微软AI技术与Esri GIS技术深度集成

在刚刚结束的2017年Esri全球用户大会上，微软环境科学家卡斯·约帕(Lucas Joppa)首次展示了微软在人工智能(AI)领域的研究成果。约帕表示，“微软深信，人类和计算机通过越来越多的智能算法合作，可以彻底改变我们应对某些巨大挑战的方式。”

项目合作

在过去的一年里，微软、Esri、切萨皮克湾管理局一直在共同探索，人工智能技术如何提高管理部门的工作效率，帮助更多的区域、组织实现可持续的土地管理。他们项目合作的主要内容是将世界地图集中的 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。然后通过ArcGIS 平台提高高分图像分类效率，并实现高效应用。

在具体操作中，他们将模型集成到 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。

AI算法的优势

深度学习最强大的地方在于，用同样的算法，可以分类它从未曾见过的区域。比如，将图像从湾区切换到奥兰多县，在ArcGIS Pro 中，依然可以实时获得较高精度的处理结果。

AI分类的精度

目前，模型已经可以正确地识别出植被、建筑、道路、水域等地区。卡斯·约帕特别指出，深入学习的研究还将继续。 比如，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。

AI的处理效率

将AI 技术集成到ArcGIS 平台后，通过ArcGIS影像服务器产品提供的栅格大数据能力，高精度的土地覆盖分类图与高分辨率影像可以同步使用。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。

后续目标

通过ArcGIS平台高效的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。

卢卡斯·约帕认为，“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。”