Crear un dataset de mosaico y extraer entidades de las imágenes
Para identificar infraestructuras vulnerables a riesgos naturales, como corrimientos de tierra, primero debe conocer las ubicaciones de las infraestructuras. Descargará un paquete de proyecto de ArcGIS Pro con todos los datos necesarios para este flujo de trabajo y creará un dataset de mosaico para contener las imágenes. Después accederá a un modelo de aprendizaje profundo preentrenado en ArcGIS Living Atlas que utiliza inteligencia artificial para automatizar la extracción de huellas de edificios de una capa de imágenes.
Descargar un paquete de proyecto y abrirlo
Primero descargará el paquete de ArcGIS Pro y lo abrirá. Contiene todos los datos y mapas que necesita durante este tutorial.
- Descargue el paquete de proyecto Grenada-landslide-risk.
Se descarga un archivo llamado Grenada-landslide-risk.ppkx en su equipo.
Nota:
Un archivo .ppkx es un paquete de proyecto de ArcGIS Pro y puede contener mapas, datos y otros archivos que puede abrir en ArcGIS Pro. Más información sobre la administración de archivos .ppkx en esta guía.
- Busque el archivo descargado en su equipo. Haga doble clic en el archivo para abrirlo en ArcGIS Pro. Si se le pide, inicie sesión en su cuenta de ArcGIS.
Nota:
Si no tiene acceso a ArcGIS Pro o una cuenta de organización de ArcGIS, consulte las opciones de acceso a software.
Se abrirá el proyecto.
El proyecto contiene dos mapas: Extracción de huellas de edificios y Análisis de susceptibilidad, que utilizará en diferentes partes de este tutorial. Por el momento, utilizará el mapa Extracción de huellas de edificios.
- Verifique que la pestaña Extracción de huellas de edificios está seleccionada.
El mapa contiene un mapa base topográfico predeterminado que representa el mundo. A continuación, agregará los datos de las imágenes.
Crear un dataset de mosaico
En esta sección, preparará el dataset de imágenes para extraer las huellas de los edificios.
El proyecto que ha descargado incluye imágenes aéreas de una parte de la isla de Granada. Ahora lo ubicará en el proyecto.
- En la cinta, haga clic en la pestaña Vista. En el grupo Ventanas, haga clic en panel Catálogo.
Aparece el panel Catálogo.
- En el panel Catálogo, expanda Carpetas, Grenada_landslide_risk, commondata y Aerial-imagery.
La carpeta Aerial_imagery contiene 16 imágenes aéreas en formato TIFF.
Para que estas imágenes se comporten como una sola capa, creará un dataset de mosaico. Primero creará un contenedor de datasets de mosaico vacío y luego le agregará las imágenes.
- En la cinta, en la pestaña Vista, en el grupo Ventanas, haga clic en Geoprocesamiento.
- En el panel Geoprocesamiento, introduzca Crear dataset de mosaico en el cuadro de búsqueda. En la lista de resultados, haga clic en la herramienta Crear dataset de mosaico para abrirla.
- En la pestaña Parámetros de la herramienta Crear dataset de mosaico, para Ubicación de salida, haga clic en el botón Examinar.
- En la ventana Ubicación de salida, haga clic en Datasets, seleccione grenada_landslide_risk.gdb y haga clic en Aceptar.
- En Nombre de dataset de mosaico, escriba Grenada_aerial_imagery.
- En Sistema de coordenadas, haga clic en el botón Seleccionar sistema de coordenadas.
Desea utilizar el sistema de coordenadas WGS 1984 Complex UTM zona 20N con todos los datos del proyecto porque es conveniente en el caso de la ubicación de la isla de Granada.
- En la ventana Sistema de coordenadas, escriba WGS 1984 Complex UTM Zone 20N en el cuadro de búsqueda. Expanda Sistema de coordenadas proyectadas, UTM, WGS 1984, Hemisferio norte, seleccione WGS 1984 Complex UTM Zone 20N y haga clic en Aceptar.
- Acepte el resto de valores predeterminados y haga clic en Ejecutar.
El dataset de mosaico Grenada_aerial_imagery vacío aparece en el panel Contenido.
Ahora le agregará las 16 imágenes TIFF.
- En la parte inferior del panel Geoprocesamiento, haga clic en la pestaña Catálogo.
