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  • MapGIS 10.3.5智能GIS,“遇”見未來,我們更進一步

    發布者:管理員 發布時間:2019-11-19 瀏覽量:241次

     所謂智能,就是人腦比較過去、預測未來的能力。隨著類神經網絡、數據挖掘、物聯網、大數據分析、人工智能與深度學習的技術不斷的發展與強化,許多智能化的方法可用于數據分析,GIS作為一門跨學科的技術,透過這些智能化的方式,分析時間與空間的變遷,創造無限新的可能……

    MapGIS IGServer-S是MapGIS 10.3空間智能化GIS產品,旨在將GIS空間運算能力與人工智能技術相融合,通過多層的深層的神經網絡構造,去更好的效仿人腦,從而進行空間信息領域復雜數據的解釋與分析。在中地數碼2019收官之作——MapGIS 10.3.5中,MapGIS IGServer-S集成了TensorFlow、CNTK等深度學習框架,搭建了一套完整的深度學習流程,在遙感影像信息提取與智能分析等方面取得了新的創新進展。
    MapGIS深度學習流程

    MapGIS集成了TensorFlow、CNTK等深度學習計算框架,搭建了一套完整的深度學習流程,不僅可以向開發者提供機器學習構建模塊,還可以通過高級的二次開發API 構建神經網絡。

    圖  MapGIS深度學習流程

    MapGIS深度學習流程包含模型準備、模型訓練和模型使用三部分內容:(1)模型準備:包含樣本數據處理和模型搭建的過程,需要對訓練和預測數據進行處理,并提供標注數據、預處理等操作;(2)模型訓練:利用訓練腳本和樣本數據集,通過集成的深度學習框架對模型進行訓練,對訓練實例進行監管;(3)模型使用:對訓練的生成的模型提供版本管理,方便對比和再訓練,并可以發布為服務,方便后續管理與使用。

    基于深度學習的智能GIS產品

    MapGIS IGServer-S基于MapGIS內核,在深度融合TensorFlow、CNTK等深度學習框架的基礎之上,搭建了適用于不同場景應用需求的樣本訓練庫和地理實體提取模型。當前隨著遙感影像分辨率的日益提高,針對高分辨率遙感影像信息提取,其不再單純考慮單個像元的廣譜信息,而是綜合考慮多個像元之間的光譜、空間、紋理、上下文等關系,這種情況下利用深度學習框架并基于GPU分析,對原始影像和矢量進行標簽批量生成訓練樣本,并通過循環分析完成樣本訓練,基于訓練好的模型樣本庫和U-Net語義分割,經過自身復雜的神經網絡分類器或者回歸函數,從而從遙感影像上自動識別水體、植被、建筑物、道路等,獲取到高精度的地理實體信息。

    圖  基于深度學習的遙感影像信息提取

    另外在MapGIS IGServer-S 還應用了一種基于深度殘差網絡的圖像分割神經網絡模型,其支持像素級的地理實體提取。在此基礎之上利用引導濾波器對分類結果進行優化和去除噪聲,可達到最優的提取效果。通過驗證16萬張圖像進行模型訓練,3萬多張圖像進行測試驗證,最終對建筑物識別率最高可達到98.5%。

    圖  基于深度殘差網絡的圖像分割結果

          基于深度學習的智能GIS產品應用實踐

           01遙感影像信息提取和變化檢測

           傳統的遙感影像信息提取,主要是利用數理統計與人工解譯相結合的方法,這種方法不僅效率低,而且嚴重依賴專家經驗,在很大程度上不具備可復制性,因此,如何使得計算機能夠理解圖像,實現遙感信息智能化提取是迫切的應用需求。MapGIS基于深度學習的方法,使用某地區2017年和2018年兩年度高分辨率遙感影像,構建了一套適用于模型訓練的樣本庫,使用深度學習作為建筑物變化檢測的手段,實現建筑物變化信息全自動檢測。變化檢測的結果可以直觀的標注和可視化展示,并且支持變化信息的自動提取和矢量化圖層的生成。

    圖  基于深度學習的遙感影像信息提取和變化檢測

           02巖性識別與提取

           在地質研究過程中,巖石巖性的分類與識別具有重要的作用,目前常采用物理、統計等方法進行識別,物理方法運用物理測試手段進行巖性的檢測、識別與分析,統計則是通過數學統計與計算的方法對巖性特征進行提取與識別,這兩種方法受限于實驗設備的專業性和研究人員的理論水平,基于MapGIS IGServer-S深度學習平臺,通過深度學習智能算法模型對巖石圖像紋理特征進行處理與分析,有效減少對專業知識和設備的依賴,通過識別結果與DataStore中其他地質數據關聯,在野外智能地質調查中通過近距離對巖石拍照就能方便快捷的識別出該巖性及其地質年代、場地、剖面等豐富的地質信息。

    圖 巖性識別 

    MapGIS IGServer-S是MapGIS10.3.5在人工智能領域初見應用實效的產品,在即將到來的人工智能時代,MapGIS將持續發力,讓地理賦能AI,提升空間數據的洞察力以及空間信息服務的智能化水平。

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