Mit den Werkzeugen von ArcGIS GeoAI können Sie mit Deep-Learning trainierte Modelle verwenden oder Ihre eigenen Modelle trainieren, um Features aus Rohdaten zu extrahieren, z. B. um Bäume zu erkennen, Gebäude-Footprints zu digitalisieren oder Karten zur Bodenbedeckung zu erstellen.
Installieren Sie die Deep-Learning-Bibliotheken, die zum Ausführen von Deep-Learning-Workflows in ArcGIS Pro benötigt werden, und erfahren Sie, wie die häufigsten Probleme behoben werden.
Verwenden Sie ein Mehrzweck-GeoAI-Modell mit formlosen Aufforderungen zum Erkennen von Booten in Bilddaten von Kopenhagen.
Verwenden Sie ein GeoAI-Werkzeug und ein vortrainiertes Modell zur automatisierten Ermittlung von Palmen.
Setzen Sie Transfer Learning ein, um ein mit Deep Learning vortrainiertes Modell in ArcGIS Pro zu optimieren und bessere Ergebnisse beim Extrahieren von Gebäude-Footprints in einem Stadtteil von Seattle zu erzielen.
Verwenden Sie ein Deep-Learning-Modell zum Extrahieren von Bodenbedeckung aus hochauflösenden Drohnenbildern.
Extrahieren Sie Gebäude-Footprints aus Bilddaten mithilfe von Deep Learning, und wenden Sie Raster-Funktionen für die Analyse der Erdrutschanfälligkeit an.
Verwenden Sie ein vortrainiertes Deep-Learning-Modell zum Extrahieren von Wasserpixeln aus Sentinel-1-Datasets vor und nach einer Überschwemmung, und führen Sie eine Analyse zur Änderungserkennung durch, um überschwemmte Gebiete in der Region von St. Louis, Missouri, im Jahr 2019 zu identifizieren.
Führen Sie eine automatisierte Schadensfeststellung von Wohnhäusern nach den verheerenden Woolsey-Bränden durch.
Bestimmen Sie mithilfe von Deep Learning die Ausdehnung der Mangrovenwälder in Mumbai, Indien, und untersuchen Sie, wie sich die Waldflächen im Zeitverlauf verändert haben.
Führen Sie mithilfe von Deep-Learning-Methoden eine LIDAR-Punktwolkenklassifizierung durch, um so Stromleitungen zu klassifizieren.
Identifizieren Sie Bäume auf einer Plantage, und ermitteln Sie deren Gesundheitszustand mithilfe von Bilddaten.
Erstellen und überprüfen Sie ein Modell, das verwendet werden kann, um Straßenschilder mit ArcGIS Survey123 automatisch zu identifizieren.
Verwenden Sie das Werkzeug "Mit AutoDL trainieren", um mehrere Deep-Learning-Modelle zu trainieren und das leistungsstärkste Modell für einen Task zur Klassifizierung der Landbedeckung auf Pixelebene auszuwählen.