ArcGIS GeoAI ツールでは、ディープ ラーニングによる事前トレーニング済みモデルを使用するか独自のモデルをトレーニングして、樹木の検出、建物フットプリントのデジタイズ、土地被覆マップの生成など、未加工データからフィーチャを抽出できます。
ArcGIS Pro でディープ ラーニング ワークフローを実行するために必要なディープ ラーニング ライブラリをインストールし、最も一般的な問題のトラブルシューティングについて学びます。
転移学習を使用して、ArcGIS Pro の事前に訓練されたディープ ラーニング モデルを微調整し、シアトル近郊の建物フットプリントを抽出したときの結果を強化します。
ディープ ラーニングを使用して、画像から建物フットプリントを抽出し、ラスター関数を適用して、地滑り危険度解析を実行します。
ディープ ラーニングの事前トレーニング済みモデルを使用して、洪水前と洪水後の Sentinel-1 データセットから水を表すピクセルを抽出し、変化の検出解析を実行して、2019 年のミズーリ州セントルイス地域の洪水エリアを特定します。
ディープ ラーニングを使用して、インドのムンバイにあるマングローブの森の範囲と、森の面積がどのように変化してきたかを調べます。
AutoDL を使用したトレーニング ツールを使用して、複数のディープ ラーニング モデルをトレーニングし、ピクセルレベルの土地被覆分類タスクに最善のモデルを選択します。