Nouveautés liées à l'imagerie dans ArcGIS Pro 3.5
La version d'ArcGIS Pro 3.5 révolutionne l’analyse d’images en intégrant des outils avancés comme l’analyse hyperspectrale et le radar SAR. Elle élargit la compatibilité avec de nouveaux types de données, offrant un accès à des informations plus riches et plus précises. Ces nouveautés permettent d’améliorer considérablement les capacités d’analyse géospatiale. Les flux de travail sont également, optimisés grâce à des outils de deep learning et de visualisation renforcés. Cette version d'ArcGIS Pro 3.5 transforme la manière de travailler avec les images et les données raster !
Capacités avancées d'analyse d'images
L'intégration de données hyperspectrales et SAR avancées permet désormais des analyses plus complètes et plus précises. Cette extension des outils et des types de données est précieuse pour un large éventail d'applications, de la surveillance environnementale à la surveillance militaire, améliorant ainsi la prise de décision et l'efficacité opérationnelle.
- Analyse hyperspectrale
L'outil de détection d'anomalies est l'une des fonctionnalités phares de la boîte à outils d'analyse hyperspectrale. Il permet de détecter des anomalies au sol grâce à des données multispectrales et hyperspectrales. En identifiant des zones présentant des signatures spectrales uniques qui se distinguent de l'environnement, il est possible de localiser des véhicules, des camps, des structures ou tout autre objet caché, distinctif grâce à ses propriétés de réflexion lumineuse. L'assistant de détection d'anomalies simplifie ce processus et permet d'identifier et d'analyser rapidement ces caractéristiques dans de grands ensembles de données.
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| Détection de bateau stationnés à l'aide d'images hyperspectrales |
- Radar à synthèse d'ouverturePour les données radar à synthèse d'ouverture (SAR), l'outil de script « Générer des données radiométriques corrigées du terrain » (RTC) constitue une amélioration significative. Cet outil transforme les données SAR de niveau 1 en images calibrées, corrigées du terrain et prêtes à être analysées. En éliminant la complexité du traitement SAR, l'outil de script « Générer des données RTC » facilite l'accès à ces produits de haute précision.
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| Génération d'un modèle numérique de terrain corrigé des interférences radiométriques présentes dans les données SAR de niveau 1. |
Amélioration des outils de Deep Learning et interprétabilité des modèles
L'amélioration des outils de Deep Learning et de l'interprétabilité des modèles dans la version d'ArcGIS Pro 3.5 permet de mieux comprendre les résultats et de se fier aux modèles, ce qui est essentiel pour naviguer dans des applications SIG complexes telles que la classification de l'occupation du sol, l'analyse de la végétation, la gestion des catastrophes, l'urbanisme ou la surveillance environnementale.
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| Classification par analyse Deep Learning des maisons endommagées par feux de forêts |
- Nouvelles améliorations de GeoAI
Quatre évolutions notables vous permettront de progresser sur l'explicabilité, la performance et la pertinence de certains de vos modèles de Deep Learning.
- Comprendre les décisions du modèle avec le support de Grad-CAM
Grad-CAM, ou Gradient-weighted Class Activation Mapping, est une technique de visualisation qui crée des cartes thermiques pour montrer les parties d'une image les plus importantes pour la prise de décision d'un modèle. Grâce à la prise en charge de Grad-CAM dans ArcGIS Image Analyst, il est désormais possible de vérifier si le modèle se concentre sur les bonnes entités. Cela améliore la précision et la fiabilité des classifications par deep learning. Une transparence accrue signifie moins d'erreurs et des résultats plus fiables, pour une meilleure prise de décision et une meilleure planification.
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| Lorsque la prise en charge de Grad-CAM est activée dans la définition du modèle, chaque entité de la classe d'entités en sortie inclut désormais une pièce jointe présentant les pixels d'influences. Les pixels jaunes indiquent l'influence la plus forte sur la décision du modèle, suivis des pixels rouges. |
- Performances du modèle en temps réel avec l'intégration de TensorBoard
TensorBoard est désormais intégré à l'assistant deep learning de l'onglet Imagerie d'ArcGIS Pro. Cette intégration permet de surveiller et de visualiser les performances du modèle en temps réel, en affichant des indicateurs clés comme la perte et la précision. Cela offre également un aperçu visuel de la structure et des pondérations du modèle. Cette fonctionnalité simplifie les workflows de deep learning en facilitant la compréhension, le débogage et l'optimisation des modèles, améliorant ainsi leurs performances et leur fiabilité globales.
