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 platformunda kullanabileceğiniz yeni Operasyon Yönetimi çözümü yayınlandı. İlk sürümü, savunma sektörü için bir dizi araç görevi gören bir harita ve uygulama koleksiyonunu içeriyor. Operasyonları ve görevleri yöneten diğer sektörlerdeki kuruluşlar da bu çözümü kullanarak kazanç sağlayabilirler.
Operasyon Yönetimi çözümü ile aşağıdakileri yapabilirsiniz:
- Gerçek zamanlı olay ve görev gelişimini takip etme
- Aynı arayüz içine birden fazla anket girişi ekleme
- Tüm destek seviyelerinden gönderilen durum ve saha raporlarını toplama ve inceleme
- Harita girişlerini düzenleme veya silme
- Çeşitli formatlarda olay ve görev raporları oluşturma
- Birimin sorumluluk alanını yükleme ve analize dahil etme
- Anında harici ve dahili veri kaynakları ekleme
- Saha raporlarını resim ekleriyle gönderme
Ve daha fazlası…
Bir Olay veya Görevin Tüm Yönlerini Yönetme ve Veri Toplama
Operasyon Yönetimi çözümü; olayların, görevlerin, durum raporlarının ve saha raporlarının girişi ve düzenlenmesi için dinamik bir yöntem sağlamak üzere ArcGIS Survey123 formlarından, ArcGIS Web AppBuilder ve ArcGIS Dashboards’dan yararlanır.
Bir kullanıcı, Olay Giriş raporuyla Operasyon Panelini kullanarak bir olayı kolayca göndermeye başlayabilir. Bu form, bir olayla ilgili ayrıntıların girilmesine izin verir. Dahil edilen operasyonel hava durumu ve olay katmanlarını referans olarak kullanarak, bir olayın ortak özniteliklerini doldurmaya başlayabilirsiniz. Olay kimliği, olay türü, birim ataması, konum vb. gibi ayrıntıların tümü bu ankete girilebilir. Aşağıdaki kısa video, personelin olayla ilgili raporu ne kadar hızlı tamamlayıp bilgi gönderebileceğini göstermektedir. Tüm adımlar, bir web tarayıcısı kullanılarak veya bir mobil cihazda ArcGIS Survey123 saha uygulaması kullanılarak tamamlanabilir.
Operasyon Paneli
Her Zaman ve Her Seviyede Durumsal Farkındalık
Operasyon Yönetimi çözümü, kuruluşların bir olayın veya görevin tüm ayrıntılarını başından sonuna kadar takip etmesini sağlar.
Çözüm, internete bağlı herhangi bir cihazdan ve operasyonlara katılan herhangi bir üye tarafından gönderilebilen dört ayrı Survey123 raporu içerir. Bu giriş formları şunları içerir: Olay, Görev, Durum ve Saha raporu. Gönderildikten hemen sonra, raporlarda yer alan bilgiler paneller, web haritaları ve web uygulamaları çözümlerinde görünecektir.
Survey123 formları ve web uygulamaları arasındaki bu anlık etkileşim, hızlı ve doğru kararlar almaya olanak tanır.
Operasyon Paneli, görev veya operasyon yöneticisine olayları, görevleri, durumu ve saha raporlarını göndermek için özel bir arayüz sağlar. Operasyon Yönetici uygulaması kuruluşa olayları ayırma, raporlar oluşturma, detay katmanlarını değiştirme veya taşıma ve belirli bilgileri saniyeler içinde bulma özgürlüğü verir.
Son olarak, Operasyon Yönetim Paneli gönderilen tüm verileri çeker, bunları tablolarda, grafiklerde düzgün bir şekilde görüntüler. Ayrıca hızlı seçim ve filtreleme sağlar.
Aşağıdaki kısa video, personelin Operasyon Yönetim Paneli’ni ne kadar hızlı filtreleyebileceğini ve bir görevle ilgili belirli ayrıntıları ne kadar hızlı alabileceğini göstermektedir.
Operasyon Yönetim Paneli
Bu çözümü uygulamak, ArcGIS Solution App‘i kullanarak son derece kolaydır.
Operasyon Yönetimi, dağıtımdan hemen sonra kullanıma hazırdır, ancak kuruluşunuz için geçerli bir adlandırma kuralını yansıtmak için küçük değişiklikler yapmanız gerekebilir. Nasıl yapılacağını öğrenmek için yardım dokümanlarına bakabilirsiniz.