- En el panel Catálogo, expanda Bases de datos y grenada_landslide_risk.gdb.
- Haga clic con el botón derecho en Grenada_aerial_imagery y elija Agregar rásteres.
- Elija los siguientes valores del parámetro Agregar rásteres a dataset de mosaico:
- En Datos de entrada, elija Carpeta.
- En Datos de entrada, haga clic en el botón Examinar. En la ventana Datos de entrada, vaya a Carpetas > Grenada-landslide-risk, commondata y seleccione Aerial_imagery. Haga clic en Aceptar.
- Expanda la sección Procesamiento de ráster y active las casillas Calcular estadísticas y Crear pirámides de ráster.
- Expanda la sección Posprocesamiento de mosaico y active las casillas Crear vistas en miniatura y Actualizar vistas generales.
- Acepte el resto de valores predeterminados y haga clic en Ejecutar.
- Cuando el proceso termine, en el panel Contenido, haga clic con el botón derecho en Grenada_aerial_imagery y elija Zoom a capa.
En el mapa se muestra el dataset de mosaico. Las líneas verdes brillantes muestran los límites de las 16 imágenes TIFF.
- En el panel Contenido, desactive la casilla situada junto a Huella para desactivar la capa.
Las imágenes se muestran ahora como una sola capa.
- Acérquese y desplácese por el mapa para inspeccionar más de cerca las ubicaciones de los edificios.
En esta parte de Granda hay cientos de edificios. Podría trazar manualmente cada edificio y almacenar las huellas como entidades de una capa de entidades, pero resultaría tedioso y lento. En su lugar, utilizará el aprendizaje profundo para extraer huellas de edificios de forma automática.
Extraer huellas de edificios con aprendizaje profundo
Los modelos de Aprendizaje profundo pueden clasificar o detectar entidades en imágenes de forma eficaz. Cree y entrene su propio modelo de aprendizaje profundo o afine un modelo preentrenado existente es una tarea avanzada. El aspecto más difícil y largo de utilizar el aprendizaje profundo es crear una serie de muestras de entrenamiento para enseñar a un modelo a reconocer el tipo específico de información que le interesa. Como alternativa, puede utilizar un modelo existente que ya se han entrenado para usted. ArcGIS Living Atlas of the World ofrece una biblioteca cada vez mayor de modelos de aprendizaje profundo preentrenados. Con estos modelos, puede empezar a usar inmediatamente la inteligencia artificial para extraer información y descubrir nuevas perspectivas de sus imágenes. A continuación, usará un modelo preentrenado de ArcGIS Living Atlas para detectar huellas de edificios en su capa de imágenes.
Nota:
Para utilizar las herramientas de aprendizaje profundo en ArcGIS Pro es necesario tener instaladas en el equipo las bibliotecas de aprendizaje profundo correctas. Si no tiene instalados estos archivos, asegúrese de que ArcGIS Pro está cerrado y siga los pasos descritos en las instrucciones Prepararse para el aprendizaje profundo en ArcGIS Pro. En estas instrucciones, también aprenderá cómo comprobar si el hardware y el software de su ordenador son capaces de ejecutar flujos de trabajo de aprendizaje profundo y otros consejos útiles. Una vez hecho, puede continuar con este tutorial.
- En el panel Geoprocesamiento, haga clic en el botón Atrás.
- Haga clic en la pestaña Cajas de herramientas.
- Expanda Herramientas de Image Analyst y Aprendizaje profundo y haga clic en la herramienta Detectar objetos mediante aprendizaje profundo para abrirla.
- Defina los siguientes valores del parámetro Detectar objetos con aprendizaje profundo:
- En Ráster de entrada, elija Grenada_aerial_imagery.
- En Objetos de salida detectados, escriba Grenada_buildings.
- En Definición de modelo, haga clic en el botón Examinar.
- En la ventana Definición de modelos, en Portal, haga clic en Living Atlas. En el cuadro de búsqueda, escriba Extracción de huellas de edificios. Seleccione Building Footprint Extraction – USA y haga clic en Aceptar.
Una vez que selecciona el modelo de aprendizaje profundo, los argumentos del modelo se cargan automáticamente.
- En threshold, escriba 0,6.
Nota:
Los objetos detectados solo se agregarán al dataset de salida si el nivel de confianza es mayor o igual que el valor de umbral. El valor de umbral óptimo puede encontrarse mediante el método de prueba y error.