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| Exemple de l'interface et des rapports TensorBoard |
- Évaluer la précision de la classification des pixels avec les outils de géotraitement
L'outil de géotraitement de calcul des métriques de précision aide à évaluer les performances des modèles de classification de pixels. Il est désormais possible de calculer des métriques importantes comme la matrice de confusion, la précision utilisateur et producteur, l'indice kappa et l'intersection sur l'union (IoU). Ces métriques aident à comparer les prédictions du modèle avec les données réelles, offrant ainsi une compréhension claire de sa précision. Cet outil est particulièrement utile pour des tâches telles que l'identification des différents types de couverture terrestre, l'analyse de la végétation et la réponse aux catastrophes, où il est essentiel d'identifier et de corriger les erreurs du modèle.
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| Une partie du rapport de précision à gauche et l'interface de l'outil Calculer la précision pour la classification des pixels à droite. |
- Nouveau type de modèle de détection d'objets RTDetrV2
ArcGIS Pro 3.5 introduit l'architecture du modèle RTDetrV2 pour la détection d'objets. RTDetrV2 est construit sur l'architecture de RT-Detr, un modèle de détection d'objets qui signifie "Real-Time DEtection Transformer" (transformateur de détection en temps réel). Ce modèle est conçu pour effectuer des tâches de détection d'objets en mettant l'accent sur la performance en temps réel tout en maintenant une grande précision. RTDetrV2 propose une extraction sélective de caractéristiques multi-échelles, ainsi qu'un échantillonnage discret optionnel, ce qui facilite le déploiement du modèle sur différents matériels en éliminant certaines limitations techniques sans sacrifier la précision de la détection.
Prise en charge nouvelle et améliorée des nouveaux types de données
Avec cette nouvelle version, ArcGIS Pro prend en charge de nouveaux types de données, ce qui permet de tirer parti des atouts uniques de chaque source. En croisant ces informations, il est ainsi possible d'obtenir une vision plus complète et plus claire des situations analysées. Résultat : des décisions plus rapides, plus précises et basées sur des données solides. Que ce soit pour la planification stratégique ou l'intervention en temps réel, cette richesse de données devient un véritable levier d’efficacité.
- Nouveaux capteurs satellites et aériens pris en charge dans ArcGIS
- Imagerie hyperspectrale détaillée avec Hyperion 🛰️Les images hyperspectrales issues du capteur Hyperion sont désormais prises en charge nativement. ArcGIS Pro intègre en tant que type raster les 242 bandes couvrant les gammes VNIR et SWIR. Ce type de capteur est particulièrement utile pour des applications telles que la surveillance environnementale, l'exploration minière, l'agriculture et la gestion des catastrophes.
- Prise en charge des images de Maxar WorldView Legion 🛰️Les produits panchromatiques, multispectraux, pansharpened et à compensation atmosphérique (AComp) de l'imagerie Maxar WorldView Legion sont désormais pris en charge. Grâce à des taux de revisite élevés, une résolution spatiale de 15 à 30 cm et des capacités multispectrales, ce système est idéal pour surveiller des scénarios dynamiques tels que les catastrophes naturelles, l'avancement des travaux et les changements environnementaux.
- Intégration de l'imagerie THEOS-2 🛰️ArcGIS Pro prend désormais en charge les jeux de données THEOS-2 primaires, projetées et orthogonales, ainsi que les modèles d'imagerie multispectrale (4 bandes), panchromatique et pansharpened. Cette intégration facilite des tâches clés comme l'extraction d'entités et la détection de changements, tout en renforçant l'analyse et la visualisation de données haute résolution. Elle permet ainsi un traitement plus rapide et plus efficace des images issues de capteurs avancés.
- Prise en charge de l'imagerie aérienne Vexcel Ultracam M3 🛩️Grâce à la prise en charge des données des capteurs Vexcel UltraCam M2, M3 et Dragon, il est possible désormais d'exploiter des images aériennes multispectrales grand format et haute résolution. Cette intégration inclut des modèles de traitement pour les produits panchromatiques, multispectraux et pansharpened, facilitant ainsi la visualisation et l'analyse des données.
- Prise en charge améliorée de l'imagerie animée
- Prise en charge des formats de fichiers vidéoPour les utilisateurs de l'extension ArcGIS Image Analyst, la prise en charge des formats AOMedia Video 1 File (.av1), M2TS Transport Stream (.m2ts) et Windows Media Video File (.wmv) est désormais améliorée. Ces formats sont couramment utilisés pour l'imagerie aérienne et satellite, et cette gestion améliorée permet d'analyser et d'intégrer plus efficacement les données vidéo dans des projets. Ceci est particulièrement utile pour les applications telles que la surveillance des changements environnementaux, le développement urbain et la gestion des catastrophes, où les données vidéo en temps réel ou haute résolution sont cruciales.
