ArcGIS Survey123 Akıllı Çizim Yeteneği

Bu blog yazısında, formlarınızda akıllı çizimi nasıl yapılandırabileceğiniz adım adım anlatılacaktır. Akıllı Çizim (Smart Sketching) yeteneği, ArcGIS Survey123’ün 2.4 sürümünde tanıtılmıştır ve formunuza, kullanıcıların çizim yapabileceği soruları yerleştirmenize olanak tanır. Formunuzu nasıl yapılandırdığınıza bağlı olarak, kullanıcıların boş bir tuvalin, önceden tanımlanmış şemaların ve hatta fotoğrafların üzerine çizim yapmasına izin verebilirsiniz.

Çizim yapmanın kullanışlı olabileceği birden çok senaryo vardır:

  • Bir kullanıcı, denetimler gerçekleştirirken bir varlığın fotoğrafını çekebilir ve sorunları vurgulamak için üzerinde çizim yapabilir. Alternatif olarak, denetim yapan kişi, varlığı temsil eden bir şemanın üzerine açıklama ekleyebilir.
  • Bir trafik kazası raporu gönderirken, bir polis memuru, olaya karışan araçların konumlarını ve fren izlerini göstermek için ArcGIS Survey123’teki çizim yeteneklerini kullanabilir.
  • ArcGIS Survey123’teki serbest biçimli çizimler, çevrecilerin bir balinanın belirli özelliklerini/işaretlerini vurgulamasına izin verir ve bu da daha sonra farklı gözlem raporlarında örneği takip edebilmek için kullanılabilir.

Çizimler, açıklamalı görüntüler ve fotoğraflar, diğer ArcGIS araçlarından erişilebilmesi için bir coğrafi veri tabanı eki olarak ArcGIS Survey123 tarafından otomatik olarak kalıcı hale getirilir.

Temel Yetenekler: Çizim (Draw) ve Açıklama (Annotate) Görünümleri

Kendi anketinize çizim yetenekleri eklemek için, image (görüntü) türündeki anket sorularında draw (çizim) veya annotate (açıklama) görünümlerini kullanmanız gerekir. Yapmanız gereken ArcGIS Survey123 Connect’i kullanarak XLSFile’ınızda image türünde bir soru eklemeniz ve ardından appearance (görünüm) sütununun değerini draw veya annotate olarak ayarlamanızdır.

 

ArcGIS Survey123 Connect’te, “Advanced Template” kullanarak yeni bir form oluşturun ve aşağıdaki gibi bir soru ekleyin:

Şimdi çizim gerecini uygulamak için ArcGIS Survey123 Connect’teki Form Preview’i (form ön izlemesi) kullanabilirsiniz.

Draw görünümü, çizimleriniz için birden çok renk ve kalınlıkta kalemler kullanabileceğiniz tam ekran bir çizim paneli sağlar. Draw görünümü, son kullanıcıların beyaz bir tuval üzerine çizim yapmasını istediğinizde idealdir. Draw görünümü ile aşağıda listelenen yetenekleri yapabilirsiniz:

  • Düz bir çizgi çizerek bir ok ekleme
  • Ekrana dokunarak metin ekleme
  • Serbest çizim yoluyla herhangi bir forma şekil ekleme (Daireler ve dikdörtgenler sizin için otomatik olarak düzeltilmektedir)

Annotate görünümü, kullanıcının tuvalin arka planına bir fotoğraf ayarlamasına izin vermesi dışında draw görünümüne benzerdir. Kullanıcıların önce bir varlığın fotoğrafını çekmesini ve ardından üzerine çizim yapmasını beklediğinizde annotate görünümünü kullanabilirsiniz. Draw görünümünde bulunan aynı çizim araçları, annotate görünüm için de mevcuttur.

Gelişmiş Yetenekler: Varsayılan (Default) ve Hesaplama (Calculation) Yeteneklerini Kullanma

Boş bir tuvalle başlamak yerine, kullanıcılara çizim panelinde özel bir arka plan görüntüsü sunacak şekilde formunuzu yapılandırabilirsiniz. Görüntünüze referans vermeden önce, onu form dizininizin media klasörüne kopyalamanız gerekir. ArcGIS Survey123 Connect’te formunuzun ön izlemesine bakarken “Open survey content folder” düğmesine tıklayın.

Formunuzun klasörü açıldığında, media dizinini arayın ve tüm görüntülerinizi media klasörüne kopyalayın. Riske girmemek için görüntüleri yalnızca .png veya .jpg biçiminde kopyalamanız önerilmektedir. Görsellerin boyutlarına dikkat etmelisiniz. Telefonlarda ve tabletlerde iyi görünecek kadar büyük görseller istiyor olabilirsiniz ancak boyutlarını mümkün olduğunca küçültmeye çalışmalısınız, aksi takdirde formunuzun cihazlara ilk indirilmesi normalden daha uzun sürecektir.

Çoğu tablet ve telefon, 1920×1080 pikselden daha küçük görüntülerde oldukça iyi sonuç verir.