Kullanımı da ArcGIS Online veya Portal ortamınıza dağıtmak kadar kolaydır. İlk önce Try-it-Live sitesi aracılığıyla çözümü test edebilirsiniz.
ArcGIS Solution sitesinden Operasyon Yönetimi çözümünü nasıl hızlı bir şekilde dağıtabileceğiniz hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz.
ArcGIS uygulamaları ve güncellemeleriyle ilgili daha fazla bilgiye ulaşmak için blog sayfamızı takip edebilirsiniz.
Esri Türkiye 2020
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.
- Uçuş planının oluşturulması
- Uçuşun gerçekleştirilmesi
- Ürünlerin buluta yüklenmesi ve işlenmesi
- Görselleştirme ve analiz çalışmalarının yapılması
- 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
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.
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.
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.
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.
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, ağaçları, kuyu yataklarını, yüzme havuzlarını, tuğla 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.
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.
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.
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 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.
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.
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
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.
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’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
ArcGIS Pro’ya şimdiye kadar gelmiş en büyük değişikler ve yenilikler 2.3 versiyonuyla gelmiştir. Bu blog yazımızda 2.3 yeniliklerine genel bir bakış sağlayacağız. ArcGIS Pro 2.3 ile ilk fark edeceğiniz şey başlangıç bölümü. Bu alan yeniden tasarlanmış ve geliştirilmiştir.
ArcGIS Pro‘yu Windows Gezgininde aşağıdaki öğelere çift tıklayarak başlatabilirsiniz:
- ArcGIS Pro haritaları (ArcGIS Pro maps) (.mapx),
- Harita paketleri (Map packages) (.mpkx),
- Çıktı (Layouts) (.pagx),
- Harita katmanları (Map layers) (.lyrx) ve
- Katman paketleri (Layer packages) (.lpkx).
ArcGIS Pro’yu bir proje oluşturmadan başlatabilirsiniz. Çalışmanızı kaydetmek istiyorsanız daha sonra bir proje oluşturulabilir. Sık kullanılan projeleri ve proje şablonlarını sabitleyebilirsiniz. Son projeler listesi en fazla 50 proje görüntüleyebilir. ArcGIS Pro’yu her zaman aynı projeyi açarak veya uygulamayı başlattığınızda proje oluşturmadan otomatik olarak başlayacak şekilde yapılandırabilirsiniz.
- Üç yeni hızlı başlangıç öğreticisi, Author a map, Visualize temporal data, ve Manage data kullanılabilir.
- ArcGIS Pro ve çevrimdışı Help görüntüleyicisinin erişilebilirliğini artırmak için iyileştirmeler yapılmıştır. Daha fazla bilgi için, bkz.
- Şimdi Concurrent Use license türünü kullanırken yedek lisans yöneticileri ekleyebilir ve kaldırabilirsiniz. Dört taneye kadar yedek lisans yöneticisi eklenebilir. Daha fazla bilgi için, bkz.
Rapor
- Raporlar yeni bir proje öğesidir ve oluşturduğunuz rapor dosyaları Catalog bölmesinde özel bir klasörde listelenir. Bir rapor oluşturduğunuzda, veri kaynağını ayarlayabilir, verileri gruplandırma ve sıralama ile düzenleyebilir, bir şablon ve stil seçeneği seçebilir, sayfa boyutunu ve kenar boşluklarını tanımlayabilirsiniz.
- Raporda yapabileceğiniz düzenlemeler; rapor başlığı, grup başlığı ve sayfa altlığı gibi bölümlere ayıran rapor görünümünde, grafik çizgiler ve görüntüler gibi statik öğeler, özet istatistikler veya tarih değerleri gibi dinamik öğeler ekleyebilirsiniz. Raporları ayrıca PDF dosyası olarak paylaşılabilir, bir proje paketinin parçası olarak kaydedebilir veya bir rapor dosyası olarak (.rptx) kaydedebilirsiniz.
Deep Learning
- Deep Learning araç seti bu sürümde tanıtıldı. Bu yeni araç kutusu, ArcGIS Image Analyst araç kutusunda bulunan üç aracı içerir.
- Bu araçlar, TensorFlow, CNTK ve Keras gibi Deep Learning modellerini kullanan görüntü sınıflandırma ve nesne algılama iş akışlarını destekler.
- Bu araçlar, analiz yapmak için yeni GPU’dan yararlanır. Ayrıca ArcGIS Image Server veya raster analysis ortamlarında da çalıştırılabilirler. Her bir katmanın bir veya daha fazla benzersiz özelliği olabildiği neural networks‘lerde birden çok katman kullanarak çalışırlar.
