Le jeudi 13 novembre, des professionnels de la foresterie se sont joints à nous pour un webinaire interactif explorant l'analytique avancée, GeoAI, l'imagerie et les flux de travail opérationnels. Pour mieux comprendre où en sont les organisations aujourd'hui et quels défis elles rencontrent, nous avons invité les participants à prendre part à des sondages en direct tout au long de la session.<\/P>
Leurs réponses ont contribué à orienter la conversation et ont offert un aperçu clair de la manière dont l'innovation progresse au sein de la communauté forestière.<\/P>
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Ce que nous avons découvert grâce aux sondages<\/STRONG><\/P>Les sondages ont fait ressortir des thèmes importants concernant la maturité des données, l'adoption de l'imagerie, la préparation à l'IA et la manière dont les équipes définissent l'analytique avancée.<\/P>Préparation des données<\/STRONG>
La plupart des participants ont indiqué que leurs organisations sont soit en train de s'organiser, soit en train d'exécuter activement leur stratégie de données. Cela reflète une base solide pour étendre l'analytique.<\/P>
<\/span><\/P> <\/P>Comprendre l'analytique avancée<\/STRONG>
Les réponses étaient réparties équitablement entre modèles spatiaux, outils d'IA et données en temps réel, soulignant les besoins et priorités divers du secteur.<\/P>
<\/span><\/P> <\/P>Sentiments envers l'IA<\/STRONG>
La plupart des répondants se décrivent comme prudemment optimistes. Il y a un enthousiasme pour l'IA, associé à un désir de transparence et d'adoption responsable.<\/P>
Luke and Yomi discutent des résultats du sondage<\/span><\/span><\/P> <\/P>Adoption de l'imagerie<\/STRONG>
Une grande partie des participants utilise des drones ou de l'imagerie satellite commerciale. Notamment, personne n'a sélectionné qu'il n'utilise PAS du tout d'imagerie, soulignant son rôle essentiel dans les opérations forestières modernes.<\/P>
Chris examine les réponses<\/span><\/span><\/P>Ces informations ont renforcé à quel point la communauté forestière est prête à intégrer une analytique plus approfondie et à évoluer vers une prise de décision proactive basée sur les données.<\/P> <\/P>Points forts des présentateurs<\/STRONG><\/P>Luke Kelleher<\/STRONG><\/P>Planification stratégique et analytique opérationnelle<\/I>
Planification forestière intelligente sur des millions d'acres
Construction de scénarios pour la disponibilité du bois, la valeur de la biodiversité et les solutions basées sur la nature
Flux météo en temps réel, géorepérage et suivi des camions de bois
Donner aux décideurs un accès direct aux insights<\/P>
<\/span><\/P> <\/P>Yomi Olufowoshe<\/STRONG><\/P>IA et le cadre GeoAI<\/I>
Modèles GeoAI pour classification, extraction de caractéristiques et prédiction
Assistants IA qui simplifient la cartographie, le codage, la documentation et l'analyse
Un cadre IA sécurisé, transparent et prêt pour l'entreprise
Surveillance automatisée via des flux de travail pilotés par agents<\/P>
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Chris Sheil
Imagerie, télédétection et apprentissage profond
Imagerie par drone, satellite, lidar, multispectrale et orientée
Plus de 100 modèles d'apprentissage profond dans le Living Atlas
Détection de semis utilisant l'imagerie par drone
Détection des changements NDVI et cartographie automatisée des limites de récolte
Principales questions du public et réponses complètes
Lors du webinaire, nous avons reçu un grand nombre de questions réfléchies. Nos experts forestiers Sarah Eshpeter et Aidan Thurling étaient prêts à répondre à ces questions en temps réel. Ils ont également posé à nos présentateurs des questions spécifiques qu'ils ont vues dans le chat. Voici quelques-unes des plus courantes, accompagnées des réponses complètes partagées par les présentateurs.