Artık görüntüleriniz medya klasöründe olduğuna göre formunuzu aşağıdaki gibi yapılandırabilirsiniz:

  • Default (Varsayılan): Çizim panelinde her zaman aynı arka plan görüntüsünü kullanmak istiyorsanız default sütununu kullanarak görüntünüzü seçebilirsiniz. Dosyanızın adını tırnak içine almanıza gerek yoktur, ancak hem adı hem de dosya uzantısını eklediğinizden emin olmalısınız.  Aşağıdaki örnekte “pilon.direk.png” görüntüsü, draw gereci için her zaman arka plan olarak kullanılacaktır.

  • Calculation (Hesaplama): Formunuzda önceki yanıtlara göre arka plan görüntüsünü dinamik olarak değiştirmek istiyorsanız, calculation sütununu kullanabilirsiniz. Bunun için tipik bir senaryo örneği kullanıcılara bir seçim sorusu sunmanız ve ardından arka planı kullanıcı seçimine göre değiştirmenizdir. Örneğin, önce kullanıcının denetlenmekte olan direk denetim türünü seçmesine izin verdiğinizi varsayalım. Çizim paneli arka planı, türe bağlı olarak değişecektir.

Aşağıda listelenen adımları takip edebilirsiniz:

  • Tüm görüntülerinizin media klasöründe olduğundan emin olmalısınız. İşinizi kolaylaştırmak için tüm görüntülerin formatlarının aynı olduğundan (.png veya .jpg) emin olmalısınız.
  • Choices” çalışma sayfasında, listenizdeki seçimler için name sütununun değerinin media klasöründeki görüntülerin adıyla eşleştiği bir liste oluşturun.
  • Draw veya annotate türündeki sorunuzun calculation sütunundaki ifadeyi şu şekilde ayarlayın:

concat(${ChoiceQuestion},’.png’)

Yukarıdaki örnekte, seçim sorunuzun ChoiceQuestion adlı bir select_one tipi soru olduğunu varsayılmaktadır. Ayrıca görüntülerinizin .png formatında olduğunu varsayılmaktadır. “concat()” fonksiyonunun tüm yaptığının, select_one sorunuzdaki seçili seçeneğin değerini .png uzantısıyla birleştirmektir.

Transmission Tower Inspection” örneği, ArcGIS Survey123 Connect’teki Community kategorisi altında mevcuttur:

  • Arcgıs Survey123 Connect’te oturum açın.
  • New Survey” butonuna tıklayın.
  • Community” kategorisini seçin ve ardından “Transmission Tower Inspection” örneğini seçin.

Dikkat Edilmesi Gereken Konular

  • Tüm çizimler, ArcGIS’e gönderildikten sonra coğrafi veri tabanı ekleri olarak kaydedilecektir. Bu, gönderilen bir detayla ilişkili çizimlere her zaman kolayca erişebileceğiniz anlamına gelir.
  • Çizim panelinin arka planını önceden tanımlamak için default veya calculation sütunlarını kullanıyorsanız XLSForm’unuzdaki büyük harf kullanımının tam olarak dosya adlarındaki gibi olduğundan emin olarak görüntülere bakmalısınız.
  • Kullanıcı taslağı oluşturduğunda, formda taslağın bir ön izlemesi sunulacaktır. Bu noktada kullanıcının görüntünün adını değiştirebileceğini unutmamalısınız.
  • WebForm’da draw ve annotate ile ilgili default ve calculation için destek yoktur. Yalnızca ArcGIS Survey123 mobil uygulaması, default ve calculation özelliklerini dikkate alacaktır.
  • Mevcut detayları düzenlemek için inbox’ı (Gelen Kutusu) kullanıyorsanız, 2.4’ten itibaren Gelen Kutusu’nun hiçbir türdeki görüntüyü (imzalar, fotoğraflar, çizimler veya açıklamalı görüntüler) desteklemediğini unutmamalısınız.
  • Galerinizden veya kameranızdan bir fotoğrafı draw ve annotate gereçlerine getirirseniz, görüntünüzdeki EXIF ​​verileri ArcGIS’e gönderildikten sonra çıkarılır ve kaybolur.

ArcGIS uygulamaları ve güncellemeleriyle ilgili daha fazla bilgiye ulaşmak için blog sayfamızı takip edebilirsiniz.

 Esri Türkiye 2021

ArcGIS Mission Yetenekleri ve Yenilikleri

ArcGIS Mission, ArcGIS Enterprise 10.8’de gelmiş olan yeni bir uygulamadır. Görev yönetimi, mekânsal iletişim ve taktiksel durumsal farkındalık için bir çözümdür. Görev yönetimi için kolaylaştırılmış iş akışları, aktif görevler için durumsal farkındalık, sahada birebir iletişim ve görev sonrası gözden geçirme sağlar. ArcGIS Mission ile kuruluşlar operasyonlarını daha iyi anlayabilir, gerçek zamanlı olarak bilinçli kararlar verebilir ve tamamlanmış görevlerden yeni bilgiler edinebilirler.

ArcGIS Mission, ArcGIS Online’da mevcut değildir. Yalnızca ArcGIS Enterprise 10.8 ve sonraki sürümlerde mevcuttur. ArcGIS Mission, PKI, Azure, AWS ve SAML ortamlarında desteklenir.

