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借助 ArcGIS GeoAI 工具,您可以使用深度学习预训练模型或者训练您自己的模型以从原始数据中提取要素,例如检测树木、数字化建筑物覆盖区或者生成土地覆被地图。
安装在 ArcGIS Pro 中运行深度学习工作流所需的深度学习库,并学习解决最常见的问题。
使用具有自由形式语言提示的多用途 GeoAI 模型来检测哥本哈根影像中的船只。
使用 GeoAI 工具和预训练模型自动检测棕榈树。
使用迁移学习在 ArcGIS Pro 中微调深度学习预训练模型,在提取西雅图社区建筑物覆盖区时获得更好的结果。
使用深度学习预训练模型从高分辨率无人机影像中提取土地覆盖。
使用深度学习从影像中提取建筑物覆盖区,并应用栅格函数进行滑坡敏感性分析。
使用深度学习预训练模型从洪水前后的 Sentinel-1 数据集中提取水体像素,然后执行变化检测分析以标识 2019 年密苏里州圣路易斯地区的洪水区域。
在毁灭性的伍尔西大火后对房屋执行自动损失评估。
使用深度学习确定印度孟买红树林的范围及其覆盖区随时间的变化情况。
使用深度学习技术执行激光雷达点云分类以对电力线进行分类。
使用影像识别种植园中的树木并测量其健康情况。
使用 ArcGIS Survey123 构建并验证可用于自动识别街道符号的模型。
利用“使用 AutoDL 进行训练”工具来训练多个深度学习模型,并针对像素级土地覆被分类任务选择性能最佳的模型。