Die Schnittstelle zwischen künstlicher Intelligenz (AI) und GIS schafft enorme Möglichkeiten, die zuvor nicht möglich waren. Dieses Video von Rohit Singh, Esri Inc zeigt mehrere Beispiele für die Anwendung von AI, maschinellem Lernen und Deep Learning auf geospatiale Daten mit ArcGIS API for Python. Es behandelt verschiedene Szenarien zur Anwendung der neuesten Techniken des maschinellen Lernens und Deep Learnings auf geospatiale Daten, einschließlich der folgenden:
- Erkennung von Objekten mittels Satellitenbildern, wie das Auffinden von Schwimmbädern in Satellitenbildern mit fast.ai und PyTorch, Klassifizierung von gesunden und vernachlässigten Pools sowie Visualisierung der Ergebnisse auf Webkarten
- Erkennung von Objekten in Videos mit TensorFlow, wie Verkehrsvolumen und Anomalien anhand von Live-Kameraaufnahmen
- 3D-Gebäudeformen rekonstruiert aus Fernerkundungsdaten
- Semantische Segmentierung (wie Landbedeckungsklassifikation und Identifizierung von Straßen- und Gebäudefußabdrücken) unter Verwendung von Satellitenbildern und Modellen wie U-Net und Mask R-CNN
- Verbesserung von Bildern durch Super-Resolution-Netzwerke zur Erhöhung der Klarheit und Zoomstufen
- Generierung von Karten aus Satellitenbildern mit CycleGAN
- Kartografische Kunstgenerierung und Stiltransfer mithilfe von neuralem Stiltransfer
