GISコミュニティフォーラム開催報告 : 「ArcGISでデータサイエンスしよう -より高度で自由な地理空間分析へ-」②

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09-04-2019 05:18 AM

GISコミュニティフォーラム開催報告 : 「ArcGISでデータサイエンスしよう -より高度で自由な地理空間分析へ-」②

はじめに

2019年 5 月 22 日 (水) ~ 24 日 (金)、東京ミッドタウン 六本木にて第15回GIS コミュニティフォーラム及びプレフォーラム・セミナーが開催されました。

公開可能なセッションの発表資料は ESRIジャパンのサポートサイトで公開しております。また、GeoNet ブログでは開発者向けのセッションで使用したコードなどをご紹介しています。発表資料や GeoNet 記事、GitHub へのリンク...第15回GISコミュニティフォーラム開催報告記事をご覧ください。

テクニカル セッション「ArcGISでデータサイエンスしよう ~より高度で自由な地理空間分析へ~」の中では、R や Python との連携による高度な解析についてデモンストレーションを交えてご紹介しました。少し間が空いてしまいましたが、今回は ArcGIS API for Python と ArcGIS Pro を用いてディープ ラーニング モデルを作成し、航空写真から航空機を検出したデモンストレーションについて詳細をご紹介いたします。R との連携については前回の記事をご参照ください。

 

 

概要

本稿は以下の流れに沿ってご紹介します。

 

  1. ArcGIS API for Python を用いたディープ ラーニングについて
  2. 環境構築
  3. セッションでご紹介したデモンストレーションの全体像
  4. デモンストレーションの再現手順
    1. トレーニング データの作成
    2. ArcGIS API for Python を用いたディープ ラーニング モデルの作成
    3. 作成したディープ ラーニング モデルの適用
    4. まとめ

       

       

      1.ArcGIS API for Python を用いたディープ ラーニングについて

      ArcGIS API for Python は、Web GIS (ArcGIS Online / ArcGIS Enterprise) を活用してマップと地理空間データを扱うための API です。本 API は、想定されるユーザーが以下の 4 つの...

       

      1. Web GIS の管理者
      2. コンテンツ作成者
      3. GIS アナリスト/データ サイエンティスト
      4. 開発者

         

        上記の中でも、特に GIS アナリスト/データ サイエンティストに対しては、Web サイトで公開されているサンプル コードの数が最も多く、米国 Esri 社も利用の推進に力を入れているセグメントです。

        ArcGIS API for Python は、TensorFlow や PyTorch 等のディープ ラーニング用フレームワークと組み合わせて使用することが可能です。特に PyTorch については、PyTorch をベースに開発されている fastai というライブラリをラッピングしており、両者を追加でインストールすることで、arcgis.learn モジュールから直接機能を呼び出して使用することができるようになっています。

        以降では、GIS コミュニティフォーラムでご紹介したデモンストレーションをもとに、具体的な環境構築の方法、トレーニング データの作成、ArcGIS API for Python によるディープ ラーニングの学習、そして学習したモデルを適用するまでの一連の流れをご紹介していきます。

         

         

        2.環境構築

        ① 使用したソフトウェア等

        ご紹介したデモンストレーションで使用したソフトウェア、エクステンションおよび Python のライブラリは以下のとおりです(右側に記載した数字は使用したバージョンです)。

         

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