ArcGIS Mission web, mobil ve sunucu bileşeninden oluşur. ArcGIS Mission Manager, kullanıcıların görev oluşturmasına, düzenlemesine ve izlemesine olanak tanıyan bir web uygulamasıdır. ArcGIS Mission Responder, sahadaki görev üyelerinin birbirleriyle ve komuta merkezi ile iletişim kurmasına ve bilgi paylaşmasına izin veren bir mobil uygulamadır. ArcGIS Mission Server ise ArcGIS Mission Manager ve ArcGIS Mission Responder’ın iletişim kurmasını sağlayan bir ArcGIS Enterprise sunucu rolüdür.

ArcGIS Mission Manager

ArcGIS Mission Manager web uygulaması, görevlerin oluşturulduğu ve düzenlendiği yerdir. Harita oluşturma, ekipleri düzenleme, iletişim kurma ve daha fazlası için araçlar içerir.

ArcGIS Mission Manager’ın yetenekleri aşağıdaki gibidir:

  • Grafikler veya diğer referans katmanlarını kullanarak görev haritaları oluşturma
  • Üyeler ve ekipler ile birlikte görev organize etme
  • Belgeler ve fotoğraflar gibi görevler için ek materyaller sağlama
  • Aktif görevleri destekleme
  • Görevler sırasında saha ekiplerinin faaliyetlerini denetleme

Görev hazırlığı, harita araçları kullanılarak, kullanıcıları role göre ayırarak ve görev başarısı için ilgili destekleyici materyaller sağlayarak ArcGIS Mission Manager aracılığıyla yapılır. ArcGIS Mission Manager kullanıcıları, görev aktif olduğunda ArcGIS Mission Responder kullanıcılarını izleyebilir ve ekipler arasında gerçek zamanlı olarak bilgi aktarabilir.

ArcGIS Mission Manager ve ArcGIS Mission Responder – Birebir İletişim

ArcGIS Mission Manager kullanıcıları, hepsi kendi yetenekleri ve ayrıcalıkları ile tanımlanan üç farklı role ayrılabilir. Bunlar Editor, Owner ve Administrator rolleridir. Bu rollerin tümü, bir görevi görüntüleyebilen, işbirliği yapabilen ve göreve aktif olarak katılabilen bir görevin üyeleri olabilir. Her rolün yetenekleri aşağıda açıklanmıştır.

  • Editor

Editor rolü, görevi görüntüleyebilen ve göreve aktif olarak katılabilen bir görevin üyesidir. Bu rol, sohbetler ve coğrafi mesajlar oluşturma ve tüm görev etkinliklerini izleme yeteneklerini içerir. Ayrıcalıklarına bağlı olarak, Editor rolü bir görev oluşturamaz veya başka bir kullanıcının görevini değiştiremez.

  • Owner

Owner rolü, görevi görüntüleyebilen ve göreve aktif olarak katılabilen bir görevin sahibi veya üyesidir. Bu rol, sohbetler ve coğrafi mesajlar oluşturma ve tüm görev etkinliklerini izleme yeteneklerini içerir. Sahip oldukları ayrıcalıklara bağlı olarak, Owner rolü bir görev oluşturabilir ve ayrıntılarını değiştirebilir, ancak başka bir görevdeki Owner rolünün görevini değiştiremez.

  • Administrator

Administrator rolü, görevi görüntüleyebilen ve göreve aktif olarak katılabilen bir görevin sahibi veya üyesidir. Bu rol, sohbetler ve coğrafi mesajlar oluşturma ve tüm görev etkinliklerini izleme yeteneklerini içerir. Administrator rolü, ayrıcalıklarına bağlı olarak bir görev oluşturabilir, görev raporları oluşturabilir ve bunlardan yararlanabilir, bir görevin ayrıntılarını değiştirebilir ve başka bir görevdeki Owner rolünün görevini değiştirebilir.

ArcGIS Mission Responder

ArcGIS Mission Responder

ArcGIS Mission Responder, sahadaki kullanıcılar için bir mobil uygulama aracılığıyla görev katılımına olanak tanır. Her görev üyesi için birebir iletişim araçları ve coğrafi konum takibi sağlayarak katılımcıların iletişim ve birbirleri hakkında farkındalıklarını sürdürmelerine yardımcı olur. ArcGIS Mission Responder uygulamasıyla sohbetler, coğrafi mesajlar ve harita araçları gönderebilir ve güncel görev akışınızı gerçek zamanlı olarak görüntüleyebilirsiniz. ArcGIS Mission Responder mobil uygulaması Android için Google Play Store’da ve iOS için Apple App Store’da mevcuttur.

ArcGIS Mission Server

ArcGIS Mission Server, ArcGIS Mission Manager ve ArcGIS Mission Responder’ı birbirine bağlayan yeni bir ArcGIS Enterprise sunucu rolüdür. Optimum iletişim için gerekli işlemi sağlar ve aynı anda web uygulamasını etkinleştirip güncellerken mobil kullanıcılar arasında birebir iletişime izin verir.