- Haga clic en la pestaña Entornos.
- En Tipo de procesador, elija GPU.
Nota:
La herramienta puede tardar de 10 a 20 minutos en ejecutarse, dependiendo de las especificaciones del equipo. También puede probar la herramienta en menor medida durante un tiempo de procesamiento más rápido; acerque a una extensión de 1:2500 y en la pestaña Entornos de la herramienta, cambien Extensión de procesamiento a Extensión de visualización actual.
- Acepte el resto de valores predeterminados, y haga clic en Ejecutar.
Sugerencia:
Puede aparecer una ventana de advertencia, que indica que el modelo preentrenado se está descargando. Debe permitir que el proceso de descarga termine sin intervenir.
Puede monitorizar el avance del proceso debajo del botón Ejecutar y hacer clic en Ver detalles para ver más información.
Una vez completado el proceso, la capa resultante, Grenada_Buildings, aparece en el panel Contenido y en el mapa. Es una capa de entidades en la que cada polígono representa un edificio.
- Si lo desea, en el panel Contenido, puede hacer con el botón derecho en el símbolo de Grenada_Buildings y elegir un color en el selector de colores que permite ver la nueva capa con claridad.
- En el mapa, acerque e inspeccione la capa Grenada_Buildings.
Utilizará la herramienta Swipe para comparar mejor la capa de edificios extraídos y las imágenes subyacentes.
- En el panel Contenido, asegúrese de que la capa Grenada_Buildings esté seleccionada.
- En la cinta, en la pestaña Capa de entidades, en el grupo Comparar, haga clic en Swipe.
- En el mapa, arrastre el control deslizante repetidamente de un lado a otro para retirar la capa de edificios extraídos y exponer la capa de imágenes que hay debajo.
Sugerencia:
En el modo swipe, puede desplazarse por el mapa pulsando C en el teclado y arrastrado con el ratón.
Puede observar que el modelo ha detectado de forma correcta prácticamente todos los edificios.
Nota:
Si aplica este flujo de trabajo a sus propios datos de imágenes, en algunos casos podría no estar conforme con la calidad de los resultados de la detección de edificios. En tal situación, un buen paso siguiente sería refinar el modelo preentrenado para que funcione mejor con sus datos. Consulte el tutorial Mejorar un modelo de aprendizaje profundo con aprendizaje por transferencia.
- Cuando haya terminado de explorar, en la cinta, en la pestaña Mapa, en el grupo Navegar, haga clic en el botón Explorar para salir del modo de barrido.
- En la barra de herramientas de acceso rápido, haga clic en el botón Guardar para guardar el proyecto.
En esta primera mitad del flujo de trabajo, ha descargado un paquete de proyecto de ArcGIS Pro y lo ha abierto. Luego ha creado un dataset de mosaico y le ha agregado imágenes. Ha utilizado el aprendizaje profundo con un modelo preentrenado de ArcGIS Living Atlas para extraer huellas de edificios de las imágenes y almacenar los resultados en una capa de entidades. Por último, ha comparado los edificios extraídos con las imágenes originales.
Realizar un análisis de susceptibilidad de corrimiento de tierra
Ahora que conoce las ubicaciones de los edificios, debe identificar las áreas de Granada que son propensas a corrimientos de tierra. En este análisis utilizará cuatro capas ráster y las aplicará a varias funciones ráster reunidas en una sola plantilla de funciones ráster. Por último, comparará la capa de resultados de susceptibilidad a corrimiento de tierras con la capa de edificios extraídos para identificar las estructuras que están más en riesgo.
Explorar capas ráster
Para analizar la susceptibilidad de corrimiento de tierras, utilizará como entrada cuatro capas ráster en formato TIFF. Cada una representa un factor importante en la evaluación del riesgo de corrimiento de tierras:
- Tipo de suelo: las áreas con tipos concretos de arcilla están más expuestas al riesgo de corrimiento de tierras.
- Elevación: las áreas con pendientes más pronunciadas están más en riesgo.
- Distancia desde ríos: las áreas más próximas a ríos están más en riesgo.
- Uso del suelo: las áreas con carreteras, edificios y vegetación artificial están más en riesgo; las áreas forestales están menos expuestas a riesgos.
Ahora explorará las cuatro capas.
- Haga clic en la pestaña del mapa Análisis de susceptibilidad.
