Am Donnerstag, den 13. November, nahmen Forstfachleute an einem interaktiven Webinar teil, in dem fortgeschrittene Analysen, GeoAI, Bildmaterial und operative Arbeitsabläufe erkundet wurden. Um besser zu verstehen, wo sich Organisationen heute befinden und welche Herausforderungen sie bewältigen, luden wir die Teilnehmer ein, während der Sitzung an Live-Umfragen teilzunehmen.<\/P>
Ihre Antworten halfen dabei, das Gespräch zu gestalten und boten einen klaren Einblick, wie Innovationen innerhalb der Forstgemeinschaft voranschreiten.<\/P>
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Was wir durch Umfragen herausgefunden haben<\/STRONG><\/P>Die Umfragen brachten wichtige Themen in Bezug auf Datenreife, Bildmaterial-Adoption, AI-Bereitschaft und wie Teams fortgeschrittene Analysen definieren, zum Vorschein.<\/P>Datenbereitschaft<\/STRONG>
Die meisten Teilnehmer gaben an, dass ihre Organisationen entweder dabei sind, sich zu organisieren oder aktiv ihre Datenstrategie umzusetzen. Dies spiegelt eine starke Grundlage für die Skalierung von Analysen wider.<\/P>
<\/span><\/P> <\/P>Verständnis von Advanced Analytics<\/STRONG>
Die Antworten verteilten sich gleichmäßig auf räumliche Modelle, AI-Tools und Echtzeitdaten, was die vielfältigen Bedürfnisse und Prioritäten im Sektor hervorhebt.<\/P>
<\/span><\/P> <\/P>Gefühle gegenüber AI<\/STRONG>
Die meisten Befragten beschrieben sich als vorsichtig optimistisch. Es gibt Begeisterung für AI, gepaart mit dem Wunsch nach Transparenz und verantwortungsvoller Einführung.<\/P>
Luke and Yomi diskutieren die Umfrageergebnisse<\/span><\/span><\/P> <\/P>Bildmaterial-Adoption<\/STRONG>
Ein großer Anteil der Teilnehmer nutzt Drohnen- oder kommerzielle Satellitenbilder. Bemerkenswert ist, dass niemand angab, überhaupt kein Bildmaterial zu verwenden, was seine wesentliche Rolle in modernen Forstbetrieben unterstreicht.<\/P>
Chris überprüft die Antworten<\/span><\/span><\/P>Diese Erkenntnisse bestätigten, wie bereit die Forstgemeinschaft ist, tiefere Analysen zu integrieren und sich in Richtung proaktiver, datengetriebener Entscheidungsfindung zu bewegen.<\/P> <\/P>Höhepunkte der Präsentierenden<\/STRONG><\/P>Luke Kelleher<\/STRONG><\/P>Strategische Planung und operative Analytik<\/I>
Intelligente Forstplanung über Millionen von Acres
Szenarienentwicklung für Holzverfügbarkeit, Biodiversitätswert und naturbasierte Lösungen
Echtzeit-Wetterdaten, Geofencing und Überwachung von Holztransportern
Entscheidungsträger mit direktem Zugang zu Erkenntnissen befähigen<\/P>
<\/span><\/P> <\/P>Yomi Olufowoshe<\/STRONG><\/P>AI und das Geospatial AI Framework<\/I>
GeoAI-Modelle für Klassifikation, Merkmalsextraktion und Vorhersage
AI-Assistenten zur Vereinfachung von Kartierung, Codierung, Dokumentation und Analyse
Ein sicheres und transparentes, unternehmensbereites AI-Framework
Automatisierte Überwachung durch agentengesteuerte Arbeitsabläufe<\/P>
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Chris Sheil
Bildmaterial, Fernerkundung und Deep Learning
Drohnen-, Satelliten-, Lidar-, multispektrale und orientierte Bilder
Mehr als 100 Deep-Learning-Modelle im Living Atlas
Setzlingserkennung mittels Drohnenbildmaterial
NDVI-Veränderungserkennung und automatisierte Erntegrenzenkartierung
Top-Zuschauerfragen und vollständige Antworten
Während des Webinars erhielten wir eine große Anzahl durchdachter Fragen. Unsere Forstexperten Sarah Eshpeter und Aidan Thurling standen bereit, um diese Fragen in Echtzeit zu beantworten. Sie stellten auch unseren Präsentierenden spezifische Anfragen aus dem Chat. Nachfolgend einige der häufigsten Fragen mit vollständigen Antworten der Präsentierenden.
