablonu
  • Kendi Yükseklik Katmanınızı Kullanın ve Paylaşın
  • Kamera Model Editörü

Yeni Kontrol Yöneticisi (Control Manager)

Control Manager panosu baştan aşağı tamamen ek özellikler ile yeniden tasarlandı. Control Manager, kontrol noktası ilişkilendirmeyi kolaylaştırır, Image Links Editor ve Import Control gibi yaygın araçlara da kolay erişim sağlar.

Control Manager ile kontrol noktalarının seçilmesi, Image Links Editor ile otomatik olarak seçilmesini sağlar ve bunların yer kontrolünü vurgular. Böylece yer kontrol noktalarını bulabilir ve bağlayabilirsiniz.

Yeni Control Manager Bölmesi, GCP ve Kontrol Araçlarına Hızlı Erişim Sağlar

 

Destekli Görüntü Bağlantıları (Assisted Image Links)

Kontrol noktalarına görüntü bağlantıları artık Assisted Image Links kullanarak daha hızlı gerçekleştirilebilir. Assisted Image Links ilk işlemden sonra Image Links Editor ile erişilebilirdir.

İlk görüntü bağlantısı işaretlendiğinizde Drone2Map 2.1 kalan tüm görüntü bağlantılarının konumunu tahmin eder. Tahmin sonrası tüm görüntü bağlantılarının konumlarını doğrulamak için ince ayarlamalar yapabilir veya doğrudan otomatik bağlantıyı (Auto Link) seçebilirsiniz.

Assisted Image Links ile görüntü bağlantılarını hızlıca bulun ve bağlayın.

 

Manuel Bağlama Noktaları (Manual Tie Points)

Artık su üzerinde yakalanan görüntüleri birleştirmek gibi karmaşık geometrilerin yeniden oluşturma doğruluğunu değerlendirmek ve iyileştirmek için kullanılabilecek manuel bağlantı noktaları oluşturabilirsiniz.

Manuel bağlantı noktaları ile karmaşık geometrilerin yeniden oluşturmasını geliştirin.

 

Ek Analitik Araçlar (Additional Analytical Tools)

Drone2Map ürünlerinizdeki desenleri görselleştirmemize ve sonuçları raporlara eklemek için dışarı aktarmamızı sağlayacak yükseklik ve spektral profiller oluşturmamıza olanak sağlayan profil galerisi eklendi.

Yeni profil araçları verilerinizdeki kalıpları bulmanıza ve sonuçları paylaşmanıza yardımcı olur.

 

Renklendirilmiş Endeksler (Colorized Indices)

Varsayılan renklendirilmiş endekslerle semboloji ayarlamalarınızı gerçekleştirebilir ve verilerinizdeki kalıpları daha hızlı bulmaya başlayabilirsiniz.

Varsayılan renklendirilmiş endekslerle daha hızlı sonuçlar alın.

 

İnceleme Şablonu (Inspection Template)

Ham drone görüntülerini inceleme ve açıklama ekleme gerektiren projeler için Inspection Template eklendi.

Drone görüntülerine açıklama ekleyin ve sonuçları Inspection template ile paylaşın.

 

Kendi Yükseklik Katmanınızı Kullanın ve Paylaşın

Drone2Map 2.1 ile artık Dijital Yükseklik Modellerinizi yükseklik katmanları olarak paylaşabilir ve haritadan kontrol noktaları oluştururken mevcut yükseklik katmanlarınızı yükseklik kaynağı olarak kullanabilirsiniz.

Özel Yükseklik kaynaklarını kullanın ve paylaşın.

 

Kamera Model Editörü (Camera Model Editor)

Mevcut kamera modellerini kendi kamera kalibrasyon parametrelerinizle içe aktararak veya değiştirerek işlem hızını ve doğruluğunu arttırın.

Kendi kamera kalibrasyon parametrelerinizle işlem hızını ve doğruluğunu arttırın.

FMV Nedir ve Neler Yapabilirsiniz

ArcGIS Pro’nun Image Analyst ek bileşenindeki Full Motion Video (FMV), coğrafi veriler üzerinden video verileriyle birlikte analizler yapmanızı ve FMV uyumlu videolar oluşturmanızı sağlar. FMV uyumlu demek, video ve mekânsal verinin birlikte kullanılabilir olması demektir.

Buna basit bir ifadeyle haritalarla videoların senkronize çalışması diyebiliriz. Örneğin havadan çekilmiş bir videoyu oynattığınızda haritanızda videoyu çeken hava aracıyla ilişkili nokta da hareket edebilir.

Sadece bununla kalmaz, eğer videonuzdaki hastalanmış bitkileri sayısallaştırmak isterseniz, haritada basitçe çizmeniz yeterlidir. Ardından haritanızdaki her bir sayısallaştırdığınız detay videonuzda da görünecektir, hatta tam tersini de yapabilirsiniz. Videoda işaretlediğiniz bir detay haritanızda bir nokta detay katmanına eklenecektir. Hatta; İHA’nız ya da herhangi bir hava aracınızın nereden uçtuğunun görmek istediğinizde, haritada sadece bir noktanın hareket etmesiyle gösterilmekle yetinmeyip, isterseniz arkasında uçuş rotasının bıraktığı bir çizgi de oluşturabilirsiniz.

FMV, meta veriyi kullanarak video görüntüsünden haritadaki koordinatlar arasında kesintisiz bir rota oluşturur. Bu dönüşüm CBS’deki ilişkili tüm coğrafi verilerinizin ve bilgilerin yorumlanmasına temel sağlar. FMV verileri toplandığı anda gerçek zamanlı ya da adli olarak analiz edilebilir. Durum farkındalığı (Situation Awareness) için çok uygundur. Örneğin, bir doğal felaketten sonra hasar değerlendirmesi yaparken, İHA’dan toplanmış en güncel video verilerini analiz etmek için elinizdeki CBS katmanlarıyla birlikte FMV’yi kullanabilirsiniz. Video’nun ayak izi haritada görüntülenebildiği için, videoda o anda hangi binaların ve altyapının göründüğünü tam olarak bilebilirsiniz, bu sayede durumlarını değerlendirebilir, video ve haritadaki detayları işaretleyebilir, konumlarını gösterebilir ve bunlara notlar düşerek açıklamalarda bulunabilirsiniz.

Durağan kameralardan gelen görüntüleri de FMV olarak kullanabilirsiniz, her türlü hava aracıyla çekilmiş video da FMV de kullanılabilir ama burada önemli olan video kaydedilirken konum bilgisini meta veri olarak kaydetmektir. Doğru meta veriye sahipseniz FMV’yi anında kullanabilirsiniz. Bu meta veri sayesinde kamera videoyu çektiği anda neredeydi veya nereye bakıyordu gösterebilirsiniz. Kameranın hareket ettiği rotadan ayak izi oluşturarak harita üzerinde görüntüleyebilir ve bu sayede, video’nun gücüyle haritalar daha güçlü bir bilgi kaynağı haline gelir.

ArcGIS’in FMV yeteneği, hareketli bir videoyu ArcGIS Pro’ya sorunsuz bir şekilde entegre eder ve Esri platformunun bir parçası olarak video oynatıcı, video düzenleyici ve coğrafi işlem araçlarıyla birlikte gelir.

Dahası için;

https://pro.arcgis.com/en/pro-app/help/analysis/image-analyst/introduction-to-full-motion-video-in-arcgis-pro.htm

Esri Türkiye, 2019