Aparece el mapa Análisis de susceptibilidad, con las cuatro capas que figuran en el panel Contenido. Todas están desactivadas en la actualidad.
- En el panel Contenido, active la casilla junto a la capa Land_use.tif para activarla.
- Examine la capa Land_use.tif en el mapa, junto con la leyenda del panel Contenido. Acerque y desplácese para entender mejor la información contenida en la capa.
- De forma similar, active y examine Distance_to_rivers.tif, Elevation.tif y Soil_types.tif.
(A) Uso del suelo, (B) Distancia a ríos, (C) Elevación, (D) Tipos de suelo. Sugerencia:
Expanda la capa Soil_types.tif del panel Contenido para ver su leyenda. Luego ciérrela cuando termine, ya que la leyenda ocupa mucho espacio.
A continuación, utilizará estas capas como entrada en su análisis de susceptibilidad al corrimiento de tierras.
Crear una capa de susceptibilidad con una plantilla de función ráster
Realizará el análisis de susceptibilidad mediante el uso de las cuatro capas ráster como entrada. Les aplicará varias funciones ráster reunidas (o encadenadas) en una sola plantilla de funciones ráster (RFT). Esta RFT se proporciona en el paquete de proyecto que ha descargado. Primero abrirá la RFT en el modo de edición para examinar su contenido.
Nota:
Las funciones ráster son operaciones que aplican el procesamiento a los rásteres dinámicamente sin guardar el resultado en disco. Dado que no se crean datasets intermedios, los procesos se pueden aplicar rápidamente.
- En la cinta, en la pestaña Imágenes, en el grupo Análisis, haga clic en el botón Funciones ráster.
- En el panel Funciones ráster, haga clic en la pestaña Proyecto. Si es necesario, expanda la sección Grenada_landslide_risk.
Nota:
Si no ve la plantilla de función ráster, haga lo siguiente:
En el panel Funciones ráster, haga clic en la pestaña Personalizar. Junto a Landslide Grenada, haga clic en el botón Importar funciones. En la ventana Seleccionar plantillas de procesamiento, busque Carpetas > Grenada_Landslide_Risk > P30 > RasterFunctionTemplates > Grenada_Landslide_Risk, haga clic en Landslide Susceptibility.rft.xml y luego en Aceptar.
- Haga clic con el botón derecho en la RFT Susceptibilidad de corrimientos de tierra y elija Editar.
La RFT aparece en la ventana del editor de funciones.
Los cuatro elementos verdes de la RFT representan las cuatro entradas ráster. Cada elemento amarillo representa una función ráster. El proceso es como sigue:
- En primer lugar, algunos rásteres se procesan previamente; por ejemplo, el ráster Elevación se transforma en un ráster de pendiente en el que cada celda identifica la inclinación del terreno en su ubicación concreta (función Pendiente).
- Luego se procesa cada ráster de tal forma que el valor original de cada celda se transforma en un valor de 1 a 10, donde 10 representa el riesgo de corrimiento de tierras más alto y 1 representa el riesgo menor (función Reasignar o Calculadora).
- Las cuatro capas de resultados se combinan (Suma ponderada) y transforman en un ráster de salida en el que cada celda contiene un valor de 1 a 5 que presenta la puntuación general de susceptibilidad al corrimiento de tierras (Reasignar: clasificar resultados).
- Por último, las etiquetas adjuntas a los valores numéricos de 1 a 5 para representar 5 clases de riesgo (Muy bajo, Bajo, Moderado, Alto y Muy alto) y se representan simbólicamente con un esquema de color pertinente (Tabla de atributos).
- Si lo desea, haga doble clic en algunas funciones ráster de la RFT para ver cómo se configuran.
- Cuando termine la revisión, cierre la ventana del editor de la función Landslide Susceptibility.rft.xml.
Ahora aplicará la RFT a sus datos.
- En el panel Funciones ráster, haga clic en la RFT Susceptibilidad de corrimientos de tierra para abrirla.
- Elija los siguientes parámetros de Susceptibilidad de corrimientos de tierra:
- En Tipos de suelo, elija Soil_types.tif.
- En Elevación, elija Elevation.tif.
- En Uso del suelo, elija Land_use.tif.
- En Distancia a ríos, elija Distance_to_rivers.tif.
- Haga clic en Crear capa nueva para generar la capa de análisis de susceptibilidad.
