【2017Esri UC】微软 AI 技术与 ArcGIS 深度集成，让影像分类更精准！

在Esri UC上，微软环境科学家 Lucas Joppa 首次展示了微软在人工智能（AI）领域的研究成果。约帕说，微软坚信，人类和计算机将进行更多的智能算法合作，彻底改变我们应对某些巨大挑战的方式。

1 主要内容

微软、Esri、切萨皮克州管理部门项目合作的主要内容是使用将世界地图集中的 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。通过ArcGIS 平台提高高分图像分类效率，并实现高效应用。
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。

2 AI 算法优势

深度学习最强大的地方是，用同样的算法，可以分类它从曾见过的区域。
将图像从湾区切换到奥兰多县后的分类结果，在ArcGIS Pro 中，依然实时获得了较高精度的处理结果。
3 AI 分类精度
目前，模型已经可以正确地识别出植被、建筑、道路、水等地区。

Lucas Joppa 特别指出，深入学习的研究还将继续。 如下图所示，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。
4 AI 处理效率

将AI 技术集成到ArcGIS 平台后，通过Image Server 提供的 Raster Analysis能力 ，高精度的土地覆盖分类图与高分辨率影像同步使用。
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。

5 后续目标

通过ArcGIS平台高效地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。
Lucas Joppa 说“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。”
 
6 其他

目前，基于ArcGIS平台实现的切萨皮克湾（Chesapeake Bay）高分辨率土地覆盖影像已在各个县市内开始使用。应用详情，请查阅本专题 前一篇：【2017Esri UC】 ArcGIS Pro帮助全美第一大海湾实现高分图像分类应用
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案例视频地址：http://www.esri.com/videos/wat ... where
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