Поднимите производительность на новый уровень с помощью Raster Analytics

ИИзображения могут добавить ценную информацию и контекст в широкий спектр проектов ГИС. Например, вы можете обнаруживать непроницаемые поверхности для управления ливневыми водами, наносить на карту прибрежные коридоры и управлять ими или отслеживать изменения в вашем округе. Иногда, однако, включение изображений в вашу ГИС может показаться ошеломляющим - как ваша система может обрабатывать такой объем данных?

Аналитика растров использует ArcGIS Enterprise, расширенный за счет ArcGIS Image Server, настроенного для распределенного анализа растров, для интеграции компонентов системы аналитики растров для поддержки масштабируемых, реальных рабочих процессов.

Используя ArcGIS Enterprise с ArcGIS Image Server, растровая аналитика позволяет вам:
Быстрая обработка массивных изображений или наборов растровых данных в масштабируемой среде
Выполняйте расширенный настраиваемый растровый анализ
Делитесь результатами с отдельными лицами, отделами и организациями внутри или за пределами вашего предприятия

Масштабируемая среда растровой аналитики дает вам возможность выполнять ресурсоемкую обработку изображений, которая в противном случае была бы недоступна или недорого. При реализации на месте растровая аналитика использует распределенную обработку для повышения эффективности. Вы также можете максимально повысить эффективность, используя облачные платформы, такие как Amazon Web Services или Microsoft Azure, которые позволяют динамически увеличивать или уменьшать ваши мощности в зависимости от размера и срочности ваших проектов. Любая реализация может сэкономить ваше время, деньги и ресурсы.

Растровая аналитика максимально эффективно использует все расширенные возможности ArcGIS Pro для обработки и анализа изображений. Встроенные растровые функции охватывают предварительную обработку, ортотрансформирование и мозаику, анализ дистанционного зондирования и широкий спектр математических и тригонометрических операторов, в то время как ваши пользовательские функции могут еще больше расширить аналитические возможности платформы.

Растровая аналитика также предназначена для упрощения совместной работы и обмена. Пользователи вашего предприятия могут вносить данные, модели обработки и опыт в ваш проект изображений, а затем делиться результатами с отдельными лицами, отделами и организациями на вашем предприятии.

Для реализации поставленных задач необходимо было сначала обработать более 20 терабайт растровых данных и распределить их по 12 типам земель. Эту работу Chesapeake Conservancy выполняла в партнерстве с Университетом Вермонта и компанией WorldView Solutions, консалтинговой фирме в области геопространственных технологий. Этот монументальный проект был завершен в 2016 году за 10 месяцев с использованием локальных вычислительных ресурсов.

Наконец, растровая аналитика объединяет обработку и анализ изображений с ведущей в мире ГИС-платформой и позволяет пользователям легко использовать Living Atlas of the World, крупнейшую в мире коллекцию цифровых карт и изображений онлайн.

Теперь Chesapeake Conservancy выполняет такие обновления, используя растровую аналитику в облаке, и эта методология является более эффективной и экономичной. Предварительная обработка, сегментация изображений и классификация с использованием технологии случайных деревьев выполняются на основе шаблонов цепочек обработки, созданных с помощью приложения ArcGIS Pro. А затем выполненные задания передаются из ArcGIS Pro на общий портал на основе ArcGIS Enterprise, который управляет распределенной обработкой, хранением и публикацией результатов в облаке.

Chesapeake Conservancy, работающая с Вермонтским университетом и WorldView Solutions, получила задание в рамках программы Chesapeake Bay создать карты земного покрова с разрешением 1 метр, покрывающие 100 000 квадратных миль водосбора Чесапикского залива. Эти карты земного покрова с высоким разрешением, которые классифицируют природные и созданные человеком особенности ландшафта, имеют решающее значение для поддержки управления водосборными бассейнами и ливневыми водами, сохранения и уменьшения загрязнения залива.

Для создания этого необходимого набора данных Chesapeake Conservancy потребовалось обработать более 20 терабайт растровых данных и распределить их по двенадцати типам земного покрова. Этот проект занял утомительные 18 месяцев с использованием ресурсов локального компьютера. В результате Chesapeake Conservancy теперь работает с растровой аналитикой в ??облаке, чтобы сделать эту временную шкалу более эффективной и рентабельной в будущем.

В качестве доказательства концепции они использовали растровую аналитику для создания постоянного набора данных о земном покрове размером один метр в округе Кент, штат Делавэр (798 квадратных миль). Проект округа Кент, состоящий из более чем 30 ГБ и 3,8 миллиарда пикселей растровых данных, выполнялся на кластере из десяти компьютеров, каждый с двадцатью ядрами, и завершился менее чем за 5 минут. На выполнение этой же работы на их локальных машинах уходило несколько дней.

Chesapeake Conservancy в настоящее время занимается переработкой всего водораздела Chesapeake, чтобы оценить экономию времени и затрат с использованием растровой аналитики для проекта. Использование растровой аналитики для проектов в будущем будет означать, что Chesapeake Conservancy сможет выполнять амбициозные проекты своевременно и с минимальными затратами, без необходимости тратить ресурсы на приобретение, настройку и обслуживание крупной вычислительной инфраструктуры и инфраструктуры хранения.

Чтобы увидеть, как используется растровая аналитика, посмотрите пленарную презентацию на пользовательской конференции Esri 2017 в Сан-Диего, чтобы узнать об опыте Chesapeake Conservancy по обработке и обмену всем водоразделом Chesapeake с использованием растровой аналитики.