ArcGIS Mission Server’ın yetenekleri aşağıdaki gibidir:

  • Görev üyelerinin ve ekiplerinin varlığını ve geçerliliğini organize etme
  • ArcGIS Mission Responder’dan konum verilerini görev haritalarına yerleştirme
  • ArcGIS Mission Manager ve ArcGIS Mission Responder arasında coğrafi mesaj verilerinin iletilmesi
  • Verileri uzun süreli depolamaya aktarma

ArcGIS Mission Yenilikleri

ArcGIS Mission Manager Yenilikleri

  • Ölçüm Araçları – Görev haritanızdaki mesafeleri ve alanları uzunluk veya çokgen ile ölçmek için ölçüm araçlarını kullanabilirsiniz.
  • Yakınlık Araçları – Coğrafi mesaj aracılığıyla gerçek zamanlı analiz gerçekleştirebilirsiniz.
  • Koordinat Dönüştürme Aracı – Tek bir koordinat sistemi kullanarak koordinatları girebilir ve çoklu gösterim formatlarını kullanarak farklı koordinat sistemleri için çıktı alabilirsiniz.
  • Rapor Oluşturma – Görevdeki Owner ve Administrator rolleri, görev için alanlar içeren özel raporlar oluşturabilir.
  • Rapor Şablonu – Bir görevde kullanmak için şablon olarak kuruluşunuzla paylaşılan önceden oluşturulmuş raporlardan yararlanabilirsiniz.
  • Web katmanı Kimlik Doğrulama – ArcGIS Mission Manager, web katmanı kimliği doğrulanmış ortamlardaki işlemleri destekler.

ArcGIS Mission Responder Yenilikleri

  • Web Katmanı Kimlik Doğrulama – Hem iOS hem de Android artık web katmanı kimliği doğrulanmış ortamlarda çalışmayı desteklemektedir.
  • Kimliği Doğrulanmış Harita Katmanları – ArcGIS Mission Responder artık kimliği doğrulanmış katmanlara sahip görev haritalarını desteklemektedir.
  • Eşler Arası Ortamlar – Hem iOS hem de Android, eşler arası (peer-to-peer) ortamlarda ve platformlar arasında çalışabilir.
  • Özel Raporlar – ArcGIS Mission Responder, ArcGIS Mission Manager’da oluşturulan özel rapor formlarına erişebilir ve bunları gönderebilir.
  • Yükseltilmiş ve Optimize Edilmiş Performans – Hem iOS hem de Android, Runtime SDK’nın 100.9 sürümünü ve ilgili platform işletim sistemlerinin en güncel sürümlerini kullanacak şekilde optimize edilmiştir.

ArcGIS Mission Server Yenilikleri

  • Raporlar için API – İstemciler artık ArcGIS Mission Server aracılığıyla özel raporlar gönderebilir.
  • Proxy Oluşturma Uç Noktası – Yöneticiler artık bir Apache HTTPD Yapılandırma dosyası oluşturabilir ve “proxyGen” uç noktasını(endpoint) kullanarak uygun WebSocket ve Web Context URL’lerini ayarlayabilir.
  • Gelişmiş Performans –  ArcGIS Mission Server, istemcilerden gelen daha fazla bağlantıyı işleyebilir.
  • Azure Cloud Builder –  ArcGIS Mission Server, 10.9’dan itibaren artık Azure Cloud Builder’da desteklenmektedir.

 

ArcGIS uygulamaları ve güncellemeleriyle ilgili daha fazla bilgiye ulaşmak için blog sayfamızı takip edebilirsiniz.

 Esri Türkiye 2021

ArcGIS Tracker’ın Yeteneklerini Keşfedin

ArcGIS Tracker’ın Yeteneklerini Keşfedin

Sahada gerçek zamanlı olarak çalışması gereken personel için çözümler sunan ArcGIS Tracker (eski adıyla Tracker for ArcGIS) hem ArcGIS Enterprise hem de ArcGIS Online müşterileri için mevcuttur.

ArcGIS Tracker, konum izlerini yakalamak için arka planda verimli bir şekilde çalışan mobil uygulama içerir. Bu mobil uygulama iOS ve Android cihazlarla kullanılabilir ve izler konum izleme detay servisi olarak  ArcGIS Enterprise 10.7+ ve ArcGIS Online’da kullanılabilir. Konum izleri, yetkisi olan kullanıcılar tarafından Track Viewer web uygulamasıyla, ArcGIS Dashboards’larda veya ArcGIS’teki konum izleme özelliğinden yararlanan diğer görselleştirme ve analiz araçlarıyla görüntülenebilir ve sorgulanabilir.

ArcGIS içindeki konum izleriyle, iş gücünüzün konum davranışına ilişkin anlamlı bilgiler elde edebilirsiniz:

  • Zaman içindeki konum izlerinin yoğunluğunu görselleştirmek için doğrusal ısı haritaları oluşturma
  • Bir alanın kapsamını analiz etmek ve boşlukları belirlemek için parçaları birleştirme
  • Konum davranışındaki anormallikleri tespit etmek için olay algılamayı kullanma
  • Denetimleri yaparken denetleyicilerin nerede olduklarını doğrulama
  • Seyahat edilen konumlardan yeni veri kümeleri türetme

 

ArcGIS Tracker’ı hangi ihtiyaçlar için kullanabilirsiniz?

