在Esri UC上,微软环境科学家
Lucas Joppa 首次展示了微软在人工智能(
AI)领域的研究成果。约帕说,微软坚信,人类和计算机将进行更多的智能算法合作,彻底改变我们应对某些巨大挑战的方式。
1 主要内容
微软、
Esri、切萨皮克州管理部门项目合作的主要内容是使用将世界地图集中的
1 米分辨率
NAIP 图像作为样本,训练出先进的深度学习模型,并将模型集成到ArcGIS中。通过
ArcGIS 平台提高高分图像分类效率,并实现高效应用。
将模型集成到
ArcGIS Pro后,通过以下四个视窗实时获得信息结果。下图是项目前期结果展示,包括
NAIP 原始图像、历史分类结果,
ArcGIS Pro 实时处理能力后的AI分类结果,以及用以修正模型的AI分类中间过程。
2 AI 算法优势
深度学习最强大的地方是,用同样的算法,可以分类它从曾见过的区域。
将图像从湾区切换到奥兰多县后的分类结果,在
ArcGIS Pro 中,依然实时获得了较高精度的处理结果。
3 AI 分类精度
目前,模型已经可以正确地识别出植被、建筑、道路、水等地区。
Lucas Joppa 特别指出,深入学习的研究还将继续。 如下图所示,在部分房屋与道路混合区域,尽管分类结果尚不太准确,但这些信息将做为新的样本,用以继续训练模型。
4 AI 处理效率
将AI 技术集成到
ArcGIS 平台后,通过
Image Server 提供的
Raster Analysis能力
,高精度的土地覆盖分类图与高分辨率影像同步使用。
在测试中,对整个奥克兰县进行图像分类,仅仅需要几个小时就可以完成。
5 后续目标
通过ArcGIS平台高效地处理效率以及不断增加的样本修正模型,本项研究成果还将深化到全美区域,用以影像分类。
Lucas Joppa 说“最终,AI做得最好的一点是消失在后台,让你忘记计算的复杂性。”
6 其他
目前,基于ArcGIS平台实现的切萨皮克湾(
Chesapeake Bay)高分辨率土地覆盖影像已在各个县市内开始使用。应用详情,请查阅本专题 前一篇:
【2017Esri UC】 ArcGIS Pro帮助全美第一大海湾实现高分图像分类应用
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案例视频地址:
http://www.esri.com/videos/wat ... where
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