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。”
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