 

Çalışanlarınızın nerede olduğunu bilmek istiyorsanız: ArcGIS Tracker ile saha personelleri, amirleri ile konumlarını güvenli bir şekilde paylaşabilirler. Saha iş gücünüzün kesin konumlarını bilmek, planlanmamış olaylara yanıt olarak işi doğrulamanıza, personeli ve kaynakları daha iyi koordine etmenize yardımcı olur.

Çalışanlarınızın daha önce nerelerde olduğunu gözden geçirmek istiyorsanız: ArcGIS Tracker, daha sonra erişebilmeniz ve gözden geçirebilmeniz için konum izlerini saklar. Çalışanların vardiyaları sırasında ziyaret ettikleri yerleri analiz etmek için kayıtlı konum izlerini kullanabilirsiniz. Bu, işin belirli bir yerde yürütüldüğünü kanıtlamaya, alt yüklenici çalışanların sözleşme gereği yapması gereken çalışma içeriğini karşılayıp karşılamadığını ölçmeye ve hatta toplanan yolları kullanarak yeni veri kümeleri türetmeye yardımcı olur.

Sahada verimliliği arttırmak istiyorsanız: İş gücünüzün konum davranışını analiz ederek operasyonel analizi iyileştirebilir ve verimliliği artırabilirsiniz. Verimliliği artıran veya azaltan modeller bulabilir, uyumluluk gereksinimlerini karşılamadığınız alanları belirleyebilir ve olası süreç iyileştirmelerini veya düzeltmelerini belirleyebilirsiniz.

Saha personelini desteklemek için: Tehlikeli alanlarda çalışan personelinizin cihazının şarjının bitiyor olduğunu görüp personelinizi uyarabilir, son görüldüğü konumu öğrenebilirsiniz.

ArcGIS Tracker neler sunar?

Konum İzleme Özelliği – Tracker hem ArcGIS Online hem de ArcGIS Enterprise ile desteklenir. ArcGIS Online kullanıyorsanız, yöneticiler, kuruluşunuza premium add-on lisansları eklendikten sonra konum izleme özelliğini etkinleştirebilir. ArcGIS Tracker’ı 10.7 veya üstü ArcGIS Enterprise’a sahip kullanıcılar kullanabilecektir. Bu sürümlerden birini destekleyen kuruluşta  Spatiotemporal Big Data Store (ArcGIS Veri Deposu aracılığıyla kullanılabilen veri depolarından biri) yapılandırılmış olmalıdır. Bu özelliği kullanabilmeniz için ArcGIS GeoEvent Server gerekmemektedir. Tracker’ı dağıtmak için bir ArcGIS Enterprise Standard lisansına ihtiyacınız vardır -Spatiotemporal Big Data Store, standart lisansınıza dahildir.

İzlerin toplanması zamana göre değil, konumlar arasındaki mesafeye dayanmaktadır. Yani yürüyorsanız yaklaşık her 5 metrede bir, araç sürüyorsanız yaklaşık her 30 metrede bir iz (nokta) toplanır. Bu da size farklı faaliyet türleri için iyi bir mekansal görü sağlar.

ArcGIS Tracker mobil uygulaması – Apple App Store ve Google Play’den ücretsiz olarak indirilebilir. Uygulamada oturum açmak için saha personelinin premium add-on lisansına ihtiyacı vardır. Bu lisans, Viewer dahil her tür kullanıcı ile kullanılabilir. Tracker mobil uygulaması arka planda konumları izlemek için optimize edilmiştir, bu da cihazın bataryası üzerindeki etkisini en aza indirir. Bir mobil kullanıcı Tracker’da oturum açıp izlemeye başladığında, cihazın veri bağlantısı olup olmadığına bakılmaksızın izler toplanır. Tüm izler, konum izleme servisine yüklenene kadar cihazda yerel olarak depolanır. Toplanan veriler yer-zaman damgası, rakım, rota, hız, doğruluk, cihaz bilgisi (batarya durumu) gibi bilgileri içerir.

 

 

 

 

 

Track Viewer web uygulaması: İzleri sorgulamak için kullanılan bir web uygulamasıdır. İzler son 3 gün, son bir saat gibi farklı zaman aralıklarına göre filtrelenebilir veya özel zaman aralıkları oluşturulabilir. Yöneticiler hangi kullanıcıların izleneceğini ve bu izleri hangi kullanıcıların görüntüleyebileceğini tanımlayan iz görünümleri oluşturabilir. Yetkisi olan kullanıcılar, izleri görüntülemek için Track Viewer web uygulamasını kullanabilir.

 

Toplanan İzlerin ArcGIS Dashboard’larda Kullanımı

Toplanan veriler ile ArcGIS Platformunda çeşitli analizler gerçekleştirebilir veya gösterge panellerinde görüntüleyebilirsiniz. Aşağıdaki örnekte bir kongre merkezindeki güvenlik görevlilerinin konumlarını noktasal olarak harita üzerinde ve liste şeklinde görüyorsunuz. Görevlilerin raporlamaya devam edebiliyor olması istendiği için; hangi personellerin cihazlarında şarjın bitmeye yaklaştığını görmek üzere sağ tarafta bir infografik oluşturulmuş ve batarya ömrü %40’ın altında kalan mobil cihazların sayısı görüntülenmiştir. Bu sayı her güncellenen veri ile dinamik olarak değişmektedir.