F1: Wie baue ich Vertrauen in AI-unterstützte Arbeitsabläufe auf?
A: Beginnen Sie damit, AI-Ergebnisse mit Bodenprüfungen und menschlicher Überprüfung zu kombinieren. ArcGIS AI-Assistenten bieten transparente Informationen über die dahinterliegenden Modelle, und das ArcGIS Trust Center erläutert, wie Daten verwendet, gespeichert und geschützt werden. Starten Sie mit kleinen, risikoarmen Arbeitsabläufen und erweitern Sie diese mit wachsendem Vertrauen.
F2: Wann sollte ich ein Deep-Learning-Modell neu trainieren?
A: Ein Neu-Training ist nur erforderlich, wenn Sie sehr spezifische Merkmale anvisieren oder mit Bildmaterial arbeiten, das sich deutlich von den Daten unterscheidet, mit denen das ursprüngliche Modell trainiert wurde. Viele vortrainierte Modelle im Living Atlas funktionieren sofort effektiv. Wenn ein Neu-Training nötig ist, ist der Ablauf einfach und kann oft an einem Tag abgeschlossen werden.
F3: Welchen Bildmaterialtyp sollte ich priorisieren?
A: Beginnen Sie mit Sentinel- oder Landsat-Bildmaterial aus dem Living Atlas. Diese sind frei verfügbar und bieten eine konsistente Abdeckung zur Überwachung von Veränderungen über die Zeit. Ergänzen Sie dann Drohnenbildmaterial für hochauflösende operative Arbeitsabläufe oder kommerzielle Satellitenbilder für detaillierte regionale Analysen.
F4: Wie kann ich Analysen skalieren ohne mein GIS-Team zu überfordern?
A: Konzentrieren Sie sich auf wiederholbare Arbeitsabläufe, die automatisiert werden können. Werkzeuge wie Experience Builder, ModelBuilder und Python-Skripting helfen dabei, manuelle Arbeit zu reduzieren. Eine klare Datenverwaltung von Anfang an verhindert Nacharbeit und unterstützt nachhaltige Skalierung.
F5: Was ist der einfachste Weg um mit fortgeschrittenen Analysen zu starten?
A: Nutzen Sie Lukes Fünf-Schritte-Spielplan: Beginnen Sie mit einem fokussierten Anwendungsfall, verbinden Sie Ihre Daten, führen Sie einen einzelnen Arbeitsablauf aus, dokumentieren Sie Erkenntnisse und skalieren Sie von dort aus. Eingebaute AI-Assistenten in ArcGIS Pro, Online, Survey123 und Business Analyst erleichtern den Einstieg ohne zusätzliche Lizenzierung.
Diese Antworten sind auch im Q&A-Bereich der Webinar-Aufzeichnung verfügbar.
Lukes Fünf-Schritte-Spielplan
- Einen Anwendungsfall auswählen
- Daten verbinden
- Arbeitsablauf ausführen
- Dokumentieren und teilen
- Überprüfen und skalieren
https://link.esri.com/unlocking_strategic_efficiency/ai_transparency_card
Was gibt es Neues im ArcGIS AI Assistants Blog
https://link.esri.com/unlocking_strategic_efficiency/arcgisblog_ai
Webinar-Aufzeichnung
https://link.esri.com/unlocking_strategic_efficiency/recording
Kontaktieren Sie die Referenten
Luke Kelleher: lkelleher@esri.com
Yomi Olufowoshe: yolufowoshe@esri.com
Chris Sheil: csheil@esri.com
