Generativ AI är på god väg in i ArcGIS. Klassisk AI, eller GeoAI som vi föredrar att kalla det när vi kombinerar AI med geografi och geospatiala data, är väletablerat i ArcGIS. Framför allt genom att med maskininlärning eller djupinlärning utföra analyser och beräkningar av rasterdata.
GeoAI för rasteranalys är avgörande för att förstå och effektivt hantera stora datamängder inom fjärranalys och geospatiala applikationer.
Maskininlärning och djupinlärning delar inom GeoAI
Maskininlärning och djupinlärning utgör en viktig del av GeoAI. I ArcGIS används dessa AI-tekniker ofta för att klassificera olika typer av objekt eller företeelser i rasterdata av olika slag, till exempel marktyper, vägar, vatten, stadsutveckling och jordbruk.
Maskininlärning används främst för klassificering, klustring och prediktioner, medan djupinlärning främst används för mer komplexa och detaljerade uppgifter som kräver avancerad mönsterigenkänning och analys av stora mängder data.
En mängd olika småbilder används som träningsdata när du skapar en AI-modell med djupinlärning, så att du kan dra full nytta av GeoAI för rasteranalys i ArcGIS. Särskilt när det gäller att hantera och analysera stora mängder rasterdata.
GeoAI för rasteranalys – exempel och demos
Trots att GeoAI funnits länge är det många som ännu inte lärt sig dra nytta av de kraftfulla funktioner som tekniken erbjuder, särskilt inom rasteranalys där behovet av att effektivisera och automatisera är stort.
Inspireras gärna av några exempel nedan på hur GeoAI för rasteranalys kan underlätta ditt arbete med rasterdata och fjärranalys i ArcGIS:
- Webbinar som på ett bra sätt går igenom till vad GeoAI innebär och hur det kan användas för rasteranalys (55 min).
- Klassificera hårdgjorda ytor i ett område med maskininlärning i ArcGIS Pro (15 min).
Två olika arbetsflöden för objektigenkänning med hjälp av djupinlärning i ArcGIS Pro:
- Identifiera båtar (8 min).
- Identifiera hus skadade efter brand (6 min).
Samt demos från hela världen som visar hur GeoAI används för att förenkla beräkningar och analys (27 min).