 

Kongre Merkezi Güvenlik Personel Ekranı

 

Topladığınız izlerle çeşitli analizler de gerçekleştirebilirsiniz. Aşağıdaki örnekte büyük veri ile çalışmayı kolaylaştıran ArcGIS GeoAnalytics Server araçları kullanılarak çeşitli analizler yapılmıştır. Noktaları toplayıp çokgenlerin içine yazdırarak personelin nerelerde hızlandığını nerelerde yavaşladığını görebilirsiniz. Bir diğer örnekte ise olayları tanımlamak üzere çalıştırılan Detect Incidents aracı ile hızı 100 km/s’i geçen izlerin konumsal olarak bulunması sağlanmıştır.

ArcGIS Tracker izleri kullanılara yapılabilecek analizler

 

 

ArcGIS Tracker’a gelen güzel bir yenilik daha bulunmakta; artık her izleme oturumu için otomatik olarak benzersiz bir kimlik oluşturuluyor. İzleme özelliğini aktifleştirdiğinizde, Oturum Kimliği (Session ID) alanına yeni bir GUID değeri yazılacaktır. Bu, bir mobil kullanıcı tarafından oluşturulan birden fazla izi analiz etmeyi kolaylaştırır.

Örneğin, boru hattının belirli bir bölümünde gaz sızıntısı araştırması yapıyorsunuz. ArcGIS Tracker içinden izlemeyi sabah 8:00’de açtığınızda bu saatten itibaren her iz noktasına yeni bir GUID değeri yazılacaktır. Sızıntı anketi saat 14.00’te bitirildiğinde izlemeyi de kapattığınızı düşünelim. Araştırmaya başladığınız saat (08:00) ile araştırmayı bitirdiğiniz saat (14:00) arasında yer alan tüm izler; aynı Oturum Kimliği değerine sahip olacaktır. Böylece gaz sızıntısı çalışması için toplanan izleri bulabilirsiniz.

 

 

Kaynaklar:

ArcGIS Survey123’teki Yenilikler (Aralık 2020)

ArcGIS Survey123 ürününde aşağıdaki yenilikler eklenmiştir:

  • Anket Sahipliğini Aktar (Change Owner)
  • Özel Sıralama Puanları
  • Sayısal Sorular için Özel Veri Sınıflandırmaları
  • Çok Dilli Anketler için Gelişmiş Destek
  • Teşekkür Ekranındaki Dinamik Metin
  • Anket Kayıtlarını Özel URL Parametreleriyle Kopyalayın

Anket Sahipliğini Aktar (Change Owner)

Bir anketin sahipliğini devretmek, birçok noktayı etkilediğinden hataya açık olabilir: form ögesi, görünümleri ve bazen rapor şablonları gibi diğer ögeler için. Anket galerisindeki yeni Sahibi Değiştir (Change Owner) seçeneği, sizin için her şeyi halledecektir.

Change Owner iletişim kutusu, anketin yeni sahibini ve hedef klasörü seçmenizi sağlar. Detay katmanı, görünümler ve rapor şablonları gibi ilişkili ögeler otomatik olarak aktarılacaktır. Change Owner seçeneğini görmüyorsanız, ArcGIS yöneticinizden size ögelerin sahipliğini devretme izni vermesini isteyin.

Özel Sıralama Puanları

ArcGIS Survey123 Ekim 2020 güncellemesi sıralama sorularını tanıttı. Bu soru türü, kullanıcıların bir listedeki ögeleri tercih sırasına göre sıralamasına olanak tanır. Sıralama sorularına aşina değilseniz, bu makaleye göz atın.

Varsayılan olarak, en üst sıralara yükseltilen seçimler listenin altına düşenlerden daha yüksek bir puan alır. Bu güncelleme, anket sonuçlarını analiz ederken özel puanlar tanımlamanıza olanak tanır. Örneğin, listedeki ilk üç ögeye 10,9 ve 8 puan ve aşağıdaki herhangi bir şeye 0 (sıfır) puan vermek isteyebilirsiniz. Bu şekilde, ortalama puanın nasıl hesaplandığını daha iyi kontrol edersiniz, seçimler yalnızca ilk üç konumdayken ödüllendirilir.

Aşağıda gösterildiği gibi anketinizin Analiz sekmesinde özel puanlar tanımlayabilirsiniz.

Sayısal Sorular için Özel Veri Sınıflandırmaları

Anketinizin Analiz sekmesinde, sayısal sorulara özel veri sınıflandırmaları uygulamak için yeni bir seçenek bulacaksınız. Sınıflandırmayı çubuk, pasta veya sütun grafiğinize uygulamak için eşit aralık, doğal aralıklar (Jenks), niceliksel veya manuel aralıklar arasından seçim yapın.