Q1 : Comment construire la confiance dans les flux de travail assistés par IA ?
R : Commencez par associer les résultats de l'IA avec une validation sur le terrain et une revue humaine. Les assistants ArcGIS AI fournissent des informations transparentes sur les modèles utilisés en coulisses, et le Centre de confiance ArcGIS décrit comment les données sont utilisées, stockées et protégées. Commencez par des flux de travail petits et à faible risque puis élargissez au fur et à mesure que la confiance grandit.
Q2 : Quand dois-je réentraîner un modèle d'apprentissage profond ?
R : Le réentraînement n'est nécessaire que lorsque vous ciblez des caractéristiques très spécifiques ou travaillez avec une imagerie qui diffère significativement des données utilisées pour entraîner le modèle original. De nombreux modèles pré-entraînés dans le Living Atlas fonctionnent efficacement dès le départ. Lorsque le réentraînement est nécessaire, le flux de travail est simple et peut souvent être réalisé en une seule journée.
Q3 : Quel type d'imagerie devrais-je prioriser ?
R : Commencez avec l'imagerie Sentinel ou Landsat du Living Atlas. Elles sont disponibles gratuitement et offrent une couverture cohérente pour surveiller les changements au fil du temps. Ensuite, ajoutez l'imagerie par drone pour des flux opérationnels haute résolution ou l'imagerie satellite commerciale pour une analyse régionale détaillée.
Q4 : Comment puis-je étendre l'analytique sans submerger mon équipe SIG ?
R : Concentrez-vous sur des flux de travail répétables pouvant être automatisés. Des outils comme Experience Builder, ModelBuilder et le scripting Python aident à réduire le travail manuel. Établir une gouvernance claire des données dès le début évite les reprises et soutient une montée en charge durable.
Q5 : Quelle est la façon la plus simple de commencer avec l'analytique avancée ?
R : Utilisez le Playbook en cinq étapes de Luke : commencez par un cas d'utilisation ciblé, connectez vos données, exécutez un seul flux de travail, documentez les insights puis développez à partir de là. Les assistants IA intégrés dans ArcGIS Pro, Online, Survey123 et Business Analyst facilitent le démarrage sans licence supplémentaire.
Ces réponses sont également disponibles dans la section Q&A de l'enregistrement du webinaire.
Playbook en cinq étapes de Luke
- Choisissez un cas d'utilisation
- Connectez vos données
- Exécutez le flux de travail
- Documentez et partagez
- Révisez et développez
< /span ></ p > < p >Ce cadre est conçu pour aider les équipes à commencer petit, démontrer leur impact et s'étendre avec confiance.< / p > < p >& nbsp ; < / p > < p > < strong >Références et ressources : < / strong > < / p > < p > < strong >GeoAI , AI Framework , Assistants , and Trust Center < / strong > < / p > < p >& #8226; ArcGIS GeoAI StoryMap < br / > < A href = "https://link.esri.com/unlocking_strategic_efficiency/storymap_ai " target = "_blank " rel = "noopener nofollow noreferrer " >< span class = "">https://link.esri.com/unlocking_strategic_efficiency/storymap_ai< / span ></ A > < br / >& #8226; Cartes de transparence du Centre de confiance ArcGIS < br / > < A href = "https://link.esri.com/unlocking_strategic_efficiency/ai_transparency_card " target = "_blank " rel = "noopener nofollow noreferrer " >< span class="">https://link.esri.com/unlocking_strategic_efficiency/ai_transparency_card
Quoi de neuf avec le blog ArcGIS AI Assistants
https://link.esri.com/unlocking_strategic_efficiency/arcgisblog_ai
Enregistrement du webinaire
https://link.esri.com/unlocking_strategic_efficiency/recording
Contactez les présentateurs
Luke Kelleher : lkelleher@esri.com
Yomi Olufowoshe : yolufowoshe@esri.com
Chris Sheil : csheil@esri.com