Aparece la capa de resultados.
Las áreas rojas son las más susceptibles a los corrimientos de tierras y las verdes, las menos susceptibles.
En esta sección va a ejecutar una plantilla de función ráster para crear una capa ráster de susceptibilidad a corrimiento de tierras.
Comparar huellas de edificios con los resultados de susceptibilidad al corrimiento de tierras
Ahora comparará visualmente las huellas de los edificios que ha extraído antes con la capa de susceptibilidad al corrimiento de tierras con el objetivo de identificar las estructuras en riesgo. Primero agregará la capa de huellas de edificios al mapa actual.
- Haga clic en la pestaña Extracción de huellas de edificios para ir al primer mapa.
- En el panel Contenido, haga clic con el botón derecho en Grenada_Buildings y elija Copiar.
- Haga clic en la pestaña Análisis de susceptibilidad para volver al segundo mapa.
- En el panel Contenido, haga clic con el botón derecho en Análisis de susceptibilidad y elija Pegar.
La capa Grenada_Buildings se agrega al mapa.
- Haga clic con el botón derecho del ratón en la capa Grenada_Buildings y elija Zoom a capa.
- El mapa se acerca al área donde ha extraído los edificios mediante el modelo de aprendizaje profundo.
Nota:
Para garantizar la brevedad de este tutorial, solo extrae las huellas de edificios de una parte de la isla. En una situación real, podría elegir extraer las huellas de edificios de toda la isla.
- Para que se muestre con más rapidez, desactive todas las capas de datos de entrada (Soil_types.tif, Elevation.tif, Land_use.tif y Distance_to_rivers.tif).
- Aplique zoom y desplazamiento al mapa para identificar los edificios que están en áreas de alto riesgo (en rojo o naranja).
Parece que la mayoría de los edificios de Granada están en zonas de bajo riesgo. Sin embargo, algunos edificios aparecen en zonas de alto riesgo (naranja).
Ha utilizado la capa Susceptibilidad a corrimiento de tierras para localizar correctamente todos los edificios en riesgo. Sin embargo, es una capa dinámica que solo existe en la memoria, tal como se ha generado con las funciones ráster. Ahora la hará persistente en el almacenamiento de su equipo para usarla en el futuro y compartirla con más facilidad con sus compañeros y la comunidad.
- En el panel Contenido, haga clic con el botón derecho en la capa Susceptibilidad a corrimiento de tierra, apunte a Datos y elija Exportar ráster.
- En el panel Exportar ráster, defina los siguientes valores de parámetros:
- En Formato de salida, verifique que se ha seleccionado TIFF.
- En Sistema de coordenadas, verifique que se ha seleccionado WGS_1984_Complex_UTM_Zone_20N.
- En Tamaño de celda, en X e Y, introduzca 5.
Cada celda de la salida ráster representará un cuadrado en la superficie del terreno que mida 5 metros por 5 metros.
- Acepte el resto de valores predeterminados y haga clic en Exportar.
Tras unos instantes, el nuevo ráster aparece en el mapa. Tiene un aspecto similar a la capa dinámica. No obstante, puede encontrarlo guardado en el panel Catálogo.
- En el panel Catálogo, en Carpetas > Grenada_landslide_risk, localice Landslide Susceptibility.tif.
- Haga clic en Ctrl+S para guardar el proyecto.
En este tutorial, ha utilizado imágenes y otros tipos de datos de ráster para estudiar estructuras en riesgo de corrimiento de tierras de la isla de Granada. En ArcGIS Pro ha creado un dataset de mosaico y le ha agregado imágenes. Luego ha accedido a un modelo de aprendizaje profundo preentrenado de ArcGIS Living Atlas y lo ha utilizado para automatizar la extracción de huellas de edificios de la capa de imágenes aéreas. A continuación, ha utilizado una plantilla de función ráster existente para realizar un análisis de ráster y clasificar el paisaje de acuerdo con la susceptibilidad a corrimientos de tierra. Ha comparado la capa de susceptibilidad a corrimientos de tierra y ha extraído huellas de edificios para visualizar las estructuras en riesgo. Por último, ha hecho persistente en el disco el ráster de susceptibilidad a corrimiento de tierras. Sus capas de resultados están ahora disponibles para que usted u otros miembros de la comunidad las usen en otros flujos de trabajo de representación cartográfica y análisis.