LocateXT
- ArcGIS LocateXT eklentisi, konum bilgisi için herhangi bir metni veya belgeyi aramanıza ve bu konumlardan özellikler oluşturmanıza olanak sağlayan bir dizi araç içerir.
- LocateXT, PDF belgelerinde, Microsoft Office belgelerinde, web sayfalarında, e-postalarda ve sosyal medya metinlerinde arama yapabilir. Aracı açmak için, Map sekmesinde, Add Data açılır okunu tıklayın ve Extract Locations’i seçin. To Geodatabase araç setine iki coğrafi işlem aracı (Extract Locations from Document ve Extract Locations from Text) de eklenmiştir.
Editing Tools
Düzenleme iş akışlarınızı geliştirmek için aşağıdaki dört araç eklenmiştir:
Divide , Çizgisel ve alansal vektör verileri bir değere bölmek için araçlar barındırır. Çizgi, mesafeye, parça sayısına veya yüzdeye göre bölünebilir; Alan, orantılı alanlara, eşit alanlara veya eşit genişliklere göre bölünebilir.
Fillet , iki line arasındaki teğet olan ve iki bağlantı bölümünü kesen kısımlara yay oluşturur. Yarıçapı dinamik olarak sürükleyip boyutlandırabilir veya sabit bir mesafe yazabilirsiniz.
Generalize , temel şeklini korurken bir çizginin veya bir çokgen özelliğinin karmaşıklığını azaltabilir.
Split , bir veya daha fazla mevcut giriş özelliğini seçmenize ve bunları bir veya daha fazla seçilen hedef özelliği bölmek için kullanmanıza izin verir.
Attribute Rules
- Öznitelik kuralları ek kural türlerine ve gelişmiş bir kullanıcı deneyimine sahiptir. Öznitelik Kuralları görünümü, veri kümelerindeki öznitelik kurallarını görüntüleme, oluşturma ve yönetme erişimini sağlar. Öznitelik Kuralları araç çubuğuna birkaç yeni araç eklenmiştir. Daha fazla bilgi için, yeni araçları ve mevcut araçlardaki değişiklikleri gözden geçirmek üzere yenilikler bölümüne bakın. Toplu hesaplama (Batch calculation) ve doğrulama (validation) kuralları, mevcut özellikler üzerindeki kuralları değerlendirme olanağı sağlayan yeni kural türleridir. Bu kurallar, Hata Müfettişi veya Kuralları Değerlendir aracı kullanılarak kullanıcı tarafından belirlenen bir zamanda değerlendirilir. Daha fazla bilgi için, bkz. Not: Hesaplama ve doğrulama kurallarını değerlendirmek için kullanılan Doğrulama özelliği, yalnızca ArcGIS Enterprise 10.7 veya sonraki sürümlerinde paylaşılırken kullanılabilir.
- Daha fazla bilgi için eski portallarla paylaşırken dikkat edilmesi gerekenler bölümüne bakın. Yeni Arcade işlevselliği için ArcGIS Arcade sürüm 1.5 sürüm notlarına bakın. Koşullu öznitelik değerleri, bir alandaki değerleri diğerindeki değerlere bağımlı hale getirmenize izin veren yeni bir veri tasarım özelliğidir. Bir dizi alan ve bu alanlar için geçerli değerlerin bir listesini oluşturmak için alan ve alan grupları kullanırlar. Örneğin, elektrik direği malzemeleri için bir alan Ahşap olarak ayarlanırsa, o direğin yükseklik alanı için geçerli değerler 10, 12 ve 15 metre ile sınırlandırılır. Alan Çelik olarak ayarlanmışsa, yükseklik alanı için geçerli değerler 15, 17 ve 20 metredir. Alanlarınız arasındaki bu tür bağımlılıklar, koşullu değerler kullanılarak ayarlanabilir. Yeni Dosya Aktarma aracı, bir dosya sistemi ile bir bulut depolama çalışma alanı arasında dosyaları verimli bir şekilde aktarır.
3D Interpolation EBK
- Empirical Bayesian Kriging 3D aracı, noktaların enterpolasyonunu gerçekleştirmenize ve 3D uzayındaki noktalar arasındaki tüm konumlardaki değeri tahmin etmenize olanak sağlar. Bir analiz aracı olarak Geostatistical Wizard‘da mevcuttur. Daha fazla bilgi için, bkz.
ArcGIS Pro 2.3 versiyonuyla birlikte gelen diğer yenilikler ve özellikler sonraki yazılarımızda aktarılacaktır.