Deep Learning dans ArcGIS Pro pour l'Analyse Géospatiale

Les données géospatiales augmentent de manière exponentielle, et les méthodes d'analyse traditionnelles ne peuvent plus suivre le volume d'imagerie à haute résolution. Exploiter la puissance de l'intelligence artificielle au sein de votre système d'information géographique (SIG) est la clé pour débloquer des perspectives spatiales plus approfondies. Ce cours vous guide tout au long du processus d'application de modèles de deep learning directement dans ArcGIS Pro. Vous passerez de la compréhension des définitions fondamentales du machine learning à l'exécution de flux de travail sophistiqués de détection d'objets et de classification de pixels sur des données de télédétection du monde réel, le tout grâce à des explications écrites claires et des démonstrations étape par étape. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux du machine learning, des réseaux neuronaux et du deep learning dans un contexte SIG - Configurer l'environnement ArcGIS Pro avec les frameworks et bibliothèques de deep learning nécessaires - Préparer et étiqueter des données d'entraînement géospatiales pour des tâches de détection d'objets et de classification d'images - Déployer des modèles pré-entraînés de l'ArcGIS Living Atlas pour accélérer vos flux de travail d'analyse - Exécuter des réseaux neuronaux convolutifs pour détecter automatiquement des caractéristiques et classifier l'occupation du sol dans l'imagerie satellite - Évaluer les performances du modèle et affiner les paramètres pour optimiser vos résultats d'analyse géospatiale Le programme commence par la terminologie essentielle et les procédures de configuration avant de passer à la préparation des données, à l'exécution des modèles et aux techniques pratiques de post-traitement. Vous lirez des explications détaillées des flux de travail, étudierez des exemples de configuration et apprendrez à interpréter les sorties des modèles dans ArcGIS Pro. Ce cours est conçu pour les analystes SIG, les géographes, les scientifiques de l'environnement et les débutants en télédétection qui souhaitent intégrer l'intelligence artificielle dans leurs flux de travail spatiaux. Aucune expérience préalable en programmation ou en deep learning n'est requise. Commencez votre voyage dans l'intelligence artificielle géospatiale et améliorez vos compétences en analyse spatiale dès aujourd'hui.