Fonctionnement de l’outil Extraire des entités à l’aide de modèles IA

L’outil Extraire des entités à l’aide de modèles IA extrait des entités d’intérêt à partir d’une imagerie à l’aide de modèles IA pré-entraînés. Les modèles IA peuvent être des modèles pré-entraînés ArcGIS issus d’ArcGIS Living Atlas of the World ou des paquetages de modèle de Deep Learning personnalisés (.dlpk). L’outil accepte l’imagerie en entrée et vous permet de choisir parmi plusieurs modèles Détection d’objets ou Classification de pixels pré-entraînés capables d’extraire des entités de l’imagerie. Vous pouvez sélectionner plusieurs modèles pour extraire plusieurs entités d’intérêt. Outre la détection d’entités et la classification de pixels dans l’imagerie, l’outil peut procéder au post-traitement sur la sortie afin de générer des résultats optimisés. Il est également possible de post-traiter uniquement les résultats générés précédemment avec cet outil. L’outil crée un groupe de couches contenant toutes les entités extraites.

Outil

L’outil Extraire des entités à l’aide de modèles IA accepte l’imagerie aérienne et une zone d’intérêt en entrée. L’outil détermine ensuite le type d’imagerie, le nombre de bandes et la résolution spatiale de l’imagerie et recommande une liste de modèles pré-entraînés ArcGIS issus d’ArcGIS Living Atlas of the World pouvant être utilisés sur le raster fourni. Vous pouvez sélectionner un ou plusieurs modèles, et également accéder à vos propres paquetages de modèle de Deep Learning (.dlpk) disponibles sur le disque. Les modèles sont ensuite utilisés pour opérer une inférence sur l’imagerie en entrée afin d’extraire des entités à partir de tous les modèles en une seule exécution de l’outil. Il arrive souvent que les résultats des modèles de Deep Learning doivent être post-traités pour affiner le résultat. Dans l’exemple suivant par exemple, les polygones de bâtiments extraits doivent être régularisés pour présenter une forme rectiligne, et les routes segmentées ou les limites de parcelles doivent être vectorisées et affinées pour être finalisées.

L’outil réalise automatiquement des étapes de post-traitement pour les modèles pré-entraînés ArcGIS. Ces processus de post-traitement peuvent également servir avec d’autres modèles compatibles entraînés avec ArcGIS. Cela permet de générer des résultats optimisés sans exécuter plusieurs outils de géotraitement.

Les processus de post-traitement sont disponibles pour la régularisation linéaire et parcellaire, ainsi que pour la régularisation surfacique. La régularisation linéaire et parcellaire fonctionne avec des rasters monobandes à classification binaire, et la régularisation surfacique fonctionne uniquement avec des entités surfaciques. Ces points doivent être pris en compte pour appliquer un post-traitement à des modèles supplémentaires. L’outil a besoin de licences des extensions 3D Analyst, Spatial Analyst et Production Mapping pour exécuter les processus de post-traitement. Si l’une de ces extensions n’est pas disponible, les étapes de post-traitement sont ignorées et seule la sortie brute est générée par l’outil.

Les options d’inférence fournies par l’outil sont partagées lors de l’inférence de tous les modèles (y compris les modèles pré-entraînés et supplémentaires). Par exemple, si vous utilisez la valeur de seuil 0,8, cette valeur est utilisée comme seuil de confiance au cours de l’inférence de tous les modèles dans l’exécution actuelle de l’outil. De même, si plusieurs modèles utilisent un processus de post-traitement spécifique, les mêmes paramètres de post-traitement sont utilisés par tous les modèles.