- Modèles PowerPoint améliorés et flexibilité du multiplexeur vidéo
Le système de modèles PowerPoint et le multiplexeur vidéo ont connu des améliorations significatives. L'utilisation optimisée des métadonnées vidéo et la flexibilité accrue du multiplexeur vidéo simplifieront la création de présentations dynamiques et attrayantes, vous faisant gagner du temps et améliorant l'expérience globale.
Gestion simplifiée des images
Dans ArcGIS Pro, la gestion des images grâce à des outils et des workflows optimisés simplifient l'organisation, l'accès et l'analyse de jeux de données image volumineux. Ces nouvelles fonctionnalités sont conçues pour faire gagner du temps et améliorer l'efficacité globale, rendant les projets géospatiaux plus fluides et plus efficaces.
- Améliorations de la fonctionnalité STAC
- Ajout des éléments STAC en tant que calques uniques pour réduire l'encombrementUne nouvelle fonctionnalité exploitant la cohérence et la fiabilité des standards communautaires est désormais disponible. Dans ArcGIS Pro, les éléments STAC peuvent être ajoutés sous forme de couches mosaïquées uniques et à la volée. Cela réduit l'encombrement et élimine le besoin d'une mosaïque dans les petites collections de données, rendant les flux de travail plus efficaces et rationalisés.
- L’utilisation de couches d’images en mosaïque permet d’améliorer l’accessibilité aux données tout en assurant une meilleure sécurité.
ArcGIS Pro permet désormais l'intégration de couches d'images tuilées étiquetées comme ressources dans un catalogue STAC. Les couches d'images tuilées ArcGIS sont désormais accessibles via STAC, ce qui élargit leur portée et permet de bénéficier pleinement des images servies sous forme de couches tuilées. De plus, cette fonctionnalité permet aux organisations de protéger leurs données via des services d'imagerie, améliorant ainsi la sécurité et l'accessibilité des données.
Capacités de visualisation améliorées
- Visualisation améliorée dans l'imagerie orientée
- Superposer des entités SIG dans des couches d'imagerie orientée
Les données d'entités SIG peuvent désormais être directement affichés dans la visionneuse d'images orientées, en les superposant à l'imagerie. Auparavant, ArcGIS Pro pouvait afficher des images orientées. Cependant, il était difficile d'aligner les images avec les ressources SIG si les entités n'étaient visibles que sur la carte. Cette nouvelle fonctionnalité garantit un alignement parfait des entités existantes avec l'imagerie.
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| Visualisation de l'imagerie orientée dans la visionneuse d'image garantissant un alignement parfait avec l'imagerie. |
- Prise en charge améliorée de l'imagerie stéréo
- Meilleure visualisation des fonctionnalités grâce à l'imagerie stéréo
L'extension Image Analyst a considérablement amélioré la visualisation et l'interprétation des entités grâce à l'imagerie stéréo. Il est désormais possible d'interpréter les entités détaillées des images avec plus de précision et d'efficacité, améliorant ainsi la prise de décision et l'analyse. L'investissement continu d'Esri dans ce domaine a permis son adoption généralisée dans les secteurs de la cartographie nationale, de la défense et du renseignement, des administrations publiques, et de la foresterie.
- Amélioration des performances raster dans Stereo MapL'extension Image Analyst a étendu ses capacités d'amélioration d'image pour les modèles stéréo, avec davantage d'options dans le panneau "Symbologie". Des modifications radiométriques peuvent désormais être apportées avec précision aux bandes rouge, verte, bleue et proche infrarouge. Cette amélioration permet l'interprétation des caractéristiques de l'imagerie, améliorant ainsi la précision et le détail de l'analyse.
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| Modification radiométrique des images stéréo dans les bandes RVB et NIR. |
- Capacités d'amélioration d'image étenduesDes améliorations significatives ont été apportés au niveau des performances raster dans l'environnement Stéréo. Un rendu raster rapide dans cet environnement est essentiel pour analyser des images stéréoscopiques sur de vastes zones et travailler avec de grands jeux de données d'imagerie, tels que les images ADS ou Leica DMC. Ces améliorations garantissent des performances fluides et réactives, rendant le processus d'analyse plus efficace.
En conclusion :
Cette version élargit grandement la gamme de types de données pris en charge, garantissant l'accès aux données les plus détaillées et les plus diversifiées disponibles. Grâce à ces nouvelles fonctionnalités, il devient aisé d'optimiser les capacités d'analyse géospatiale, rationaliser les flux de travail et obtenir des informations plus précises et exploitables en un temps record !