Çok Dilli Anketler için Gelişmiş Destek

ArcGIS Survey123 Connect’i kullanarak çok dilli anketler oluşturabilirsiniz. Yardım sayfamızda veya Learn ArcGIS içerisinde bununla ilgili daha fazla bilgi bulabilirsiniz. Bu güncellemeden sonra, daha önce çevrilemeyen bazı unsurları çevirebilirsiniz:

  • Anket başlığı
  • Anket “teşekkür ederim” diyaloğu
  • Anket altbilgi bağlantısı
  • Gönder butonu etiketi

Aşağıda gösterildiği gibi, bu ögeleri XLSForm’unuzdaki özel olarak adlandırılmış not soruları aracılığıyla çevirirsiniz.

Teşekkür Ekranındaki Dinamik Metin

ArcGIS Survey123 web uygulamasından veri gönderildikten hemen sonra Teşekkür ekranı görünür. Aşağıda gösterildiği gibi bir not sorusu kullanarak, Teşekkürler ekranının içeriğini tanımlayabilirsiniz. Etiket sütununda ${question} alanlarının ve HTML etiketlerinin kullanımına dikkat edin.

Anket Kayıtlarını Özel URL Parametreleriyle Kopyalayın

ArcGIS Survey123 web uygulaması için özel URL parametreleri, yüklenmeden önce bir ankete içerik yüklemenize olanak tanır. Bu parametreleri mevcut bir anket kaydını düzenlemek ve anketin stilini değiştirmek için de kullanabilirsiniz. Bu güncellemede, mevcut bir kaydı ankete yüklemenize ve bir kopyasını oluşturmanıza yardımcı olmak için yeni bir URL mode = copy parametresi ekledik. Sözdizimi aşağıdaki gibi görünür:

https://survey123.arcgis.com/share/{formid}?mode=copy&globalId={globalid}

ArcGIS Survey123 web uygulamasındaki URL parametreleri hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, bu blogları okumanızı veya bu yardım sayfasını kontrol etmenizi öneririm.

Saha İş Akışlarınız Tek Uygulamada: ArcGIS Field Maps

ArcGIS Field Maps, Esri’nin iOS ve Android cihazlardaki yeni haritalar uygulamasıdır.

Field Maps, aşağıdaki yetenekleri kullanımı ve dağıtımı kolay olan tek bir uygulamada birleştirir:

  • Harita görüntüleme ve işaretleme
  • Yüksek doğruluklu veri toplama ve denetimi
  • Pil ömrü için optimize edilmiş konum izleme
  • İş planlaması ve görev yönetimi
  • Adım adım rotalama

Field Maps, mobil işgücü gereksinimleriniz için optimize edilmiş haritaları yapılandırma ve dağıtma, mobil çalışanlar için görev oluşturma ve atama, çalışan konumların görünümlerini oluşturma ve paylaşma için kullanılabilecek ArcGIS ile entegre yeni bir web uygulaması içerir. Web uygulaması ayrıca, web haritaları oluşturmak için gelişmiş bir form yazma deneyimi (Akıllı Formlar) sunacaktır.

ArcGIS Field Maps’in yetenekleri yeni değildir ve bu yetenekler şu anda farklı saha uygulamalarında (ArcGIS Collector, ArcGIS Explorer, ArcGIS Navigator, ArcGIS Tracker ve ArcGIS Workforce) sağlanmaktadır. Birden çok uygulama ile çalışmak mobil çalışanlar için aşağıda listelendiği gibi çeşitli zorluklar yaratabilir:

  • İş akışı gereksinimlerini karşılamak için hangi uygulamaların kullanılması gerektiğini bulma
  • Her uygulamayı tek tek indirme ve oturum açma
  • Çevrimdışı çalışmak için harita verilerinin birden çok kopyasını indirme
  • İş akışlarını tamamlamak için birden çok uygulama arasında geçiş yapma

Bu nedenlerden dolayı, bu beş uygulamanın yetenekleri tek bir uygulamada bir araya getirilmiştir.

ArcGIS Field Maps, mobil iş gücünüzün harita merkezli iş akışlarını tamamlamak için ihtiyaç duyduğu tek uygulama olabilir. Tek bir uygulamadan veri toplayabilir, haritaları işaretleyebilir, konum izlerini yakalayabilir, iş atamalarını tamamlayabilir ve harita varlıklarına rota çizebilirsiniz.

Mobil çalışanlar için yalnızca tek bir uygulamayı indirerek oturum açma ve tek bir uygulamayla çalışma zaman kazandıracaktır. Ayrıca yalnızca bir uygulama için haritaları yapılandırmak gerekeceği için ofis tarafında da zaman kazanımı sağlanacaktır.

ArcGIS Field Maps, altlık haritalar gibi verileri birden çok uygulamada çoğaltma ihtiyacını ortadan kaldırarak mobil cihazlarınızda yer tasarrufu sağlar. Ayrıca, yalnızca bir web uygulaması ve mobil uygulama gerektirerek ofis ve saha arasında daha sıkı bir senkronizasyon oluşturur. ArcGIS Field Maps 3 aşamada yayınlanacaktır:

Aşama 1 – Mobil cihazlar için uygulama

İlk aşamada, konuma duyarlı tek bir uygulamadan ArcGIS’de yaptığınız haritaları keşfetmek, yetkili verilerinizi toplayıp güncellemek ve nereye gittiğinizi izlemek için Field Maps mobil uygulamasını kullanabileceksiniz.

