La IA está revolucionando la producción de mapas y las operaciones de estadísticas nacionales. El aprendizaje profundo está trayendo automatización a la extracción de características de objetos, por ejemplo; huellas de edificios, segmentos de carreteras y cobertura terrestre, reduciendo significativamente el tiempo y esfuerzo en la producción de mapas y mejorando la calidad de los datos. La detección de cambios y el cambio persistente se están utilizando con éxito en la planificación previa al censo para reducir el tiempo empleado en el campo. El aprendizaje automático se está utilizando para comprender el cambio urbano, el uso del suelo y la agricultura.
Únase a nosotros en este seminario web para explorar las capacidades de ArcGIS AI esenciales para transformar sus operaciones nacionales de cartografía y estadísticas para que sean más eficientes y efectivas.
Temas discutidos:
IntroducciF3n a AI/M:/DL en ArcGIS [2:14]
Por que9 AI para cartografeda nacional y estadedsticas? [5:20]
Capacidades de aprendizaje profundo en ime1genes [10:30]
DemostraciF3n nfam.1 : ExtracciF3n de huellas de edificios [18:50]
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f f f f ; border :0 px ; font - size :14 px ; "> PACI : Estudio de caso [ </ SPAN >< A class = " " href = "
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f f f f ; border :0 px ; font - size :14 px ; "> DemostraciF3n nfam.2 : Cartografeda de cobertura terrestre de alta resoluciF3n [ </ SPAN >< A class = " " href = "
https://www.youtube.com/watch?v=tTiXF5ZGdCE&t=2336s " style = " color :var(-- yt - endpoint - visited - color , var(-- yt - spec - call - to - action )) ; background - color
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f f f f ; border :0 px ; font - size :14 px ; "> Otros casos de uso para GeoAI [ </ SPAN >< A class = " " href = "
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f f f f ; border :0 px ; font - size :14 px ; "> Preguntas y respuestas [ </ SPAN >< A class = " " href = "
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