• Automate Analytics with
    Deep Learning for Faster,
    More Accurate Results

ENVI® Deep Learning

ENVI Deep Learning Moduleは、ディープラーニングを用いた画像解析を行うためのENVIのオプションライセンスです。誰もが深層学習の専門家というわけでなく、プログラミングを得意とされているわけでもありません。ENVI Deep Learning Moduleは、どなたでも深層学習を用いた画像解析に取り組んでいただけるように開発されており、プログラミングを必要としない直感的なツールとワークフローを搭載しています。

ENVI Deep Learning Moduleは、TensorFlow™を使用してディープラーニングモデルの学習を行い、衛星やUAVで取得した画像の波長や空間特性を使用して、対象物の抽出を行うことができます。

 

Easy to Use

 

ENVI Deep Learning Moduleは、プログラミングを行わず、GUIベースでディープラーニングを行え、1枚の画像からでもモデルの学習が可能です。モデルの学習には、ENVIのROIツールを使用するため、ポリゴンだけでなく、ポイントやポリラインも使用可能で、非常に簡単にROI(教師データ)を作成することができます。ENVIがサポートしているデータフォーマットであれば、複数波長情報の有無、地理座標情報の有無などを特に意識することなく、教師データの作成やモデルの学習に利用できます。


ENVI Deep Learning Moduleの製品や処理手順の概要は、「ENVI Deep Learning Module製品紹介.pdf (日本語)」をご確認ください。

 

Accuracy Counts

Leverage the power of Geospatial Deep Learning

 ENVIは、マーケットをリードするリモートセンシングデータ解析ソフトウェアです。科学的に立証された最新の技術を採用しており、非常に信頼性の高い解析結果を得ることができます。キャリブレーション、大気補正などのENVIの前処理ツールは、深層学習モデル用の入力データ作成で、一貫性を持たせることに役立ちます。ENVI Deep Learning Moduleは、主要なオープンソース ライブラリである TensorFlow に構築されたディープラーニングテクノロジーを使用して、信頼性の高い画像分類モデルを作成します。

TIMELY TOPICS

SEE ENVI® DEEP LEARNING IN ACTION

Deep Learning Blog Post

webinar

real-time, actionable intelligence to relief organizations.

view now


 

・Envi Deep Learning module 製品紹介資料（pdf/日本語）

・Envi Deep Learning module オブジェクト抽出のチュートリアル（pdf/英語）

 

 

>

ENVI Deep Learning at Work

ENVI Deep Learning Moduleを利用して、問題を解決された実例をいくつかご紹介します。

 

都市環境変化
 

Utilities

ENVI Deep Learning Moduleにより、環境の調査と評価が容易になります。この事例では、詳細な土地被覆分類画像の作成に利用されました。翌年に同様の分類画像を作成し、ENVI標準機能のChange Detection workflowを利用して、　新しい建物や坑井の抽出を行い、植生の変化なども含め、都市部の環境変化の把握や、人間が環境に与える影響の算出に役立ちました。

 

農業
 

Agriculture

ENVI Deep Learning Moduleを使用して、ハワイで現在および過去に発生した溶岩流の位置を特定しました。この情報を利用してENVIで解析を行い、火山ガスが地元の作物に与える影響を把握することにより、農家が保険請求を行うための見識を深めたり、作物が人間の食用として安全かどうかを理解することにとても役立ちました。

災害対応
 

Disaster Response

災害が発生したとき、早期の情報把握や対応が非常に重要です。ENVI Deep Learning Moduleは、特徴を見つけるためのモデルを作成するために、何千ものサンプルを必要としないようにチューニングされています。最近のハリケーンの後、このモジュールを使って、部分的な被害から全壊まで、地域全体の建物の様々な種類の被害を迅速に特徴付けることができました。まず、ほんの一握りの小さなエリアに、被害の程度に応じたラベル付けを行い、モデルを作成しました。このモデルを現場全体に適用すると、被害を受けた建物は、その被害の程度に応じて自動的に分類されました。 

【ENVI Deep Learning Moduleの動作環境】

ENVI Deep Learning Moduleの動作保証環境は、ENVI本体がサポートしている動作環境とは異なります。これまでENVIを利用しているPC上でも、Deep Learning Moduleが必ず動作するわけではありません。ENVI Deep Learning Module導入をご検討頂く際には注意が必要です。ENVI Deep Learning Moduleで必要となるマシンスペックは、こちらの資料でご確認ください。