Saha ile paylaşımlarınızda ArcGIS Online ve ArcGIS Enterprise’da harita yapılandırma sürecini kolaylaştırabilmeniz için yeni Field Maps web uygulaması tanıtılacaktır. Bu web uygulaması ile haritalarınızı tek bir yerden aşağıda listelendiği gibi yapılandırabilirsiniz:

  • Haritalarınızın çevrimdışı haritalama ve veri senkronizasyon yeteneklerini yönetme
  • Harita katmanlarının özelliklerini ayrı olarak yapılandırma
  • Detay şablonlarını varsayılan değerleriyle birlikte oluşturma ve değiştirme
  • Gelişmiş form düzenleme yetenekleri için yeni akıllı formlar oluşturma
  • Haritaları mobil iş gücünüze dağıtmadan önce ön izleme ve paylaşma

ArcGIS Field Maps, ArcGIS Collector’da bulunan tüm mevcut veri toplama yeteneklerinden başlayarak ArcGIS Explorer’ın harita görüntüleme ve işaretleme yeteneklerini ve ArcGIS Tracker’da bulunan konum izleme yeteneklerini içerecektir.

ArcGIS Platformuna, bu sürümden başlayarak Field Maps web uygulaması ile güçlü yeni akıllı formlar oluşturma yeteneği gelecektir. Mobil çalışanlar daha sonra bu formları mobil uygulamada veri toplamak ve sahada denetimler yapmak için kullanabilir. Bu yeni akıllı formlar, geliştirdiğiniz haritalarda saklanacak, böylece platformda daha fazla düzenleme yeteneği geliştirdikçe, akıllı formlar web ve masaüstü uygulamalarında da görünecektir.

İlk olarak akıllı form yetenekleri aşağıdakileri içerir:

  • Gruplar – Sütunları ad ve açıklama içeren bir gruba ayırabileceğiniz ve düzenleyebileceğiniz yeni bir form kavramıdır. Gruplar daraltılıp genişletilerek yalnızca görmeniz gereken bilgileri açabilirsiniz.
  • Koşullu Görünürlük – Yalnızca doldurulması gereken bilgileri görmek için sütunlara mantıksal ifadeler uygulayabilirsiniz.
  • Gerekli Sütunlar – Mobil çalışanın, düzenlemeleri göndermeden önce bir sütuna değer girmesinin gerekip gerekmediğini belirtebilirsiniz.

ArcGIS Field Maps web uygulamasını kullanarak haritayı paylaşmadan önce ön izleme yeteneğini içeren akıllı formlar tasarlamak için sezgisel bir sürükle bırak deneyimine sahip olacaksınız.

Aşama 2 – İş gücü koordinasyonu

ArcGIS Field Maps’in ilk sürümünün ardından, iş gücü koordinasyon yetenekleri hem web hem de mobil uygulamaya tanıtılacaktır. ArcGIS Field Maps uygulaması, doğrudan haritanızın içinde bir “Yapılacaklar listesi” içerecek ve web uygulaması, görev oluşturma ve atama becerisine sahip olacaktır. Aşama 2 ile birlikte, Temmuz ayında gelen Workforce’un yeni sürümünde bulunan tüm yetenekler dahil edilecektir. Workforce’un yetenekleri Aşama 2 ile birlikte gelecektir ve iş ortakları iş yönetimini destekleyen yeni uygulama bağlantı parametrelerinden ve Python uygulamaları için ArcGIS API’a yapılan eklemelerden yararlanabileceklerdir.

Aşama 3 – Adım Adım Rotalama

Aşama 1’den başlayarak Apple Haritalar ve Google Haritalar gibi navigasyon uygulamalarını ArcGIS Field Maps uygulamasından başlatabileceksiniz. Aşama 3 ile, kendi harita içeriğinizi kullanarak adım adım navigasyon yetenekleri elde edebilmeniz için Navigator’ın gelişmiş kurumsal navigasyon yetenekleri Field Maps’e gelecektir.

ArcGIS Field Maps Beta Programı

ArcGIS Field Maps beta programı artık katılıma açıldı. Beta programının içindeyken, “Getting Started” bölümü size Google Play ve iOS yapılarını indirmeniz için bağlantılar sağlayacaktır.

Beta programına katılırken dolduracağınız yeni kullanıcı anketinde sizden bir ArcGIS Online Abonelik Kimliği istenecektir. Bu, test etme amacıyla ArcGIS Field Maps web uygulamasına erişimin kilidini açabilmemiz için gereklidir. ArcGIS Enterprise’ı özel olarak kullanıyorsanız, yine de mobil uygulamalara katılabilir ve bunları test edebilirsiniz. “Getting Started” bölümü, ArcGIS Field Maps mobil uygulamasını ArcGIS Enterprise portalınıza nasıl kaydedeceğiniz konusunda size yol gösterecektir.

ArcGIS Field Maps Beta programına katılmak için tıklayınız.

ArcGIS uygulamaları ve güncellemeleriyle ilgili daha fazla bilgiye ulaşmak için blog sayfamızı takip edebilirsiniz.

 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