【干货】初探ArcGIS中的深度学习(一)

发布于:2025-07-25 ⋅ 阅读:(35) ⋅ 点赞:(0)

▍ 引言

在地理信息科学领域,一场静默的革命正在进行。当传统的GIS分析遇上深度学习技术,地理空间数据的解读方式正发生根本性变革。想象一下:卫星影像自动识别建筑物轮廓,无人机数据实时检测灾害损毁,历史影像自动分析土地利用变迁——这些曾经需要专家数月工作的任务,如今在几分钟内就能完成。这一切的核心,便是ArcGIS平台与深度学习技术的深度融合。

在学习深度学习前,我们需要了解人工智能、机器学习、深度学习三者之间到底是个什么样的关系。

  • 人工智能 (AI):最顶层概念
    目标:创建能模拟人类智能的系统
    范畴:涵盖所有使机器表现出“智能”的技术(包括规则系统、专家系统等)

  • 机器学习 (ML):AI的核心实现路径
    核心思想:从数据中自动学习规律,无需显式编程
    关键特征:依赖结构化数据与人工特征工程(如遥感中的NDVI、纹理特征)

  • 深度学习 (DL):机器学习的高级形态
    技术本质:多层级神经网络自动提取特征
    突破点:直接处理原始非结构化数据(像素、文本、声音)

    人工智能(AI)、机器学习(ML)与深度学习(DL)是分层包含的关系,三者构成从宏观理念到技术实现的完整技术栈。以下通过结构化对比揭示其本质联系与差异:

▍ 一、基础概念

深度学习作为机器学习的分支,通过多层神经网络模拟人脑处理信息的方式,能从海量数据中自动学习特征和规律。与传统机器学习相比,其最大突破在于能自动提取多层次抽象特征,无需人工设计特征算子。

在ArcGIS生态中,深度学习主要实现四大核心功能:

  1. 图像分类:为整幅影像赋予单一标签(如“城市区”、“林地”)

  2. 目标检测:定位影像中的特定对象并在其周围绘制边界框(如车辆、船舶检测)

  3. 语义分割:对影像中每个像素进行分类,生成分类栅格(如土地利用分类图)

  4. 实例分割:精确识别并分割同一类别的不同个体(如单棵树木、独立建筑物)

ArcGIS Pro通过Image Analyst扩展模块深度集成了这一能力,无缝对接TensorFlow、PyTorch等主流深度学习框架,形成了“地理处理+AI模型”的双引擎架构。这种集成让GIS专业人员无需离开熟悉的环境,就能调用最前沿的AI能力。

▍ 二、总体流程

1. 样本制备

样本质量直接决定模型性能。在ArcGIS Pro中,标注对象以供深度学习窗格提供了专业标注环境:

  • 标注类型匹配任务:分类任务用Classified_Tiles,检测任务用PASCAL_VOC_rectangles,分割任务用rcnn_mask

  • 关键规范:类别值禁止使用0(在深度学习框架中有特殊含义),每个类别至少200-500个标注样本

  • 数据增强策略:通过旋转、翻转、色彩扰动等技术,将有限样本扩展为丰富训练集

2. 模型训练

ArcGIS Pro 2.5+内置六大模型架构:

  • 目标检测:Single Shot Detector (SSD)、RetinaNet

  • 语义分割:U-Net、Pyramid Scene Parsing Network (PSPNet)

  • 实例分割:Mask R-CNN

  • 图像分类:Feature Classifier

3. 推理部署

训练完成的模型通过深度学习包(.dlpk) 分发,支持多种部署方式:

  • 桌面集成:作为ArcGIS Pro工具箱定制工具

  • 服务器API:通过ArcGIS Enterprise发布为地理处理服务

  • 边缘计算:轻量化模型部署至无人机端实时解译

  • 云原生架构:分布式处理全球尺度分析任务

蒜鸟蒜鸟,今天就先学到这儿吧,不适合不适合,累了......下期见

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声 明:个人观点,仅供参考。

作 者:凌晨GIS

编 辑:凌晨GIS

审 核:凌晨GIS

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